睿讀丨星際之門擱淺：一場能源博弈，正在改寫全球算力版圖

2026年4月10日，全球AI產業傳來兩條頗具深意的消息：OpenAI正式暫停英國“星際之門”超算中心項目，美國緬因州成為全美首個通過立法形式限制大型數據中心建設的州。兩起事件看似孤立，實則揭示了一個共同趨勢——全球AI基礎設施正面臨能源成本與監管政策的“雙重夾擊”。

這兩起事件的影響遠超表面呈現的“項目暫?！被颉傲⒎ㄏ拗啤保鼧酥局蛩懔Σ季诌壿嫷母拘赞D變，也為中國的算力產業發展提供了難得的戰略窗口期。

■ “星際之門”暫停：一場必然的“撤退”

高成本倒逼OpenAI按下“暫停鍵”

OpenAI暫停英國“星際之門”項目的直接原因并不復雜：英國工業用電價格位居全球前列，電網接入周期長達18個月，再加上歐盟《AI法案》落地后監管規則模糊、版權立法推進受阻——多重因素疊加，使得項目的長期投資回報率顯著低于預期。

這是一個商業邏輯下的理性決策。2025年9月，OpenAI與英國數據中心初創企業Nscale、芯片巨頭英偉達達成協議，宣布啟動英國版“星際之門”項目，計劃部署最高8000枚英偉達GPU。這一項目被視為英國打造全球AI中心的核心工程，納入該國310億英鎊科技投資計劃。

然而，理想很豐滿，現實很骨感。英國的能源成本問題遠比預期嚴峻。據國際能源署（IEA）2025年數據?：英國工業電價折合約258英鎊/兆瓦時?（即 ?0.258英鎊/度?，約合2.3649元人民幣/度）?，其工業電價自2023年以來已累計上漲超 ?124%?，是G7國家中最高水平?。

對于一個設計容量達到數百兆瓦的AI超算中心而言，全年電費支出將是一個天文數字。更棘手的是，英國電網接入周期長達18個月，這意味著項目即使現在開始建設，也要等到一年半后才能真正通電運行。

OpenAI在聲明中特別強調“監管環境和能源成本等條件適合長期基礎設施投資時推進”——這是典型的“暫時放棄”措辭。言下之意，除非英國能源成本大幅下降或監管政策顯著明朗，否則這一項目很可能無限期擱置。

緬因州“禁建令”：民生與環保的考量

就在OpenAI做出上述決定的同時，美國緬因州議會通過了一項更具標志意義的法案——擬禁建20兆瓦以上數據中心至2027年11月底。這是全美首個以立法形式踩下大型數據中心建設“急剎車”的州。

20兆瓦是什么概念？相當于2萬戶家庭的用電量。一個中等規模的數據中心，功耗通常在5-50兆瓦之間。緬因州的法案劍指大型數據中心，其背后是當地環保組織與立法者對“能源爭奪”的深度擔憂：高耗能數據中心可能推高居民用電成本、擠占民生用電資源。

值得注意的是，科技行業對此并非沒有回應。他們強調數據中心將帶來就業、稅收和投資，填補當地傳統產業衰退留下的空白。但從立法結果來看，地方政府已經將“民生與產業平衡”放在了“招商優先”之前。

緬因州的案例具有示范效應，未來可能會有更多美國地方政府跟進類似的能耗管控政策。對于AI企業而言，這意味著數據中心選址的難度將進一步加大。

“雙重困局”的深層邏輯

將OpenAI暫停英國項目與緬因州立法禁建放在一起觀察，一個清晰的圖景浮現出來：全球AI基礎設施正面臨能源成本剛性約束與監管政策趨嚴的“雙重夾擊”。

過去幾年，科技巨頭在全球范圍內瘋狂布局AI算力，邏輯很簡單——哪里有需求、哪里有市場，就在哪里建數據中心。但現在看來，這一邏輯正在被打破。能源成本的剛性約束，使得AI超算中心不再是“想建就能建”；監管政策的趨嚴，使得投資回報的不確定性顯著增加。

英國和美國的案例并非孤例。歐盟《AI法案》的落地，使得AI企業面臨更嚴格的合規要求；版權立法的不確定性，增加了訓練數據使用的法律風險。對于追求全球布局的AI巨頭而言，“穩定”正成為與“性能”同等重要的選址參數。

■ 全球算力格局重構：中國的戰略窗口期

中國算力政策的“超前部署”

