人工智能与电力需求 - 人工智能发展面临的核心制约因素是电力而非算法或芯片 [1] - 训练GPT-4耗电量超过5,000万度相当于普通美国家庭4,500年用电量 [1] - 全球数据中心耗电量预计从2024年415TWh增长至2030年945TWh相当于日本当前年用电量 [2] 全球电力供应挑战 - 美国弗吉尼亚州劳登县电网已达极限无法满足新数据中心用电需求 [3] - 亚马逊、微软、谷歌等云服务巨头资本支出中数据中心建设部分快速膨胀 [3] - 前谷歌CEO警告AI电力需求可能在未来数十年内激增至全球总发电量的99% [5] 中国能源战略布局 - 中国规划建设墨脱水电站装机容量6,000万千瓦年发电量3,000亿度相当于三座三峡大坝总和 [8] - 墨脱水电站发电量可满足1,644个ChatGPT同时运行 [8] - 水电站稳定性优于风能太阳能可7x24小时提供高质量基础负荷 [9] 墨脱水电站竞争优势 - 水电运营成本极低生命周期达百年形成显著成本护城河 [10] - 实现从"西电东送"到"东数西算"的战略升级重塑数字经济地理格局 [10] - 依托雅鲁藏布江独特地理条件单位水能资源强度全球之最 [12] 中国工程能力优势 - 具备高海拔复杂地质条件下建设水电站的全产业链能力 [13] - 积累了三峡、白鹤滩等巨型水电工程经验与技术 [13] - 自主研发特高压输电技术可将电力低损耗输送数千公里 [13]