全球人工智能浪潮正引发电力需求的结构性激增，能源供给速度、成本与稳定性成为重塑人工智能时代地缘政治格局的核心变量，决策迟缓、能源成本高企、电网建设滞后、审批流程冗长等治理难题，正制约主要经济体的AI竞争力与能源安全。基于此，欧洲对外关系委员会（European Council on Foreign Relations，ECFR）专家尼库・波佩斯库（Nicu Popescu）与艾伦・赖利（Alan Riley）指出，欧洲正面临能源约束，有恐在AI行业落后于领先水平，唯有启动覆盖快速审批、电网扩建、清洁能源部署的“快速能源”计划，兼顾技术多元性与成本管控，才能破解发展瓶颈，守住经济与地缘政治影响力。

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长期以来，欧洲决策效率偏低的问题，已从体现审慎治理的特质，演变为阻碍发展的症结，直接损害欧洲的安全、繁荣与政治稳定。无论是对乌援助所需的防务工业产能不足，还是在能源与技术领域受制于人，决策迟缓所带来的战略负面影响都在不断显现。

欧洲在绿色转型领域同样陷入了发展困境。曾身为环境创新引领者的欧洲，如今在电动汽车与可再生能源赛道正逐渐失去优势。核心瓶颈在于电网容量不足，导致大量可再生能源因无法并网而“闲置”，西班牙等国甚至不得不被迫限制新增能源生产。低效的能源体系不仅推高了用电成本，加剧了民众不满，也为民粹主义与威权思潮的滋生提供了土壤。当前，这种治理上的迟缓正严重威胁着欧洲在人工智能领域的竞争地位。必须明确的是，AI竞争的核心归根结底是对海量、廉价、稳定电力供给的掌控。

人工智能在全球范围内的普及，正推动电力需求急剧攀升，并彻底改写了国际地缘政治的竞争规则。能够快速扩大发电能力、完善电网基础设施的国家，将在人工智能竞争中占据主导地位。2021年以来，美国电力需求年均增速约1.7%，增长部分主要来自人工智能与云计算数据中心的用电攀升。据美国能源部预测，数据中心用电量占全美总用电量的比例，将从2024年的4%上升至2030年的9%。2024年，中国新增发电装机容量达到429GW，远超美国同期约50GW的水平。事实表明，电力系统建设速度最快的国家，将主导人工智能时代；反之，则会逐步丧失经济话语权、国民生活水平保障能力与公共服务供给能力。反观欧洲，本土油气煤资源先天不足，核电发展长期受政治与行政壁垒制约，可再生能源项目又因审批繁琐、并网滞后难以快速落地，再加上关键供应链风险，正面临在全球人工智能竞争中沦为配角的风险。

来源：报告原文

全球资本与政府对AI的大规模投入，印证了AI将成为未来经济增长与地缘权力核心的共识，其应用已覆盖防务、医疗、制造等关键领域，而超大规模数据中心是这场变革的物理核心，运行需要持续且海量的电力。AI数据中心的能源需求与早期云计算存在本质差异，2005至2017年云计算扩张未推高总用电量，效率提升抵消了规模增长；AI以高强度计算为核心，其能源消耗远高于传统服务，一次AI查询的耗电量是普通网页搜索的十倍，推理环节占AI总算力需求的80%-90%，是能源消耗的主要来源。

随着AI模型迭代、应用场景普及，视频生成等复杂任务的能耗呈指数级增长，即便保守预估，全球数据中心投资规模将在2020年代末逼近每年5000亿美元，美国“星门”（“Stargate”）AI基建计划、苹果等企业的数据中心布局，均指向电力需求的持续暴涨。AI相关电力需求的增长趋势已不可逆转，能源供给能力直接决定AI产业的发展上限。

如果没有海量电力的生产与部署，这一切都将无从谈起。然而，美国即便具有一定能源禀赋，想要大规模、高速度地交付电力也并非易事。目前，天然气是许多数据中心的边际供应来源，但高效燃气轮机造价昂贵，且生产订单积压严重。小型模块化核反应堆（SMR）虽然热度很高，但在2030年前基本无法实现商业化运作；而传统核电站则面临着漫长的监管审批和建设周期。重启现有电厂虽然能起到一定补充作用，但由于无法大规模复制，很难作为主要战略。

电网基础设施是另一大瓶颈。在发达经济体，新建输电线路从规划到完工通常需要4到8年，而并网申请排队更是长达3到10年不等。即便将数据中心靠近电厂选址也只能解决部分问题，因为电力仍需在网络中调度与平衡。此外，将新增的大规模负荷集中在特定区域易引发政治局势紧张，因为这可能推高当地家庭和小微企业的电价，进而引发民众的政治反弹和要求限价的压力，最终导致成本转嫁给纳税人或AI公司本身。

尽管如此，美国正通过行政命令全速推进电力扩张，要求联邦机构放宽审批限制，并为数据中心建设提供资金支持。白宫还发布了AI行动计划，以进一步支撑其放松监管和基建扩张的方案。现任政府正采取措施，将更多监管权限收归联邦管理以简化流程，并削弱了对联邦许可法规进行司法审查的现有机制。诚然，消费端的电力成本大涨可能会引起负面政治后果，但目前看来，这不太可能阻碍美国为AI数据中心推进电力生产和电网扩建的脚步。

