一、从微软“缺电”说起：当AI大跃进遇上现实瓶颈

在最近一次公开对话中，微软CEO萨提亚·纳德拉坦率地说出一句让全球科技界震动的话：“我们并不缺芯片，我们缺的是电力。”

这句话乍一听令人惊讶——在AI竞赛中，谁能囤到足够的英伟达GPU，不一直被视为决定胜负的关键吗？

然而在2025年的美国，情况反转了：微软、亚马逊、谷歌这些手握最新GPU的巨头，发现自己买到了“插不上的算力”。不是芯片坏了，而是缺少可供部署的电力与数据中心条件。

这不是个别事件，而是AI时代更深层的结构性矛盾：当一个产业的增长速度超越了公共基础设施的扩张能力，市场自发机制就开始“卡壳”。

AI产业链与电力产业，本来是两个完全不同的系统。前者由科技巨头和创业公司主导，以资本与创新驱动；后者受制于地方能源政策、电网规划、环保审批等复杂约束。

纳德拉的抱怨，实质上是企业在呼唤一个超越自身边界的协调机制——一个能把这些系统整合起来的“造产业”的力量。

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二、产业与赛道：不同层次的分工逻辑

在战略语境中，“赛道”是一个被企业界广泛接受的概念。企业的生死往往取决于它选择了什么赛道、能否在其中赢得竞争。

但必须明确一点：赛道并不等同于产业。

赛道，是一个产业价值链中可独立运作、可形成竞争的环节。例如在AI产业里，GPU制造是一条赛道，云端算力服务是一条赛道，大模型训练、垂直行业应用、AI芯片设计、数据标注、算法推理等，都各自构成赛道。

企业的任务，是识别并选择可跑的赛道，配置资源、构建优势、赢得竞争。

而政府的职责在更上层。政府不负责“造赛道”，而是造产业——通过政策、基础设施和协调机制，让整个产业生态能存在、能持续、能联动。

电力产业、AI产业、交通产业、通信产业等，都是这样的系统性存在。它们由无数赛道组成，而它们之间的互动关系，超出了任何单个企业的能力边界。

换句话说：

企业家在赛道上竞争，但赛道所在的产业，必须有人建设。

这正是产业政策存在的意义。

三、美国的困境：自由市场的“系统盲区”

美国长期奉行自由市场原则，认为资源配置应由企业和市场信号决定，政府不宜“干预产业”。

但AI这类通用性技术正在挑战这种信条。在AI浪潮中，私人部门投资热度空前。根据美国商务部数据，近两年美国新增资本开支中，AI相关基础设施投资占比已超过三分之一。

然而，电网容量、用电审批、数据中心选址等环节并未同步跟进。美国的电力系统是州与地方分权管理的，每个数据中心项目都要经过不同的审批程序和社区协商。

结果是：AI企业能在几个月内完成上百亿美金的算力部署计划，却要为变电站批文等上两年。

这不是效率问题，而是制度设计问题。自由市场的假设前提，是产业之间的边界清晰、交易可以通过价格协调。

然而，AI与能源之间的关系已经不是“买卖关系”，而是“系统耦合”：AI算力增长直接推高电力需求、电力基础设施反过来决定AI部署速度。在这种结构下，单纯依靠企业的主动性，无法完成“跨产业的协同”。

因此，纳德拉的“缺电”并不是抱怨电力公司，而是隐性地在说：美国的产业协调机制已经落后于技术发展速度。

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四、贝森特式的反思：自由市场足够聪明吗？

正因如此，美国学界与政界内部正在出现新的思潮。以玛丽安娜·马祖卡托（Mariana Mazzucato）为代表的一派认为，国家不应仅仅“修正市场失灵”，而应当塑造市场方向。

她指出，像AI这样的基础性技术，具有外部性强、风险高、投入大、周期长的特征，若完全交由市场自发演化，往往会出现短期资本过热与长期基础滞后的结构性失衡。

在这个意义上，AI与电力的“错位”正是她理论的验证。

AI企业正疯狂扩张“上层建筑”，而“地基”却没有跟上。美国需要的不仅是更多的GPU，而是一个国家层面的产业协调机制——把AI、电力、通信、教育、环保等部门整合在同一战略坐标中。

这种观点在美国引起了激烈争论。自由主义者认为这会导致“产业计划化”，而产业政策派则反驳：

“协调并非干预，规划并非管制。”

“真正的市场效率，必须建立在系统可运行的前提下。”

这一争论其实触及了更深层的问题：当技术的复杂性超过了市场自发协调的能力，国家是否有责任重新设计产业间的结构关系？

五、中国的启示：制度型竞争力的另一种表达

过去十年，中国在新能源车、光伏、5G、算力中心等产业上快速崛起，背后不是单一企业的奇迹，而是“政府造产业、企业跑赛道”的系统机制在运作。

⇒ 政府通过规划与政策确定产业方向，搭建能源、交通、通信等基础设施“底座”；

⇒ 企业在产业底座上自由选择赛道——无论是宁德时代做电池、比亚迪做整车、隆基做光伏，还是华为、百度、商汤在AI应用上竞争。

这种体制的关键不是“国家替代市场”，而是国家建设市场的条件。

比如AI算力中心的推进，中国是由工信部与发改委牵头，制定全国一体化算力枢纽规划，把能源、通信、数据中心建设纳入统一布局。

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因此，中国的AI企业不必自己去谈电力审批或土地许可，这些“造产业”的环节由政策体系协调完成，让企业可以专注在“跑赛道”的竞争中。

这就是美国现在所缺乏的协调能力。

它并不意味着中国模式一定优越，但确实说明，在系统性技术革命阶段，制度型竞争力变得比单一企业竞争力更关键。

六、AI时代的新命题：从市场逻辑到系统逻辑

AI产业已经超出了传统意义上的“单一市场”。它的资源需求跨越了算力、能源、通信、数据、算法、安全六大领域，每一个都涉及不同的监管体系和资本结构。

这意味着未来的产业竞争，不再是企业之间的竞争，而是国家—产业—赛道三层结构的系统竞争。

可以想象这样的图景：

➣ 国家层面制定能源转型与数字基础设施一体化战略；

➣ 产业层面形成跨领域协调机构（AI+能源+通信的长期规划机制）；

➣ 企业层面基于这些产业生态选择赛道、配置资源、快速创新。

这种“三层联动”模式并不是计划经济的复辟，而是应对复杂性的新治理范式。

它要求国家具备“造产业”的能力，能在多个体系间实现制度互操作；也要求企业保持市场敏感性，在政策创造的生态中找到最有潜力的赛道。

结语：造产业者与跑赛道者的共舞

微软的“缺电”只是一个征兆，它让人们看到一个重要真相：

现代经济的瓶颈，越来越不是技术创新本身，而是系统协调能力。

企业家在赛道上创造财富，但他们无法独自修建整条产业高速公路。政府可以规划产业蓝图，但如果没有企业在赛道上竞争、创新、试错，政策就会空转。

AI时代的真正竞争，不是自由市场与国家干预的对立，而是“造产业”与“跑赛道”的互补。只有当国家愿意承担起系统协调的责任，企业才有可能释放出创新的全部潜能。

正如能源驱动工业革命、铁路造就全球化、互联网塑造信息时代一样，AI也将重新定义国家与市场的关系。

未来的赢家，不只是技术最强的国家，而是能在制度上构建出“国家—产业—赛道协同机制”的国家。

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