「西雅圖部分地區又停電了，這已是10月以來的第三次。」日前，美國西雅圖部分區域因天氣等原因發生多起停電事故，多地甚至連續數日無電可用。頻繁的斷電引發了居民的不滿與擔憂，也令人不禁疑惑：為何在經濟與科技高度發達的美國，連穩定供電都成為難題？同時，微軟CEO納德拉也在一檔播客節目中承認，公司正面臨一個前所未有的窘境，「手上有成堆的GPU，卻因為缺電、缺空間，只能閒置」。無論是美國的一般民眾，或是科技巨頭，都在經歷「缺電」的困擾。而背後元兇之一，便是風頭正盛的AI。有業內人士指出，AI算力堪稱“電老虎”，搶走了美國本應穩定供應的電力資源。根據美國能源研究所（IER）估算，OpenAI「Orion」模型進行一次訓練所消耗的電量約達110億千瓦時（kWh），這一耗電量相當於約100萬美國家庭一整年的用電量，並且這些電量足以讓特斯拉Model 3行駛440億英里，這個里程大約能往返海王星三次。《每日經濟新聞》記者採訪獲悉，美國發生的「電力缺口」問題早已超越單一國家的能源困境，成為撬動全球格局的關鍵變數。AI算力競賽推動電力升級為戰略資源，改寫資本流向，觸發多國調整能源與科技戰略，全球產業鏈正圍繞「電力可及性」重新佈局。1. 缺電困局：當AI「脈衝式」耗電撞上C+級老化電網微軟CEO納德拉所述AI晶片因供電不足而閒置並非個例，其背後是美國電力系統深層矛盾的集中爆發。目前，美國電網老化嚴重。美國土木工程師協會（ASCE）評估顯示，其整體評級僅為C+，70%的變壓器已超過25年設計壽命，輸電線平均使用年限達40年，過去十年投資主要用於維護替換，新增輸電能力嚴重滯後。根據北美電力可靠公司（NERC）評估，美國電網負載備用率僅20%，抗衝擊能力明顯不足。同時，AI資料中心用電具有「脈衝式」特徵：模型訓練時電力需求瞬間飆升，導致電網電壓劇烈波動，遠超傳統工業的平穩負載。華創證券指出，此類波動難以為現有電網設計所應對；NERC亦警告，其可能增加電網頻率失衡及大面積停電風險。隨著AI算力需求激增，美國電網的脆弱性進一步凸顯。美國能源資訊署（EIA）《年度電力報告》顯示，2024年美國單位用戶平均停電時長達662.6分鐘（約11小時），較去年同期上升80.74%。在資料中心集中的維吉尼亞州與德州，停電時長分別達962.1分鐘和1614.3分鐘，年增幅高達228.59%和176.85%。當AI的“脈衝”遇上電網的“老骨頭”，這場危機不僅制約AI產業發展，更暴露出基礎設施投資滯後與新興產業需求之間的深層矛盾。若無法打破制度約束、加大電網投資，美國AI產業的算力優勢或將因電力短缺而付諸東流。2. 破局四路徑：燃氣渦輪機、儲能配套、核電佈局、算力出海EIA報告顯示，到2030年，全球資料中心電力需求將達945太瓦時（等於10億度電時即10億度電），佔全球用電量近3%，較2024年增幅超一倍。在美國，光是OpenAI一家計畫在2033年部署的算力中心，新增負載就超過美國目前全國最高用電負載的四分之一。相較之下，美國電網卻顯得捉襟見肘：345kV變電站交付周期長達128周，輸變電工程師缺口達20萬人，根本無力支撐算力中心的電力需求。美國的土地私有與環保法規進一步拖慢電網升級。跨州輸電工程常因土地徵用糾紛延誤數年，而《國家環境政策法》（NEPA）所要求的環評流程也長達18至48個月。加州太平洋燃氣電力公司透露，資料中心併網審批周期普遍需要3至5年。這種制度性約束使得電網升級速度遠跟不上電力需求成長——資料中心建置僅需兩年，而輸電線路建置卻需長達十年之久。供需失衡已直接反映在電價上。根據EIA公佈的《月度電力行業報告》（Monthly Electric Power Industry Report），2025年8月，弗吉尼亞州和伊利諾伊州居民部門最終客戶平均電價分別達16.01美分/千瓦時和18.09美分/千瓦時，同比增長12.99%和15.81%，部分地區電價已升至千瓦時。根據外媒報導，美國能源部長克里斯•賴特先前敦促聯邦能源監管委員會加快資料中心併網審批流程，擬將審批時間從目前的數年大幅壓縮至60天，以緩解資料中心併網難題。然而，美國目前面臨的不僅是電力短缺，更是「缺適配AI的電」這一結構性瓶頸。面對系統性限制與制度性延遲，AI算力成長將如何實現「自救」？科技巨頭正積極拓展「多通路」電力供應策略。