安永专家：绿电成AI竞争“新赛点”，能源底座重构产业逻辑

“过去，气候科技在许多人眼中只是企业必须承担的‘合规成本’，主要服务于ESG评估、环保达标和‘双碳’目标。但在AI技术爆发的今天，这一认知正在被彻底颠覆：气候科技不再是单纯的支出项，而是AI时代的‘能源根基’和‘准入门票’。”近日，安永大中华区审计服务市场联席主管合伙人汤哲辉在接受采访时，表达了对AI与能源融合趋势的深刻洞察。

在他看来，未来产业格局中，充足且低成本的绿电（可再生能源电力）已不只是一个环保指标，而是决定AI产业竞争力的核心要素。那些能率先实现“绿电即算力”转化的经济体，将吸引全球顶尖算法团队和算力集群的聚集。

AI竞争的本质：算法之外的能量较量

这一结论的背后，是AI能耗的爆炸式增长。汤哲辉指出，AI竞争的焦点已从单纯的算法能力扩展到能量供给。随着大模型参数规模不断膨胀，算力所消耗的电力正呈现指数级上升趋势。根据国际能源署（IEA）预测，全球数据中心用电量将从2024年的415太瓦时增至2030年的约945太瓦时，年均增速约15%，远超同期全球GDP约3%至4%的增长速度。

“如果一个国家无法提供稳定、充足且廉价的绿电，其AI产业将遭遇‘双重天花板’——成本天花板和贸易天花板。”汤哲辉进一步解释。算力成本过高，会让本土企业在模型训练中资金消耗速度远超竞争对手；碳排放约束加强，则可能使未来AI产品出口面临严苛的碳关税壁垒。

他认为，绿电正在成为新的竞争优势来源。低廉的绿电价格能大幅降低生产与运营成本，促使全球顶尖技术团队和高端算力集群向低成本绿电区域迁移。“这本质上与芯片时代的逻辑一脉相承——谁掌握了先进制程，谁就拥有话语权。”汤哲辉说。

能源供给：AI企业估值中的底层变量

当前，资本市场对AI企业的估值逻辑正在经历深刻调整。汤哲辉表示，过去投资者关注AI公司的算法能力、模型规模和算力卡数量，但现在，能源供给正逐渐成为关键的底层估值变量。

“在新的估值框架内，能源确定性的比重明显上升。”他指出，一家AI企业如果拥有自建光伏、风电基地或长期购电协议，其估值往往比纯硬件组装商存在显著溢价。市场逐渐意识到，在AI发展的下半场，能源不再是背景板，而是核心竞争力之一。

但汤哲辉也强调，“算力稀缺”的估值逻辑并未被完全推翻，而是从“总量稀缺”转向“有效算力稀缺”。目前所谓的“算力过剩”，主要是低端通用算力过剩、缺乏实际负载的无效智算中心产能。而高端训练算力及面向C端落地的推理算力依然处于紧缺状态。

跨赛道融合：催生“超级生态”

安永近期发布的《AI重构，面向2060的中国气候科技产业》（2026版）暨中国气候科技产业年度白皮书显示，AI已深入赋能光伏与风电、储能与电池、新能源汽车与充电网络、智慧电网、合成生物与新材料六大核心赛道，通过生产端提效、服务端创新和交易端模式变革，推动产业从硬件驱动向算法驱动的价值跃升。

这些AI赋能的赛道之间是否存在协同效应？汤哲辉给出了肯定答复。“过去，电网、储能、电动汽车和数据中心等系统各自为政，但AI的介入让跨系统协同变得可行。”他举例，智慧电网的算力不仅能调度电力，还能实时管理海量电动车的充电行为，使其充当分布式虚拟电厂，这些数据又能反哺储能系统。

他预测，这种跨赛道融合将催生两类新型企业。第一类是能源平台企业，它们不拥有大量物理资产，但掌控连接车、网、储、云的智能调度平台；第二类是算力+能源一体化服务商，通过将风光储与AI算力中心进行物理同址共建，在源头完成电力到Token的转换，向客户输出零碳算力。