熟悉淘金熱那段歷史的人，一定對賣鏟子的典故不陌生。

　　1848年 ，美國舊金山一個叫詹姆斯·馬歇爾的木匠建造鋸木場時
，在推動水車的水流中發現了黃金 。消息不脛而走，引發了全世界的淘金熱
。一時間 ，意大利人 、巴西人
、西班牙人紛紛涌入
，舊金山居民從1847年的近500人迅速增長到了1870年的15萬人。

　　同一時期，一個叫米爾斯的人也來到了舊金山 。他沒有像其他淘金者一樣苦哈哈地挖來挖去 ，而是做起了向淘金者兜售鏟子的生意
。在積累了一定財富之后
，他又開了一家銀行，供淘金者們存儲收益 ，這便是舊金山加利福尼亞銀行的雛形。后來的事大家都知道了：米爾斯成了舊金山首富，也是“淘金熱 ”的最大贏家 。而且
，終其一生他都沒有親手采挖過1克黃金
。

　　這就是視野帶來的區別。同樣都是淘金者，絕大部分真正去挖礦的人都沒有發財 ，因為他們眼中只有那閃著光的金塊；而不淘金的米爾斯卻賺得盆滿缽滿
，因為他看到了淘金背后的整個商業鏈條，并且把一頭一尾都攥在了自己手里 。

　　今天的我們正在面對又一個閃閃發光的“金礦
”——人工智能（AI）。這一次 ，鏟子又是什么呢？

　　在經濟趨勢研究專家時寒冰看來
，答案是電
。

　　AI究竟有多耗電呢？答案可能超出很多人的想象。

　　根據美國研究機構的測算，生成式人工智能模型ChatGPT每天要響應大約2億個請求 ，消耗電力超過50萬千瓦時 。以1個美國家庭平均每天消耗29千瓦時計算
，ChatGPT每天的耗電量相當于1.7萬個美國家庭
。鑒于當前AI行業規模正在呈指數級增長，到2026年 ，其電力消耗量至少是當前的10倍。

　　國際能源署去年發布的年度電力報告稱
，目前全球共有8000多個數據中心，其中約33%在美國 ，16%在歐洲，近10%在中國 。這些數據中心每年消耗的電力超過500太瓦時（1太瓦時=10億千瓦時）
，比意大利或澳大利亞的全年發電量還要高
。到2034年，全球數據中心的能源消耗預計將超過1580太瓦時。

　　高盛將這種情況描述為“一代人從未見過的電力增長” ?？紤]到全球電力需求多年來幾乎沒有明顯增長 ，甚至某些地區還出現過短暫下降
，“任何一個百分點的增長都將是難以想象的巨大改變 ”
。

　　“人類對電力的消耗從來沒有像今天這樣瘋狂。
”時寒冰在其新作《全球視野下的投資機會》中指出，對比各能源研究機構的報告可以發現 ，所有對未來電力消耗的預測都有一個共同點
，那就是“不斷調高” 。人類迫切需要提前布局電力產業，尋找到穩定的、大量的 、環境友好的電力供給
。

　　正是基于這個認知 ，許多電力專家都認同大力發展核電的必要性。因為在目前已經跑通的技術路徑中
，核電是唯一能夠同時滿足以上3點要求的電力供應方式 。這也是為什么最近幾年越來越多國家和地區開始重新審視核電的意義，其中不乏那些曾經因為核事故而放棄核電的國家。

　　國際能源署此前發布的《通往核能新時代的道路》報告指出 ，目前各國對核能的關注程度已達到“自20世紀70年代石油危機以來的最高水平 ”
。該機構最新發布的《2025年電力市場年中更新報告》進一步顯示
，受德國核電抑制政策松動
、日本核反應堆重啟、法國核電強勁增長以及以中國為代表的亞洲地區核電項目異軍突起影響，全球核電重新駛入快車道 ，發電量有望創下歷史新高。

　　馬克·吐溫有句名言：“歷史不會簡單地重復，但總是押著相同的韻腳 。
”電力之于AI
，或許就是鏟子之于金子的復刻
。