9月以来红河万能胶生产厂家，美国科技巨头围绕AI基础设施的电力动作明显加快。谷歌宣布未来两年在芬兰投资130亿欧元建设AI基础设施，并签下份长达22年的核电协议；微软被曝计划到2032年将全球数据中心容量扩大至约38GW，过目前水平的三倍；英伟达则与澳大利亚多数据中心运营商等作，计划到2027年动2GW的AI基础设施容量，而澳大利亚目前全部数据中心容量约为1.6GW。
这些项目背后，AI公司不再被动等待公共电网扩容，并且越来越早地把电源、储能和数据中心放在起规划。当地时间9月10日，研究机构SemiAnalysis发布的新报告称，目前全球面向AI力的“表后供电”项目已经出现约75GW的确定订单，其中约20GW仅在今年二季度形成，气发电、储能等案正在快速进入大型AI基础设施项目。
模型和芯片的迭代周期以月计，电网扩建和新电源建设却往往需要数年。当两种速度越来越不同步，AI竞争从“谁能拿到多GPU”进步延伸到能源域。
美科技巨头被迫下场投资发电
“现在大终于意识到了，在我们用完GPU之前，我们先用完的是电力。”硅谷投资人、Fusion Fund创始伙人张璐在接受财经采访时表示。
她在几年前预警过能源问题。她提到，相比于模型参数的狂飙，硅谷的大佬们现在焦虑电网的负荷。不少美国电网公司私营化、本身利润率低、居民对电费价格敏感，致这些公司很难有资金和资源去升系统，只能不断维护老旧设备，并且州与州之间监管割裂，这令美国科技巨头们不得不亲自下场投资发电。
这些公司寻找电力并不是今年才发生，但近的变化是，它们开始入地介入能源基础设施本身。
9月9日，谷歌宣布未来两年在芬兰投资130亿欧元，包括新的数据中心、数字基础设施和清洁能源项目。同时红河万能胶生产厂家，公司与芬兰Fortum签下份22年的购电协议，多锁定Loviisa核电站50的发电容量。双还将继续研究新增核电、可再生能源和电力灵活项目。这也是谷歌在美国以外达成的份核电采购协议。
行业把Google的模式总结为BYOP（Bring Your Own Power，自带电源）战略。去年，NextEra Energy重启位于艾奥瓦州座核电站，谷歌签署25年购电协议锁定其电力。早之前，谷歌与核能公司Kairos Power作，计划从2030年开始部署小型模块化反应堆，到2035年形成500MW的新核电容量。
微软也在提前锁定核电资源。2024年，微软与Constellation Energy签署20年购电协议，支持宾夕法尼亚州三哩岛个835MW核电机组重启。随着AI力扩张，微软对数据中心的扩建还在加速。近日有消息称，微软计划到2032年将全球数据中心容量提至约38GW。
Meta今年1月是口气宣布与Vistra、TerraPower和Oklo等多企业的作，加上此前与核电厂商Constellation达成的协议，到2035年将支持约6.6GW核电容量。Meta表示，这些项目将为包括Prometheus计集群在内的AI基础设施提供长期电力。
亚马逊同样在加码核电布局。此前，它向小型堆企业 X-energy 投入 5 亿美元，双计划到 2039 年在美国落地 5GW 新代小型核反应堆，支撑力用电；AWS 还与 Talen Energy 达成协议，依托宾夕法尼亚州萨斯奎哈纳核电站，为周边数据中心获取约 1.9GW 存量核电出力。
核电可以解决长期、稳定的基荷电力问题，但AI数据中心扩张的速度往往等不了数年。SemiAnalysis 提及，越来越多AI 力与数据中心运营开始转向表后发电模式(behind-the-meter，BTM)，利用气或其他能源在现场直接发电。
该机构称，去年现场气发电案被行业视作成本昂、落地难度大；但其供应链模型目前追踪到全球约 75GW 面向 AI 力的确定表后供电订单，其中约 20GW 订单在 2026 年二季度新增。SemiAnalysis 预测，到 2028 年，表后供电或将贡献美国新增 AI 数据中心电力容量的约半，而2025年这比例不足7。
马斯克旗下xAI是这模式激进的实践者之。为了快速扩大孟菲斯附近的Colossus力集群红河万能胶生产厂家，xAI部署了大量气轮机，后续又在密西西比州Southaven建设了气发电厂。
