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知名风投:AI面临的能源危机已有解决方案

Vinod Khosla
2026-07-06

这项技术已经实现商业化应用多年,并有望彻底改变AI基础设施建设地点和建设方式的经济性逻辑。

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Khosla Ventures创始人维诺德·科斯拉。图片来源:courtesy of Khosla Ventures

如今,一座大型AI数据中心的耗电量,堪比一座拥有8万人口城市的用电负荷。建设这些数据中心的企业,正同时在全美各地启动数百个项目,而这些项目的所在地根本不在电网的覆盖规划之内,且它们要求在极短时间内完成供电,但面对新接入电网需要排队七年的现实,公用事业公司完全跟不上项目建设节奏。AI革命正把美国电网推向极限。那么,为什么不脱离电网独立供电呢?

这并不是说美国电网本身有什么问题,而是它根本无法以当前所需的规模、灵活性和速度满足美国的用电需求。目前,等待接入电网的拟建项目总装机容量已超过2,600吉瓦,而美国电网现有总装机容量尚且不足该数字的一半。

我坚信,AI将创造一个超乎人们想象的富足未来。但这样的未来建立在充足的电力供应之上——不仅需要海量电力,还必须按需及时将电力输送到算力设施所在地,而现有基础设施根本无法满足如此规模的需求。

迄今为止,行业给出的解决方案,仍然是重新采用过去五十年来一直支撑电网运行的燃气轮机和燃气发动机。这种方案虽已广为人知,但在当下却不合时宜。当项目几个月内就需要电力,而接入电网却要排队七年时,人们自然只能退而求其次选用现成的解决方案。然而,用五十年前的燃烧技术来支撑AI时代,无异于用拨号上网来建设互联网。它或许能勉强运转,但终究难以长久。而那些接受这一限制的企业,未来十年将不得不与那些没有受制于此的竞争对手展开竞争。

还有一种更好的解决方案。这项技术已经实现商业化应用多年,并有望彻底改变AI基础设施建设地点和建设方式的经济性逻辑。线性发电机通过低温、无火焰反应,直接将燃料转化为电能,无需燃烧,也没有复杂的机械运动部件。

线性发电机既可以使用天然气、生物气、氢气、丙烷等单一燃料,也可以使用这些燃料的混合物,并能够根据燃料供应情况实现无缝切换。其氮氧化物排放几乎为零,可满足美国最严格的空气质量标准;发电规模可采用模块化方式灵活扩容,从几兆瓦一直增加到数百兆瓦;部署周期以“月”为单位,无需耗费数年。而且,它从投入运行之初即可完全脱离电网独立供电,而待电网接入后,又能够反过来为电网提供支持。

采用线性发电机供电的数据中心,无需排队等待接入电网,也不用依赖计划到2029年才能完成升级的变电站。可以按需在项目所在地发电,并随着算力需求增长同步扩容。电网将不再是前提条件,而是补充选项——数据中心可以在电网就绪时并网,也可以无限期脱离电网,独立运行。

技术的作用在于把资源稀缺转化为供给充裕。眼下真正的瓶颈并非电力本身,而是电网容量,即如何在正确的时间,把电力输送至正确的地点。线性发电机有助于解决电力不足问题,而且其意义远不止数据中心。从制造业、国防到医疗、物流,所有决定美国竞争力的行业,都离不开电力供给。哪个国家能够最快实现充足、清洁、可就地部署的能源供应,谁就能在AI竞争乃至更广泛的经济竞争中占据优势。届时,无论是在莫哈韦沙漠、俄亥俄州乡村,还是任何一个拥有廉价土地和天然气资源的棕地项目,都可以开工建设,无需向一个为“速度无关紧要”的时代所设计的监管体系申请许可。

目前,已有62%的数据中心高管表示,他们已经投资或计划投资现场发电设施。很快,这将成为大多数数据中心高管的选择。相当规模的线性发电项目已进入不同阶段的开发或商业运营,那些无法继续等待电网扩容的大型企业和数据中心开发商,已开始采用这项技术。

