每一届夏季达沃斯，“能源（850101）”都是绕不开的话题。但在2026年夏季达沃斯论坛现场，这一话题的焦点发生了微妙的偏移，嘉宾们不再只专注于围绕气候承诺、减排路线或下一代技术突破展开讨论，而是不约而同地将目光投向同一个“变量”：人工智能（885728）(AI)对能源（850101）的旺盛需求。
国际能源（850101）署的数据在论坛上被反复引用：全球数据中心年耗电量将从2024年的约415太瓦时增长至2030年的约945太瓦时，增幅超过一倍。最新数据显示，截至5月底，我国的日均词元调用量已达数百万亿，全球领先。AI算力能耗的指数级攀升，将能源（850101）问题从“下一代要解决的事”变成了“这一代必须面对的事”。
晶科能源（JKS）副总裁钱晶在论坛期间算了一笔账：传统化石能源（850101）按现有消耗节奏，或许尚能支撑三四十年，但AI的爆发式叠加，无疑将这个时间窗口狠狠压缩。她断言，未来数据中心的胜负手，不只看芯片算力，更看是否拥有稳定的电力底座，以及能否获得足够便宜、足够清洁的绿电供应。
宁德时代（HK3750）董事长曾毓群则提供了另一种视角。“AI用电没有想象中那么可怕。”在他看来，中国电网与能源（850101）体系发展十分成熟，新增数据中心的总耗电量相较于电力总量占比有限。真正的问题在于能源（850101）结构，在于数据中心使用的是化石能源（850101）还是可再生能源（850101）。
曾毓群表示，目前要求新建数据中心使用80%的可再生能源（850101），“中国有能力解决这个问题”。同时，他还提供了一个令人信服的例证：宁德时代（HK3750）几家制造工厂采用AI系统后，电费支出减少了30%。这个数据进一步揭示了“算电协同”的必要性，AI不仅是能源（850101）的消耗者，也可以成为能源（850101）的优化者。
然而，并非所有国家都具备同样的条件。蒙古国总理乌其尔勒从能源（850101）安全的视角提出，对于能源（850101）体量有限的国家，算力项目若盲目上马、挤占现有电力容量，极易挤压居民生活与中小企业生产用电。他建议，优先吸纳依托可再生能源（850101）配套的算力项目，以新增清洁能源（850101）供给承载新需求。
显然，尽管推进路径存在差异，但AI与能源（850101）协同发展、双向赋能的趋势已然成为一种共识。清洁能源（850101）规模化适配算力需求，AI反哺能源（850101）调配。
不过，需要特别警醒的是，当能源（850101）成本成为AI时代最核心的变量时，这套体系的价值正在被重新评估。AI的竞争，正在演变为能源（850101）的竞争；而能源（850101）的竞争，最终归结为电价的竞争。谁能够率先掌握低成本、高稳定、零碳化的电力供给能力，谁就能牢牢掌握全球算力产业的核心话语权，拿到人工智能（885728）时代的关键入场券。
