人工智能的下一个瓶颈，可能不是芯片，而是电力。高盛最新报告指出，尽管美国在AI领域处于全球领先地位，但其电力基础设施正面临严峻挑战，可能成为制约发展的关键瓶颈。 目前，美国的数据中心已占全国总用电量的约6%，而随着AI模型对算力需求激增，这一比例预计到2030年将升至11%。高盛分析认为，部分地区的电网可能因此接近甚至突破承载极限，而电力基础设施的建设周期长、审批复杂，难以快速应对这一需求激增。 尽管美国拥有全球44%的数据中心容量，相当于中国、欧盟、日本、韩国和印度的总和，但其电力市场正日趋紧张。过去五年，美国夏季峰值电力冗余容量已从26%降至19%，若AI发展维持当前速度，到本世纪末可能跌破15%的“临界紧张”水平。 相比之下，中国正通过大规模能源储备为AI发展铺路。高盛预测，到2030年，中国有效备用电力容量将达约400吉瓦，远超全球数据中心预计的总电力需求。这一优势源于2021年能源危机后，中国政府加速推进可再生能源、天然气、核电和煤炭发电的多元化布局，确保能源安全。 反观美国，煤炭电厂退役速度远超新建天然气和可再生能源项目，导致电力供应增长滞后。此外，数据中心项目审批周期长，全球燃气涡轮机短缺也进一步限制了扩张。 高盛强调：“可靠的电力供应将是决定AI竞赛胜负的关键因素，因为电力瓶颈难以迅速解决。”这一判断与英伟达CEO黄仁勋近期观点不谋而合。他在接受《金融时报》采访时警告，美国各州日益增多的AI监管政策可能抑制创新，而中国通过政府补贴使本地AI芯片企业享有“近乎免费”的电力成本，形成显著优势。 这场AI竞赛，正从芯片之争延伸至能源与基础设施的深层较量。