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AI 狂吞电力 高盛上调需求预期,设备人力民意成最大卡点

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高盛最新研究大幅上调 AI 算力带来的电力需求预期,给出一个极具冲击力的判断:至 2030 年,AI 新增用电规模,相当于全球第五大电力消费国日本的全年用电量。尽管 AI 模型持续迭代、单位 Token 能耗不断下降,但海量智能体任务、持续扩张的算力基建,正在抵消能效提升带来的红利。

高盛将美国 2030 年数据中心电力需求预测,从 83 吉瓦上调至 108 吉瓦;全球维度,2030 年数据中心用电相较 2025 年增幅预期由 117% 抬升至 170%。美国整体用电年均复合增速上调至 3.5%,今年用电负荷已经同比增长超 4%。叠加数据中心空置率持续走低,主流市场空置率降至 1%-2%,算力基建扩张的热度可见一斑。云厂商资本开支预期同步上调,2029 年超大规模云服务商支出预计可达 2.1 万亿美元。


AI生成

不少人以为矛盾焦点是电网供电总量,高盛却提出新判断:电网能够承接部分算力负荷,但落地代价高昂,真正瓶颈转向硬件设备、技术工人、地方民意与漫长并网周期。变压器、输电线路、燃气轮机零部件供给紧张,专业人力缺口明显;项目并网排队普遍需要 2 至 7 年。

为绕开并网难题,自建燃气电站的 “表后供电” 模式快速兴起,高盛预测 2030 年表后燃气装机可达 30 吉瓦,可满足约 20% 的数据中心用电。电源结构方面,短期数据中心用电将以天然气搭配新能源 + 储能为主,远期核电有望成为重要补充。

高盛同时提示风险,州级政策变动、核电落地进度、算力需求的边际变化,都会影响后续电力需求。能效提升挡不住应用场景爆发,算力电力供需博弈,将是未来数年 AI 产业绕不开的长期命题。

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