根據彭博新能源財經（BNEF）預測，到2035年，全球AI資料中心將需要額外362吉瓦的電力，遠高於目前水準。在華爾街要求兌現AI投資回報的壓力下，企業無法坐視能源成為瓶頸。為此，大型科技公司正加大對核能和地熱能的採購，並積極探索「表後供電」模式，即在資料中心附近自建發電廠，以規避電網波動風險。11月19日，瑞銀財富管理投資總監辦公室（CIO）在發給每經記者的郵件中指出，AI的未來發展高度依賴能源基礎設施的支援。該機構強調，AI潛力的充分釋放，必須以大規模投資升級能源體系為前提，而穩定且成本可控的電力供應，將成為AI能否成功落地的關鍵因素。同時，隨著本季美國多家超大型科技公司公佈新一輪資本開支計劃，瑞銀方面已將今年全球AI相關資本支出總額預測上調至4,230億美元。該機構進一步預測，到2030年，這一支出規模預計將攀升至1.3兆美元，複合年增長率（CAGR）預計將達25%。「我們認為，AI的潛力越來越取決於電力和資源領域的執行能力，這為全球投資者創造了具有吸引力的機會。AI資本支出增加，也為整個價值鏈（從電氣設備和電網基礎設施到儲能和可再生能源）帶來強勁的利多。」該機構寫道。路徑一：燃氣渦輪機－本土快速供電的現實選擇。在電力供應日趨緊張的背景下，燃氣渦輪機憑藉其對本土天然氣資源的高度適配性，成為快速供電的關鍵選擇。作為一種成熟靈活的發電技術，燃氣渦輪機能夠高效、迅速地將天然氣的化學能轉化為電能，不僅顯著降低了對跨區域輸電和進口能源的依賴，也使擁有豐富氣源的地區能夠直接將資源稟賦轉化為穩定電力，迅速響應數據中心等高性能負載的快速增長。為支援Meta在路易斯安那州建設的「海伯利安」（Hyperion）數據中心，當地公用事業公司安特吉（Entergy）已正式獲批，將建設三座總容量約2.3吉瓦的天然氣電廠，以保障其可靠供電。目前，全球對燃氣渦輪機的需求持續攀升。通用電氣Vernova在第三季財報中透露，截至2025年9月30日，其重型燃氣渦輪機訂單排產已延至2028年之後，公司計劃投入超過1.6億美元用於擴大產能。同樣，西門子能源在今年8月獲得了總計14吉瓦的燃氣渦輪訂單，其中約60%來自資料中心相關項目。儘管市場需求明確，但燃氣渦輪機作為「快速供電」解決方案仍面臨多重現實限制。一方面，主要廠商產能緊張，新訂單交付周期普遍超過36個月；另一方面，高昂的管網運輸成本也造成「坐擁氣源而難發電」的困境，本土天然氣資源難以有效轉化為實際的供電能力。路徑二：儲能配套－穩定供電的關鍵環節。為保障電力系統的穩定運行，儲能係統正日益成為不可或缺的關鍵基礎設施。傳統儲能以抽水蓄能為主，但其發展受地理條件限制明顯，且建設周期長、初始投資高，難以適應日益增長的分散式能源併網需求。相較之下，新型儲能──即除抽水蓄能以外的各類儲能技術──展現出更強的彈性。其中，電化學儲能已成為目前應用最廣泛的技術路線，而鋰離子電池在其中佔據絕對主導地位。隨著太陽能、風電等新能源裝置容量持續高速成長，其固有的間歇性與波動性也帶來併網挑戰。新能源發電難以即時匹配用電負荷，易對電網頻率和電壓穩定性造成衝擊。儲能係統透過「谷充峰放」的調節機制，能夠在發電高峰時儲存多餘電能，並在發電不足時釋放電力，進而有效平抑波動、提升電網安全性與設備利用效率。目前，中國的陽光電源、特斯拉Megapack等大規模電池儲能成為現實選擇。然而，這條路徑同樣面臨現實隱憂：儲能係統初始投資高昂，充放電過程中存在不可避免的能量損耗，且電池的循環壽命普遍約為10年，難以匹配資料中心等設施長達數十年的持續營運需求。根據瑞銀財富管理投資總監辦公室（CIO）近期提供的機構觀點，隨著美國科技巨頭資本支出加速成長，其對電力和儲能設施的需求正顯著提升。目前，美國本土產能僅能滿足約25%的儲能市場需求，這一顯著的供需缺口預計將推動美國在能源基礎設施領域迎來新一輪投資與創新浪潮。該機構分析稱，儘管近期監管政策已作出調整，允許美國在2029年前繼續進口儲能係統，以支援資料中心快速擴張與AI基礎設施的全球佈局，但長期依賴中國進口電池可能僅為階段性安排。瑞銀進一步預測，來自科技業的強勁需求，將持續吸引更多本土能源創新者與供應商加大投入，以應對在先進儲能、現代化電網及新型發電能力等方面的迫切需求。路徑三：核電佈局－遠期清潔能源的艱難推進。核能是另一個可行的選擇，能夠提供大規模、全天候運作且幾乎零碳排的電力。