海豚研究專欄

2025年，AI發展敘事迎來劇烈轉向：隨着英偉達Blackwell架構及更高功率算力集群全面部署，數據中心能耗密度呈指數級飆升。高盛預測，到2027年，AI服務器單個機架功率密度，將是五年前普通雲服務器的50倍。

這場功耗飛躍，正面撞上北美基建的「硬牆」：一邊是每秒萬億次浮點運算的強烈需求，另一邊是電網平均機齡超40年、變壓器短缺率高達30%、擴建周期長達5至10年的困境。

那麽，北美缺電究竟是中短期供需失衡，還是長期問題集中爆發？一個高度成熟的國家，為何會陷入無電可用的窘境？長橋海豚君通過此篇文章來一探究竟。

一、需求端：
製造業回流與AI算力爆發，開啟新一輪上行周期

2025年底，美國最大區域電網PJM的容量拍賣價格，從每兆瓦日28.92美元暴漲至269.92美元，9倍跳漲標誌市場定價從「風險溢價」轉向「生存恐慌」。燃氣輪機訂單爆發、卡特彼勒與三菱重工激進擴產，本質是科技巨頭「棄網自保」，以自備電源繞過癱瘓的公共電網。

面對能源缺口威脅，美國聯邦政府在2025年開啟史無前例「戰備模式」：1月白宮非戰時宣布「能源緊急狀態」，4月強制電網動用所有能源，「減碳理想」階段性讓位「算力生存」，煤電與氣電重歸一線，9月能源部啟動「電力加速計劃」，以行政力量縮短電網項目審批周期。

站在2026年節點，AI變革已擴散至傳統行業，引發全產業鏈重構。縱觀美國電力史，用電需求呈「增長—平台—復甦」三階段。疊加AI數據中心爆發式建設帶來的新增能耗，2021至2024年平均增速回升至1.5%，電價自2022年起加速上漲。

從用電結構來看，商業用電是增長核心引擎，其中數據中心更是絕對主力。截至2024年底，美國數據中心負荷已達約35GW，較2020年實現翻倍；工業用電同步復蘇，半導體晶圓廠、動力電池工廠等高階製造業回流，為用電需求提供堅實的底部支撐。

核心矛盾：從「總用電量」到「峰值負荷」的挑戰

根據NERC數據，美國電網峰值負荷自2006年見頂後長期停滯，導致電網側的擴容性資本開支長期低迷，北美電網老化嚴重，平均服役時間已接近40年。

而AI數據中心的崛起，徹底改變了用電格局：作為具備「超高功率密度」且訓練時「近乎24小時滿載運行」的新型剛性負荷，其缺乏傳統工業負荷的調節彈性，難以參與錯峰讓電。

一旦需求端「峰值負荷」的增速超過供給端「有效容量」的建設速度，「容量性缺口」將無可避免，最終引爆北美缺電危機，推高電價中樞，並引發大規模停電風險。

而需求爆發的背後驅動因素非常明確：

1. 核心驅動：北美雲端服務商（CSP）資本開支的爆發式增長

全球數據中心正經歷由生成式AI驅動的歷史性擴張周期，以亞馬遜、微軟、谷歌、Meta為代表的北美四大雲端服務商，其資本開支自2023年下半年起進入「軍備競賽」模式，四家廠商的總資本開支從2023年的約1,500億美元，飆升至2025年預計的4,060億美元，複合年增長率超60%。

按長橋海豚君的統計，全球前11大科技巨頭的合計資本開支，將從2023年的1,800億美元，加速增長至2025年的近5,000億美元。這場「軍備競賽」直接帶動上游AI晶片出貨量及數據中心規模的持續爆發。

2. 數據中心算力的「暴力美學」：算力 = 電力

隨着摩爾定律趨緩，AI晶片進入「高算力推動大能耗」的時代：

單點熱密度飆升：英偉達GPU的單晶片熱設計功耗，已從H100時代的700W，躍升至Blackwell架構（GB200/GB300）的1,200W至1,400W區間；市場更預期，下一代Rubin架構及其配套超級晶片平臺，功耗將進一步突破2,000W，對供電與散熱能力提出極致要求。

集群規模指數級擴大：AI大模型的訓練與推理需求，推動單個數據中心的部署規模，從「千卡級」邁向「十萬卡級」。

3. AI數據中心：從「潮汐波動」到「剛性滿載」

傳統數據中心（可調度的彈性負荷）：業務以雲計算、數據存儲和網路服務為主，具有明顯的「潮汐效應」（白天繁忙、夜晚閒置）。服務商透過虛擬化技術與超賣策略，實現多租戶間的「錯峰復用」，使整體負荷曲線相對平緩，峰值負荷率通常控制在60%以下，為電網側預留充足的調節與緩衝空間。