在全球AI基建“降溫”的背景下，中國反而展現出獨特的政策優勢。2026年以來，中國密集出臺剛性政策，構建了全球最完善的算力監管與支持體系。

綠電80%硬約束是最具標志性的政策。國家數據局明確，八大“東數西算”樞紐節點新建、擴建數據中心，綠電消費比例必須≥80%，以綠證為唯一核算憑證，實行“一票否決”——未達標項目不予能耗審批、禁止并網運行。這一要求從2023年的“目標”升級為2026年的“準入門檻”，徹底解決了過去企業“打擦邊球”的問題。

PUE分檔紅線同樣嚴格。西部智算中心PUE≤1.20，東部≤1.25，新建大型數據中心PUE≤1.1，遠低于全國1.38的平均水平。所謂PUE（Power Usage Effectiveness），是數據中心總能耗與IT設備能耗的比值，數值越低，說明能源利用效率越高。1.1的PUE意味著每消耗1度電，只有0.1度用于制冷、照明等非IT設備。

算電協同則是一項更具前瞻性的布局。2026年政府工作報告首次將“算電協同”納入新基建工程，推動算力與電力系統深度融合，通過綠電直供、源網荷儲一體化，實現“以電強算、以算促電”。

中國的政策設計思路非常清晰：與其等問題出現后再被動調整，不如提前設定高標準、嚴要求，倒逼行業升級。這種“超前部署”的思路，讓中國在全球算力競爭中占據了有利位置。

能源稟賦的“天然優勢”

中國西部省份（內蒙古、貴州、甘肅、寧夏等）擁有海量風電、光伏、水電資源，為算力產業提供了低成本、低波動的能源支撐。

成本優勢極為明顯。西部樞紐節點綠電直供電價低至0.28-0.36元/度，部分地區甚至低于0.4元，遠低于英國、美國等海外市場。這意味著同樣的算力產出，在中國運營的成本可能只有海外的一半甚至更低。

資源匹配同樣精準?！皷|數西算”工程精準對接東部算力需求與西部綠電供給，避免了海外市場“能源錯位+高成本”的困境。東部地區土地稀缺、能源成本高，但擁有龐大的算力需求；西部地區能源豐富、土地充裕，但缺乏足夠的消納場景?！皷|數西算”實現了雙贏。

消納價值更不容忽視。算力產業成為綠電消納的重要場景，助力解決西部“棄風棄光”難題。風電、光伏發電具有間歇性、波動性的特點，夜間棄風、白日棄光是常態。但如果配套建設數據中心，就可以“吃掉”這部分原本浪費的電力，形成“算力+綠電”的良性循環。

產業配套的“全鏈優勢”

在設備與技術層面，中國已形成完整產業鏈。液冷服務器、智能溫控、數據中心基礎設施等領域，頭部企業已達到國際先進水平。騰訊、阿里云、華為等巨頭已實現PUE≤1.06的先進水平，部分項目甚至低于1.1。

在落地經驗方面，貴安、和林格爾等樞紐集群已建成規?；懔χ行模G電占比超90%，形成了可復制的“算電協同”模式。這些案例為全國推廣提供了范本，也證明了“中國方案”的可行性。

在政策支持方面，各地推出“算力券”、節能改造補貼等支持政策，降低企業落地成本，加速算力產業集聚。以內蒙古為例，當地不僅提供低電價，還配套稅收優惠、用地保障等政策，形成了完整的營商環境。

■ 產業機會：三大賽道迎來黃金期

1、綠電賽道：從“被動消納”到“主動供能”

海外AI基建遇阻，本質上是高耗能模式的不可持續。這將直接利好中國綠電產業，推動綠電從“被動消納”轉向“主動供能”。

剛性需求大幅增長。據中國信息通信研究院數據，2025年我國數據中心用電量約2000億千瓦時，占全社會用電量約2%。在80%綠電配比剛性要求下，新增算力項目將直接帶動綠電消費大幅增長。以八大樞紐節點年均新增算力50萬KW、年度運行8000小時測算，年新增綠電需求約400億千瓦時。

商業模式加速創新。綠電直連、綠電聚合供應將成為主流模式。西部綠電資源將通過“算力通道”持續東送，打開綠電消納新空間。越來越多的能源企業將意識到，與其在現貨市場上“賣電難”，不如與算力企業簽訂長期協議，鎖定穩定訂單。

政策紅利持續釋放。算電協同政策推動綠電與算力深度綁定，綠電企業將獲得穩定的長協訂單，提升盈利確定性。對于風電、光伏運營商而言，算力客戶正在成為新的“香餑餑”。

2、儲能賽道：從“配套角色”到“標配環節”

儲能是綠電的“穩定器”，也是算力基建的“標配環節”。

剛性配套需求崛起。綠電具有間歇性，算力中心需通過儲能實現“削峰填谷”，確保算力穩定運行。儲能從過去的“可選配套”變為“必備環節”。尤其是在電價波動較大的地區，儲能的價值更加凸顯。

