高盛最新报告《驱动人工智能时代》指出，电力已成为制约AI发展的最大瓶颈。报告警告，全球数据中心的电力需求到2030年将激增160%，而现有电网基础设施老化严重，难以支撑这一增长。建设一个250兆瓦的AI数据中心，成本高达120亿美元，且需依赖复杂液冷系统与稳定供电。 报告回顾了基础设施演进史：19世纪铁路、20世纪电气化、21世纪互联网，每一次技术革命都伴随大规模资本投入与电网升级。如今，AI正引领第四次浪潮。与传统云计算不同，AI训练和推理对算力和能效要求极高。英伟达数据显示，到2027年，单个AI服务器机架功耗将是五年前的50倍，推动数据中心从“云1.0”向“AI工厂”跃迁，单机架功率超500千瓦。 当前，全球数据中心空置率已降至3%的历史低位，新建项目供不应求。2027年前，超大规模科技公司AI投资预计达1万亿美元。然而，电网建设周期长，美国新建发电厂并入电网平均需5至7年，审批复杂、供应链紧张，导致电力供给严重滞后。 为应对挑战，科技巨头正探索多元路径：一是与电力公司合作，如Meta与Entergy共建能源项目；二是布局“表后供电”，即在园区内自建微电网或与发电厂直接联结，绕开公共电网；三是长期购电协议锁定未来电力，如微软支持重启三里岛核电站，Alphabet与Elementl Power合作预留核能厂址。 可再生能源虽具潜力，但间歇性无法满足24小时稳定需求；电池储能技术尚不成熟。因此，报告预测2030年新增电力中，约30%将来自天然气联合循环电厂，30%为调峰电厂，27.5%来自太阳能，12.5%来自风能。核能尤其是小型模块化反应堆（SMR）被视为关键稳定电源，但成本与工期风险仍存。 地缘政治层面，数据中心选址成为战略竞争焦点。美国正面临10吉瓦以上的电力缺口，推动其将部分训练任务转移海外。巴西、中东、北欧等可再生能源丰富地区正成为新热点，但资源紧张地区建设高耗能数据中心也引发争议。 资本层面，公私合作与创新融资模式兴起。Equinix联合GIC、加拿大养老金计划成立150亿美元合资企业，推动美国数据中心扩张。高盛设立“资本解决方案集团”，整合咨询、融资与投资能力，助力构建可持续的AI基础设施金融生态。 高盛强调，AI时代的基础设施竞赛才刚刚开始。电力、审批、技术、地缘风险交织，但历史表明，真正推动变革的，是能在不确定性中构建解决方案的创新者。这场竞赛不仅关乎技术，更关乎未来十年全球经济格局的重塑。