AI的尽头是算力，算力的尽头是电力。当大模型从参数竞赛走向应用落地，基础设施投资的底层逻辑正发生一场深刻位移。
6月30日，安永大中华区发布《中国上市建筑公司2025年回顾及未来展望》报告。报告指出，随着人工智能快速发展，基础设施投资正在从传统地产和市政建设，逐步向“算力基础设施+能源基础设施”双轮驱动转变。
高盛投资银行亦强调，构筑AI经济格局的绝大部分资金尚未投放，配套基础设施大多仍未建成，塑造竞争格局的绝大部分并购交易也尚未发生。据估算，未来十年在算力、电力和数据中心领域的投入将超过7万亿美元。
聚焦中国，国家发展改革委政策研究室副主任、新闻发言人李超6月18日在新闻发布会上表示，截至今年3月底，中国已建成智能算力规模已达去年同期的2.5倍，预计还将保持高速增长态势。
另据中国移动、中国联通、中国电信财报中所披露的资本开支梳理，2026年，三大运营商计划在算力网络领域的投资占各自总投资比例均超过34%，合计达到近900亿元。
6月26日，国家能源局局长王宏志在国新办举行的“开局起步‘十五五’”系列主题新闻发布会上表示，预计“十五五”能源重点项目和新业态投资总规模超过20万亿元，期间全国年均用电增量将达到6000亿千瓦时左右。
面对这场由AI引发的生产力与生产关系的重塑，建筑行业正站在从“工程承包商”向“基础设施综合服务商”转型的关键节点上。然而，转型并非一蹴而就，既需要看清方向，也需要直面短板。
一、新基建投资逻辑，重塑建筑行业增长版图
王宏志明确指出，人工智能爆发式增长带动用电量激增。让人工智能生成5秒高清视频，用电量相当于给10部手机充电。为此，国家将按照以电强算、以算促电的要求，统筹能源资源配置与算力设施建设，多维度推进算电协同。
关于20万亿元的具体投向，他将其分为三类，这也为建筑企业指明了精准发力方向。
第一类是用于强化能源安全保障的项目，主要包括油气、煤炭、支撑性电源和煤制油气等，是能源保供的基本盘，五年总投资规模比“十四五”增长10%以上。
第二类是用于推进绿色低碳转型的项目，主要是实施非化石能源十年倍增行动，电源侧突出新能源主体地位，电网侧建设跨省区输电通道、省间电力互济工程、电网主网架、配电网和智能微电网，电网投资比“十四五”增长30%以上。
第三类是用于推进新质生产力发展的项目，整体投资规模将超过2万亿元，包括布局一批绿色氢氨醇生产基地项目，拓展多用户绿电直连场景，建设包括新型储能、虚拟电厂、算电协同等新产业、新业态项目。
事实上，新能源、新材料、矿山工程等战略新兴赛道，正成为建筑企业突破增长瓶颈的关键抓手。安永统计，2025年，中国电建能源电力新签合同额占比超63%；中铁建矿山工程、电力工程新签合同额分别增长17%、18%。战略新兴产业正推动建筑行业从传统施工建造，向绿色低碳、智能化转型，构筑企业长期核心竞争力，同时AI、绿色能源转型赛道也成为全行业布局重点。
具体需求层面，多个细分领域正在同步释放机遇：一方面，“东数西算 ”工程持续推进， 数据中心、算力网络及配套设施建设需求快速增长 ，对承建企业在洁净环境、高效制冷、能源管理和运维能力方面提出更高要求。另一方面，特高压输电、储能、风光大基地及核电等能源基础设施仍将持续贡献高质量投资需求。
与此同时， 城市更新也正在从“地上建设 ”延伸至“地下治理 ”。全国数十万公里城市地下管网正加速向数字化、智能化升级， 通过漏损监测、压力调控、安全预警等技术实现城市基础设施的智慧运营，形成新的市场增长空间。
值得关注的是， 未来基础设施项目的价值创造逻辑也将发生变化。从数据中心到智慧园区 ，从综合能源站到智慧城市运营平台， 基础设施项目的价值创造重心正逐步由建设期向运营期延伸。对建筑公司而言，未来竞争的关键，不仅在于工程建设能力，更在于持续运营、资源整合和价值创造能力。具备“工程建设+数字技术+运营服务 ”综合能力的企业，将更有机会分享新一轮基础设施升级红利， 并获得高于传统工程业务的价值创造空间。
二、跨越能力鸿沟，建筑企业需补足哪些短板？
面对从传统房建向算力、能源新基建的跨越，不少建筑企业仍面临的一定的现实挑战。
安永战略与交易咨询合伙人萧富升对《财经》新媒体表示，算力中心、新型能源基建和传统房建、普通基建技术标准差异极大，核心短板集中在前端设计、施工专项技术。例如，数据中心对建筑承重、电路布局、恒温冷却系统有特殊专业要求，传统施工团队缺乏配套设计、施工工艺储备。组织层面，缺少数字基建、能源项目专项业务团队。商业模式上，仍依赖传统施工总承包，缺少综合能源、算力园区投建营一体化运营经验。企业需要针对性补充专项技术标准、专业人才、长周期运营配套机制。
与此同时，AI技术的引入虽然带来效率提升的想象空间，但更关键的是，它正在重塑企业的核心能力和价值创造模式，从依赖规模、资质和资源获取项目，转向更加依托数据、技术和运营能力创造价值。
然而，想搭建AI智能治理体系，建筑企业仍面临组织适配困难、风险管控缺位、业务与技术脱节等多重落地阻力。
萧富升表示，AI技术迭代速度快，行业配套监管规则仍在完善，企业内部缺少统一AI管理规范。全业务数据分散在各项目、各子公司，数据标准不统一，跨部门数据协同难度高。传统项目管理、组织架构适配AI数字化工具的改造阻力大。
此外，多数企业只关注AI工具落地部署，忽视全流程AI风险管控，缺少AI数据安全、算法合规、智能预警追责机制。仅依靠技术部门推进数字化，业务一线未深度参与，AI应用和现场施工、项目管理脱节。
对此，萧富升建议，建筑企业应自上而下统筹AI治理框架，同步搭建技术配套、业务适配、风险监管三位一体管理体系；优先从项目现场AI安全管控、智能审图、现金流数字化管理等成熟场景切入，小范围试点落地后再全集团推广；同步配套AI数据安全、算法定期复核制度，实现AI工具可管控、可追溯、可预警。
这背后，建筑行业的转型不是简单的赛道切换，而是一场涵盖技术、组织、商业模式和治理体系的系统性升级。
打通设计、采购、施工、运营等环节的数据孤岛，将分散的数据转化为决策能力和经营能力，并在BIM、数字孪生、建筑鸿蒙等数字底座之上，逐步构建起覆盖全生命周期的“智能层”，建筑企业才能真正完成从传统工程承包商向基础设施综合服务商的跃迁。这场重构，既是挑战，更是时代赋予的机遇。
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