原文摘要
全球AI大模型发展已进入算力竞速的关键阶段，随着大模型训练和推理所需的计算资源快速增长，传统的电力供应模式，已难以满足AI基础设施的能源等发展需求。算电协同作为支撑AI基础设施发展的关键“方案”，正成为全球AI基础设施竞争的“第二战场”。
进一步信息揣测
- 算力与能源的隐性博弈：全球AI竞赛背后实质是能源争夺战，超大规模智算集群（如10万卡级）的电力需求可能超过中小型城市，但这类数据通常不会公开披露，需通过行业内部渠道获取具体能耗对标案例。
- 电力供给的“灰色门槛”：大模型训练期间短时电力负荷波动极大，传统电网难以支撑，实际运营中需依赖地方政府特批的电力配额或备用能源（如柴油发电机），这类非公开协议是头部企业的核心竞争优势。
- 算电协同的“政策套利”：头部企业（如阿里、OpenAI）正通过游说政府获取专项政策，例如优先绿电配额、税收减免或电网扩容补贴，这些非公开政策红利远高于公开报道的支持力度。
- 硬件堆砌的隐藏陷阱：万卡GPU集群的实际算力利用率可能低于30%，因网络延迟、存储瓶颈等未公开的技术细节导致，行业内部通常通过定制化RDMA网络和存储分层优化来缓解，但相关方案需付费咨询或NDA协议获取。
- 能源成本转嫁策略：部分企业将智算中心建在电价洼地（如内蒙古、挪威），表面宣称“绿色低碳”，实际通过电力采购协议锁定低价火电，此类操作细节仅在供应链内部流传。
- “AI工厂”的隐秘指标：行业内部衡量AI基础设施效率的真实指标是“每Token能耗成本”，而非公开宣传的FLOPS，该指标直接关联模型商业化盈亏，但计算方法被头部公司视为商业机密。
- 地缘政治风险对冲：美国限制高端GPU出口后，中国企业私下通过第三方国家（如新加坡）转口或拆分算力任务规避制裁，这类操作依赖非公开的跨境供应链资源。
- 碳足迹的“漂绿”手段：企业宣称使用100%绿电，实际可能通过REC（可再生能源证书）购买虚拟绿电配额，而非物理绿电直供，这种会计手法在ESG报告中通常被模糊处理。