在当前全球科技竞争日益激烈的背景下，人工智能（AI）已成为各国竞相角逐的战略高地。尤其对于美国而言，欲在全球AI领域保持领先地位，必须在本土构建起坚实而全面的AI基础设施。这不仅包括超大规模的计算能力，更涵盖了稳定可靠的电力供应、高效的监管框架以及健全的供应链体系。当前，美国正面临如何在快速变化的AI技术浪潮中，同步革新其基础设施和政策的挑战。本报告旨在深入剖析美国本土AI基础设施建设所面临的关键议题，并提出一系列切实可行的政策建议，旨在确保全球最先进的AI模型能够在美国本土训练和部署，从而推动AI技术在各行各业的广泛应用和创新。
目前，由美国顶尖企业引领的AI技术飞速发展，正在深刻重塑全球经济与社会格局。无论是商业运营、科学研究、教育创新，还是政府治理和国家安全，AI模型都已展现出惊人的生产力提升潜能。AI的普及化应用正显著提高劳动生产率，催生经济繁荣，并增强国家安全韧性。然而，这些进步的持续性与否，在很大程度上取决于能否及时、有效地解决AI发展所必需的基础设施瓶颈。当前，我们正站在一个关键的历史节点，美国能否通过果断行动，将AI的未来牢牢掌握在自己手中，取决于其对基础设施建设的战略投入和政策创新。
支撑全球AI领导地位的能源需求
前沿AI模型的训练过程对电力供应有着近乎苛刻的要求。这些模型需要持续、稳定且可靠的电源支持，以确保其24/7不间断的运行。因此，要实现美国在AI领域的全球领导地位，就必须大幅提升国内的能源生产能力，并且要采取“全方位”的能源发展策略，涵盖多种能源技术。用于开发尖端模型的AI数据中心，其核心运作有赖于稳定的电力接入。考虑到AI开发对能源的巨大需求，采用多元化的能源组合至关重要，这不仅能满足当前的紧迫需求，还能扩展可靠电源的供应，并最大化AI技术对新兴能源（如新一代地热能和先进核能技术）的催化作用，推动能源领域的整体创新。
当前，美国在新增能源发电量方面正面临挑战。与此形成鲜明对比的是，中国正以前所未有的速度建设AI所需的能源基础设施。去年，中国新增电力容量超过400吉瓦，而美国仅增加了数十吉瓦。这种巨大的差距在AI发展背景下显得尤为令人担忧。以Anthropic公司为例，其预测在2027年和2028年，仅开发单个先进AI模型就需要2吉瓦和5吉瓦的专用数据中心。考虑到美国还有其他多家公司正在开发前沿AI模型，我们预计到2028年，美国前沿AI训练的总需求将达到20-25吉瓦。为了更直观地理解这一数字，这大约是纽约市高峰电力需求的两倍，且至少同等规模的电力容量还将用于满足日常AI模型服务（即“推理”需求）。换言之，为维持全球AI领导地位，美国AI部门到2028年至少需要50吉瓦的电力容量。这无疑是一个巨大的挑战，需要国家层面的高度重视和战略规划。
尽管前届政府已在消除障碍方面采取了重要步骤，例如设定雄心勃勃的核电目标并加快国家环境政策法案（NEPA）的审查流程，但要与中国竞争，美国必须采取进一步行动，解决长期以来阻碍能源项目建设的监管挑战。加快能源项目的审批和建设速度，是当前最紧迫的任务之一。这包括优化冗长的许可流程，简化环保审查程序，并加大对新型能源技术的投资与研发。此外，还需要加强跨部门协作，确保能源政策与AI发展战略的高度协同。
美国可以通过一系列措施，在战略位置加速大型AI训练基础设施的建设。这包括加速许可审批，支持有针对性的输电线路项目，并与公用事业公司合作，加快电网互联流程。除了AI训练基础设施，我们还提出更广泛的改革措施，以支持AI在全国范围内的部署，并加强供应链和劳动力发展。这些改革包括：加快地热能、天然气和核能项目的许可审批；通过美国陆军工程兵团为AI数据中心制定“全国性许可”，以加速《清洁水法案》的审查；建立关键电网组件和燃气轮机的战略储备；以及扩大技术培训项目，培养高素质的能源和AI相关人才。此外，政策制定者还有机会通过我们提出的建议，通过监管权限和增加总供应来为消费者维持低廉的价格，从而实现经济效益与技术进步的双赢。
美国AI基础设施的两大支柱
为全面应对从大规模训练设施到支持全国AI部署的各类基础设施挑战，我们提出两大战略支柱，旨在构建一个既能满足当前需求，又能面向未来发展的AI生态系统。
支柱一：构建大规模AI训练基础设施
此支柱的重点在于为AI训练提供强大的硬件和能源支撑，确保美国拥有世界一流的计算能力。
- 联邦土地的战略利用：将联邦土地作为AI基础设施建设的备选地点，可以有效规避耗时多年的州和地方分区审批流程。这能够显著缩短项目启动时间，为AI数据中心和相关能源设施的快速部署提供空间保障。通过统筹规划，联邦政府可以划定特定区域用于AI基础设施建设，从而形成集约化、规模化的AI计算集群。