然而，核電長期以來面臨成本高昂與建設周期漫長的問題，新建案從規劃到投運往往需時數年，難以快速響應電力需求的爆發式增長。Google在上個月（10月27日）與美國能源公司NextEra達成一項具有標誌性的協議，計劃從愛荷華州一座重啟的核電廠採購電力。該電站1975年投入運行，於2020年停電，而重啟工作預計需等待近四年，至2029年才能正式向Google供電。這項為期25年、容量達600兆瓦的核電採購協議，將支援Google的AI和雲端服務業務專案。除Google外，越來越多科技巨頭為因應AI基礎設施的電力需求，開始積極佈置核電。例如，Meta已與星座能源公司（Constellation Energy）簽訂20年購電協議，但核電供應要等到2027年才能啟動；亞馬遜則與Talon Energy簽署協議，將採購1920兆瓦核能，為其資料中心與AI業務供電至2042年。儘管核電在穩定性與環保性上優勢顯著，這些合作普遍存在交付周期長的問題，難以迅速填補AI發展所帶來的短期電力缺口。在傳統大型核電廠之外，小型模組化反應器（小堆）技術被寄予厚望。小堆是核電的先進形式，其單機容量更小、設計更簡化，理論上具備更高安全性和廠址靈活性。然而，即便小堆可望縮短建設周期並降低投資門檻，其從審批、建設到投運仍普遍需要5至10年時間。在AI電力需求爆發的時間窗口前，這類「遠水」仍難真正解開「近渴」。路徑四：全球遷徙－算力出海的替代方案。當算力發展在美國本土面臨瓶頸，科技巨頭們探索出「數據不出境，算力就地賣」的新模式。而以沙烏地阿拉伯為首的中東國家則以廉價能源與數位轉型雄心，迅速崛起成為AI基礎建設的新熱土。沙烏地阿拉伯阿美執行長阿明·納賽爾公開表示，沙烏地阿拉伯擁有全球成本最低的天然氣和再生能源，加上充足的土地資源，為高能耗的AI基礎設施提供了理想條件。他預計到2030年，全球資料中心耗電將達到電動車的近四倍，能源結構將以天然氣為主、再生能源為輔。在此背景下，沙烏地阿拉伯主權基金PIF新成立的全資AI子公司HUMAIN快速佈局，近期接連達成兩項關鍵合作：一是與埃隆·馬斯克的xAI共建超500兆瓦的GPU數據中心網絡，作為xAI在美國以外的首項大規模算力部署；二是聯合AMD與思科，計劃在2030年前建設吉瓦的基礎設施。透過「廉價能源+國家資本+國際技術」的三重驅動，中東正以驚人速度吸引全球算力資源遷徙，重塑全球AI基礎設施格局。從氣電的產能瓶頸到儲能的技術限制，從核電的周期困境到算力的全球遷徙，美國的能源自救之路佈滿博弈。而這場算力與電力的較量，不僅考驗著科技突破的速度，更悄悄重建全球數位權力的格局。3. 電力爭奪戰：3兆美元投資在路上，能源重建全球競爭新秩序如今，限制AI發展的關鍵因素已非“算力短缺”，而是“電力短缺”。 OpenAI創辦人山姆·奧特曼指出，未來AI的用電需求不可能回落，只會持續成長。資本的嗅覺總是領先市場變化。美國日益加劇的電力危機，已點燃資本對能源基建的強烈預期。高盛研究指出，這一巨大缺口正催生五大兆美元級賽道：燃氣渦輪機、儲能、核電、電網升級與算力基礎設施。光是AI資料中心配套的儲能需求，預計就將突破200吉瓦時。今年以來，燃氣渦輪機與儲能類股持續走強，核電、電網升級等領域也成為資本競逐的焦點。這背後不僅是多重兆美元級市場的疊加共振，更揭示了一個根本轉變：電力，正取代石油成為驅動未來產業、重塑全球競爭格局的核心戰略資源。11月19日，瑞銀財富管理投資總監辦公室（CIO）發布機構觀點，預測到2030年，發電、儲能、電網、資料中心以及電動交通和工業領域的年投資額將達到3兆美元，並建議投資者應考慮分散和靈活佈局於該價值鏈上的公司。這場由美國電力短缺引發的連鎖反應，本質上是AI時代能源競爭的必然體現。電力已成為新世界的“石油”，AI的競賽歸根結底是能源的競賽。全球資本對電力缺口的集體“圍獵”，不僅是一場產業鏈的重構，更是全球力量格局的重塑。 （每經頭條）

