马斯克曾预言，接下来全世界将面临一场危机，只有中国会是个例外
马斯克前阵子抛出个挺吓人的判断，说全世界马上要撞上一场大危机，唯独中国能绕开。
很多人第一反应以为是天灾或者冲突，其实就一个字：电。
现在搞AI大模型，芯片再多，变压器供不上电就是一堆废铁。
今年夏天美国有15万户家庭断电，PJM电网在2025年底容量拍卖直接漏了6.6吉瓦的缺口，高盛算过账，2027年美国数据中心用电量得翻倍到66吉瓦。
反观中国，2025年发电量干到10.6万亿千瓦时，占了全球三成，今年5月非化石能源装机占比已经突破60%，超过美欧日俄总和，特高压更是铺了5万多公里。
这账本摆在明面上，发得出又送得到的确实只剩中国。
其实，关于全球缺电的争论一直没断过，我们把时间线拉长来看，海外普通家庭早就感受到了马斯克预言的这场危机。
她这段时间刷小红书，看到很多海外居民，欧洲、美国、澳大利亚的用户，一到夏天电费账单数额很高，很多家庭负担不起用电成本，连空调都不敢开。
不少家庭装上中国储能设备之后，就可以正常开电车，家里空调也能够正常使用。
她刷到很多这类内容，不确定是不是国内储能公司投放的广告，但观感很深刻。
大家经常开玩笑说中国缺锌，美国缺电。
其实不止美国，很多国家当前电价都处在高位。
电价是不是推动这类新能源设备快速渗透的重要推手？现在行业发展到了什么阶段？
确实如此，小红书上这类真实案例很多。
美国特斯拉推出户用屋顶光伏配套储能方案，安装这套系统之后，家庭用电成本大约可以下降一半，这一块的渗透率正在快速提升。
全球电力供给紧张已经是事实，除中国以外，绝大多数国家都面临电力短缺的问题。
电力紧张，和当下大家关注的热点高度相关，也就是 AI 算力带来的电力需求激增。
马斯克有一句名言，AI 的尽头就是算力。
AI 对算力的高需求，已经让很多地区现有电网逼近承载极限。
尤其是以美国为代表的地区，企业在建设数据中心的时候，大量采用燃气轮机，直接带动燃机赛道热度走高。
面对马斯克预言的这场全球危机，中美两国的应对底座截然不同，美国试图用燃气轮机救急，却撞上了产能墙。
这和美国的资源禀赋有很大关系。
假设国内遇到美国这样的情况，中国不会大规模使用燃气轮机。
美国页岩气革命之后，天然气价格极低，部分气田周边，夏天取暖需求下降，甚至会出现负气价的情况。
但国内天然气的成本偏高。
数据中心是耗电大户，运营成本很大一部分来自电费。
所以数据中心本质上会去寻找更便宜、更绿色的电力。
美国在 AI 算力投资上处于全球领先位置，大量数据中心集中落地，给全球燃气轮机的供给带来巨大压力。
燃气轮机行业企业扩产态度同样谨慎。
上一轮 2000 年互联网泡沫时期，需求同样火爆，互联网泡沫破灭之后，燃气轮机行业经历漫长的下行周期。
现在需求回暖，企业扩产依旧保守，进一步加剧供给紧张。
燃气轮机的应用场景十分广泛，不只是美国的数据中心需要。
发电领域同样大量使用，中东、欧洲的电站，还有海上钻井平台都有需求。
一旦某一个方向需求爆发，就会挤压整体产能。
需求增长是非线性的，但是产能扩张是线性的，现阶段供需错配的特征十分明显，行业景气度的持续性较强。
回看这起事件，当时很多人认为欧美巨头能轻松搞定硬件，但现实是全球危机引发的产能缺口反而逼得海外把订单交给了中国这个唯一的例外。
燃气轮机毫无疑问是景气度很高，持续性也很好的赛道。
从相关企业的在手订单来看，订单基本可以排到 2029 年、2030 年甚至更久，需求基本面很好。
燃机的发电特性也十分适配数据中心。
数据中心和其他用电场景不一样，它可以全年满负荷运行，一年运行时长能够达到八千个小时，需要稳定可靠的备用电源。
当电网供电不足的时候，企业会采用自备电厂，用燃气轮机来保障供电，满足数据中心的用电需求。
这也给国内燃机企业带来很好的发展窗口。
2000 年之后很长一段时间，燃机行业处在下行周期，国内企业缺少出海机会。
