文 | 明晰野望

前几天有个新闻，深圳阿里新能源公司申请了一项专利，叫做“一种带清扫功能的太阳能路灯”。又是太阳能发电，又是自清洁的，感觉会是某个智慧城市项目的一块拼图？

其实在更早时候，互联网大厂就有了加大能源投资的迹象。

2022年，鹅厂曾公布过一项“净零行动”，要在不晚于2030年，实现自身运营及供应链的全面碳中和。什么数据中心屋顶光伏、集中式新能源电站、源网荷储一体化，一股脑都提上了日程。这之后不久，马云还实控了一家叫做“一米八海洋科技”的公司，从事海上风电、储能等业务。

更离谱的米哈游，投资了一家核聚变能源公司——能量奇点。这可不是玩票哦，人家一投就把自己投成二股东，去年公司还成功研制了全球首台全高温超导托卡马克装置“洪荒70”。

光是听名字就不明觉，东西长这样：

那么回到主题，互联网大厂为何都在加大能源布局？

一个食客把自己吃成“大厨”的故事

互联网公司的行事风格，就是发现痛点解决痛点。腾讯做影视文娱项目很多，云服务需求激增，然后就有了腾讯云。电商小商品同质化太严重，商家们卷的没效益，阿里一看，搞了个犀牛智造，专门做定制化生产。

同理，大厂大厂，经济体量自然是在那儿，全球各地的总部办公楼、产业园区，动辄十几万人的规模，早已经是能耗大户。此前《2023年中国企业绿电交易排行榜》显示，阿里巴巴作为绿电交易买方，以16.1亿千瓦时在全行业中排名领先。

既然绿电转型是不可逆的全球大趋势，那么与其单纯进行能源采购，还不如自己下场当“大厨”，自产自销做能源。

去年年底，腾讯就在河北怀来落地了国内首个风电、光伏、储能一体化的数据中心微电网项目。目前在腾讯自建的数据中心中，绿电已经占到年度用电量的71%。

几乎前后脚，字节跳动就发布了自建数据中心变电站设计框架的采购寻源公告，为数据中心提供更稳定的电力供应，降低用电成本。

大搞绿色基建的同时，大厂们还在用平台优势悄悄“练兵”。

早在10年前，阿里就开始与南方电网打造“互联网+”城市电网服务”，帮助电网、发电站进行数字化转型。腾讯也从2018年开始投入了超3200亿元的研发费用，在全球申请超8万件专利，通过基础软件创新深入到能源场景，帮助能源企业在运维、数据中心建设、数据服务层面做好数字化升级。

如此丰富的技能树和强大的自我消纳能力，让大厂做能源这件事变得水到渠成。

抄底绿电+社会责任，大厂搭上“顺风车”

大厂争相加大能源布局的另一个逻辑，是中国绿能现在太能打了。

从BC电池、异质结（HJT）电池，到面向未来的钙钛矿光伏电池，目前相关的转化效率世界纪录保持者，都是中国企业。风电领域，去年中国风电先后创造了全球单体容量最大漂浮式风电、全球海拔最高风储一体化项目两项世界纪录。而且，这还是我们全产业链自主可控的赛道之一。

在经济性上，部分地区已经实现了绿电评价，甚至比火电更具优势。随着储能技术持续推进，虚拟电厂带来的交易便利性，未来有望让一些被称为“垃圾电”的间歇性电力，转化为可储存的稳定电力供应。

唯一的隐忧在于，全球保护主义抬头，关税问题一直是光伏产品的“悬顶之剑”。受制于这些人为壁垒，以及国内“价格战”的影响，光伏储能赛道开始寻找新的增量市场。

随着国际贸易局势的持续紧张，欧美等传统市场壁垒高高筑，东南亚海外产能基地也受到狙击，而国内光伏储能则深陷“价格战”泥潭，需求增速也由盛转衰，大批企业遭遇亏损，急需拓展新的海外市场，中东市场热度也由此被彻底点燃。

在此背景下，互联网大厂的大规模绿电布局，更像是一次“抄底”。既能让绿电企业得到一些支撑，又能节省电费，履行节能减排的社会责任。以后老板看着灯火通明的办公楼、园区充电桩什么的，再也不慌了。

DeepSeek红利：AI“爆兵”，能源先行

不久前特朗普宣布，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）、软银和甲骨文公司将联合成立名为“星际之门”的新公司，投资5000亿美元在美国建设名为“星际之门”的AI基础设施。

虽然听起来很唬人，但一些业内人士泼来的冷水却很到位——美国薄弱的电力基础设施，很难负担起巨大的能源消耗。

先知先觉的微软，去年已经与三哩岛核电站达成合作协议，计划重启该核电站，为其人工智能业务提供电力支持。某种意义上，其实也谈不上先知先觉。因为在早前的一次GPT-6的训练集群项目中，他们就因为电网“撂挑子”拖了后腿。

事实上，已经有多位AI领军人物提出，AI的天花板其实是能源。

OpenAI的CEO山姆·奥特曼说，行业尚未充分意识到AI对能源的需求量，我们需要更多地进行能源投资。马斯克的预言更是近在眼前，他认为2025年将没有足够的电力来运行芯片。

有理由相信，需要天量算力支持的强人工智能时代，能源才是基本盘。

眼下，国产大模型局部能力追平GPT-4的消息越来越多。

Deepseek用极低的成本打造出业内顶尖的大模型产品；字节跳动旗下豆包大模型于发布的2024年度技术进展报告透露，Doubao-pro-1215在综合性能上已经实现与GPT-4的全面对齐。

不久前在腾讯云生成式AI产业应用峰会上，腾讯集团副总裁蒋杰宣布，腾讯混元大模型在中文能力上已追平GPT-4。该模型支持多种视频生成功能，包括文生视频、图生视频、图文生视频和视频生视频，最长可生成16秒的视频。

且不论这种追平是否有所注水，但至少说明在算力和数据层面，国产大模型已经有了一战之力。

尤其是神乎其技的DeepSeek，在春节期间宣布完全开源其多模态大模型Janus-Pro。该模型在多模态理解和文生图方面有着惊艳表现，而恐怖的低成本特点，间接证明了通过工程化对冲算力资源弱势的可行性，一夜之间重挫英伟达等算力股的估值逻辑。

而能源成本，也顺势成为AI终局之战最重要的一个变量。

随便一个即时战略玩家都知道，“想爆兵先开矿”的道理。更低的推理成本和能源成本，将在AGI时代助力中国大模型势力弯道超车。至此，“屯卡”不再是百模大战的唯一变量，更精彩的战事即将到来。

这么来看，大厂们心照不宣的能源布局，看来是想“憋一波大的”。