特朗普宣称获永久安全控制权：为啥美国非要拿下格陵兰岛

By 新西兰中文先驱网· 2026年09月21日 17:25

格陵兰特朗普

来源：北美留学生

2026年9月18日，特朗普再次把格陵兰推到了全球舆论的中心，特朗普宣布，美国与丹麦、格陵兰方面达成新的安全安排，美国将进一步扩大在格陵兰的安全参与和军事存在，丹麦和格陵兰方面则强调，这并不意味着格陵兰的主权发生转移。

如果只把这件事理解成一次传统的地缘政治博弈，很容易忽略一个更大的变化：

AI时代正在重新定义能源、土地和国家战略资源的价值，而北极可能成为下一轮全球基础设施竞争的重要舞台。

过去几十年，人们谈到北极，想到的通常是冰川、极光、北极熊、破冰船和考察站，但未来几十年，北极可能出现一些完全不同的关键词：能源、数据中心、海底光缆、算力、航道和大型基础设施。

从这个角度来看，格陵兰真正值得关注的地方，也许远不只是它“很大”。

AI时代最稀缺的资源

过去两年，人工智能最受关注的资源一直是GPU，英伟达的市值、AI芯片的产能、大模型的参数量，几乎成为所有科技讨论的中心。

但如果把视角再往后推一步，会发现一个更现实的问题：GPU有了，电从哪里来？

大型AI数据中心本质上是一台规模巨大的超级计算机，数万乃至数十万块GPU同时运行，会消耗巨量电力，同时产生巨大的热量。

这意味着，未来的数据中心需要解决的并不仅仅是芯片问题，还包括电网、土地、散热、通信和能源成本。

因此，一个越来越重要的概念开始进入投资和产业界：Powered Land，也就是“有电的土地”。

简单理解，就是已经具备明确电力接入条件、拥有电网容量或者具备大型电力基础设施建设条件的土地。

过去，一块土地最重要的价值可能是人口、交通和商业中心，现在对于AI数据中心来说，土地旁边有没有几百兆瓦甚至吉瓦级的电力，可能比附近有多少人口更加重要。

这其实是土地价值的一次重新定价，农业时代，人类追逐的是河流和肥沃土地。

工业时代，人类追逐的是煤炭、矿产、港口和铁路；信息时代，人类追逐的是人口、资本、人才和网络；而进入AI时代之后，一个新的生产要素正在变得越来越重要：电力。

这也是为什么美国近年来的数据中心建设越来越受到电力供应的约束，德州就是一个非常典型的例子。

当地拥有丰富的能源资源和相对充足的土地，因此吸引了大量数据中心投资，但随着AI基础设施快速扩张，电网容量、水资源、土地使用以及社区环境问题也逐渐成为新的矛盾。

于是，一个问题自然出现了：有没有一个地方，既有大量能源，又足够寒冷，还有大片土地，同时人口密度又非常低？答案之一，就是北极。

北极：AI数据中心的新大陆

很多人说北极适合数据中心，第一反应就是：因为那里冷。

这句话没错，但也不完整。

寒冷确实可以帮助数据中心降低部分散热负荷，但现代大型AI数据中心并不是简单地“把窗户打开吹冷风”。

真正吸引科技公司的，是北极地区可能同时具备几个条件：低温、土地充足、人口密度低、可再生能源丰富，数据中心最大的基础设施成本之一，就是散热。

过去几十年，数据中心大多集中在美国、欧洲等人口和网络高度集中的地区，因此能源和散热问题往往需要通过大型机械制冷系统解决。

但随着AI算力需求暴增，数据中心的规模也开始从几十兆瓦走向几百兆瓦，甚至吉瓦级，这时候，气候条件的重要性开始明显上升，北欧已经给出了一个非常现实的案例。

挪威、瑞典、芬兰等北欧国家拥有丰富的水电、风电资源，同时气候寒冷、人口密度较低，近年来已经成为欧洲数据中心投资的重要目的地。

OpenAI与合作伙伴推进的 Stargate Norway，就是其中一个代表性项目，项目位于挪威北部Narvik地区，规划建设大规模AI数据中心，初期目标约230MW，并计划部署10万块GPU，OpenAI公布的信息显示，当地丰富的水电资源和寒冷气候是项目选址的重要条件。

这其实说明了一个很重要的趋势：未来的大型AI数据中心，不一定需要挤在纽约、硅谷或者其他人口密集的大城市旁边，它们可以向能源丰富、气候寒冷、土地宽阔的地区迁移，而如果继续沿着北欧向北看，就会遇到一个更加特殊的地方：格陵兰。

格陵兰真正

值钱的可能是“水”

很多人对格陵兰的印象就是：一块巨大的冰。

但换一个角度看，这块冰实际上也是一种巨大的水资源储备。

格陵兰拥有全球最大的冰盖之一，大量冰川融水从高海拔地区向海岸流动。

早在上世纪70年代，就有研究者对格陵兰的水电潜力进行估算，当时的研究认为，格陵兰部分地区拥有巨大的水电资源潜力，理论规模甚至可以达到数百TWh级别。

这里需要特别强调：理论水电潜力，不等于可以直接拿来发电的电量，真正把这些资源变成电力，需要修建水电站、水库、隧道、输电线路、港口和工业设施，而格陵兰最大的困难恰恰就在这里。

