在当前的科技风潮中，人工智能（AI）的快速发展已成为一个不争的事实，但随之而来的是对电力资源的巨大需求。英伟达的创始人黄仁勋曾以夸张的比喻强调了这一点，如果计算能力的提升无法跟上需求的增长，人类可能需要14个行星级的能源来支持。OpenAI的创始人Sam Altman也表达了相似的担忧，指出AI的能源需求将远超我们的预期，而解决之道可能在于核聚变或更经济的太阳能及其存储技术。

然而，当我们深入探究全球电力供应的现状时，会发现一个不容忽视的问题：尽管有着迅猛发展的AI和对高性能计算的需求，许多国家的电力基础设施却显得过时且不堪重负。美国的电力系统，多数建于上世纪60至70年代，以及欧洲在新能源投入上虽有所作为，但面对日益增长的电力需求，似乎杯水车薪。

这种矛盾的背后，是新能源发展与电力需求增长之间的脱节。尽管新能源技术，如风能、太阳能等，被视为未来的发展方向，但在实际推广过程中，由于电网老化、并网难度以及天气等不可控因素，其稳定供电能力受到了挑战。而AI及其背后的数据中心、超级计算中心等所需的巨量电力，使得这一问题愈发凸显。

面对这一挑战，部分行业领袖开始反思当前的能源战略，指出在追求新能源的同时，不应忽视传统能源的价值。例如，沙特阿美的CEO提出，世界应根据实际需求进行充分的能源投资，而不是一味追求能源转型。这一观点在能源界引起了共鸣，暗示着在当前技术和经济条件下，传统能源仍然是保障电力供应的重要支柱。

事实上，能源转型并非一蹴而就，而是需要长期的努力和平衡。在短至中期内，传统能源，特别是天然气、煤炭乃至核能的利用，可能仍将是支持全球电力需求，包括AI发展的关键。长期来看，随着技术进步和经济条件的变化，可再生能源的稳定性和经济性将逐步提升，最终实现能源的可持续发展。

总之，面对AI时代的到来，全球能源战略需要在新旧能源间找到平衡，确保电力供应的稳定性和可持续性。只有这样，我们才能支持AI技术的持续发展，同时确保能源的高效利用和环境的可持续保护。