- 加速国家环境政策法案（NEPA）流程改革：对AI基础设施项目实施更快速的NEPA审查，包括对某些项目进行预先审查，能够极大地提高项目效率。传统的NEPA审查程序往往冗长复杂，对高时效性的AI项目构成严重阻碍。通过精简流程、明确指引和提前介入，可以确保环境审慎性与项目进度的平衡，降低不确定性。
- 公私合营，加快关键输电线路建设和升级：与私营部门建立伙伴关系，共同加速关键电力传输线路的建设和升级，是解决AI能源瓶颈的关键。AI数据中心通常需要大量电力，且其选址可能远离现有大型电源。因此，新建和升级高压输电线路至关重要，这不仅能将电力从发电厂有效输送到数据中心，还能增强电网的整体韧性和承载能力。
- 支持公用事业公司改革，加速互联流程：支持公用事业公司进行关键改革，以加速电网互联流程，包括引入AI技术提升效率。电网互联是新建数据中心投入运营的最后一步，但往往也是最耗时的一步。通过优化互联审批流程、引入AI进行负荷预测和网络优化，可以显著缩短等待时间。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权力，确保其能够获得及时且优先的电网互联。
支柱二：构建覆盖全国的AI创新基础架构
此支柱着眼于AI技术的广泛应用和创新生态的培育，确保AI发展能够惠及全国各个领域。
- 加快地热、天然气和核能许可：加速这些关键能源类型的许可审批，能够为AI数据中心提供多元化、可靠的基载电力。地热能提供稳定可再生的电力，天然气发电具备快速响应能力，而核能则能提供碳排放极低的巨大电力容量。加快这些项目的审批，将直接缓解AI对能源的需求压力。
- 设立国家利益输电走廊：在AI数据中心增长显著的地区设立国家利益输电走廊，以加速输电许可。这些走廊能够优先发展输电基础设施，避免地方层面的阻碍，确保电力能够高效地输送到AI最需要的地方。
- 加强国内关键电网组件和涡轮机生产：通过贷款和贷款担保计划，加强国内关键电网组件和燃气轮机的生产，并建立战略储备。依赖单一或少数外部供应商存在供应链风险，可能在关键时刻影响AI基础设施的建设。通过本土化生产和战略储备，可以确保供应链的韧性，保障AI发展的持续性。
- 支持能源工人培训和学徒计划：支持关键能源工人、电工和建筑工人的培训、学徒和创业计划。AI基础设施的建设需要大量高技能人才。投资于劳动力培训和技能再提升，能够确保有足够的人力资源来设计、建造、维护和运营复杂的AI数据中心和能源系统。同时，鼓励相关领域的创业，也能激发更多创新解决方案。
美国拥有强大的经济实力、卓越的技术能力和不竭的创新精神，完全有能力应对AI基础设施所带来的挑战。我们提出的建议提供了一个切实可行的蓝图，它既充分利用了现有的联邦权限，又旨在破除长期以来阻碍能源发展的监管壁垒。通过政府、行业和社区之间的紧密合作，美国将能够为未来几十年在AI领域的全球领导地位奠定坚实的基础。这将是一个持续的旅程，但通过前瞻性的规划和果断的执行，美国有望在AI时代继续领航，实现科技与经济的同步繁荣。
当前，全球AI竞争的号角已经吹响，各国都将AI视为下一个经济增长和国家安全的战略引擎。美国在AI技术研发方面一直走在前列，拥有众多世界顶级的AI企业和科研机构。然而，技术优势的持续转化，最终仍需强大的物理基础设施作为支撑。没有充足的计算能力和稳定的电力供应，再先进的AI模型也无法发挥其全部潜力。目前，美国面临的能源基础设施挑战尤为突出。前沿AI模型的训练对电力需求巨大，且呈现几何级增长。预计到2028年，仅前沿AI训练就可能需要20-25吉瓦的电力，再加上推理需求，总电力需求可能达到50吉瓦。这相当于再造一个甚至多个大型都市的用电负荷。面对如此庞大的需求，传统的能源项目审批和建设速度已无法满足。冗长的环境评估、复杂的土地征用程序以及电网互联的漫长等待，都成为AI发展的绊脚石。因此，政策层面的创新和改革迫在眉睫，其目标是实现“效率优先”和“弹性保障”的双重平衡。通过优化流程、提供激励、加强合作，将能有效缩短项目周期，确保能源供应的可靠性。同时，能源结构的多元化也是关键，包括但不限于高效利用天然气、大力发展核能、积极探索地热等新型清洁能源。这些能源不仅能提供稳定的基载电力，也能在一定程度上减少对传统化石燃料的依赖，实现可持续发展。构建战略储备，无论是对关键电网组件还是对专业人才，都是为了应对未来可能出现的不可预测的挑战。AI的未来，是一个由技术创新驱动，由坚实基础设施支撑的未来。美国若想继续在这一领域保持领先，必须从现在开始，以前所未有的决心和投入，构建起一个适应AI时代需求的基础设施体系。