现在全球出现供给缺口，国内燃机企业迎来进军国际市场的黄金时期，燃机确实是非常景气的赛道。
马斯克之所以断言只有中国会是这场危机的例外，核心就在于中国走出了一条完全不同的能源与算力协同路径。
中国的解决方案和美国完全不同。
中国本身能源供给基础扎实，拥有强大的电网，可靠性很高。
对于数据中心运营来说，电力成本在运营成本里占比很高。
当前绿电是成本最低的电力来源。
中国既具备充足的绿电装机规模，还可以配套储能设施，让绿电的稳定性能够媲美燃气发电。
就算使用燃气发电，配套储能也是必要的。
这和 AI 数据中心的用电特性相关。
看起来数据中心是稳定用电单元，但 GPU 的实际工作负荷波动非常大。
直接接入电网，会给电网带来巨大负担，需要储能设施来平滑用电波动。
现在大家看到燃机供给紧张，储能的需求会逐步显现，并且应用场景会非常广泛。
换一个视角，从 AI 产业来看，像大模型、各类 AI 智能应用流行之后，国内的 token 使用成本会更低。
某种程度上，这和国内的能源结构、能源特性密切相关。
美国的 token 成本越来越贵，国内 token 成本持续走低，能源成本的差异，会成为国内 AI 产业长期的竞争优势。
我们把时间线拉长来看，中国能成为全球危机中的例外，靠的是从发电端到储能端的提前布局。
从整个行业的发展来看，这一轮的热点和上一轮不一样，行业发展重心也发生转移。
上一轮发展重心，在发电侧，也就是大力发展风光发电，这也是十四五规划重点方向。
到十五五规划阶段，重点转向大力发展新型储能。
上一轮中国积累了充足的风光发电资源，十四五阶段建设的风光装机，已经提前完成当初设定的 2030 年相关目标。
但新的问题随之而来，中国该如何高效利用这些发电资源。
风光发电占比提升之后，已经对电网运行产生影响，需要解决新能源消纳的难题，所以中国提出大力发展储能。
储能在这一轮处于核心位置，这也是很早就提示市场关注的方向。
直到现在，储能依旧是行业发展重心，不管国内还是海外。
国内发展储能，是为了解决新能源装机占比持续提升带来的消纳问题。
海外的情况不一样，很多国家电网本身支撑能力偏弱。
大量 AI 数据中心落地之后，用电负荷激增，给当地电网带来巨大压力，储能可以作为电网的补充手段。
当全世界都在为马斯克预言的危机焦头烂额时，中国不仅自己成了例外，还成了全球缺口的填补者。
上一轮新能源发展，重心集中在国内，依靠政策扶持推动产业扩张。
这一轮浪潮，底层逻辑已经出现变化。
上一轮国内市场面临缺电的现实问题，当年还推出汽车产业三年三个八千万的高速发展计划。
而这一轮，国内已经不存在缺电压力，电力短缺的矛盾转移到海外市场。
这也是非常重要的时代变化。
海外市场的用电缺口，催生了不同的解决方案。
燃气轮机是其中一条路径，但燃气轮机项目建设周期很长，投产往往要等到五年之后。
电力缺口不会等待五年时间才去解决，这就给新能源产业创造了发展机会与窗口期。
现在海外新能源市场，尤其是发展中国家市场，需求增长十分明显。
美国人工智能产业的用电需求，已经推高燃气设备的价格，形成很强的虹吸效应。
美国吸纳了全球大量燃气轮机产能、电网设备产能。
世界其他地区同样有发展需求，欧洲、非洲、中东都需要电力配套，由此形成巨大的产能缺口。
这部分缺口，需要依靠中国新能源产能，还有国内电网设备制造产能来填补。
这也是时代赋予的机遇，人工智能产业的发展，间接为新能源打开市场空间。
大家不能只盯着美国市场，其他地区出现的产能缺口，同样蕴藏巨大机会。
从国内算力中心一年吞掉1700亿千瓦时电却依然平稳运转，到海外排队五年等一台燃气轮机，这场全球能源大考的底牌其实已经全部亮明。
说到底，电力从来没法临时抱佛脚。
当Gartner预警2027年全球四成AI数据中心要因为缺电被卡脖子、美国出台OBBB法案和欧洲搞工业加速法案试图筑墙时，商业规律依然绕不开中国的完整产业链。
