前幾天有個新聞，深圳阿里新能源公司申請了一項專利，叫做“一種帶清掃功能的太陽能路燈”。又是太陽能發電，又是自清潔的，感覺會是某個智慧城市項目的一塊拼圖？

其實在更早時候，互聯網大廠就有了加大能源投資的跡象。

2022年，鵝廠曾公布過一項“凈零行動”，要在不晚于2030年，實現自身運營及供應鏈的全面碳中和。什么數據中心屋頂光伏、集中式新能源電站、源網荷儲一體化，一股腦都提上了日程。這之后不久，馬云還實控了一家叫做“一米八海洋科技”的公司，從事海上風電、儲能等業務。

更離譜的米哈游，投資了一家核聚變能源公司——能量奇點。這可不是玩票哦，人家一投就把自己投成二股東，去年公司還成功研制了全球首臺全高溫超導托卡馬克裝置“洪荒70”。

光是聽名字就不明覺，東西長這樣：

那么回到主題，互聯網大廠為何都在加大能源布局？

01

一個食客把自己吃成“大廚”的故事

互聯網公司的行事風格，就是發現痛點解決痛點。騰訊做影視文娛項目很多，云服務需求激增，然后就有了騰訊云。電商小商品同質化太嚴重，商家們卷的沒效益，阿里一看，搞了個犀牛智造，專門做定制化生產。

同理，大廠大廠，經濟體量自然是在那兒，全球各地的總部辦公樓、產業園區，動輒十幾萬人的規模，早已經是能耗大戶。此前《2023年中國企業綠電交易排行榜》顯示，阿里巴巴作為綠電交易買方，以16.1億千瓦時在全行業中排名領先。

既然綠電轉型是不可逆的全球大趨勢，那么與其單純進行能源采購，還不如自己下場當“大廚”，自產自銷做能源。

去年年底，騰訊就在河北懷來落地了國內首個風電、光伏、儲能一體化的數據中心微電網項目。目前在騰訊自建的數據中心中，綠電已經占到年度用電量的71%。

幾乎前后腳，字節跳動就發布了自建數據中心變電站設計框架的采購尋源公告，為數據中心提供更穩定的電力供應，降低用電成本。

大搞綠色基建的同時，大廠們還在用平臺優勢悄悄“練兵”。

早在10年前，阿里就開始與南方電網打造“互聯網+”城市電網服務”，幫助電網、發電站進行數字化轉型。騰訊也從2018年開始投入了超3200億元的研發費用，在全球申請超8萬件專利，通過基礎軟件創新深入到能源場景，幫助能源企業在運維、數據中心建設、數據服務層面做好數字化升級。

如此豐富的技能樹和強大的自我消納能力，讓大廠做能源這件事變得水到渠成。

02?

抄底綠電+社會責任，大廠搭上“順風車”

大廠爭相加大能源布局的另一個邏輯，是中國綠能現在太能打了。

從BC電池、異質結（HJT）電池，到面向未來的鈣鈦礦光伏電池，目前相關的轉化效率世界紀錄保持者，都是中國企業。風電領域，去年中國風電先后創造了全球單體容量最大漂浮式風電、全球海拔最高風儲一體化項目兩項世界紀錄。而且，這還是我們全產業鏈自主可控的賽道之一。

在經濟性上，部分地區已經實現了綠電評價，甚至比火電更具優勢。隨著儲能技術持續推進，虛擬電廠帶來的交易便利性，未來有望讓一些被稱為“垃圾電”的間歇性電力，轉化為可儲存的穩定電力供應。

唯一的隱憂在于，全球保護主義抬頭，關稅問題一直是光伏產品的“懸頂之劍”。受制于這些人為壁壘，以及國內“價格戰”的影響，光伏儲能賽道開始尋找新的增量市場。

隨著國際貿易局勢的持續緊張，歐美等傳統市場壁壘高高筑，東南亞海外產能基地也受到狙擊，而國內光伏儲能則深陷“價格戰”泥潭，需求增速也由盛轉衰，大批企業遭遇虧損，急需拓展新的海外市場，中東市場熱度也由此被徹底點燃。

在此背景下，互聯網大廠的大規模綠電布局，更像是一次“抄底”。既能讓綠電企業得到一些支撐，又能節省電費，履行節能減排的社會責任。以后老板看著燈火通明的辦公樓、園區充電樁什么的，再也不慌了。

03

DeepSeek紅利：AI“爆兵”，能源先行

不久前特朗普宣布，美國開放人工智能研究中心（OpenAI）、軟銀和甲骨文公司將聯合成立名為“星際之門”的新公司，投資5000億美元在美國建設名為“星際之門”的AI基礎設施。

雖然聽起來很唬人，但一些業內人士潑來的冷水卻很到位——美國薄弱的電力基礎設施，很難負擔起巨大的能源消耗。

先知先覺的微軟，去年已經與三哩島核電站達成合作協議，計劃重啟該核電站，為其人工智能業務提供電力支持。某種意義上，其實也談不上先知先覺。因為在早前的一次GPT-6的訓練集群項目中，他們就因為電網“撂挑子”拖了后腿。

事實上，已經有多位AI領軍人物提出，AI的天花板其實是能源。

OpenAI的CEO山姆·奧特曼說，行業尚未充分意識到AI對能源的需求量，我們需要更多地進行能源投資。馬斯克的預言更是近在眼前，他認為2025年將沒有足夠的電力來運行芯片。

有理由相信，需要天量算力支持的強人工智能時代，能源才是基本盤。

眼下，國產大模型局部能力追平GPT-4的消息越來越多。

Deepseek用極低的成本打造出業內頂尖的大模型產品；字節跳動旗下豆包大模型于發布的2024年度技術進展報告透露，Doubao-pro-1215在綜合性能上已經實現與GPT-4的全面對齊。

不久前在騰訊云生成式AI產業應用峰會上，騰訊集團副總裁蔣杰宣布，騰訊混元大模型在中文能力上已追平GPT-4。該模型支持多種視頻生成功能，包括文生視頻、圖生視頻、圖文生視頻和視頻生視頻，最長可生成16秒的視頻。

且不論這種追平是否有所注水，但至少說明在算力和數據層面，國產大模型已經有了一戰之力。

尤其是神乎其技的DeepSeek，在春節期間宣布完全開源其多模態大模型Janus-Pro。該模型在多模態理解和文生圖方面有著驚艷表現，而恐怖的低成本特點，間接證明了通過工程化對沖算力資源弱勢的可行性，一夜之間重挫英偉達等算力股的估值邏輯。

而能源成本，也順勢成為AI終局之戰最重要的一個變量。

隨便一個即時戰略玩家都知道，“想爆兵先開礦”的道理。更低的推理成本和能源成本，將在AGI時代助力中國大模型勢力彎道超車。至此，“屯卡”不再是百模大戰的唯一變量，更精彩的戰事即將到來。

這么來看，大廠們心照不宣的能源布局，看來是想“憋一波大的”。