今天中国驻美大使傅聪在中美绿色科技产业峰会上提出“中美在人工智能上必须合作”的表态，在我们新能源产业圈引发的反响远大于纯科技圈，核心原因是能源转型的算力刚需已经撞上了AI领域脱钩断链的现实瓶颈。

先给大家捋个大背景：过去三年，中美在高端AI芯片、底层大模型框架领域的管制不断升级，最先感受到实质性痛感的不是互联网行业，而是我们这些做新能源技术研发的人。

不管是动力电池材料配方迭代、风光电站功率预测，还是虚拟电厂全局调度，都需要大规模AI算力支撑，而国内现有算力供给结构还跟不上产业爆发的需求。

从目前的产业格局来看，中美AI在新能源领域的优劣势刚好形成互补，完全是合则两利的局面。

美国的优势在底层大模型架构、高端训练芯片的性能，我们的优势在全球最大的新能源应用场景、最丰富的全产业链数据——没有场景的算法是空中楼阁，没有算力的场景是寸步难行。

我接触的不少头部新能源企业，现在都走“国产算力为主+海外算力补充”的路线，但算力成本高企，千亿参数级研发项目进度普遍慢20%以上。

第一个案例是特斯拉上海超级工厂的电池包AI质检升级项目，由美国团队提供底层算法框架，国内团队做场景适配，升级后漏检率降40%，没有中美技术协同至少晚半年落地。

第二个案例是国内千万千瓦级风光大基地的AI功率预测系统，今年开始规模部署，但国产中低端算力训练的模型精度低2个百分点，对应百万千瓦级场站年发电量损失达数千万元级别。

从傅聪这次的公开表态来看，我判断中美AI合作的第一个实质性破口，大概率就在新能源赛道。

原因很简单：新能源是中美少有的有广泛共同利益的领域，双方都有应对气候变化的压力，都需要技术降本推动能源转型，且不涉及敏感安全议题，合作阻力最小。

最后给咱们新能源行业的从业者提3个实操建议，供大家参考。

第一，不要赌AI脱钩长期持续，提前布局中美技术协同的研发管线，尤其是材料研发、生产质检等非敏感领域，能快速拿到技术红利。

第二，不要盲目押注单一算力来源，做“多算力适配”的技术储备，不管是海外高端算力还是国产平台，都要提前做接口适配，避免被卡脖子。

第三，场景数据是我们最大的合作筹码，要重视场景数据的合规化沉淀，未来和海外AI企业合作时，这是最核心的议价权。

信息来源：2026年9月24日澎湃新闻关于中国驻美大使傅聪出席中美绿色科技产业峰会的报道