从2025年全球锂电需求突破2TWh，到中国把五毛钱一度电的光储系统铺进东南亚海岛与非洲村庄，马斯克那句“只有中国会是个例外”，讲的从来不是客套话，而是实打实的国家基建硬账本。
玉渊谭天丨“中国AI禁令”是怎么回事
这两天，有一个说法在市场和境外的政策研究圈层流传：中国是不是要关上AI技术出口的大门了？ 这个疑问，可以追溯到10月16日。当天，商务部、科技部就修订《中国禁止出口限制出口技术目录》（以下简称《目录》）公开征求意见。
其中，有23项人工智能领域技术，包括大模型、智能体、算力集群、信息处理等。
《目录》出来后，一些人提出了疑问：中国强调技术开放，怎么突然要给AI加上“出口限制”了？这次是不是政策转向的信号？ 谭主了解到，政策公布以来，DeepSeek、MiniMax两家头部企业已顺利履行登记手续，并完成开源和海外授权使用。
而今年上半年，相关部门就开始酝酿本次《目录》的征求意见稿，并且事前广泛组织了研究机构、行业组织、业内头部企业开展深入评估。
北京大成律师事务所的刘婧、刘红梅律师参与了这些讨论。
她们和谭主分享了一个细节：对比几个月前的初稿，AI领域部分技术条目的控制要点一直在跟着行业的最新发展调整。
当时企业在会上提的很多关切和建议，都很好地体现在了这次发布的政策中。
现在他们更关心的，是后续有没有更明确的操作指引。
另一个细节是，商务部在相关答问中，对“什么不管”的解释，明显比对“什么要管”的解释更多、更具体。
从这也能看出，《目录》的核心是划定边界，而非单纯限制AI技术对外出口。
谭主也梳理出了几个关键点，带大家看懂这套规则是怎么回事。
这套规则 到底管什么？ 不做技术的人，很容易把“技术出口”和“产品出口”混为一谈。
有人可能会问，利用限制类大模型对外提供API调用、APP/网页交互、SaaS应用等，属不属于大模型技术出口管理范围？ 答案很明确：不算。
这次重点监管的，主要是三类情况： 第一，数据安全。
利用我国核心数据进行训练后提供服务的大模型，拟禁止出口；利用重要数据进行训练后提供服务的大模型，拟限制出口。
简单来说，只要模型训练过程涉及国家数据安全的关切，无论模型本身是大是小、参数多少，都要受到出口约束。
第二，敏感用途。
比如，达到一定性能的智能体技术，本身是拟限制出口的；但如果这项技术被专门或主要用于国家关键信息基础设施、国防军工、核心政务等高敏感场景应用，性质就变了，直接升级为拟禁止出口。
这里传递的逻辑很明确：同一项技术，用在哪里、为谁服务，决定了它面临多严格的监管。
第三，算力底座。
像人工智能处理芯片设计技术，用于大规模智能算力集群的片间或节点间高速互连技术等，都拟被纳入出口管理。
这属于AI关键物理基础设施层面的技术。
看完这三点就能明白，这套规则管的是技术底层逻辑。
企业利用限制类大模型对外提供API调用、APP/网页交互、SaaS应用、本地端侧轻量化部署等情形，都不属于大模型技术出口管理范围。
简单说，AI企业该做的商业化，照样做。
等相关措施正式落地后，绝大部分人工智能技术仍可以自由出口。
考虑到国际合作的现实需要，《目录》还设置了两类便利情形。
一类是开源技术和特定国际业务。
对人工智能类技术开源、中国企业在境外自建自营算力中心、赴境外开展芯片流片制造、利用境外资源开展联合研发、参与国际标准制定等情形的技术出口，适用自动许可等便利措施，基本实现“即报即出”；对已通过开源、发表学术论文等方式进入公共领域的相关技术，拟不纳入出口管理范围。
另一类是国际人工智能合作。
对世界人工智能合作组织成员间开展能力建设国际合作、技术共享和规则共建所需的技术出口，将提供更多便利和支持。
刘红梅告诉谭主，新规生效后，禁止出口类的技术不得出口；限制出口类的技术，企业可以向主管部门提交申请、争取获得许可，不会打乱企业原本的海外布局和商业规划。
这也印证了国内“鼓励开放”的立场。
企业面对新规，仍然可以保持从容。