技術迭代明顯加速。液冷儲能、壓縮空氣儲能等技術加速落地，提升儲能效率與安全性，降低綜合成本。2025年，儲能電芯價格已較2022年下降超過60%，經濟性顯著改善。2026年，隨著規模效應進一步釋放，儲能成本有望繼續下降。

政策支持力度加大。算電協同試點中，儲能與算力中心一體化建設被明確鼓勵，地方政府配套補貼進一步降低企業投入。在內蒙古、甘肅等地，儲能項目與數據中心配套建設已成為常態。

3、算力網絡賽道：從“分散布局”到“區域集聚”

全球AI算力資源將加速向中國集聚，尤其是具備綠電與合規優勢的西部樞紐節點。

格局重塑加速。海外算力布局受阻，全球AI算力資源重新配置。中國憑借政策穩定、能源成本低、產業配套成熟等優勢，有望承接更多國際算力需求。貴安、烏蘭察布、和林格爾、中衛等西部節點，吸引力顯著增強。

分工優化深化。東部聚焦低時延算力與AI應用，西部承接高耗能算力訓練與數據存儲，形成“東西協同、全國一盤棋”的算力格局。這種分工不是簡單的“落后產能轉移”，而是基于比較優勢的精準匹配。

技術迭代提速。算力網絡智能化調度、云邊端協同加速落地，提升算力使用效率，降低整體能耗。2025年，全國一體化算力網絡已初具雛形，2026年將進一步打通跨區域調度通道。

■ 對比與啟示：中國路線的比較優勢

政策路徑的差異

英國和美國對待AI基礎設施的態度，呈現出明顯的“市場化導向”——政府很少干預，由企業自主決策。但這種模式的問題在于：當能源成本和監管環境惡化時，企業只能“用腳投票”，選擇撤退或擱置。

中國的路徑則不同。政府提前規劃、主動布局，通過“東數西算”等國家級工程，引導算力產業有序發展。這種“規劃先行”的模式，雖然在靈活性上不如純市場化模式，但在應對系統性風險時表現出更強的韌性。

能源策略的差異

英國的問題在于：能源成本高且不穩定。工業用電價格高、電網接入周期長、綠電比例低，這些因素疊加在一起，使得英國在AI算力競爭中處于劣勢。

美國的緬因州則走向另一個極端——因擔心能源競爭而限制數據中心建設。這種“一刀切”的做法，雖然保護了民生用電，但也在一定程度上扼殺了產業發展空間。

中國的策略是“平衡”——通過綠電配比要求、PUE管控等剛性政策，引導產業向綠色、高效方向發展；同時通過“東數西算”等工程，實現能源供需的精準匹配。這種“疏堵結合”的方式，更加可持續。

產業生態的差異

在全球范圍內，中國是少數擁有完整算力產業鏈的國家之一。從芯片到服務器、從數據中心到網絡設備、從軟件到應用，中國都有對應的產業基礎。這種全產業鏈優勢，使得中國在應對外部沖擊時具有更強的抗風險能力。

英國的問題在于：產業配套不完善。芯片靠進口、設備靠進口、人才雖有但不足以支撐完整產業鏈。美國的問題在于：雖然擁有技術優勢，但能源和監管的制約越來越多。中國的優勢在于：政策穩定、能源成本低、產業配套完整，這三者缺一不可。

■ 危機中的機遇

OpenAI暫停英國“星際之門”、緬因州立法禁建大型數據中心，這些事件看似是“局部問題”，實則是全球AI基建進入新階段的標志性信號。能源成本剛性約束與監管政策趨嚴，正在重塑全球算力布局的底層邏輯。

對中國而言，這既是挑戰，也是機遇。

挑戰在于：需要持續提升技術能力，滿足越來越嚴格的環保和能耗要求。機遇在于：憑借政策統籌、能源稟賦、產業配套三大優勢，中國有望在全球算力競爭中占據更有利的位置。

筆者認為，未來3-5年將是關鍵窗口期。中國的算力企業需要把握三大方向：

一是綠色化。提前布局節能技術與綠電配套，適應能耗與綠電監管新規。PUE低于1.1，綠電比例超過80%，將成為基本要求。

二是區域化。聚焦西部綠電富集區與東數西算樞紐，降低成本與政策風險。“西算東用”將成為主流模式。

三是協同化。加強與能源、電力企業合作，構建“算力+綠電+儲能”的一體化生態。單一企業難以應對復雜的多方博弈，生態聯盟才是出路。

全球算力格局的重構才剛剛開始。在這場沒有硝煙的競爭中，中國已經占據了有利位置。但能否最終勝出，取決于接下來幾年的政策執行和產業發展。