算力即国力。2027年，随着大模型训练对电力需求的指数级增长，如何实现“能源-算力”的平衡成为了全球科技竞争的主战场。
AI优化下的智能电网
2027年，全球主要城市的电网已由高度智能化的AI中枢接管。利用深度学习模型，智能电网可以毫秒级预测可再生能源（如风能、太阳能）的波动，并精准调度储能系统。这种AI驱动的能源互联网，极大地提高了清洁能源的利用率，减少了对化石能源的依赖。
商业化核聚变：从“永远的30年”到临界点
2027年是受控核聚变领域的分水岭。数家获得数十亿融资的初创公司宣称其原型堆实现了持续的Q值（能量增益）突破。虽然距离大规模入网还有距离，但这种“人造太阳”的确定性曙光，改变了人类对长期能源安全的预期，也为未来的行星级计算提供了想象空间。
液冷与浸没式数据中心普及
由于2027年的单机架功率密度普遍超过100kW，传统的风冷技术已彻底被淘汰。浸没式液冷技术（Immersion Cooling）成为了新建超算中心的标配。通过将芯片直接浸泡在特殊的不导电冷却液中，不仅大幅降低了PUE（能源效率指标），还使得数据中心可以部署在更靠近热能回收设施的城市中心。
算力碳足迹的透明化
2027年，全球主流云服务商开始提供“碳中和算力”标签。用户在调用API或租用GPU时，可以实时查看该笔计算产生的碳排放及对应的抵消方案。这种透明化机制倒逼科技巨头不断投入研发更环保的算法结构，如更加稀疏化的神经网络架构，以减少无效的能量消耗。
