就在3月6日中午，上千人拿着笔记本电脑，为了免费安装一个名为OpenClaw的开源AI智能体，在深圳腾讯大厦北广场排起了长队。

这个活动从当天上午11开始到下午2点结束，据说有500多人成功完成OpenClaw的安装。

OpenClaw，是一个由奥地利的程序员彼得·斯坦伯格（Peter Steinberger）开发，被网友戏称为"小龙虾"的AI助手，通过简单的指令可以实现日程安排、文件整理和代码编写等工作。

3月8日，深圳市龙岗区人工智能（机器人）署官网发布公文《深圳市龙岗区支持OpenClaw&OPC发展的若干措施（征求意见稿）》，快速响应并拿出真金白银的支持，再次见证深圳速度。

深圳排队养虾，不是一个孤立事件

马年春节过后，北京、上海、深圳等地陆续开启 OpenClaw 线下分享会。大厂纷纷入场：腾讯免费安装，提供云资源和模型；小米、猎豹移动、360等公司推出类似产品。

现在这个信号很清晰：AI智能体已经从专业程序员的玩具，走向了普罗大众的学习、生活和工作的智能助手。

OpenClaw让AI在中国再次火热起来，不过少有人把这件事和另一条新闻联系起来：

全球AI数据中心电力需求，预计从2027年的68GW，飙升至2030年的327GW，5年增长近5倍。

一边是几百人排队"养虾"，一边是全球 AI 严重缺电。

这其实是同一场革命的两面。

AI普及的速度，比大多数人想象的要快，当下行业在优化智能体或者说算例单位能耗，但整体的AI算例需求的爆发导致电力需求的增长，也比大多数人想象的要猛。

AI普及：从"帮你写"到"帮你做"

2024年，AI是聊天机器人，以内容输出为主。

2026年，AI演变为智能代理，可以自己动手执行任务，网友也在欢呼"WEB4.0"时代到来——所谓WEB4.0，指的是以AI智能体为核心交互界面、由机器自主执行任务的互联网新阶段，区别于WEB3.0的去中心化叙事。

OpenClaw的强大之处在于能够"接管"电脑——不仅可以帮你写周报、查网页、订餐厅，甚至能自动修复程序bug，仿佛给电脑装上了大脑。

然而，这款软件的安装却是一场技术考验。由于涉及复杂的环境配置和模型接入，即便是有些编程基础的年轻人也常常在安装过程中卡壳。

一位尝试自行部署的用户吐槽："下载了三个小时，报错了二十次，最后连命令行都没跑起来。"

这就是为什么腾讯要搞免费安装活动。

腾讯这次为啥这么积极？

在电知事看来，他们表面是推广开源AI，降低使用门槛。深层是抢占AI入口，布局云服务。

他们的商业逻辑很清晰：以免费安装作为流量入口，引导用户使用腾讯云 Lighthouse 完成部署，从而带动云资源和混元大模型的 Token 消耗；再通过企业微信、支付等生态打通实现用户锁定，最终沉淀用户行为与场景数据。

OpenClaw对比元宝、豆包、千问等AI应用只能输出内容，能执行任务。本质区别是从"问答工具"到"智能代理"。

AI 从"帮你写"到"帮你做"，从"一个人用"到"一家企业用"。

但AI跑起来，要吃电。

而且不是吃一点，是吃很多。

AI 普及后，用电需求有多猛？

个人使用用能情况：

基于单次推理能耗的估算值,轻度使用（查资料、写周报）：约 50 度/年。重度使用（自动任务、微调）：约 200 度/年。实际的能耗情况因模型规模和使用频次存在差异。

这个能耗看起来不大。但 AI 普及后，用户规模是指数级增长。

假设全国有 100 万"养虾人"，每人每年 200 度，合计 2 亿度/年，相当于 1 万户家庭年用电。

如果 AI 真正普及到 1 亿用户呢？200 亿度/年，相当于 100 万户家庭年用电。

商业模型算例需求：

• • GPT-4 训练一次：2.4 亿度，相当于 3000 户家庭年用电
• • 马斯克 Colossus 2 超算：1.5 GW，相当于 120 万户家庭
• • 全球 AI 数据中心：2027 年 68 GW，2030 年 327 GW，5 年增长近 5 倍

中国数据：

• • 2025 年用电量：10.4 万亿度，全球第一，是美国两倍多
• • 数据中心占比：目前 3%-4%，2030 年预计 10%
• • 液冷市场：2024 年 172 亿元，2026 年预计 300 亿元，增长 67%

