在東京灣沿岸，一座新落成的超大型數據中心便閃爍著密密麻麻的指示燈，冷卻機組低沉的轟鳴聲傳遍夜空。

這座由日本通信巨頭與美國云計算公司合資建設的龐大設施，不僅是AI計算的物理載體，更是支撐云計算、邊緣計算和實時處理的數字基礎設施，被視作日本人工智能戰略的象征，承載著訓練下一代大語言模型的任務，也寄托著政府與企業“追趕美國和中國”的愿景。

然而，隨著生成式AI的蓬勃興起，數據中心已成為名副其實的“電老虎”，其巨額能源消耗與日本的環保目標形成鮮明沖突。

隱藏在這座東京灣數據中心耀眼數字背后的，是讓政界與產業界同樣頭疼的現實： 單一數據中心的年耗電量，相當于一座十萬人口中型城市的全年用電。 根據國際能源署 （IEA） 的預測，到2030年，全球數據中心電力需求將翻倍，達到約945太瓦時 （TWh） ，而日本作為亞洲主要數據中心目的地，這一壓力尤為突出。

要知道，日本政府早已承諾，要在2050年實現碳中和、在2030年之前將溫室氣體排放量較2013年減少46%，如今這些AI數據中心正以前所未有的速度消耗能源，讓目標的實現充滿挑戰。

這不僅僅是日本的問題。放眼全球，人工智能時代的算力渴求與綠色轉型的政策承諾正在激烈碰撞。但對資源有限、能源結構先天受限的日本而言，這場碰撞尤為劇烈， 如何在發展AI與實現碳中和之間找到平衡，成為日本當前亟待破解的難題。

失落之后的AI突圍：日本的算力爭奪戰

上世紀八九十年代，日本曾是全球半導體產業的霸主。NEC、富士通、東芝的芯片一度占據世界市場四成份額。然而，伴隨日美半導體協議和產業外遷，日本在信息革命與互聯網浪潮中逐漸落于人后。

進入21世紀，日本在智能手機、搜索引擎、社交媒體等關鍵領域相繼失手，面對美國硅谷與中國互聯網巨頭的崛起，日本政界與產業界形成共識：不能再在人工智能的下一次浪潮中缺席。

2018年，日本政府發布《人工智能戰略》，提出通過“產學官協作”推動AI基礎研究與應用落地。

2023年ChatGPT引發的全球生成式AI熱潮更像一記警鐘，迫使日本全面加速部署。

2024年，日本內閣府設立“國家AI超級計算項目”，規劃在東京、大阪建設面向AI訓練的超算平臺，財政預算首次將“AI算力”列為單獨支出科目，并提出2030年前實現全球前五的AI算力規模。文部科學省則推動大學與科研機構共享算力，強調“開放式算力平臺”支持中小企業創新，NTT、軟銀、富士通等巨頭紛紛響應，宣布數十億美元投資計劃。

“AI不再只是科研工具，它已成為國家競爭力的核心資產，” 一位日本經濟產業省官員在接受采訪時直言。

外資力量同樣關鍵，微軟、亞馬遜 AWS 和谷歌宣布未來五年在日本加碼云數據中心建設，總投資額超 200億美元。

微軟日本區負責人在東京發布會強調：“要讓生成式AI真正發揮作用，必須靠本地化算力基礎設施，而日本是我們區域戰略的核心。”

外資帶來的不僅是資金與技術，更加速了日本本土對AI的接受度，而數據中心擴張與能源供給的同步性成為無法回避的現實。

數據中心的能源真相：看不見的電力黑洞

在東京以北的埼玉縣，一座新投運的AI專用數據中心每年耗電量預計超7億千瓦時，相當于當地一個12萬人口城市的全年家庭用電量總和。

業內將AI數據中心形容為 “電老虎”，其與普通互聯網數據中心的核心區別在于：前者需運行萬億次計算的深度學習任務，電力消耗呈指數級增長。東京大學與電力中央研究所聯合報告顯示，僅僅一次大語言模型的完整訓練，能耗就相當于3000個日本普通家庭一年的用電量。

冷卻系統構成的“隱形負擔”同樣驚人。在東京夏季濕熱環境下，數據中心必須以巨量冷卻水和冷卻風機維持機房溫度穩定。

業內人士指出，高峰期冷卻設施能耗可能占到總能耗的40%。這意味著即便硬件算力效率提升，冷卻需求仍難以規避，成為企業研發攻堅的核心方向。

更易被忽視的是AI推理的長期消耗。許多人誤以為訓練結束后能耗便會下降，但實際情況是模型上線后的推理任務規模同樣龐大。以日本電商平臺樂天為例，其客戶服務系統接入生成式AI后，推理調用次數半年內增長了20倍。 研究估算， AI推理的累計能耗甚至可能超過訓練階段，這意味著AI普及將導致電力需求長期維持高位。

能源結構困局：核電回歸與電網之殤

福島事故后，日本一度全面停運核電機組，轉向火電補位。但在碳中和壓力下，日本政府不得不重啟部分核電站，2025年夏季核電貢獻率回升至總發電量的20%。核電為數據中心提供了穩定電力來源，卻始終伴隨社會爭議。環保組織批評稱：“政府口頭上說是為了脫碳，實際上是為數據中心服務。”

可再生能源面臨著地理分布的天然瓶頸。北海道與東北地區風電、太陽能資源豐富，但主要AI數據中心集中在關東與關西地區，老化的輸電基礎設施與跨區調度困難導致大量綠色電力無法送達。日本能源經濟研究所數據顯示，2024年日本棄風棄光比例達12%，居發達國家前列。