被嚴重忽視的全球產業風暴美國這批精英，現在天天想著地緣微操的方式，盡快把中國壓下去。中國這頭，不管不顧，繼續按照百年發展的思路，拚命卷自己。川普釜山吃了虧後，現在只能祭出日本這張牌，日本自然也歡。然而，這在中國看來，都不足以動搖自己的發展戰略。其實，從能源問題，就可以看出，中國與西方集團的思維差異。最早將環保拔高到人類生存困境的是歐洲，此後美國積極跟進，迥然成為政治正確。曾幾何時，這個戰略，對於中國的發展，產生了嚴重的干擾。然而，我們的做法是，反正我們也沒有多少石油，煤炭也有很多問題，那就索性真的積極發展新能源。時至今日，從各種新能源採集、運輸、儲存、應用等全產業鏈，中國都已經達到了世界先進水平。甚至，已經到了威脅OPEC+的地步。這就使得現在沙烏地阿拉伯等國家提出的國內戰略是，要在全球電氣化轉型完全落地前，拚命賣油，榨乾石油國運的最後紅利，同時，用這個紅利拚命玩產業轉型。原本我們的短板，反而現在成了卡人家脖子的長處。很多時候，換個角度去思考困境，往往結果就會完全不同。我們要想成為全球最牛逼的製造業超級強國，能源始終是我們繞不過去的堵點。問題是，美國長期用石油美元卡著，又用馬六甲海峽威脅我們的補給線，以前俄羅斯也不是那麼積極配合我們，因此，中國發展製造業的地緣生態一直很不好。不過，經過這麼多年的發展，現在的形勢，發生了驚天巨變。按照國際多個權威機構的報告，現在，主要經濟體內，除了中國，其它大型經濟體全部嚴重缺電。可即便如此，中國還在拚命的卷電氣化，還在不斷投建更多的電力系統，還在不斷的推進電氣化應用。這個戰略，在初期，確實是看不出什麼高明之處。但是，現在美國人很鬱悶了~仔細考察中美AI軍備競賽，如果說中國缺高階晶片，美國則被電力完全鎖死。現在的情況是，美國科技巨頭們重金打造的先進晶片，在沒有足夠的電力配合下，開始有些過剩。而且，由於是重金打造，沒有足夠的電力配合，往往意味著，大量晶片是有閒置的。這對於嚴重依賴金融端融資的AI巨頭們，是非常嚴重的生存風險。可是，電力的問題，美國現在確實解決不了。只要學過西方經濟學的朋友都知道，現在經典的教科書都會說，公用事業也要積極使用私企，從而實現資源配置效率最大化。可是，真的按照這套理論實踐下來後，全美幾千家大大小小的電力公司，他們則是按照財報邏輯去營運。即，不肯砸錢投入，不斷的用老舊的電力系統，產生穩定的壟斷租金回報，這是經典的巴菲特炒股思路。此外，由於整個電力系統的私有化，結果是，政府沒有很好的辦法介入。這甚至逼得像馬斯克這批人在思考，要麼自己舉債，自己少數幾個企業聯盟單獨搞個電力系統吧。很明顯，教科書上描繪的場景，在現實世界中，根本沒有出現。另外，由於是幾千家電力公司，相互之間往往很多東西還不相容，全國範圍的電力協同機制、統一電力市場等重要的生產要素市場，根本無法形成。因此，光看電力系統，我們就可以明白，美國的基建的問題是制度問題，沒有傷筋動骨的變革，沒有砸掉一批大財團的飯碗，根本暫時沒有辦法。由於美西方集團大部分國家長期迷信美國，上述美國在基建領域的毛病，在歐日韓等很多經濟體，基本上，或多或少都有。現在好了，AI等最前沿的產業，要的就是龐大的電力供給，還要成本合適、及時獲得、供給穩定。這個產業的發展訴求，已經直接將歐洲踢出了AI軍備競賽的遊戲資格，雖然他們還覺得自己很牛。至於日韓，都是大財團主導的經濟體，尤其是被美國敲打多年，大財團都是嚴格聽從美國大股東的。因此，日韓的情況也並不樂觀。在沒有足夠的電力系統的支援下，今天中國境內我們覺得很正常的事情，在美西方很多國家內部，已經無法開展了。無人駕駛、人形機器、AI大模型迭代、汽車電氣化轉型、特高壓傳輸等等，數不勝數。而且，因為這個戰略佈局，雖然我們仍然需要從馬六甲海峽運輸能源，可是，依賴度已經遠低於歷史巔峰期。此外，拜老登拜建國同志，拚命將迷信西方的普丁往我們這裡推，也讓我們吃到了俄羅斯能源供給的紅利。所以，明眼人看得出：如果脫鉤斷鏈是必然，中國越來越強大的能源戰略，近乎確保我們的整個工業體系不被釜底抽薪，甚至還能卷死對手。其實，現在德國的政客們拚命跳腳，就是很好的案例。政客們一邊打擊自己的能源供給，近乎在實施“去工業化”；一邊，又要求德國企業“去中國化”。問題是，德國製造業企業不在中國設廠，怎麼獲得源源不斷的電力保障？政客們的建議，實則是“慷他人之慨”，但是，企業家也不是白痴。所以，在過去幾年，很多外企閃人的背景下，德國企業逆勢不斷增加對華投入，就是明晃晃的現實。結果是，不斷去工業化的德國，只能開始搞有色產業，增加財政收入，卻進一步打擊德國本地勞動力的精氣神、意志力和紀律性。如此玩法，恐怕德國未來勞動力隊伍的素質也慢慢可以向美國人看齊了。大家一定要明白，產業無法保持可持續性的升級，這本身就是重大危機。市場經濟，不是請客吃飯。