它人口只有大约5.7万人，岛上缺少覆盖全境的大型电网，很多地区交通条件有限，建设大型工业基础设施的成本非常高，但这并不意味着这些资源没有价值。

恰恰相反。

近年来，格陵兰政府已经开始积极推动大型水电资源开发，2025年，格陵兰批准了Buksefjorden水电项目扩建，包括一座76MW水电站、约16公里隧道以及约35公里输电线路。这也是格陵兰近年来规模最大的水电开发项目之一。

更值得注意的是，格陵兰政府已经公开把大型工业、矿业以及数据中心等产业列为潜在用电方向，这意味着一个新的经济模型正在形成：水电资源 → 低成本电力 → 大型工业 → 数据中心 → 算力。

如果这条产业链未来能够真正建立起来，格陵兰的经济价值就会发生变化，它不再只是一个拥有巨大面积的北极岛屿，而可能成为：北极重要的能源基地。

这也是为什么

格陵兰越来越重要

重新回到特朗普，如果只从军事角度看格陵兰，它当然具有非常重要的战略价值。

格陵兰位于北美、欧洲和北极之间，是北大西洋和北极地区的重要地理节点。

美国长期以来就在格陵兰拥有军事设施，目前的Pituffik Space Base承担着导弹预警、太空监测等任务。

未来随着北极航道变化、俄罗斯和北约在北极地区的战略竞争、卫星通信以及极地资源开发不断推进，格陵兰的地缘价值还可能继续上升。

但真正有意思的是：军事价值只是格陵兰价值的一部分，把能源、算力和基础设施放进来之后，它的战略意义会进一步扩大。

想象一下未来的一个大型北极基础设施园区：旁边是一座大型水电站；园区内部是数百兆瓦甚至吉瓦级的数据中心；海底铺设通往欧洲和北美的光缆；附近拥有大型港口；电力、通信、物流和安保系统高度一体化。

这时候，格陵兰就不再只是一个军事节点，它可能同时成为：能源节点、算力节点、通信节点和物流节点。

所以，特朗普为什么如此重视格陵兰？

答案恐怕不能只从“领土扩张”或者“北极军事基地”一个角度理解，真正的答案可能是：北极正在从世界边缘，逐渐变成未来全球能源、航运和算力基础设施的重要区域。

未来可能出现一种

新的“算力租界”

如果北极未来真的成为大型算力中心的集中地，那么我们还可能看到一种非常有意思的基础设施形态。

过去几个世纪，大国争夺的是港口、铁路、运河和矿山，20世纪最重要的战略资源之一是石油，而AI时代，可能出现一种新的基础设施：超级算力园区。

它们可能拥有自己的电站、储能系统、通信线路、港口、物流体系以及高度自动化的运维系统，从法律意义上说，它们当然仍然属于所在国家。

但从经济功能上看，它们可能会高度独立，这让我想到20世纪的巴拿马运河区，美国长期控制运河区，并建立起相对完整的行政、司法和基础设施体系，直到1999年最终完成移交。

当然，未来的AI园区不会简单复制巴拿马运河区的历史模式，所谓“算力租界”，更多是一种未来学意义上的比喻：大型算力基础设施可能在一个国家内部形成高度专业化、资本密集型、能源自给型的产业空间。

谁能够提供稳定而廉价的能源，谁就可能吸引算力，谁能够把能源、土地和网络连接起来，谁就可能成为新的AI基础设施中心。

因此，未来国家之间竞争的单位，可能也会发生变化，过去我们喜欢看人口、GDP、钢铁产量和石油产量，未来也许会越来越关注：可用电力、算力规模和能源基础设施。

2026或许只是

北极大开发的起点

把所有事情串起来，我们会发现一个非常有意思的逻辑，AI需要更多算力，算力需要更多数据中心，数据中心需要更多电力，电力又要求更便宜、更稳定、更长期的能源，于是，能源开始重新决定土地的价值。

这就是为什么今天的北极值得关注，不是因为它突然变得适合人类居住，也不是因为所有数据中心都会搬到冰天雪地里，而是因为人类正在第一次以一种全新的方式重新认识北方：那里有土地、有水、有能源、有航道，也有巨大的基础设施开发空间。

当然，北极开发也面临非常现实的限制，基础设施建设成本极高，人口稀少，电网和通信网络不足，极端天气会增加工程难度，生态环境也极其脆弱。

因此，所谓“北极大开发”不会是一夜之间完成的事情，它更可能是一场持续几十年的基础设施投资，但2026年可能确实具有某种象征意义：地缘政治、AI算力、能源转型和北极开发，开始越来越明显地交汇在一起。

农业时代，人类追逐河流；工业时代，人类追逐煤炭、石油和铁路；信息时代，人类追逐人口、资本和互联网；而AI时代，我们可能重新回到一个最原始的问题：哪里有足够的能量？

因为没有电，就没有算力；没有算力，就没有大规模AI。

而当能源与算力开始绑定之后，土地的价值、产业的布局乃至国家之间的竞争方式，都可能发生新的变化。

所以，真正值得关注的也许不是：“特朗普为什么想要格陵兰？”而是：当电力成为AI时代最重要的基础生产资料之一之后，世界会如何重新给能源、土地和国家实力定价？

如果这个趋势继续发展，那么今天看起来遥远、寒冷而空旷的北极，很可能不再只是地球的“尽头”，它可能成为：下一轮全球基础设施竞争的起点。

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（责编：twinkle）

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