電網現代化滯后成為另一道硬傷。東京電力公司多次強調，老舊電網難以承受突發性大規模負荷。為滿足數據中心需求，東京灣周邊已啟動多條地下輸電線路建設，總投資超50億美元，但建設周期漫長，且征地與居民協調等問題進一步延緩了進程。

巨頭博弈：本土焦慮與外資的綠色困境

本土企業的算力擴張始終籠罩著能源陰影。NTT宣布在千葉縣建設日本最大數據中心集群，目標未來十年實現50萬顆GPU部署能力，但業內質疑其電力供應方案過于樂觀。軟銀則另辟蹊徑，試圖通過投資海外可再生能源項目反哺本土，軟銀首席執行官孫正義直言：“沒有清潔能源的AI，就是沒有未來的AI。”

外資企業面臨著全球減排承諾與本地能源現實的沖突。 谷歌承諾2030年實現100%綠電運營，微軟更是宣稱要達成 “碳負排放”，這迫使它們在日本積極尋找可再生電力供應。但 日本缺乏成熟的PPA （長期購電協議） 機制，導致外資常陷入“有錢買不到綠電”的尷尬。 一位亞馬遜AWS日本高管私下透露：“我們的全球ESG目標與日本本地能源供給能力存在明顯落差，這已成為業務擴張的最大障礙。”

電力供應逐漸成為市場競爭的隱性壁壘。業內流傳著這樣的說法： “在日本，能拿到穩定供電的企業，才有資格進入AI算力競賽。” 在電力緊張的背景下，能源獲取能力已直接轉化為企業的核心競爭力。

社會震蕩：居民抗議與地方政府的兩難抉擇

東京近郊的千葉縣印西市已先后落地多家大型數據中心，原本寧靜的郊區如今晝夜回蕩著冷卻設備的嗡鳴聲。“晚上睡覺的時候，總覺得窗外有一架飛機停著不走，” 居民佐藤美惠子抱怨道，她的住宅距離某云計算企業數據中心不到兩公里。

噪音之外，用水量引發的擔憂更甚。當地居民組織指出：“這些設施每天消耗成千上萬噸冷卻水，可能影響本地農業灌溉。” 居民群體分裂明顯：一部分人視數據中心為就業與稅收的來源，認為是地方發展的機遇；另一部分人則斥責這是 “犧牲環境換取短期利益”。

地方政府陷入進退兩難的境地。對財政而言，數據中心落戶意味著數十億日元固定資產投資和稅收，甚至可能吸引周邊產業鏈集聚，是 “不可拒絕的誘惑”；但民意壓力又要求謹慎審批。埼玉縣一位官員坦言：“政府正在努力平衡。” 為此，部分地方政府在審批時要求企業配套建設綠地、隔音屏障，甚至提供社區能源共享計劃，以此換取居民支持。

環保組織的施壓更為激烈。綠色和平日本成員指出：“碳排放不應被技術發展所綁架，如果日本為了AI犧牲能源轉型，所有氣候承諾都將變成空話。” 一些環保團體已提起訴訟，要求暫停部分數據中心建設項目。盡管目前尚無判例對企業造成實質性打擊，但無疑增加了行業發展的不確定性。

破局嘗試：從技術創新到制度改革

日本正寄望于前沿能源技術突破困局。氫能領域，東京電力與多家大型能源公司計劃2030年前形成大規模氫能供電能力，并在數據中心開展示范應用。核聚變領域，京都大學牽頭的初創團隊已獲數千萬美元融資，目標2035年前實現可商用聚變供能。盡管這些技術尚未成熟，但成為日本應對能源困境的長遠布局。

受限于土地與冷卻條件，日本企業效仿微軟開展海底數據中心實驗。結果顯示，這種模式能顯著降低冷卻能耗，同時減少占地壓力，但涉及海洋環境保護、維護成本等復雜問題，短期內難以規模化推廣。

制度層面，PPA市場化改革正在推進。2025年起，東京電力與關西電力已允許部分企業簽署長期購電合同，鎖定風電與光伏電力供應。這被視為日本邁向國際標準的重要一步，盡管目前規模仍小，但業內認為是最現實的解決方案之一。

數據中心內部的節能技術升級同樣關鍵。富士通與NEC在部分設施部署液冷方案，據稱能效比提升30%以上。軟銀投資的初創公司則研發專為推理任務優化的低功耗芯片，目標降低整體能耗。這些技術創新與日本最新能源規劃中 “提升能效、推動可再生能源規模化” 的方向形成呼應。

算力競賽中的綠色抉擇

在人工智能的全球競賽中，日本不愿再次落于人后。政府與企業高調宣布投資計劃，全力建設全球領先的數據中心群，但能源供給的現實為這一切蒙上陰影。根據日本第7次中長期能源基本規劃，2040年發電量需增長10%—20% 才能滿足工業智能制造與數據中心的需求，而實現這一目標的前提是構建低碳能源體系。

在碳中和承諾與AI雄心之間，日本正面臨艱難抉擇：要么加快能源轉型步伐，在技術創新與制度改革中找到綠色算力的平衡點；要么冒著違背氣候目標的風險，全力追逐AI浪潮。東京大學一位能源經濟教授總結道：“數據中心是AI的心臟，而能源是它的血液。沒有充足的清潔能源，日本的AI夢想就可能成為空中樓閣。”

未來幾年，日本能否走出一條兼顧技術競爭力與氣候責任的道路，不僅關乎其在全球AI格局中的地位，更決定著其在全球氣候治理中的信譽。這場算力與能源的博弈，或許將重塑日本的經濟發展軌跡。

本文來自微信公眾號： 騰訊 科技 ，特約編譯：無忌，編輯：燕妮