市場經濟也是吃人的，除非你可以不斷升級，不斷為他人創造更多價值，不斷推升勞動生產率。市場經濟的脾氣更大，稍有不如意，就可以將一個國家的國運徹底打斷。我們今天侍奉的是市場經濟，我們不侍奉任何霸權和美國養的看門狗。中國的頂級戰略，就像超前發展電力系統所展示的智慧：一切以市場經濟自身規律和底層邏輯，市場經濟規律被尊重了，老百姓長期就有好日子過。不少人覺得，市場經濟就是單純的自由貿易，就是一點不干預。其實，這不過是刺激需求時的一個維度。就供給側而言，市場經濟需要強勢政府長期有前瞻性的干預。從大英帝國當年超大規模的舉國債打全球，到美國瘋狂總動員搞冷戰，每一次這麼玩的結果，都是促進了下一場技術革命。也就是說，市場經濟內部是有兩股力量同時驅動，供給要求“有效干預”，需求要求“有效呵護”。這兩股力量相互博弈，相互強化，相互衝突，如同一個太極中的陰陽兩面。這才是市場經濟的完整面容！顯而易見，今天在跟中國進行產業鏈戰爭的時候，西方還是單純從需求呵護的角度去處理。這也是川普1.0至今美國政府無法成功壓制中國的根本原因。拿錯劇本了！大家也不難看出，市場經濟是“一個活物”。它不斷的演進，它不斷的迭變，並不是靜止的，也就不存在所謂“美國已經掌握了市場經濟所有金鑰”的幻覺。如果說這個世界有天道，那麼，今天，全人類進入工商業文明時代後，意味著：這個天道就是市場經濟的“道”。如果有一天美國失去霸權，那也不過是天命厭棄美國，覺得美國辜負了自己，與我中華沒有半毛錢關係。此時，我們想起沙烏地阿拉伯公開說，我跟中國的原油交易，將有一半是用人民幣結算。其實，這個世界，根本不缺聰明人。情緒可以激動憤怒，但是，行動必須理性務實。美國用層層地緣迷霧遮蔽我們的眼，然而，我們自己要清楚。奉天靖難即，有一天我們真的有能力推翻美國的霸權，那也就像周朝取代商朝一般，我們是嚴格根據天命（市場經濟的道）去執行。別看今天人口問題、經濟問題、產業升級問題、地緣問題、金融資產問題等等，好像壓的我們有點喘不過氣。但是，請注意，只要市場經濟還在，只要市場經濟還能夠高效的按照自己的規律去運行，那麼，這些問題終究都有解決辦法。因為：方法永遠比問題多！ (A視野)

【新智元導讀】AI萬丈高樓，終究要建在物理世界的地基之上。沒有電，再強的GPU也只是一堆沙子。誰敢信輝達總部所在地的資料中心，GPU吃灰6年多了！剛剛，彭博社爆出消息：加州聖克拉拉兩處資料中心空置了6年多，「獨守空房」，等待電力。這兩處設施的命運，凸顯了美國科技行業乃至整個經濟面臨的重大問題——有錢，但缺電。此前，微軟的納德拉公開承認，因為缺電，微軟成堆的GPU放在機架上吃灰。順便說一句，2年前馬斯克公開分享過類似的觀點：我明確表示，（AI）當前的限制因素是矽基晶片。但大約一年後，我們可能會面臨晶片數量超過實際供電能力的局面——屆時將有大量晶片無法通電運行。電力短缺 輝達老家資料中心空置美國，加利福尼亞州，聖克拉拉，全球最大的AI晶片Nvidia的總部所在地。全球兩巨量資料中心開發商在該地建設了資料中心，但已經空置多年，或因當地無法供電。2019年，資料中心巨頭數字房地產信託公司「Digital Realty Trust」在此申請建造一座資料中心。將近六年過去，該項目仍是一座空殼，等待著電力的全面接入。今年早些時候，藍貓頭鷹資本收購了Stack Infrastructure，在附近也有一個48兆瓦的項目同樣處於閒置狀態。與此同時，該市的公用事業公司「矽谷電力」正艱難地進行電力設施升級。在雲端運算和人工智慧熱潮的推動下，市場對資料中心的需求空前高漲，但電力供應正成為最大的制約因素。這主要是因為電力基礎設施老化、新的輸電線路建設緩慢，以及各種監管和許可障礙。而電力系統面臨的壓力只會越來越大。這也不難理解為何輝達和Google等把算力大戰捲到了太空——用太陽能省電。比如，輝達將H100 GPU送到太空，開啟Starcloud計畫。Google也測試了TPU在太空的運行的情況。根據BloombergNEF的預測，到2035年，僅美國一地，AI算力的電力需求就可能翻一番以上。Nvidia的黃仁勳和OpenAI的奧特曼等企業領袖都曾預言，未來將有數兆美元湧入新的人工智慧基礎設施建設。「需求從未如此之高，我們面臨的實際上是一個電力供應問題，」房地產經紀公司世邦魏理仕負責資料中心解決方案的執行副總裁Bill Dougherty在採訪中表示。