斯坦福大学人工智能研究院于 4 月 16 日发布《2026 年 AI 指数报告》，将 AI 的能源成本与加密行业熟悉的参照系放在一起：全球 AI 系统用电量已接近瑞士或奥地利全国电力消费水平，约相当于全球比特币挖矿耗电的一半。这份报告还指出，AI 模型竞赛中的中美差距正在快速收窄，Anthropic 顶尖模型的领先幅度已压缩至2.7%。
报告给出的测算显示，全球数据中心电力需求约为47,000 MW，这一口径不含加密货币挖矿。其中，AI 数据中心总电力容量到 2025 年底已达到29.6 GW，规模相当于美国纽约州的峰值电力需求。数字很直接，AI 训练和推理正在把电力消耗推向一个更高量级。
AI数据中心扩张，电力需求升至高位
从基础设施分布看，美国仍在数据中心竞赛中占据明显优势。报告称，美国拥有5,427 座数据中心，超过第二名国家的 10 倍，AI 硬件在数据中心总投资中的占比也在持续上升。按报告引用的截至 2025 年底统计口径，算力扩张尚未出现放缓迹象，能源压力也未见拐点。
这组数字之所以引发关注，在于比特币挖矿长期被作为高能耗产业的典型案例，而 AI 数据中心如今已逼近同一量级。对加密市场参与者来说，这种对比并不抽象。
顶尖模型分差收窄，中国阵营逼近美国
模型能力方面，报告给出的结论更加醒目。截至 2026 年 3 月，Anthropic 顶尖模型的领先幅度仅剩2.7%；Claude Opus 4.6 与字节跳动 Dola-Seed-2.0 Preview 之间的差距缩小到39 个 Elo 分。报告还提到，DeepSeek-R1 在 2025 年 2 月发布时曾短暂追平美国顶尖水平，这种追赶不再被视为一次性事件。
在 AI 能力评测分级系统中，Anthropic、xAI、Google、OpenAI、阿里巴巴、DeepSeek 六家公司的旗舰模型全部进入同一顶级档次。按报告描述，从模型能力看，中美之间已不是代际差距，而是边际差距。
代表性前沿模型数量上，2025 年美国产出50 个，中国产出30 个。前十大代表性模型名单中，阿里巴巴、DeepSeek、清华大学、字节跳动均在列。
资金投入差距悬殊，专利与论文格局不同
能力接近，并不意味着投入接近。报告显示，2025 年美国私人 AI 投资额达到2,859 亿美元，中国为124 亿美元，两者相差约23 倍。模型表现接近、资本投入悬殊，这种反差成为报告中的一个突出观察点。
在专利和学术成果维度，数据则指向另一种结构。中国 AI 专利占全球74.2%，美国占12.1%。2024 年 AI 学术论文引用中，中国贡献20.6%，欧洲为19.5%，美国为12.6%，美国在该项指标中排名第三。
采用率冲高，风险事件同步增加
应用层面的扩张速度同样很快。报告称，组织 AI 采用率已达到88%，生成式 AI 在三年内达到53%人口采用率，超过以往多轮技术扩散速度。增长很快，问题也在累积。
AI 事件记录数量从 2024 年的233 起升至362 起，涉及模型幻觉、偏见和安全漏洞等类型。人才流动方面，流入美国的 AI 人才数量自 2017 年以来下降了89%。供应链上，台积电仍制造几乎所有顶尖 AI 芯片，相关地缘风险集中在台湾海峡。