2025年，我國全社會用電量首次突破10萬億千瓦時，達到10.37萬億千瓦時，穩居全球電力消費第一大國。如果將這一數字放在當今數字經濟和人工智能快速發展的背景下，它所代表的意義可能已經超出能源領域本身。
在現代經濟體系中，電力是一種非常特殊的基礎資源。不同于煤炭、石油等傳統化石能源，在當今的科技水平下電力幾乎無法大規模儲存，必須實現實時生產、實時輸送和實時消費。
這意味著，一個國家如果能夠穩定運行一個規模達10萬億度級別的電力系統，背后不僅需要龐大的發電能力，還需要復雜的電網結構、精密的調度體系以及持續穩定的基礎設施投資能力。換句話說，電力系統本身就是現代國家能力的重要體現。
如果說工業時代的核心資源是煤炭和鋼鐵，那么在數字時代，穩定而龐大的電力系統正在成為支撐新經濟形態的重要底座。
在人們談到人工智能產業競爭時，往往首先想到的是芯片和算法。但在實際運行中，算力還有一個非常基礎的支撐條件——電力。數據中心、算力中心本質上都是高度能源密集型設施。一個大型數據中心的功率規模通常在100兆瓦以上，一些超算中心的年耗電量甚至可以達到數十億千瓦時。訓練大型人工智能模型時，往往需要數萬塊GPU持續運行數周甚至更長時間，其背后消耗的正是大量電力資源。
從這個角度看，算力基礎設施的擴張離不開穩定而充足的電力供應。算力規模越大，對電力系統穩定性和供給能力的要求也就越高。因此，在人工智能產業快速發展的背景下，能源體系正逐漸成為支撐算力發展的重要基礎條件。
換言之，人工智能產業的競爭不僅體現在芯片技術和算法能力上，也在一定程度上取決于能源基礎設施的支撐能力。
我國近年來大力推進的“東數西算”工程，其本質是將算力基礎設施布局與能源資源分布相結合。
我國東部地區數字經濟發達，數據需求集中，但電力成本較高；而西部地區則擁有豐富的風電、光伏和水電資源，電力成本更低。在“東數西算”工程推動下，一部分對時延要求較低的計算任務開始向西部算力樞紐轉移，由此逐漸形成數據生產與算力基礎設施在空間上的合理分工。東部地區主要承擔數據產生和應用需求，而部分后臺計算和數據處理任務則可以在西部算力中心完成。
這種模式實際上是在把能源優勢轉化為算力優勢，也在為人工智能產業的發展提供更穩定、更低成本的能源基礎。
在能源領域，學者們經常提到“能源不可能三角”，即效率、綠色與安全三者之間往往難以同時兼顧。但隨著電氣化程度不斷提高，這種格局正在發生一定變化。
電力具有幾個獨特的優勢。首先，電力設備通常具有更高效率。例如在終端使用環節，電動機效率普遍明顯高于傳統內燃機。其次，電力更容易實現低碳化。當發電結構逐步轉向風電、光伏、水電等清潔能源時，全社會電力消費的增加并不必然意味著碳排放的增加。第三，大力發展電力有助于提高能源安全韌性。隨著風電、光伏等可再生能源規模不斷擴大，電力系統對煤炭、石油和天然氣等化石能源進口的依賴程度有望逐步下降，使我國能源體系的安全韌性得到一定的提升。
因此，從長遠來看，推動社會能源消費向電力轉型，不僅是綠色發展的重要路徑，也可能是一種更加高效和更加安全的能源組織方式。
當然，我國能夠運行全球最大的電力系統，原因并不僅僅在于經濟體量。電力系統具有投資規模巨大、建設周期長、回報周期穩定但緩慢等特點。在不少國家，這類基礎設施項目往往面臨投資不足、電網擴建困難以及跨區域協調復雜等問題。
而我國在過去幾十年中能夠持續推進電力基礎設施建設，與其長期規劃和系統推進的制度安排密切相關。從西電東送工程到特高壓輸電通道，再到近年來的大型新能源基地建設和算力樞紐布局，能源體系建設往往以國家層面的規劃為牽引，并與產業發展需求形成協同推進。
正是在這種持續投入與系統規劃下，我國逐步形成了全球最大的發電體系和輸電網絡，也使電力系統不僅能夠支撐經濟增長需求，還能夠為數字經濟和人工智能等新興產業提供穩定的基礎設施保障。
在工業時代，煤炭和鋼鐵曾被視為國家實力的重要象征。而在數字時代穩定而龐大的電力系統正成為一種新的國家基礎能力。當算力成為新的生產要素，當人工智能成為新的產業基礎，電力不再只是傳統意義上的能源，而正在成為數字經濟的底座。
某種意義上說，10萬億千瓦時不僅是我國能源發展的亮眼成績，也是一種支撐數字經濟和人工智能產業發展的“能源底氣”。
作者：郭伯威 中國人民大學全球能源戰略研究中心執行主任、中國人民大學應用經濟學院副教授
電力
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