过去40年来,我一直遵循一套简单的投资原则:真正定义未来的公司,不是那些不断优化上一代技术的公司,而是那些打造下一个时代真正需要的技术和产品的公司。这也是为什么在全世界都对OpenAI知之甚少的时候,我就决定进行投资;也是为什么当美国所有公用事业公司都认为分布式发电无法实现大规模应用时,我依然投资了太阳能。试图利用语音基础设施承载互联网流量的电话公司,并没有创造互联网。同样,那些试图依靠一个为上个世纪设计的输电系统来满足AI用电需求的企业,也不可能为AI时代提供动力。

相比于仍在等待变电站升级的竞争对手,那些采用可靠、兼容多种燃料、可就地部署且无需接入电网的发电系统来建设AI基础设施的企业,将拥有显著的结构性优势。它们能够加快建设进度,扩大布局,也能够比沿用五十年前燃气发动机和燃气轮机技术的方案实现更加清洁的供电。随着这些项目不断创造就业机会,即便是那些反对新基础设施建设的群体,最终也会改变看法。投资者应该密切关注这一领域。

今天所作出的基础设施决策,将决定未来二十年AI产业的竞争格局。从一种全新的技术架构问世,到市场广泛采用之间,总会孕育出重要的投资机会。我之所以如此笃定,是因为我已经在太阳能、计算机,以及智能本身的发展历程中,亲眼见证过这一过程。

如今,在能源领域,机会窗口期已经打开。技术已经成熟,也已经投入应用。现在唯一的问题是:谁会率先利用它建设未来?

Fortune.com上发表的评论文章中表达的观点,仅代表作者本人的观点,不代表《财富》杂志的观点和立场。

本文作者维诺德·科斯拉是Khosla Ventures创始人,同时也是OpenAI首位机构投资者。(财富中文网)

译者:刘进龙

审校:汪皓

如今,一座大型AI数据中心的耗电量,堪比一座拥有8万人口城市的用电负荷。建设这些数据中心的企业,正同时在全美各地启动数百个项目,而这些项目的所在地根本不在电网的覆盖规划之内,且它们要求在极短时间内完成供电,但面对新接入电网需要排队七年的现实,公用事业公司完全跟不上项目建设节奏。AI革命正把美国电网推向极限。那么,为什么不脱离电网独立供电呢?

这并不是说美国电网本身有什么问题,而是它根本无法以当前所需的规模、灵活性和速度满足美国的用电需求。目前,等待接入电网的拟建项目总装机容量已超过2,600吉瓦,而美国电网现有总装机容量尚且不足该数字的一半。

我坚信,AI将创造一个超乎人们想象的富足未来。但这样的未来建立在充足的电力供应之上——不仅需要海量电力,还必须按需及时将电力输送到算力设施所在地,而现有基础设施根本无法满足如此规模的需求。

迄今为止,行业给出的解决方案,仍然是重新采用过去五十年来一直支撑电网运行的燃气轮机和燃气发动机。这种方案虽已广为人知,但在当下却不合时宜。当项目几个月内就需要电力,而接入电网却要排队七年时,人们自然只能退而求其次选用现成的解决方案。然而,用五十年前的燃烧技术来支撑AI时代,无异于用拨号上网来建设互联网。它或许能勉强运转,但终究难以长久。而那些接受这一限制的企业,未来十年将不得不与那些没有受制于此的竞争对手展开竞争。

还有一种更好的解决方案。这项技术已经实现商业化应用多年,并有望彻底改变AI基础设施建设地点和建设方式的经济性逻辑。线性发电机通过低温、无火焰反应,直接将燃料转化为电能,无需燃烧,也没有复杂的机械运动部件。