结论： AI 普及的速度越快，电力需求增长越猛。个人用电可以忽略，但规模化后是指数级增长。训练端更是电老虎中的电老虎。

瓶颈：电力从哪来？

美国正在经历电价上涨的阵痛。

宾州居民电费 5 年涨了 50 美元/月，矛头指向 AI 数据中心。PPL 公司 CEO 辩解：天然气涨价、极端天气、电网老化是主因，不是数据中心。

加州监管机构发布报告，敦促政策制定者快速行动，防止 AI 用电需求急剧攀升的成本转嫁给普通家庭转嫁给普通家庭。

白宫的回应是：3 月 4 日，亚马逊、谷歌、Meta、微软、甲骨文、OpenAI、xAI 等 7 家科技巨头签署《电力用户保护承诺》，保证数据中心电力成本不转嫁给周边居民，自建或采购足够发电容量覆盖自身需求，承担电网升级费用。

承诺无法律约束力，但政治姿态明显。

电力市场也在行动。美国最大电力市场 PJM 已推出容量价格保护机制，通过设定拍卖上下限来防止 AI 数据中心用电需求过快推高电价。

中国的情况不同。

电力产能是美国的 3 倍，太阳能年产能 1500 GW，电池储能规模同样惊人。"东数西算"工程把数据中心往西部电力充裕的地区迁移。

贵州电价 0.35 元/度，宁夏 0.36 元/度，相比东部 0.5 元/度，省 30% 左右。宁夏西部云基地 1008 个机架，一年省电费 300 万元。

但政策压力也在加大。

北京 2026 年 1 月起，对 PUE 高于 1.35 的数据中心征收差别电价，高于 1.7 的加价 0.5 元/度。绿电使用比例要求：PUE 低于 1.2 用 20%，1.2 到 1.35 用 30%，高于 1.35 用 40%。

技术路线上，风冷改液冷节能 30%，但成本高 50%。浸没式液冷制冷省 90%，是新兴方案。英伟达推动 800V 高压直流数据中心架构，能效提升 5%，功率传输量提升 85%。

综合能源服务：蓝海市场

什么是综合能源服务？

不是卖电，是卖"电 + 热 + 冷 + 储能 + 运维"的一站式解决方案。

市场空间巨大。 2024年中国综合能源服务市场规模已突破1万亿元，2030年有望达到2万亿元以上。数据中心整体市场规模2026年预计约3600亿元，其中能源管理细分市场2025年已突破千亿元，仍保持高速增长态势。

核心玩家：

商业模式：

1. 节能改造

液冷替换风冷，投资回报 3-5 年。市场主要是老旧数据中心改造。

2. 绿电交易

光伏加储能加数据中心，绿证加碳交易。市场是出口型企业和外资数据中心，应对国际碳关税压力。

3. 虚拟电厂

聚合分布式资源，参与电网调峰。市场是工业园区和商业楼宇。

4. 运维托管

7×24 小时监控，AI 预测性维护。市场是中小企业数据中心。

典型案例：

• • 宁夏西部云基地：自然风冷 + 低电价，1008 个机架一年省电费 300 万元
• • 贵州数据中心：电价 0.35 元/度，吸引苹果、华为、腾讯落户
• • 华为云贵安数据中心：PUE 1.12，行业最低水平

未来的机会在哪？

短期 1-3 年：

• • 液冷改造：2024 年 172 亿元→2026 年 300 亿元，增长 67%
• • 储能配套：数据中心备用电源
• • 节能运维：PUE 达标压力

中期 3-5 年：

• • 虚拟电厂：聚合 AI 负载参与调峰
• • 绿电交易：出口企业碳关税压力
• • 西部数据中心集群：东数西算红利

长期 5-10 年：

• • 综合能源服务商：电 + 热 + 冷 + 储能 + 碳一站式服务
• • AI+ 能源优化：用 AI 调度 AI 的用电
• • 海上/太空数据中心：突破土地 + 电力限制

核心判断：

AI 的瓶颈是电力，但电力的机会是服务。

未来 10 年，最赚钱的不是 AI 公司，是帮 AI 解决电力问题的公司。

当深圳腾讯门口几百人排队"养虾"时，一场能源革命正在悄然发生。

AI 民主化和电力集中化，看似矛盾，实则共生。

一边是人人可用 AI，一边是电力越来越集中到巨头手中。

中国的优势在于：电力产能 3 倍于美国，可再生能源领先全球，"东数西算"提前布局。

这场 AI 能源竞赛，中国手里有好牌。

但怎么打，还要看接下来 5 年的选择。

数据来源： 财联社、证券时报、国家能源局、中国经营报、北京市经信局、盘古智库、华经产业研究院、中商产业研究院等文章编辑： 电知事龙虾文章审发： 电知事编辑部