OpenAI的做法则把力、电力和融资捆绑进。它与软银旗下SB Energy作的俄亥俄州数据中心项目终规划8GW，其中批800MW预计2028年上线。英伟达今年8月同意为OpenAI租赁该项目提供1050亿美元相关担保，而SoftBank和SB Energy还计划建设至少10GW新增发电能力，并投入42亿美元升区域电网。
过去AI基础设施竞争的核心指标是GPU数量，但随着大型力集群向GW扩张，万能胶厂家电力正在越来越早地进入项目设计。土地旁边有没有足够电力、需要等多少年才能并网、能不能自建发电设施，正在越来越早地决定GPU终能够部署在哪里。
电力扩张三道考验
根据Gartner预测，2026年全球数据中心电力消耗将达到565太瓦时，同比增长26。能源署（IEA）预计，在乐观情景下，2026 年力相关用电有望突破 1000 太瓦时；其基准情景显示，全球数据中心用电量将从2025年485太瓦时增长至2030年的945太瓦时，占全球用电接近 3。
“如今AI计能力受到电力供应的限制，使得数据中心供电保障成为全球AI竞赛中实现规模扩张和保障利润的新角逐点。”Gartner研究总监此前公开表示。
对于AI公司而言，电力先意味着收入。理服务只有在GPU真正运行起来之后才能产生现金流，而新的训练力又决定下代模型的研发速度。SemiAnalysis提到，在部分大型AI云同中，每兆瓦关键IT负荷对应的年收入可达1200万-1300万美元，如果让个200兆瓦数据中心如果能提前半年上线，对应的净现值（NPV）可达 4亿-5亿美元。因此即便现场发电成本，企业占电力、加速力投产依然能带来快速回报。
这也是为什么英伟达把AI数据中心称作“AI factory”（AI工厂）。9月9日，英伟达宣布与Firmus、IREN、CDC、NEXTDC、AirTrunk等澳大利亚公司作红河万能胶生产厂家，到2027年动2GW AI基础设施建设。英伟达称，AI工厂把能源转化为智能，并将其形容为种新的可投资资产类别。
但AI公司大规模进入电力基础设施，也把新的风险带到了台前。
先是谁为新增电力和电网买单。Google宣布芬兰130亿欧元投资次日，当地反对党就提出，大型AI数据中心可能挤压本国电力供应并电价，要求建立全国的数据中心许可制度。
类似争议在美国加突出。大型数据中心通常需要新的变电站、输电线路甚至发电设施，如果这些成本终进入公用事业公司的费率基数，普通居民可能承担部分AI基础设施扩张成本。美国多个州已经开始讨论如何要求数据中心承担多新增电力和电网投资。
环境的挑战不容忽视。核电能够提供稳定、低碳的基荷电力，但建设周期长；部署速度快的气轮机，却会产生新的碳排放和空气污染。今年xAI 使用拖车式移动式燃气轮机就地供电，试图以“临时设备”的名义规避《清洁空气法》的排放许可，快速上线力集群，但当地社区担忧污染物损害居民健康，由此发起诉讼。
此外还面临资金挑战。AI基础设施已经不只是科技公司的资本开支问题，还在迅速影响债券和私人信贷市场。此前盛估，截至今年8月，全球AI企业债发行量已接近5000亿美元，占全部投资企业债发行的25-30，对实体经济借贷利率形成长期上升压力。如果相关科技企业盈利未能达到市场预期，过的资本开支可能形成潜在风险。
因此，“AI公司等不起电网”并不意味着公共电网将被数据中心抛弃。大多数大型AI设施终仍需要与电网协同运行。但与此同时，电力已经从数据中心建设的配套条件，变成AI公司须提前锁定的重要资源。
AI竞争也因此从模型、芯片和数据中心，继续延伸到电厂、电网和能源融资。大模型版本迭代以月计，GPU全新架构迭代周期约 1-2年，而新的输电和发电设施往往需要数年建设，电力正成为AI扩张中难加速的环。举报 财经广告作，请点击这里此内容为财经原创，著作权归财经所有。未经财经书面授权，不得以任何式加以使用，包括转载、摘编、复制或建立镜像。财经保留追究侵权者法律责任的权利。如需获得授权请联系财经版权部：banquan@yicai.com 文章作者
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