期待电力价格涨幅在明年有所缓解的人将会感到失望,特别是考虑到推动成本上升的主要因素的效益值得商榷:数据中心和加密货币挖矿。
美国能源信息署预测,2026年批发电价将上涨8.5%至每兆瓦时51美元,高于今年的47美元/兆瓦时,而今年已比2024年高出23%。明年整体电力销售量可能在2025年增长2.4%的基础上再增长2.6%。增长将"由中西部南部地区主导,包括德克萨斯州,因为该地区数据中心和加密货币挖矿设施的用电需求持续增加。"
理想情况下,特朗普政府和国会应该抓住这个机会,通过大力推进大型太阳能和风能装置结合电池储能系统来更快转向可再生能源,不是因为气候效益,而是因为这比建设和运营新的天然气和煤炭发电厂更快、更便宜。当然,可再生能源明年将继续增长,可能在2026年达到创纪录的美国发电量26%。再加上核电站可能提供18%的总电力,无碳发电应该在明年达到总量的44%,超过天然气发电的40%。
即便如此,发电产生的二氧化碳排放总量变化不大,预计明年将降至48亿公吨,而2025年为49亿公吨。
挑战在于AI数据中心的快速增加不太可能放缓,这是新电力需求的最大推动力。周五,谷歌宣布计划到2027年在德克萨斯州增加400亿美元的数据中心投资,这是科技公司在全美范围内此类活动的一部分。谷歌的至少一个新设施将与太阳能和电池储能系统共同建设,尽管尚不清楚是否仍需要从电网获得额外电力。
随着时间推移,新的核能和地热系统将有助于缓解数据中心的部分电力负担,但这些要到2030年代才可能成为游戏规则改变者。所以也许现在,让我们减少劣质的AI音乐,坚持使用真实货币而不是虚拟货币。
重点报道
特斯拉工程师流失潮来临,公司偏离核心电动车使命
特斯拉股东刚刚压倒性地支持了CEO埃隆·马斯克史无前例的薪酬方案,该方案在十年内可能价值1万亿美元,但负责公司主要车型项目的工程师们,包括最畅销的Model Y、Model 3和备受争议的Cybertruck,并没有留下来看结果。
八年特斯拉老员工、Model Y项目经理Emmanuel Lamacchia周日晚在LinkedIn上发布了离职消息,宣布离开这家位于奥斯汀的公司。他的宣布在另一位八年老员工Siddhant Awasthi发布类似消息几小时后,后者负责Model 3和Cybertruck项目。两人都没有给出离职原因,但都提到了新的职业发展,但没有详述。
随着马斯克寻求重塑特斯拉的业务,优先发展AI驱动的业务——即机器人出租车和人形机器人——这些目前不产生收入的业务,而非销售更多的电动车、电池和充电服务,他们只是离开的最新高管。今年早些时候,马斯克解雇了公司在北美和欧洲的制造和销售负责人。8月,特斯拉电池团队总监离开了公司,前"Dojo"超级计算机团队负责人和北美销售服务副总裁也是如此。甚至马斯克大力宣传的"Optimus"机器人项目负责人也在6月份辞职,而马斯克上周表示这可能是特斯拉最大的新业务。
除了销量不佳、备受嘲讽的Cybertruck是汽车行业最大失败之一这一事实外,据一位前特斯拉高管表示,马斯克对非电动车业务的优先考虑使公司对汽车工程师的吸引力下降。
热点话题
CALSTART首席执行官Michael Berube谈重型电动卡车领域的发展趋势
直到一两年前,电池卡车看起来是短途运输的首选,而氢能源似乎更适合长途驾驶。现在还是这样吗?
在这两个领域都直接工作过,氢能源有很多理由想要成为那个选择,特别是对于长途运输。其能量密度和对当前加油方式的更高熟悉度,甚至在公交车队中也是如此。然而,我们必须降低氢气交付成本。我相信氢能源要想运作良好,核心是不能长距离运输氢气。运输氢气真的非常昂贵。所以如果你能在使用地点附近制造氢气,采用更多的轮辐式集中车队方法,那就能获胜。我们在所需的耐用性方面还没有完全达标,但正在改善。在低成本氢气交付方面我们还没有达到要求。
氢能源有其作用。氢能源将成为我们清洁能源经济的一部分。这毫无疑问。但时机还没有完全成熟。
短期内,电池电动技术已经存在并能立即发挥作用。这并不意味着它将是长期的大规模解决方案,但它将是一个解决方案,今天在很多应用中都能很好地工作。
目前还不清楚哪一个是最终赢家,但我们可以说电气化现在确实有效,我们看到了发展路径。我还要说电池成本继续大幅下降。可能氢能源在理论上是更好的解决方案,但电池只是变得更实用、更具规模化。有时候获胜的不是最佳技术解决方案。
Q&A
Q1:什么因素导致2026年美国电价将大幅上涨?
A:根据美国能源信息署预测,数据中心和加密货币挖矿是推动2026年电价上涨的主要因素。预计2026年批发电价将上涨8.5%至每兆瓦时51美元,其中德克萨斯州等中西部南部地区的数据中心和加密货币挖矿设施用电需求增加是主要驱动力。
Q2:特斯拉为什么出现工程师离职潮?
A:特斯拉出现工程师离职潮主要因为CEO马斯克改变了公司发展重点,从电动车、电池和充电服务等核心盈利业务转向AI驱动的机器人出租车和人形机器人等目前不产生收入的业务。这种战略转变使公司对汽车工程师的吸引力下降。
Q3:氢能源卡车和电池电动卡车哪个更有发展前景?
A:目前电池电动卡车技术更成熟,能立即投入使用,适合短途运输。氢能源卡车理论上更适合长途运输,但面临氢气交付成本高、长距离运输昂贵等问题。专家认为随着电池成本持续下降,电池技术可能因为更实用和规模化而最终获胜。
好文章,需要你的鼓励
随着AI技术不断发展,交通运输行业正迎来重大变革。MIT研究显示,AI将很快自动化价值650亿美元的交通工作,大幅提升运输效率。从陆地到海空,AI正在推动全方位的交通创新。斯坦福专家强调,AI将通过基础模型、合成数据和数字孪生等技术,实现从单一车辆自动化到整个交通网络优化的跨越式发展,同时解决可持续性、安全性和公平性等关键挑战。
香港科技大学团队发表重要研究,开发GIR-Bench测试基准评估统一多模态AI模型的推理与生成能力。研究发现即使最先进的AI模型在理解与生成之间也存在显著差距,无法有效将推理过程转化为准确的视觉生成,为AI行业发展提供重要警示。
波兰研究团队开发ORCA数学基准测试,对五个主流大语言模型进行评估。结果显示ChatGPT-5、Gemini 2.5 Flash、Claude Sonnet 4.5、Grok 4和DeepSeek V3.2的准确率均低于63%。测试涵盖生物化学、工程建筑、金融经济等七个领域的500道数学题目。研究发现模型主要在四舍五入和计算错误方面存在问题,表明自然语言推理进步并未直接转化为可靠的计算能力。
Meta超级智能实验室联合麻省理工学院开发了SPG三明治策略梯度方法,专门解决扩散语言模型强化学习训练中的技术难题。该方法通过上下界策略为AI模型提供精确的奖惩反馈机制,在数学和逻辑推理任务上实现了显著性能提升,为AI写作助手的智能化发展提供了新的技术路径。