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2025年全球能源市场出现重大转折，人工智能算力需求正推动核能产业发生结构性变革。根据对600余名全球投资者的调查数据显示，63%的受访者将AI的电力需求视为核能规划中的“结构性”转变。生成式AI不仅使用数据，更为创造数据而大量消耗能源，导致传统电力需求模型被颠覆。标普全球能源报告预计，数据中心耗电量可能达到2200太瓦时，远超传统预测。
铀市场呈现“双速”运行格局：现货价格剧烈波动，长期供应缺口持续扩大。当前开采的铀矿仅能满足未来反应堆需求的不足75%，2011年后全球基本停止铀矿勘探，依赖冷战时期核储备的局面难以为继。行业调查显示，超过85%的投资者预计到2026年铀价将达每磅100-120美元，部分人士甚至预期突破135美元/磅。
地缘政治方面，西方正试图重建铀供应链，但面临浓缩和转换能力瓶颈，这些仍与俄罗斯国家利益捆绑。中国、韩国和阿联酋等新兴市场积极发展核能，中国在建反应堆数量超过世界其他国家总和。超大规模科技企业开始直接与核电企业签订二十年购电协议，将最优质的基础负荷电力“锁定”为私有算力资源。（来源：36氪《AI军备竞赛的终点，或是一场关于铀的“全球狩猎”》）
焦点分析
本次能源变革中呈现出的焦点解决思维模式，特别体现在“目标导向的资源重构”技术应用上。面对AI算力需求爆发式增长与传统能源供应不足的矛盾，产业各方没有陷入“能源危机”的问题漩涡，而是快速聚焦于“如何确保稳定供电”的核心目标，主动构建新型能源解决方案。
焦点解决短期治疗（SFBT）中的“目标导向”原则在此得到充分体现。核能产业相关方没有过度分析过去二十年铀投资不足的原因，而是直接瞄准未来需求，通过价格信号激励矿商重启封存矿坑。这种以终为始的思维模式，避免了问题导向的消极循环，转而创建“需求-投资-供应”的正向反馈机制。
科技企业的行动尤其展现了焦点解决的“可能性思维”。超大规模云厂商意识到主宰AI市场必须抢占物理原子（核能），主动与核电企业签订长期购电协议。这种前瞻性布局不是基于现有条件，而是基于未来可能性，正是SFBT强调的“构建解决方案而非分析问题”的典型实践。
该技术应用还可解决五类类似问题：一是城市电力供应短缺时的应急响应；二是制造业原材料短缺时的替代方案开发；三是水资源分布不均时的调配优化；四是人才结构性缺失时的培养体系重建；五是技术迭代过程中的基础设施升级瓶颈。
当前能源转型中展现的焦点解决思维，其核心价值在于将挑战视为构建新平衡的机会。通过明确“稳定供电”的目标，各方协同创造新的供需平衡点，而非陷入传统能源不足的焦虑中。这种思维模式为高不确定性环境下的决策提供了有效框架，值得在更多复杂系统中推广运用。