为什么现在推这套规则？ 放到全球来看，美国的做法和中国是很鲜明的对照。
过去几年，美国围绕AI出口，形成了两套思路。
一是按国家区别对待。
2025年1月，美国商务部公布的《人工智能扩散框架》，曾设计对先进计算芯片和部分先进模型权重，依据目的地地区的“敏感性”等实行管理，严控先进AI能力流向特定主体。
二是按阵营划分圈子。
Anthropic的CEO就提出过一种“联盟策略”：联合一批“民主国家”组成小圈子，控制AI技术供应链，拉拢更多国家入伙，孤立对手。
这背后的逻辑很简单：谁掌握最先进的AI，谁在规则制定上就更有优势。
所以美国一边守住前沿技术的门槛，一边按照国家和对象区别设限，以此稳住自身优势。
但中国走的并不是这条路。
此次修订是依法依规进行的常态化工作。
自2001年以来，中国已经多次调整修订《目录》。
谭主了解到，管理的重点，是技术出口行为，而不是技术本身。
这种思路，就要求政策把管控标准拆解得足够细致，变成客观、能够量化的条款。
为什么中国能这么干？ 既然标准要细化、要客观，“风险评估”这件事就必须做到可以独立验证。
这就引出了一个更深层次的命题： 谁有能力评估风险、执行治理？ 对这个问题，美国预设的前提是，技术能力只有攥在少数人手中，才能保证安全。
但站在技术发展的角度，领先者在训练前沿大模型时确实占优势，但开源的发展，正在从根源上动摇这个前提。
首先，训练大模型门槛很高，但做安全测试的门槛并没有那么高。
据行业估算，训练顶级大模型动辄需要投入数万张算力卡，但想要评估它的安全风险，完全不需要再砸重金从头训练。
这就打破了“只有技术领先者才有资格做风险审查”的认知局限。
更多研究机构乃至政府部门，都有条件对大模型进行安全测试、复现安全问题。
其次，依托开源，治理能力正在快速普及。
开放权重后，模型不再完全是“黑盒”。
全球的安全研究者、中小型技术团队，都能用相对较低的成本去打磨安全工具。
既然能解决技术层面的问题，规则设计就可以追求更精准的落地效果。
这次推出出口前登记的临时管理措施，目的就是提前掌握有关技术出口需求情况，让监管更加科学。
且为了给企业一套清晰统一的判断标准，《目录》里还设置了明确的量化指标：比如计算量超过10²⁶次浮点运算、参数超过2万亿、能力达到全球前十的水平等。
这样一来，企业不用再去揣测监管方向，政府也能把有限的行政资源对准真正存在风险的环节。
为什么建设技术进出口管理制度？ 过去面对外部技术封锁，我们更多是防守。
但随着中国走向越来越多技术领域的前沿，如何管理技术就成了新课题。
在这种角色转变当中，如何避免影响正常的商业合作，是此前没能完全解决的问题。
所以这次政策调整，重点不在于“管住了几项技术”，而是要把技术进出口管理，建设成一门可以精细运作的国家能力 未来，它将从两个层面支撑我们参与全球技术博弈： 微观层面，实现定向拦截。
国际技术领域的博弈依然存在暗流，防范核心技术被非法转移、遏制敏感技术通过商业合作伪装外流的压力始终存在。
这套管理机制，能够让监管部门在错综复杂的全球商业网络中，精准识别并切断那些可能危及国家安全的技术转移。
宏观层面，形成规则塑造的能力。
一个越来越明显的趋势是，中国不再是国际规则的被动接受者。
通过建立透明、非歧视且基于客观技术指标的管理标准，中国的规则可以为国际技术治理提供参考。
在这个过程中，我们可以借助多边平台，与各方共同探讨AI治理的边界。
当这套规则逐步被更多的多边合作机制所认可或对接，中国就能在全球技术博弈中，拥有更多制度层面的话语权。
眼下国内的AI技术、数字服务正在加速出海。
这份技术目录，只是中国补全技术进出口管理短板的一小步。
但它指向的方向很明确：在同一套制度框架里，安全底线与开放合作，完全可以共存。
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（记者：柳丝；视频：王沛）