只是兩個小型項目與那些大型綜合AI算力設施相比，聖克拉拉的這兩個項目規模相對較小。如今，那些大型項目正建在德克薩斯州、賓夕法尼亞州、路易斯安那州和新墨西哥州等地，那裡的電價更低，但電力來源往往也還在建設中。而這些小型資料中心服務的是本地的雲客戶，他們願意為地段和電力支付更高的價格，以減少長距離傳輸造成的延遲——比如那些需要微秒級資訊響應的高頻交易員或自動駕駛汽車營運商。「有一部分資料中心的需求，必須儘可能靠近人口中心，」Dougherty說。「這就是為什麼需求必須在加州得到滿足。但因為電力受限，他們無法讓這些設施上線。」根據今年五月市議會的一份報告，聖克拉拉共有57個正在營運或建設中的資料中心。該市電力公司「矽谷電力」的發言人Janine de la Vega表示，公司與Stack和Digital Realty簽有服務條款協議，並且一直在評估新增的電力請求。為了滿足這些客戶及其他使用者的需求，矽谷電力公司正在進行一項耗資4.5億美元的系統升級工程，該項目目前按計畫將於2028年完成。當然，其他地區也因公用事業公司的供電能力限制而面臨類似的延誤。美國缺電隨著需求激增，電網的可用電力和輸電設施已不堪重負，全美的公用事業公司都在奮力追趕。去年，Dominion能源公司表示，預計大型資料中心接入電網的時間將增加一到三年，有些甚至需要長達七年。而在俄勒岡州，一份訴狀顯示，亞馬遜指控其旗下四座資料中心被Berkshire Hathaway所屬的一家公用事業公司拒絕提供充足電力。Digital Realty在全球擁有超過300個資料中心，其發言人Jordan Sadler表示，三年的電力等待期在美國大部分地區「基本一致」，但在矽谷和北弗吉尼亞州等高需求地區，等待時間則更長。Sadler在採訪中說：「在聖克拉拉，如果你今天找到一塊地想申請新電力，那得等上好幾年。我們有時會下手早一點，但通常不會晚。沒人想錯過時機。」4萬平方米資料中心，3年後通電Digital Realty在聖克拉拉的項目目前是一棟閒置的四層建築，面積達43萬平方英呎（約4萬平方米）。Sadler透露，該公司在美國設施齊全的資料中心平均每兆瓦成本約為1330萬美元，但在矽谷價格更高。在建築準備好入駐之前，Digital Realty會花費最終建造成本的20%到25%來建造一個空殼。該公司正與「矽谷電力」合作，力爭在2028年之前獲得電力。公司資料中心投資組合管理副總裁Crystal Delany在一封郵件中表示：Digital Realty正繼續與矽谷電力公司合作，爭取在今年年底前獲得剩餘電力，以滿足該建築48兆瓦的總關鍵IT負載需求。由於需求旺盛，開發商往往在項目完工前數年就能租出去。根據世邦魏理仕的報告，目前美國在建項目中有74.3%已經與租戶簽約。Digital Realty在其價值97億美元的在建資料中心項目中，也已租出了約61%。但該公司拒絕透露其聖克拉拉項目的租賃狀況。Stack Infrastructure的園區是一棟55.1萬平方英呎的建築，擁有四層目前空無一物的資料大廳，該項目最初於2021年申請城市規劃批准。根據一份項目宣傳冊，「電力將通過一個專用的現場變電站輸送，其中12兆瓦的關鍵容量可立即出租」，並有能力擴展至48兆瓦。根據Stack的一份郵件聲明，與「矽谷電力」的協議「反映了當前電力供應以及到2027年將上線的新增電力情況」。Stack拒絕討論該中心的租賃狀態。今年9月和10月，宣佈了超過500億美元的資料中心投資，其中包括在路易斯安那州為Meta投資300億美元，以及在新墨西哥州與Oracle合作投資超過200億美元。該公司聯席首席執行官Marc Lipschultz在10月30日的投資者電話會議上表示，他們在Stack擁有1000名員工，負責設計、建造和營運資料中心。Lipschultz在電話會議上說：重要的不是你今天做了什麼，而是你兩年前做了什麼來為自己佈局，確保擁有合適的土地、電力，並理解監管框架，知道如何真正把事情辦成。因為執行力與資本同樣重要，而我們兩者兼備。電力卡了美國AI的脖子？美國電價正在快速上漲，自2022年以來已上漲 35%。電力是人工智慧的阿喀琉斯之踵：核電需要20年才能投產，燃氣輪機在2030年前幾乎無法獲得，而除中國和印度外，新建燃煤電廠已無可能。然而，沒有大量的額外電力，GPU只能吃灰，就不可能實現AI的大幅躍升，也無法實現AGI。《拯救地球，不要空談》「Saving the Planet Without the Bull」的作者Assaad Razzouk預測：「這意味著太陽能、風能和電池儲能系統（BESS）必須大幅增加，而且要快得多。」他還指出另一種更糟糕的情況：在資料中心即將建設的地區，電價將進一步加速上漲，憤怒的民眾會認為科技巨頭正在掏空他們的口袋。 (新智元)

