人工智能作为21世纪最具颠覆性的技术力量，正深刻重塑着全球经济、社会乃至国家安全的格局。美国若要维系其在这一前沿领域的领导地位，就必须认识到支撑先进AI发展的核心基石——庞大的计算能力与稳定可靠的电力供应。这并非仅仅是技术层面的挑战，更是一场关乎国家战略与基础设施韧性的系统性工程。随着AI模型规模的指数级增长及其应用场景的日益泛化，所需资源、基础设施乃至监管框架都必须随之演进。因此，构建一个能够支撑美国本土AI模型训练与广泛部署的国内基础设施体系，已成为当务之急。
AI时代的能源渴求与挑战
前沿AI模型的训练对能源的需求达到了前所未有的水平。这些最先进的AI数据中心需要持续、稳定的电力供应才能高效运行。据行业测算，单个人工智能模型的训练可能在未来几年内就需要2GW甚至5GW的专属电力供应。这种需求规模之巨，可与一个中型城市的总用电量相匹敌。例如，预计到2028年，仅 Anthropic 一家公司用于开发先进AI模型的训练需求就可能达到5GW。若将美国多家前沿AI公司的训练需求叠加，到2028年，总需求预计将攀升至20-25GW。为更直观地理解这一数字，这大致相当于纽约市高峰期电力需求的两倍，且这仅仅是训练阶段的消耗。模型部署后的日常推理服务也将产生至少同等规模的电力需求。综合考量，为确保美国在全球AI领域的领先优势，到2028年，美国AI行业至少需要额外新增50GW的电力容量。
当前，美国在新增能源发电能力方面面临严峻挑战。去年，中国新增电力容量超过400GW，而美国仅新增数十吉瓦。这种巨大的差距在AI发展的背景下显得尤为令人担忧。电力基础设施的建设周期长，涉及复杂的审批流程和巨额投资。若不立即采取果断行动，美国在AI算力基础设施方面的差距将进一步拉大，从而影响其在全球AI创新与应用领域的核心竞争力。
能源供给的多元化与创新战略
为了满足AI对能源的爆发式需求，美国必须采取“全方位”的能源发展策略，涵盖多种能源技术。这不仅包括传统可靠的能源形式，更要积极拥抱新兴能源技术，以确保即时需求与未来可持续发展的平衡。
- 加速清洁能源发展： 核能、地热能等作为可靠的零碳或低碳基荷电源，在满足AI数据中心持续供电需求方面具有巨大潜力。特别是下一代模块化小型反应堆（SMRs）和先进地热技术，有望提供更加灵活和本地化的电力解决方案，减少对远距离输电的依赖。
- 优化传统能源： 在向清洁能源过渡的同时，天然气等在提供稳定电力方面仍将发挥过渡性作用。关键在于提升其效率与环境标准，并通过碳捕集等技术减少排放。
- 电网现代化与韧性： 现有电网的升级改造至关重要。这包括提升输配电能力，减少线损，并增强电网的数字化和智能化水平，以更好地管理分布式能源和波动的可再生能源。
前任政府在推动核电目标设定和加速《国家环境政策法案》（NEPA）审查方面已迈出重要一步，为后续行动奠定基础。然而，要与快速发展的中国相竞争，美国必须在克服阻碍能源项目建设的监管障碍方面采取更进一步的行动。
监管与审批的瓶颈突破
当前，大型能源基础设施项目的审批流程冗长复杂，极大地延缓了建设周期。针对这一问题，美国可以采取多项措施：
- 简化和加速审批： 改革《国家环境政策法案》（NEPA）等环境审查流程，推行预先审查、并行审查等机制，大幅缩短AI数据中心及配套能源设施的审批时间。
- 优化土地利用： 考虑将联邦政府所有的土地资源用于AI基础设施建设，以避免漫长的州和地方分区审批程序，为大型项目提供更便捷的选址方案。
- 强化电网互联： 与公用事业公司紧密合作，推动关键改革，加速电网互联流程。这包括引入人工智能辅助工具来提高效率，并在涉及国家安全的关键AI训练基础设施项目上，运用现有联邦授权确保其优先互联。
美国AI基础设施的两大战略支柱
为全面应对AI基础设施挑战，可以构建两大战略支柱：
支柱一：构建大规模AI训练基础设施
这一支柱的核心在于为大规模、高能耗的AI模型训练提供必要的硬件和能源支撑。
- 联邦土地的战略利用： 将联邦政府拥有的土地作为AI基础设施建设的备选项。此举能有效规避耗时多年的州和地方分区审批流程，显著加速项目的启动。通过国家层面的统一规划，可以确保这些关键设施部署在电力供应充足、网络连接便捷的区域。
- 加速国家环境政策法案（NEPA）审查： 改革并加速针对AI基础设施的NEPA审查流程。这包括对特定类型的项目进行预先审查，或采取更精简的评估方法。旨在确保环保标准的同时，避免不必要的冗长等待，为AI项目建设赢得宝贵时间。
- 与私营部门伙伴关系： 加强与私营部门的合作，共同推进关键输电线路的建设与升级。输电线路是连接发电厂和数据中心的生命线，其效率直接影响AI算力的有效供给。通过公私合作，可以汇聚资金、技术和管理经验，加速项目落地。
- 支持公用事业改革以加速互联： 协助公用事业公司进行内部改革，以提高电网互联流程的效率，特别是通过部署AI技术来优化调度和管理。在涉及国家安全的AI训练基础设施方面，应充分利用现有联邦授权，确保其获得及时优先的电网互联。
支柱二：支撑全国范围AI创新的基础架构
这一支柱着眼于更广泛的AI应用部署和整个生态系统的健康发展，确保AI技术能惠及全国各个行业。
- 加速地热、天然气和核能许可： 进一步简化并加速这些关键能源项目的许可流程。稳定的电力供应是AI普及应用的基础，而多样化的能源组合是实现这一目标的关键。
- 设立国家利益输电走廊： 在AI数据中心增长显著的区域，设立“国家利益输电走廊”。此举将加速这些区域内输电项目的审批，确保AI集群能够获得充足且可靠的电力传输。这有助于形成区域性的AI创新中心，并优化国家电网布局。
- 强化关键电网组件和涡轮机国产化： 通过贷款和贷款担保计划，支持国内生产关键电网组件和燃气涡轮机，并建立战略储备。减少对国际供应链的依赖，提升国家能源基础设施的韧性和自主性，降低地缘政治风险。
- 支持关键能源劳动力培训： 扩大针对关键能源工人、电工和建筑工人的培训、学徒和创业项目。AI基础设施的建设与维护需要大量高技能人才，投资于劳动力发展是确保项目顺利实施和长期运营的根本。
美国拥有强大的经济实力、卓越的技术实力以及蓬勃的创新精神，足以应对AI带来的基础设施挑战。上述建议提供了一个实用的蓝图，它巧妙地利用了现有的联邦授权，同时致力于削减长期阻碍能源发展的监管壁垒。通过政府、工业界和社区的紧密合作，美国可以为未来几十年的AI领导地位奠定坚实的基础，确保智能科技的红利真正惠及美国本土。
