徽声在线9月17日消息（编辑 王琳）随着AI模型性能的持续优化，数据中心对电力的需求却呈现出愈发强劲的增长态势。高盛集团在最新研究中大幅上调了电力需求预期，并明确指出，尽管美国短期内不会出现全国性的电力短缺，但设备供应、技术工人短缺以及地方民意反对等因素，正成为阻碍电力基础设施快速落地的关键障碍。

据徽声在线9月17日从权威渠道获悉，高盛在最新一期AI主题播客中透露，即便AI模型效率在不断提升，数据中心对电力的渴求却丝毫未减，反而呈现出加速增长的趋势。

报道显示，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%。今年以来，美国用电负荷已累计增长超过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，较此前的83吉瓦预测值大幅上调。这一调整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显著增加；二是数据中心空置率持续走低，显示出市场需求的旺盛。

高盛指出，目前美国主要数据中心市场的空置率已从之前的2%-7%降至1%-2%，预计到2030年将回升至约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%，远高于今年3月预测的约117%。这一预测凸显了全球数据中心对电力需求的巨大增长潜力。

与此同时，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，2029年则从1.5万亿美元上调至2.1万亿美元。这一调整反映了云服务商对AI技术的持续投入和乐观预期。

高盛分析认为，尽管AI模型效率在不断提升，但Token用量、智能体任务数量以及科技巨头对AI的投资增长速度更快，导致电力需求依然水涨船高。

高盛可持续投资研究团队全球主管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。而日本作为全球第五大电力消费国，其用电量规模之大可想而知。

Brian Singer还指出，尽管消费者和企业开始更加精打细算地使用Token，但并未因此削减对科技研发的投入。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。

电力需求激增背后的瓶颈何在？

高盛研究部高级策略师Allison Nathan表示，此前讨论的焦点是电网能否承受AI带来的负荷。如今答案已经揭晓，但结果并不令人乐观：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、输电线路等设备的供应短缺，技术工人的不足，以及监管机构、电费承担者和周边居民的反对。这些因素共同制约了电力基础设施的快速落地。

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。这些因素相互交织，共同影响着电力需求的满足程度。

在电源结构方面，高盛预计数据中心电力需求中约60%将由天然气满足，剩余40%则由可再生能源配合储能系统满足。近期，单循环燃气机组和"可再生能源+储能"的组合将成为主流；中期将转向效率更高的联合循环燃气机组；更长期则可能引入核电作为补充。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签订情况。这些因素将对未来电力需求的满足程度产生重要影响。

（徽声在线 王琳）