眾所周知 ，人工智能（AI）是只當之無愧的“吞電巨獸”。因此，美國的“AI淘金熱 ”可能很快就會遭遇嚴重的能源瓶頸 。

　　摩根士丹利（Morgan Stanley）最新警告稱
，到2028年，由于AI數據中心消耗大量電力 ，美國可能面臨高達20%的電力缺口。該行估計
，如果不能迅速增加新的電力容量，潛在的電力缺口將達到13至44吉瓦（GW） ，相當于超過3300萬美國家庭的用電量
。

　　以Stephen Byrd為首的大摩分析師團隊在最新發布的報告中指出
，“我們預計，到2028年 ，美國的電力缺口將達到44吉瓦
，之后我們將考慮不依賴于傳統電網互聯過程的創新型供電解決方案。”

　　電網極限

　　推動這一增長的正是微軟、谷歌 、亞馬遜和Meta等科技巨頭，它們計劃在2025年投資近4000億美元來擴展AI計算能力 。然而 ，盡管芯片供應充足
，電力卻十分緊缺
。微軟CEO薩蒂亞·納德拉承認，目前最大的問題“不是計算能力 ，而是電力
”，并警告說
，如果沒有電力供應，一些人工智能芯片最終可能會閑置。

　　要知道 ，數據中心的建設僅需要兩年時間
，但輸電線路的建設卻需要長達十年的時間 。這種供需不匹配正使美國電網達到極限，并造成了專家所說的“能源壁壘”——即使是財力雄厚的科技公司 ，如果沒有可靠的電力供應
，也無法擴張
。

　　在擁有全球最大數據中心的弗吉尼亞州，Dominion Energy公司表示 ，其訂單量在一年內從40吉瓦躍升至47吉瓦——相當于47座核反應堆的發電量。還有研究表明
，數據中心目前已消耗美國4%的電力，到2030年這一比例可能達到12% 。

　　大摩分析師們對此評論稱 ，AI的需求正以“非線性速度 ”增長
，并可以稱之為現代史上最大的技術變革
。然而，這種增長速度已經使國家電網不堪重負。該行補充稱 ，“AI基礎設施股處于
”這一轉型的“中心”，“人工智能的非線性增長速度 ”將產生更廣泛的資產估值影響 。

　　替代方案

　　報告還提出：諸如Bloom Energy燃料電池（可增加5-8吉瓦的供應）、天然氣渦輪機（可增加15-20吉瓦）
，甚至核電（增加5-15吉瓦）等“快速供電
”方案可以緩解電力短缺的困境
。

　　目前，亞馬遜和谷歌正在探索小型模塊化反應堆 ，而美國政府計劃到2030年新建10座核電站。得克薩斯州也在加速推進
，預計到2030年時將建成100吉瓦的太陽能和電池儲能項目 。

　　“上述供電解決方案的結果可能會出人意料的好，從而縮小（供需）差距 ，”他們寫道。

　　甚至
，一些公司正在考慮一些激進的方案，例如太空太陽能發電和衛星數據中心
。埃隆·馬斯克的星鏈和谷歌都提出了利用太陽能驅動的軌道人工智能芯片方案 ，谷歌的首次測試定于2027年進行。

　　但短期內
，重點仍然是保障地面電力供應 。摩根士丹利表示，將比特幣挖礦設施改造為人工智能計算中心的公司可以幫助彌合電力缺口
。

　　報告解釋稱 ，兩種新興的商業模式——“新云 ”（例如IREN與微軟達成的五年期協議等短期人工智能租賃）和“房地產投資信托基金（REIT）終局
”（例如APLD達成的15年期協議等長期電力外殼租賃）——預計將塑造人工智能基礎設施的未來。

　　所謂的電力外殼（power shell)就是只提供電力和網絡接入的毛坯數據中心機房 。

　　該投行的結論是
，這兩種模式都“提供了令人信服的價值創造”，尤其是在電力限制成為人工智能擴張的決定性挑戰的情況下
。

　　更廣泛影響

　　而事實上 ，電網緊張的影響遠不止于科技行業。企業可能面臨更高的電力成本，新建數據中心的地址選擇也將受到限制 。電力公司可能需要優先保障某些地區或項目
，導致電力供應不均衡
。監管機構可能面臨壓力，需要加快審批流程并投資基礎設施升級 ，以防止出現瓶頸。

　　消費者也可能感受到間接影響 。在需求超過供應的地區
，電價可能會上漲
。人工智能服務的推廣也可能出現延誤，影響范圍涵蓋云計算
、人工智能驅動的醫療保健和金融工具等各個領域。

　　報告稱 ，投資者或許能在提供電網升級、輸電系統 、冷卻技術和替代能源解決方案的公司中找到投資機會 。與此同時
，那些嚴重依賴穩定
、價格合理的電力供應卻無法獲得保障的企業也面臨著風險。

（文章來源：財聯社）