线性发电机既可以使用天然气、生物气、氢气、丙烷等单一燃料,也可以使用这些燃料的混合物,并能够根据燃料供应情况实现无缝切换。其氮氧化物排放几乎为零,可满足美国最严格的空气质量标准;发电规模可采用模块化方式灵活扩容,从几兆瓦一直增加到数百兆瓦;部署周期以“月”为单位,无需耗费数年。而且,它从投入运行之初即可完全脱离电网独立供电,而待电网接入后,又能够反过来为电网提供支持。

采用线性发电机供电的数据中心,无需排队等待接入电网,也不用依赖计划到2029年才能完成升级的变电站。可以按需在项目所在地发电,并随着算力需求增长同步扩容。电网将不再是前提条件,而是补充选项——数据中心可以在电网就绪时并网,也可以无限期脱离电网,独立运行。

技术的作用在于把资源稀缺转化为供给充裕。眼下真正的瓶颈并非电力本身,而是电网容量,即如何在正确的时间,把电力输送至正确的地点。线性发电机有助于解决电力不足问题,而且其意义远不止数据中心。从制造业、国防到医疗、物流,所有决定美国竞争力的行业,都离不开电力供给。哪个国家能够最快实现充足、清洁、可就地部署的能源供应,谁就能在AI竞争乃至更广泛的经济竞争中占据优势。届时,无论是在莫哈韦沙漠、俄亥俄州乡村,还是任何一个拥有廉价土地和天然气资源的棕地项目,都可以开工建设,无需向一个为“速度无关紧要”的时代所设计的监管体系申请许可。

目前,已有62%的数据中心高管表示,他们已经投资或计划投资现场发电设施。很快,这将成为大多数数据中心高管的选择。相当规模的线性发电项目已进入不同阶段的开发或商业运营,那些无法继续等待电网扩容的大型企业和数据中心开发商,已开始采用这项技术。

过去40年来,我一直遵循一套简单的投资原则:真正定义未来的公司,不是那些不断优化上一代技术的公司,而是那些打造下一个时代真正需要的技术和产品的公司。这也是为什么在全世界都对OpenAI知之甚少的时候,我就决定进行投资;也是为什么当美国所有公用事业公司都认为分布式发电无法实现大规模应用时,我依然投资了太阳能。试图利用语音基础设施承载互联网流量的电话公司,并没有创造互联网。同样,那些试图依靠一个为上个世纪设计的输电系统来满足AI用电需求的企业,也不可能为AI时代提供动力。

相比于仍在等待变电站升级的竞争对手,那些采用可靠、兼容多种燃料、可就地部署且无需接入电网的发电系统来建设AI基础设施的企业,将拥有显著的结构性优势。它们能够加快建设进度,扩大布局,也能够比沿用五十年前燃气发动机和燃气轮机技术的方案实现更加清洁的供电。随着这些项目不断创造就业机会,即便是那些反对新基础设施建设的群体,最终也会改变看法。投资者应该密切关注这一领域。

今天所作出的基础设施决策,将决定未来二十年AI产业的竞争格局。从一种全新的技术架构问世,到市场广泛采用之间,总会孕育出重要的投资机会。我之所以如此笃定,是因为我已经在太阳能、计算机,以及智能本身的发展历程中,亲眼见证过这一过程。

如今,在能源领域,机会窗口期已经打开。技术已经成熟,也已经投入应用。现在唯一的问题是:谁会率先利用它建设未来?

Fortune.com上发表的评论文章中表达的观点,仅代表作者本人的观点,不代表《财富》杂志的观点和立场。

本文作者维诺德·科斯拉是Khosla Ventures创始人,同时也是OpenAI首位机构投资者。(财富中文网)

译者:刘进龙

审校:汪皓

A single large AI data center now consumes as much electricity as a city of 80,000 people. The companies building them are putting up hundreds simultaneously, in places the grid was never designed to reach, on timelines that utility companies, with their seven year queues for new connections, simply can’t comprehend. The AI revolution is stretching the nation’s electricity grid to its limits. So why not unplug?

