但真正“做功”的地方，可能在几百公里外的一座巨大建筑里。成千上万块芯片同时启动，疯狂计算，剧烈发热，又需要庞大的系统来降温。你每问一个问题，背后消耗的电力大约是普通网络搜索的10到30倍。

如果把全世界的账单加起来，数字大得惊人：2026年全球数据中心用电量预计达到565太瓦时——相当于日本全国一年的用电总和。到2030年，这个数字将突破1200太瓦时。更扎心的是，用于AI计算的服务器用电量从2025年的95太瓦时暴涨到2026年的175太瓦时，一年接近翻倍。

用好AI不是芯片越多越好。算力，是电、冷却和网络一起扛起来的。

一、电：算力的“燃料”从哪来

为什么AI这么耗电？得从芯片怎么工作说起。

芯片内部有几十亿个微型开关——晶体管。运算的本质，就是这些开关在“开”和“关”之间疯狂切换。每一次切换，电子在金属导线里高速奔流，撞上电阻就会产生热量。更麻烦的是，晶体管做得越小，“关”的时候漏电就越严重——漏电会产生额外功耗，功耗又推高温度，高温又让漏电更严重。这是一个恶性循环。

早年间芯片功耗低，这点热量不算什么。但AI计算需要成千上万块芯片同时工作，功耗就爆炸了。一块AI芯片的热设计功耗，2020年还是400瓦，到2026年已经超过2300瓦。六年涨了近五倍。

单块芯片2300瓦是什么概念？一个电磁炉也就2000瓦左右。一个AI机柜里塞着几十块这样的芯片，相当于把几十台电磁炉同时开足马力，塞进一个冰箱大小的空间里。

2026年初，超过75个总投资1300亿美元的数据中心项目被叫停或延期——不是没钱，也不是没芯片。是没电。

2026年，“算电协同”首次写入政府工作报告。“十五五”规划也明确提出推动绿色电力与算力协同布局。所谓算电协同，就是让算力跟着电力走——哪里绿电便宜、充足，算力就往哪里去。我国首个大规模算电协同绿电直供项目已经投运，50万千瓦光伏电站直接给当地算力园区供电。在长三角，全国首个跨三地算电协同智能调度测试也已落地。上海更是组织16家数据中心集中调用，两小时内压减负荷近10万千瓦。

二、冷却：算力的“退烧药”

电送进来了，芯片运转了——然后呢？热。

芯片内部热量被困在极小的空间里，只能靠外部散热往外排。传统做法是风冷：风扇把冷空气吹过芯片表面的金属鳍片，空气带走热量。但空气导热能力很差——导热系数只有水的几十分之一。就像用小风扇去冷却一台全速运转的重型发动机，散热速度根本追不上发热速度。

风冷的物理极限大约在每机柜15到20千瓦。而今天一个AI机柜的功耗已经达到130到140千瓦。风冷能处理的，只有实际发热量的十分之一。

液冷成了唯一的出路。原理不复杂——冷却液直接流经紧贴芯片的冷板，在热源处就把热量“截胡”带走。液冷的导热效率是空气的25倍以上。打个比方：风冷是用扇子扇一块烧红的铁板，液冷是把铁板直接浸入水中。

传统风冷数据中心，制冷能耗占整体电费的43%；液冷方案可以将这个数字降到24%。

政策也在推一把。“东数西算”工程要求新建大型数据中心PUE（能源使用效率）不高于1.25。这意味着IT设备每消耗1度电算数，额外只用了0.25度电来搞冷却、照明这些“非算力”的事。传统风冷通常在1.4以上——不用液冷，连合规都做不到。液冷已经从“可选项”变成了“必选项”。

三、网：算力的“高速公路”

有了电，降了温，第三个问题浮出水面：算力能被用上吗？

算力这东西，分散在全国各地——东部数据中心多但电贵，西部电便宜但算力闲置。“东数西算”要做的事，就是把西部的便宜算力调度给东部的用户用。

这需要一张“算力网”。全国一体化算力网监测调度平台整合接入全国的智能计算资源。一个调度中心连接了“东数西算”八大枢纽节点及沿途城市的算力资源。算力正在像电力一样，实现“一网互通”。

但光有网还不够。算力调度必须和电力调度联动——西部光伏发电中午最强，那就把重型计算任务尽量安排在中午；东部电网夏天负荷高，就把部分计算任务临时转移到西部。电、冷却、网三者是一个整体。没有稳定的电力，芯片是摆设；没有高效的冷却，芯片会烧毁；没有互联的网络，算力是孤岛。

三者缺一不可。

下次你向AI提问时，不妨想想：千里之外，正有一套“电+冷+网”的系统在为你全力运转。算力从来不是芯片越多越好——它是电、冷却和网络一起扛起来的。

作者：海泽审核：刘颖 李培元 张超 杨柳审核专家：刘伟  北京邮电大学智能工程与自动化学院特聘研究员、博士研究生导师