当“软件定义汽车”持续向“AI赋能汽车”演进，AI已经与汽车越来越深度融为一体。

近日，在众所瞩目的“十五五”规划纲要草案中，AI成为其中规划的新质生产力的重大工程之一。而“AI的尽头是电力”的说法，也将以新能源汽车为代表之一的能源革命再次推向前台。

产业革命重要工具

AI是新一轮产业革命的重要工具，已经在包括汽车业在内的诸多领域日益明朗。

最新数据显示，2月9日至15日当周，中国AI模型以4.12万亿Token的调用量，首次超越同期美国模型的2.94万亿Token；16日至22日当周，中国模型调用量进一步冲高至5.16万亿Token，三周内大涨127%，而同期美国模型调用量跌至2.7万亿Token，中国模型领先优势持续扩大。全球调用量前五的模型中，四款来自中国厂商，分别是MiniMax M2.5、月之暗面Kimi K2.5、智谱GLM-5和DeepSeek V3.2，合计贡献前五总调用量的85.7%。而DeepSeek已经与众多汽车企业开展了深度合作。

近日，特斯拉CEO埃隆·马斯克表示，电力与散热是当前人工智能发展的核心限制因素，而中国凭借强大的电力供应能力，在AI计算能力方面将拥有显著优势。这番言论，直接将AI发展对电力的依赖推到了全球聚光灯下，“电力焦虑”也开始频繁出现在人们的眼前。

AI到底有多耗电？公开信息显示，一座中等规模的AI数据中心，其耗电量相当于10万户普通家庭的总和。以GPT-4为例，其训练过程堪称一场电力“豪赌”，消耗电量相当于一座小型核电站一年的发电量。而ChatGPT每日运行耗电量超过50万度。这意味着，它一天的用电量就能满足一座小城市数千户居民的日常需求。

国际能源署发布的报告表明，预计到2030年，全球数据中心的电力需求将增长一倍以上，达到约945太瓦时，略高于当前日本的总用电量。而人工智能，正是这一用电激增的主要“用户”。

算力就是能源博弈？

从自动驾驶的模型训练、推理应用，到云端服务器的实时运算，AI每一次智能升级、每一次数据处理，都离不开电力的支撑。

近年来，随着AI技术的迅速发展，模型的规模和复杂度呈指数级增长。从早期的小规模模型到如今拥有数万亿参数的大语言模型，每一次的升级都意味着更高的算力需求，进而带来几何级增长的电力需求。因此，电力基建水平，在全球AI竞争的赛道上，扮演着至关重要的角色，堪称决定胜负的关键因素，而中美两国在这方面的差异，尤为显著。

据报道，美国相关AI公司为了满足自身数据中心的电力需求，被迫花费巨资自建燃气轮机发电，不仅成本高昂，还面临着诸多技术和环境难题。也有的公司与核电企业签下规模巨大的购电协议，试图确保稳定的电力供应。公开报道显示，美国某超算中心的建设，常常因电网排队接入问题，延迟长达18个月之久，使得大量先进的计算设备因缺电而闲置，造成了资源浪费。

公开报道表明，中国在电力基建领域展现出了一定的实力。截至目前，中国已建成多条特高压工程，这些“电力高速公路”将西部丰富的水电、风电、光电等清洁能源，源源不断地输送到东部电力需求旺盛地区，实现了能源与算力负荷的地域适配，损耗率仅3%，远低于欧美超15%的水平。由此，中国成功筑牢了AI发展的能源底座，也得到了全球行业的公认。

重塑汽车产业未来

当AI技术与汽车产业深度融合，智能汽车应运而生，成为AI落地的核心场景之一。如今，智能驾驶已从高速公路逐步走进复杂的城市道路，车辆的AI系统快速进化。

在AI与电力深度交融、重塑汽车业未来的进程中，中国凭借独特优势，正站在时代潮头，引领产业变革。强大的电力基建网络，如一张坚实的能源大网，为汽车业发展提供了稳定、可靠的电力保障。从特高压输电线路的纵横交错，到智能电网的高效运行，中国电力基建的规模与技术水平均位居世界前列，让汽车智能制造、智能汽车的电力需求得以满足，成本大幅降低。

而且，绿电布局更是走在全球前列，清洁能源占比不断攀升，为汽车产业绿色转型注入澎湃动力。中国大力发展风电、光伏、水电等可再生能源，推动能源结构优化升级，汽车业也借此东风，加速向新能源领域迈进，构建起绿色、可持续的发展模式。

这些优势不仅为AI发展筑牢根基，更推动汽车业电动化、智能化向纵深演进，助力中国从汽车大国迈向汽车强国。