So it’s not that there’s anything wrong with the US power grid. It simply can’t provide what the country needs right now at the scale, flexibility and speed required. More than 2,600 gigawatts of proposed projects are waiting to connect to a grid whose total installed capacity is less than half that number.

I truly believe that AI will create a future of abundance so profound it is almost unimaginable. But that future runs on power—enormous amounts of power, delivered to where compute is being built, when it’s needed, at a scale the existing infrastructure will never be able to meet.

The industry’s response so far has been to reach for the same gas turbines and engines that have powered the grid for fifty years. While widely understood, and deeply wrong for this moment. When you need power in months and the interconnection queue stretches seven years, you reach for what is available. But building the AI century on fifty year old combustion technology is like building the internet on dial-up. It works until it does not, and the companies that accept that constraint will spend the next decade competing against the ones that did not.

There is a better solution. It’s one that has been commercially deployed for years, and which has the potential to change the economics of where and how AI infrastructure gets built. Linear generators convert fuel directly into electricity through a low-temperature, flameless reaction. There’s no combustion and no complex mechanical parts.

They can run on natural gas, biogas, hydrogen, propane or any blend of those fuels, and switch seamlessly between them depending on the supply that’s available. They produce almost zero nitrogen oxide emission, meeting the most stringent air quality standards in the country. They can be scaled in modular increments from single digit to hundreds of megawatts. They can be deployed in months instead of years. And they can operate completely independently of the grid from day one, but then support the grid once it’s available.

A data center powered by linear generators doesn’t need to wait in the interconnection queue. It’s not dependent on a substation upgrade scheduled for 2029. Power can be generated right where it’s needed, and scaled as demand grows. The grid becomes a complement, not a prerequisite—connect when it’s ready, or run without it indefinitely.

Technology converts scarcity into abundance. Right now, the bottleneck is not electricity. It’s grid capacity, getting that power to the right place at the right time. Linear generators can help address power scarcity. The stakes here go beyond data centers. Every sector that defines American competitiveness, from manufacturing and defense to healthcare and logistics, runs on power. The country that figures out how to generate abundant, clean, locally deployed energy the fastest will be well positioned in the AI race and the broader competition for economic growth. You can build anywhere on earth: the Mojave Desert, rural Ohio, or on a brownfield site in any state with cheap land and available gas, without asking permission from a regulatory system designed for a century when speed didn’t matter.

Already, 62% of data center executives say they’re either investing or planning to invest in on-site generation. Soon they’ll be in the majority. Significant linear generation capacity is already in various stages of development and commercial operation, and this technology is being adopted by major companies and data center developers who cannot wait for the grid to catch up.

I have a simple framework I have applied to every investment I have made for forty years. The companies that build what the next era actually needs, rather than optimizing what the last era produced, are the ones that define the future. That’s why I backed OpenAI before the world understood what it was, and why I backed solar when every utility company in America said distributed generation would never work at scale. The telephone companies that tried to carry internet traffic over voice infrastructure did not build the internet. Those that are trying to serve AI demand through a transmission system designed for a different century will not power the AI era.

The companies building AI infrastructure on reliable, fuel-flexible, locally deployed generation that requires no grid connection will have a meaningful structural advantage over competitors waiting for a substation upgrade. They can build faster, build in more locations, and build cleaner than fifty year old gas engines and turbines can deliver. Even critics of new infrastructure will come around because of the jobs these projects will create. Investors should be watching this space closely.

The infrastructure decisions being made right now will shape the competitive landscape of AI for the next twenty years. The window between when a new architecture becomes available and when the market broadly adopts it is where significant opportunities emerge. I know because I have seen it before, in solar, in computing, in intelligence itself.

That window is open right now in energy. The technology exists. It is already deployed. The only question is who builds the future on it first.

The opinions expressed in Fortune.com commentary pieces are solely the views of their authors and do not necessarily reflect the opinions and beliefs of Fortune.

Vinod Khosla is the founder of Khosla Ventures and was the first institutional investor in OpenAI.

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