高盛预警：AI电力需求激增，设备人力民意成三大瓶颈

徽声在线9月17日消息（记者 李莹）随着AI技术的飞速发展，AI模型在提升效率的同时，数据中心的用电需求也呈现出迅猛增长的态势。高盛集团近期再次上调了对电力需求的预测，并明确指出，尽管美国不会面临全国性的电力短缺问题，但设备供应、技术工人短缺以及地方民意的反对等因素，正成为阻碍电力及时供应的关键瓶颈。

据徽声在线9月17日从相关渠道获悉，高盛在最新一期的AI主题播客节目中透露，即便AI模型的效率在持续提升，数据中心的电力需求却仍在以惊人的速度增长。

报道指出，高盛已将美国至2030年的用电需求年均复合增长率从原先的3.2%上调至3.5%。而今年以来，美国的用电负荷已经增长了超过4%，显示出电力需求的强劲势头。

高盛进一步预测，到2030年，美国数据中心的电力需求将达到约108吉瓦，这一数字较之前的预测83吉瓦有了显著提升。上调预测的原因主要有两点：一是标普全球旗下研究机构451 Research统计的数据显示，已规划及在建的数据中心项目数量有所增加；二是数据中心的空置率正在降低，意味着更多的数据中心正在投入运营。

高盛还指出，目前美国主要市场的数据中心空置率已经从之前的2%-7%下降到了1%-2%，并预计到2030年这一数字将升至约3%。

从全球范围来看，高盛预计到2030年，数据中心的电力需求将比2025年增长约170%，而今年3月的预测仅为约117%，显示出电力需求的增长速度远超预期。

高盛可持续投资研究团队的全球主管Brian Singer表示，与2024年初相比，到2030年，AI新增的用电规模将相当于日本全国的用电量。要知道，日本可是全球第五大电力消费国。

此外，高盛还上调了对超大规模云服务商的支出预测：2027年的支出将从原先的1.2万亿美元上调至1.7万亿美元，而2029年的支出则从1.5万亿美元上调至2.1万亿美元。

高盛分析认为，尽管AI模型的效率在不断提升，但Token用量、智能体任务以及科技巨头对AI的投资增长速度更快，导致电力需求依然居高不下。

Brian Singer进一步解释说，虽然消费者和企业开始更加精打细算地使用Token，但这并没有减少他们对科技研发的投入。相反，Token价格的降低使得更多经济上可行的应用场景得以涌现，从而进一步推动了电力需求的增长。

那么，电力供应的瓶颈究竟在哪里呢？

高盛研究部的高级策略师Allison Nathan表示，过去大家讨论的焦点是电网能否承受AI带来的负荷。但现在看来，答案并不令人乐观：电网虽然能够承受部分负荷，但分布并不均匀，且代价高昂。

Allison Nathan将当前的瓶颈概括为燃气轮机、变压器、输电线路、技术工人短缺，以及监管机构、电费承担者和周边居民的反对。

而可持续投资研究团队的主管Brian Singer则提出了七大制约因素：AI应用的普及程度、芯片与模型的效率、电价水平、政策环境、零部件供应、人力短缺以及物理环境限制。

在电源结构方面，高盛预计数据中心的电力需求中，约60%将由天然气来满足，而剩余的40%则将由可再生能源配合储能系统来满足。近期，数据中心主要依赖单循环燃气机组和"可再生能源+储能"的组合来供电；中期则将转向效率更高的联合循环燃气机组；而更长期来看，核电将成为重要的电力来源。在此之前，少数核电站的重启将起到过渡作用。

由于并网排队通常需要2至7年的时间，数据中心在园区内配建燃气电站、直接供电的"表后"模式正成为绕开并网瓶颈的重要选择。

高盛已将2030年表后燃气装机的预测上调至约30吉瓦，实际供电能力超过20吉瓦，约占当年数据中心电力需求的20%。

高盛表示，接下来将重点关注中期选举前后可能出现的州级暂停令、2030年108吉瓦预测的调整方向，以及超大规模云服务商的核电合同情况。

（徽声在线 李莹）