最近大家都應該注意到了市場上的三個主線：美國缺電，中國缺芯，全球缺儲存。但就A股來說，最好的標的還是美國缺電。根據Barclays的資料，第七個 Stargate 項目正式官宣，推動該項目年底前有望達成 10 GW規模與 5000 億美元投資體量。至此，美國的大型資料中心項目已達 45 GW以上，總投資額超 2.5 兆美元。但Barclays也提出了同樣的問題：Hyperscalers continue to raise capex, but will it hit a power wall?在Barclays的一個報告中，詳細列出美國 45 GW以上的資料中心項目及 2.5 兆美元以上的投資規模。其中Stargate 項目目前已落地 7 GW產能，再加上最近又官宣的3GW；Meta已宣佈 3 個人工智慧聚焦項目，規劃總產能高達 7 GW（不過 2030 年前實際落地更可能為 4 GW）；亞馬遜過去 12 個月在全球新增 3.8 GW以上產能，超過其他所有的CSP，較 2022 年實現翻倍（年均增長率超 25%），並預計 2027 年前再次翻倍（年均增長率超 40%）。根據Barclays的測算，這意味著到 2027 年將再新增約 18 GW產能，若按 70% 佈局美國計算，美國本土新增約 13 GW。微軟正在威斯康星州新增 900 兆瓦產能，並透露將在美國其他地區複製多個同類項目；Barclays估算，與威廉姆斯公司31 億美元投資相關的，還有約 800 兆瓦超大規模科技企業現場發電產能；xAI則計畫將田納西州孟菲斯市的產能擴容至 1.4 GW。從實際影響來看，這些項目對應的總投資額超 2.5 兆美元。1 吉瓦電力可滿足美國 80 多萬戶家庭的用電需求；微軟去年在全球部署了約 2 吉瓦相關產能；亞馬遜過去 12 個月在全球新增 3.8 吉瓦；OpenAI 近期致信川普政府，呼籲美國每年新增 100 吉瓦發電產能，以縮小美中之間的電力缺口。具體的資料中心統計資料如下：關於這些資料中心的電力供應問題Stargate 1這個項目雖然已經拿到了ERCOT的1.2吉瓦電網接入許可，變電站容量也擴建到1吉瓦，但還是決定在現場再上大約350兆瓦的燃氣發電裝置。原因主要是想加快通電進度，用天然氣替代柴油做長期備用電源，長遠看還能降低排放和成本。具體裝置清單裡，有5台GE的LM2500燃氣輪機，每台34兆瓦；5台Solar Titan 350，每台38兆瓦；另外還有62台Caterpillar和Baudouin的柴油機，每台2到3兆瓦。備案檔案裡寫得清楚，燃氣輪機一年要跑8760小時，也就是全年不間斷運行；柴油機則一年最多跑200小時，只做備用。項目裡還配了大規模太陽能和儲能，主要是為了保證電網可靠、經濟性，同時最佳化碳排放。Crusoe是Stargate 1的開發商，他們之前一口氣從GE Vernova訂了29台航空衍生燃氣輪機，總共接近1吉瓦功率。Stargate 1隻用了5台，剩下的24台，大概840兆瓦，應該是去支援他們在懷俄明東南部的1.8吉瓦項目和德州Claude的1吉瓦項目了。AI訓練帶來的電力波動，是現在行業裡一個繞不過去的難題。傳統資料中心跑著成千上萬互不相關的任務，功率曲線相對平滑；但AI訓練不一樣，尤其是大模型訓練，成千上萬塊GPU幾乎是同步計算、同步通訊，功率能在毫秒級從30%跳到100%，再瞬間回落。NVIDIA、微軟、OpenAI都做過這種分析，發現這種同步波動聚合成百兆瓦等級的快速爬坡，對電網穩定是很大的挑戰。電網營運商現在也開始要求更高的負荷靈活性、可控性和可預測性，避免為峰值需求過度建設，也減少輸電壓力。沒有那一種方案能包打天下。燃氣輪機因為轉動慣量大，在高頻穩定上更有優勢；燃氣發動機啟動快、部分負荷效率高，對更寬時間尺度的波動響應更好。