最近看到《华尔街日报》的报道，我感到非常震惊。欧洲和美国的绿色能源政策差异竟然对AI产业竞争力产生如此直接的影响。截至2025年12月，这个问题已经超越了简单的环境政策差异，成为全球技术霸权竞争的核心变量。
最令人震惊的是数字。欧盟的平均工业用电费是美国的约两倍。根据国际能源署（IEA）的分析，德国的家庭用电费最贵，而英国的工业用电费最贵。这不仅仅是电费昂贵的问题，而是成为了AI革命核心基础设施——数据中心运营的致命障碍，这一点非常严重。
事实上，欧洲的绿色能源政策本身取得了相当的成就。与2005年相比，碳排放量减少了约30%，这一数字与美国的17%减少相比也令人印象深刻。但这种成就背后隐藏的成本现在才开始显现。考虑到对风能和太阳能的大量基础设施投资，以及为这些波动性电源所需的大规模备用电力系统，整体系统成本不可避免地大幅增加。
牛津大学的迪特·赫尔姆教授的观点尤其令人印象深刻。他指出，“与碳减排相关的整体系统成本正在推动电费上涨”，这一分析确实切中要害。个人认为，一些学者警告说，目前被补贴和碳税掩盖的成本将在未来更加明显，这也是值得关注的部分。
数据中心建设中断的现实冲击
最具体和令人震惊的案例发生在爱尔兰和德国。爱尔兰政府宣布，由于国内数据中心消耗了国家电力的五分之一，将在2028年前停止新数据中心的建设。考虑到ChatGPT或Google的Gemini等生成型AI服务在学习和推理中需要多少电力，这种情况有多严重可想而知。
德国法兰克福的情况也类似。一家数据中心运营商计划扩建两个中心，但由于当地电力供应商预计电力供应将延迟超过10年，计划实际上变得不可能。在这种情况下，像Microsoft或Google这样的全球技术公司在欧洲扩展AI基础设施有多困难可想而知。
以Microsoft Corporation（总部：华盛顿州雷德蒙德）为例，这一点更加明显。对于以云计算和AI服务为中心开展业务的公司来说，欧洲的高电费和数据中心建设限制成为直接的增长限制因素。在Azure云服务和通过与OpenAI的合作伙伴关系扩展AI服务方面，欧洲市场的基础设施投资变得越来越困难。
另一方面，Alphabet（总部：加利福尼亚州山景城）的Google也面临类似的挑战。为了Gemini AI模型的学习和服务提供，大规模数据中心是必不可少的，而欧洲的电力成本和供应限制对其全球AI战略产生了重大影响。
美国灵活的能源战略带来的竞争优势
与此相对，美国的方法确实令人感兴趣。特朗普总统宣布计划到2050年将核能发电量增加到目前的四倍，并推动化石燃料与可再生能源并行的平衡能源政策。这与德国等国家仍坚持的去核电路线完全不同。
尤其是最近宣布的汽车燃油效率法规放宽政策也令人印象深刻。将企业平均燃油效率（CAFE）标准从2031年车型的每加仑50英里降低到34.5英里。特朗普总统表示，“人们为不太好用的汽车支付了过多的钱”，并称“现在将拥有环保且更便宜、性能更好的汽车”，这表明美国优先考虑实用性和经济性的做法非常明确。
这种政策差异对实际产业竞争力的影响已经显现。美国企业在获取AI开发所需的大规模计算资源方面处于更有利的位置。以Tesla（总部：德克萨斯州奥斯汀）为例，同时推进电动车制造和自动驾驶AI开发，并且由于相对较低的电力成本，能够有效地建立大规模数据中心运营和AI模型学习所需的基础设施。
我个人认为，这种情况对韩国也有很大的启示。韩国电力公司（015760）的电力政策或韩华航空航天（012450）、斗山能源（034020）等能源相关企业的战略可能会受到影响。特别是韩国要成为AI强国，稳定且经济的电力供应对数据中心运营至关重要，从欧洲的案例中再次感受到平衡能源政策的重要性。
事实上，这个问题的核心并不是可再生能源不好，而是转换速度和方式的问题。欧洲过于急于放弃传统能源，失去了电力供应的稳定性和经济性，而美国则通过并行使用多种能源，稳定地供应产业发展所需的电力。这种差异最终导致了在AI等电力密集型产业中的竞争力差距。
如果这种趋势继续下去，全球AI产业的格局可能会更加以美国为中心重组。由于高电力成本和基础设施限制，欧洲企业在AI开发和服务提供方面可能会越来越落后。当然，欧洲也可能意识到这些问题并尝试调整政策，但改变已建立的系统可能需要相当的时间和成本。最终，能源政策的选择不仅仅是环境问题，而是与国家竞争力直接相关的战略问题，这一点再次得到确认。
本文是阅读每日经济文章后，结合个人观点和分析撰写的。
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