AI數據中心（剛性的衝擊性負荷）：隨着AI訓練需求爆發，數據中心已轉變為電網中必須優先保障的「剛性工業負荷」：

巨觀層面，是重塑區域電力基荷的「巨獸」：AI訓練集群追求極致的平行效率，一旦啟動便持續數周甚至數月近滿載運行，峰值負荷率超90%，負荷曲線呈現一條高位直線。

一座GW級項目落地，等同於凭空增加一座中型城市的能耗，瞬間填滿區域電網的輸電裕度，導致後續併網面臨長達數年的排隊與擴容瓶頸。

微觀層面，是攻擊電力系統核心的「毫秒刺客」：由於GPU任務的高度同步性，當集群從「計算」切換到「通信」，或從「閒置」進入「滿載」時，會在微秒/毫秒級時間窗口內產生劇烈的功率跳變。

NERC數據顯示，某大型數據中心的負荷曾在36秒內由450MW驟降至7MW，相當於瞬間切斷一座中型發電廠。這種極高的電流變化率猶如一把「電力重錘」，高頻次衝擊本已老舊的美國電網，足以引發電壓閃變、諧波污染，甚至觸發繼電保護導致區域停電。因此，部署靜止無功發生器（SVG）、超級電容或儲能系統，已成為平緩這把「電力重錘」的必要手段。

而長橋海豚君基於目前已在建、规划數據中心進展以及全球雲服務大廠資本開支規劃測算，再以美國官方電力中心規劃來驗證，會有一個非常清晰的畫面呈現出來：

過去20年，北美市場新增峰值負荷接近停滯，但未來五年計增長140GW上下，其中數據中心基建貢獻大約100GW的增量，製造業回流和終端電氣化（如電動車等）大約貢獻40GW上下。

既然每增1GW就相當於新增一個中型城市的發電量。想像一下，對於這樣用電已經穩了數十年的老牌資本主義國家，突然接下來每年要新增25個中型城市的發電量需求，是個什麼概念！

現在，關鍵問題來了，美國的電力基建能跟得上嗎？接下來，我們就來詳細探討一下這個問題。

二、供給端：
美國面臨能源側與電網設備側的雙重瓶頸

1. 能源側（發電側）：有效能源退役多、可靠補位少

過去十年（2014至2024年），美國電力系統的總量雖微幅增長，複合年增長率僅1.2%，但發電結構卻發生劇變，為當前的缺電危機埋下了供給側的病根。

（1）高可靠性基荷加速「失血」

煤電受環保政策與天然氣成本優勢雙重擠壓，近年加速退役，裝機量從2011年318GW減至2024年174GW，發電端佔比由30%收縮至14%，削弱電力系統基礎保障。

天然氣憑美國頁岩氣革命的成本、靈活性及清潔優勢，裝機穩增，佔比長期逾40%，從調峰能源成主力「壓艙石」。

但截至2025年，「火、水、核」等傳統高可靠基荷能源總裝機，較2011年仍減少77GW，電力系統可靠性根基持續受損。

美國逾50%的優質基荷電源（火、水、核）共528GW，服役已超30年，自2010年起便進入火電退役高峰。據美國能源信息署（EIA）預測，2020至2030年當地每年基荷機組退役量均多於新增量，在AI需求爆發前，電力系統的「可靠容量」已持續淨流失。

（2）增量錯配：風光「電量替代」無法填補「容量窟窿」

彌補煤電空缺的，並非同為高可靠的基荷能源，而是以風電、光伏為主的間歇性能源。然而，這種「替代」僅是「電量」替代，而非「容量」替代——即風光在天氣晴好時能產生大量廉價電力，卻無法在電網最需要的峰值時刻，提供穩定的有效電力。

（3）波動電源補位，與AI剛性需求根本衝突

AI 數據中心需 24 小時穩定供電，屬剛性負荷，但新增電源以間歇風光為主，加之美國跨區電網脆弱，中西部風電難輸送至東海岸 AI 集群，加劇局部供需失衡。

風光有效容量系數「打折」，光伏僅10-20%、風電30-40%，遠遜基荷能源的80-90%，間歇波動導致可靠性不足；同一區域風光裝機越多，有效容量越邊際遞減，頂峰負荷保障力越弱。

AI數據中心需24小時穩定供電，屬剛性負荷，但新增電源以間歇風光為主，加之美國跨區電網脆弱，中西部風電難輸送至東海岸AI集群，加劇局部供需失衡。

基於美國能源信息署（EIA）、北美電力可靠性委員會（NERC）及美國能源部的規劃指引，長橋海豚君對2026至2030年發電能源的新增供給做出以下預測：

2026至2030年這5年間，美國新增電力裝機容量為337GW，其中光伏和風電等間歇性電源貢獻了超過76%的增量，約257GW；而具備穩定、可調度能力的天然氣發電新增量僅80GW，佔比約24%。

然而，同期計劃退役的機組高達92GW，且幾乎全部為高可靠性基荷電源，其中煤電約76GW，氣電約13GW。這意味着，在淨新增的245GW裝機中，穩定電源的淨貢獻微乎其微，電力系統仍在持續「失血」。