實際項目裡，大家都在混著用：電池、同步調相機、輪機加發動機組合、多時間尺度儲能。Meta在俄亥俄的Prometheus園區，備案裡寫了516兆瓦（實際降額後400兆瓦左右）的燃氣裝置，包括6台Caterpillar Solar Titan 250、18台PGM 130、6台Siemens SGT400輪機，外加30台3520燃氣發動機和16台500千瓦柴油機。輪機負責基載，發動機應對波動，柴油機應急和黑啟動。現在項目趕進度，能拿到什麼裝置就先用什麼。重型燃氣輪機交貨周期拉得很長，GE Vernova、西門子、 Mitsubishi三家都說訂單排到很後面。肯塔基公用事業公司最近的備案顯示，他們2027年投產的Mill Creek 5聯合循環電廠，640兆瓦，造價9.12億美元，折合913美元/千瓦；2030年的Brown 12，645兆瓦，要14億美元，2100美元/千瓦。漲了50%，部分就是輪機價格上浮。他們為了Brown 12還提前付了2500萬美元給GE Vernova鎖定裝置和價格，兩年前根本沒這回事。看得出，整個供應鏈都在繃緊。AI算力還在快速擴張，電力側的響應速度、靈活性和經濟性，都得跟上。短期看，燃氣還是主力；長遠看，儲能、可再生、SOFC、SST多種技術組合，估計會越來越普遍。挖掘產業價值成長核心挑選需求側邏輯：需求側價值爆發最快的主要是SST及SOFC兩大核心新技術賽道及其相關上游產業鏈，均呈現從2026-2027年起迎來最快的紅利上升期，同時也為相應龍頭企業帶來巨額的利潤彈性預期。供給側邏輯：供給側擴張瓶頸、產業價格預期持續邊際上升最為顯著的還是燃氣輪機及電網電力裝置兩大容量賽道及其相關上游產業鏈。考慮到供給側瓶頸，與需求側賽道紅利迅速爆發的產業趨勢不同，而是呈現業績近似以年（1+年化合理漲價幅度）*（1+年化新增產能幅度）持續溫和上升。 (傅里葉的貓)

“下一個短缺的將是電力。” 不久前，圍繞著人工智慧（AI）發展，特斯拉執行長馬斯克發出這樣的預警。 他表示，人工智慧運算的約束條件是可預測的，“我在一年多前就預測過晶片短缺，下一個短缺的將是電力。我認為明年將沒有足夠的電力來運行所有的晶片。” 此外，OpenAI執行長山姆·奧特曼也表示，人工智慧將消耗比人們預期更多的電力，未來的發展需要能源突破。

近年來，人工智慧產業迅速發展，晶片作為其核心組件，一直備受關注。然而，在博世互聯世界2024大會上，特斯拉CEO伊隆馬斯克提出了一個觀點：到了2025年，困擾AI產業的可能不再是晶片的短缺，而是電力供應的緊張。同時，多家媒體通報晶片代工大廠台積電也迎來電費難題。據報道，台灣考慮將台積電電價調高至多30%。 晶片製造是一個高度複雜和能源消耗巨大的過程。從熔化矽開始，到使用高功率雷射進行光刻，再到創造和維護真空狀態，以及持續清潔工作，每個環節都需要大量的電力支援。根據統計，半導體製造廠每小時的耗電量高達100兆瓦時，相當於8萬多戶北美家庭的用電量。這意味著，隨著人工智慧產業對晶片需求的不斷增長，電力供應壓力也將日益增大。 隨著人工智慧的快速發展以及應用，針對它的耗能問題也產生了許多討論。人工智慧有多耗電？每生成9張照片消耗的能量，就可以充滿一部手機。 人工智慧開發商Hugging Face和卡內基美隆大學研究人員組成的團隊，利用一款名為Code Carbon的自研工具，對HuggingFace Hub上16個最受歡迎的開源模型進行了能量消耗和碳排放數據的比較。數據顯示生成式AI每生成1000次影像所消耗的電量在0.06至2.9度數（kWh）之間，中位數接近1.35千瓦時。相比之下，為一般智慧型手機充電所需的能量僅為0.012千瓦時。這意味著，產生大約九張（中位數）人工智慧影像所消耗的能量，便相當於為一部充滿電的手機提供能量。如果使用者使用效率最低的影像產生模型，那麼每生成一張圖片所消耗的能量就足以充滿一次普通智慧型手機，最糟糕的情況下甚至能充滿兩次。

馬斯克摘下了前世界首富的桂冠，當起了「預言家」。 這位「鋼鐵人」的驚天語錄裡，既有中二科幻迷的AI威脅論，也曾經成功預言過晶片短缺的情況，沒人比馬斯克更懂得販賣焦慮。 對人工智慧的關注，人們總是在探討算力需求的極限，因為這代表著英偉達市值的成長空間。而最近馬斯克毫不客氣地潑了盆冷水，他表示，算力增長目前已經快面臨瓶頸。 什麼瓶頸？