高盛预警:AI电力需求激增,设备、人力与民意成关键瓶颈

2026-09-21 21:09:22未知 作者:徽声在线

徽声在线9月17日消息(记者 李莹)随着AI模型性能的持续提升,数据中心对电力的需求不仅没有减少,反而呈现出加速增长的趋势。高盛集团在最新发布的研究报告中,进一步上调了对美国乃至全球电力需求的预期,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。

据徽声在线当地时间9月17日报道,高盛在其AI主题播客节目中透露,即便AI模型在能效上不断取得突破,数据中心的电力消耗仍在以惊人的速度增长。

报道指出,高盛已将美国至2030年的年用电需求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。

高盛预测,到2030年,美国数据中心的电力需求将达到约108吉瓦,较此前的预测值83吉瓦有了显著提升。这一上调主要基于两方面考虑:一是标普全球旗下研究机构451 Research统计的已规划及在建数据中心项目数量增加;二是数据中心空置率的持续下降。

目前,美国主要市场的数据中心空置率已经从之前的2%-7%降至1%-2%,高盛预计,到2030年这一数字将升至约3%,但仍处于较低水平。

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%,显示出全球数据中心电力需求的爆炸式增长。

高盛可持续投资研究团队全球主管Brian Singer指出,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,而日本是全球第五大电力消费国,这一对比凸显了AI电力需求的庞大。

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1.2万亿美元上调至1.7万亿美元,2029年则从1.5万亿美元上调至2.1万亿美元。

高盛分析认为,尽管AI模型在效率上有所提升,但Token用量、智能体任务以及科技巨头对AI的投资增长更快,导致电力需求持续攀升。

Brian Singer表示,尽管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价格的下降使得更多经济上可行的应用场景得以涌现,进一步推动了电力需求的增长。

电力供应的瓶颈何在?

高盛研究部高级策略师Allison Nathan指出,过去讨论的焦点是电网能否承受AI带来的负荷,而现在答案已经部分揭晓,但并不令人乐观:电网虽然能够承受部分负荷,但分布不均且成本高昂。

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。

在电源结构上,高盛预计,数据中心约60%的电力需求将由天然气满足,剩余约40%则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,中期将转向效率更高的联合循环燃气机组,而更长期则计划引入核电。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,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)

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