2026年3月12日，工人们在法国佩蒂科（Petit-Caux）的潘利（Penly）核电站正在建造的新反应堆的EPR2施工现场。

来源：报告原文

欧洲在资源禀赋、能源成本、建设效率三大维度，均落后于美国与中国。欧洲本土油气煤资源有限，美国是油气煤生产大国，中国煤炭储量与发电量全球领先，且可再生能源与核电装机规模持续扩张。过去四十年欧洲各国采取不同能源策略，法国聚焦核电，德国依赖俄罗斯天然气，近年欧盟大力推广可再生能源，2015年以来光伏装机超320吉瓦，风电新增94吉瓦，但资源约束仍从根本上推高能源成本。

欧洲无法获取美国的廉价天然气与中国的廉价煤炭，进口能源的运输、液化、气化成本叠加欧盟碳排放交易体系的碳税，导致能源价格长期高于中美。2025年，欧洲天然气批发价格为美国的3-5倍；中国电价介于欧美之间，且受政策调控。

由此可见，欧洲与中美之间的能源竞争力差距持续扩大，而高电价将进一步削弱其规模化发展AI的能力。同时，欧洲可再生能源设备成本上涨、零部件短缺，风电光伏项目审批耗时超五年，电网升级周期更长，进一步加剧能源供给的滞后性。

尽管面临多重挑战，欧洲仍具备深厚工业基础、顶尖科研能力、充足资本与4.5亿人口的单一市场，只要以AI发展为契机推进“快速能源”计划，就能强化能源安全、降低长期成本、加速脱碳，守住AI时代竞争力。

图片来源：Nuclear Regulatory Review 2025，英国政府官网

欧盟及其成员国必须以同等节奏跟进应对，把人工智能相关能源保障提升至应急处置级别，摒弃烦琐审批流程。目前，欧盟已借助第122条审批条例，临时加快可再生能源项目落地，《可再生能源指令III》又进一步将提速机制制度化，但仍需依托第122条出台更全面的应急举措，推动发电装机规模大幅扩容。

此外，欧盟应组建由成员国代表与欧盟委员会官员共同参与的高级别专项工作组，联合产业界梳理发展堵点、打通行政与法律障碍，从立法、行政、财政、监管等维度提出配套支持方案，在欧盟和成员国两级同步推进实施，确保能源项目建设全速推进。

欧洲不能单纯依赖可再生能源，需兼容采用所有成熟及接近商业化应用的技术路线。当前可再生能源发展面临零部件涨价、供应链延期等问题，核电应成为关键补充力量。目前，法国、波兰、捷克等国已重启核电规划，小型模块化反应堆有望在2030年代实现落地应用。但是，欧洲核电项目普遍存在造价超支、工期滞后问题，英国芬格尔顿核监管审查显示，欧洲各国核电监管体系烦琐且标准碎片化，显著推高了建设成本与周期。

快速能源计划可借鉴英国经验，尽快完成各成员国核电监管体系评估，简化审批流程、压缩成本与工期，推动欧盟层面开展协同立法。接近商业化的电池储能技术同样至关重要，具备低成本、高安全性、高能量密度的储能产品，可作为数据中心备用电源，提高可再生能源就地消纳比例；南欧地区光伏项目搭配户用储能，还能减轻电网负荷，且无需升级电网基础设施，部署速度优势明显。

天然气及联合循环燃气轮机同样重要。全球液化天然气供应格局日趋多元，降低了欧洲的进口依赖风险。欧盟可通过合约安排与监管框架，鼓励联合循环燃气轮机产能扩张，依托数据中心长期用电需求锁定设备生产，形成人工智能用电需求、能源装备制造、电力稳定供应的完整流程。

欧洲能源成本长期居高不下，2021至2022年能源危机更将其进一步推高。快速能源计划需把“降本”作为核心目标。天然气领域，欧盟应推动签订15至20年的长期供应协议，破除监管壁垒，平衡长协合约与现货市场，保障供应多元化并维持高库存水平；同时开发本土天然气资源、拓展地中海沿线气源，借助乌克兰等邻国储气设施增强供应韧性。

在可再生能源领域，欧盟碳排放交易体系碳价高企，叠加电网配套、调峰备用等系统成本，导致欧洲实际承担着绿色能源、化石能源两重电力系统成本。欧盟需对碳排放交易体系开展评估，精准管控碳成本，构建本土电网及互联设备供应链，建立可再生能源并网成本遴选机制，通过购电协议、差价合约等方式弱化市场机制对电价的扰动。

在核电领域，在简化监管、统一成员国标准差异后，可引导科技企业联合投资核电项目，借鉴法国上世纪70至80年代规模化建设的经验，通过批量化建设降低成本、压缩工期，实现成员国与人工智能企业互利共赢，快速获取低成本、大容量电力供应。

对于世界各国而言，AI发展的最大约束并非算法、芯片与资本，而是稳定、廉价、规模化的电力供给。美国与中国已认清这一逻辑，快速推进发电与电网基建，欧洲则面临能源成本高、建设效率低的双重挑战。若不采取行动缩小差距，欧洲将被迫承受进口AI能力、流失工业竞争力、让渡地缘政治影响力的后果。

欧洲在AI竞赛中不会注定落后，其拥有市场规模、资本、工业与科研优势，短板仅在于行动速度。以应急交付、技术务实、成本严控为核心的快速能源计划，既能解锁AI所需电力，又能强化能源安全、加速脱碳进程。欧洲必须将电力系统建设视为AI时代的基础性设施，以快速、大规模、严控成本的行动，把握AI革命的战略机遇。