由於不同電源在電網頂峰時刻的可靠出力（有效容量）貢獻差異巨大，長橋海豚君對上述淨增245GW裝機按有效容量系數折算（煤/氣/核/水/風/光分別取90%/90%/95%/80%/40%/10%），結果顯示，未來五年美國電力系統新增的有效淨容量僅約28GW。

換言之，美國近換言之，美國近90%的名義裝機增量，在電網最危急的頂峰時刻，無法轉化為可靠的電力保障。

（4）供需差：可靠性缺口巨大且確定

長橋海豚君假設未來電力系統的備用率與2024年持平，維持15%的水準，結合需求端AI負荷的爆發態勢，預測到2030年，美國電力系統將出現巨大的可靠性缺口，在低、中、高需求情景下，缺口規模預計將分別達到109GW、149GW和195GW。

（註：儲備裕度 = （有效總容量 - 峰值負荷）/ 峰值負荷，行業基準線通常設定為15%，旨在確保電力系統在機組故障、需求預測誤差或極端氣候等「最差情景」下，仍具備足夠的可靠性容量作為緩衝。）

由此可見，美國電力系統正陷入「賬面繁榮，實則虛弱」的困境：風光裝機的名義容量高速增長，創造了「綠色轉型」的表象，但其極低且持續遞減的有效容量，既無法填補傳統基荷退役留下的「可靠性窟窿」，更無法支撐AI驅動下頂峰負荷的爆炸式增長，最終導致系統可靠容量的絕對短缺，這也是當前北美缺電危機的主要根源。

2. 電網側（輸電側）

美國的缺電危機並非單純的發電側問題，輸電側同樣面臨嚴峻挑戰，老化的電網基礎設施，已無法承受AI數據中心這些「用電巨獸」的衝擊。

（1）物理瓶頸——老化的電網無力承受「用電巨獸」

美國電網的建設時間較早，電網結構在20世紀中期已基本成型。據美國能源部（DOE）統計，美國70%的輸電線路以及電力變壓器，運行年限已超35年；約30%的核心資產（含斷路器等）已突破設計壽命，電力系統的可靠性已大幅減弱。

電網投資長年偏低，2000年後用電增長放緩、設備製造業空心化且所有權分散，過去十年年均投資僅200至300億美元，2024年才突破300億，且資金多投向老舊設施更換，擴容投資佔比極低。

2024年新增345KV及以上高壓輸電線路僅888英里，不足規劃兩成。高度定製化的電力變壓器擴產困難，美國本土供應率僅30%，2025年短缺率約30%，交付周期延至2至3年，直接阻礙電網快速擴容。

（2）新增衝擊——「劣質負荷」壓垮最後一根稻草

當單個達到數十萬、上百萬千瓦（GW級）的AI數據中心提出併網申請時，其巨大的瞬時功率需求，已超出區域電網的物理承載極限。

單座高密度AI數據中心的負荷，相當於數座中型城市，不僅會瞬間耗盡局部電網的剩餘輸電容量，更會迫使電力運營商啟動從變電站到輸電網路的全套升級。

同時，AI算力負荷在毫秒間的劇烈跳變，會對老舊電網產生高頻干擾，威脅區域供電安全。為評估此類風險，電網運營商不得不延長「系統影響研究」流程，進一步導致併網流程淤堵。

（3）核心矛盾——「建設周期」的毀滅性錯配

正是由於上述物理瓶頸，引發了最致命的「時間錯配」：AI數據中心的理論建設周期僅需18至24個月，然而配套的輸電網擴容及跨區域線路建設，受許可審批、環境評估及長周期設備（如變壓器）交付的限制，往往需要5至7年甚至更久。

儘管美國聯邦能源監管委員會透過2023號命令簡化了行政審批，理論審批周期僅1至2年，但「物理擴容不足」導致的併網隊列擁堵愈演愈烈。目前，全美電網併網排隊的中位數已接近5年，在北弗吉尼亞州等數據中心核心區域，接入等待時間甚至飆升至7年。

這種時間錯配對數據中心運營商而言是毀滅性的：即便數據中心在1至2年內建成，其耗資數億美元採購的GPU晶片，也會因無電可用而迅速貶值，高昂的沉沒成本（折舊）將直接侵蝕企業利潤，導致AI投資的投資回報率（ROI）模型徹底崩潰。

小結：缺電是結構性矛盾

綜上分析可見，美國當前的電力短缺絕非短期的供需失衡，而是AI算力爆發，與能源、電網基建長期滯後形成的結構性矛盾。

需求端，製造業回流與AI數據中心剛性負荷的雙重驅動，使電力需求進入加速增長通道，峰值負荷壓力陡增；供給端，傳統高可靠基荷電源持續退役，風光能源的「電量替代」難以填補「容量缺口」，有效供電能力嚴重不足；電網側，設施老化、投資缺位、關鍵設備短缺與建設周期錯配，進一步放大了電力供需的矛盾。

作者長橋海豚研究，專注有靈魂的思考、有態度的研究。

文章僅屬作者意見，不代表香港01立場。

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