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摩根士丹利:电力短缺正成为AI的核心瓶颈

摩根士丹利指出电力短缺是AI基础设施的核心瓶颈。变压器交付周期长达128周,并网积压严重。选址逻辑转向优先获取电力,AI与能源融资加速融合。此外,电工短缺、水资源压力和地方审批也构成约束,算力供给可能受限。

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    摩根士丹利将电力列为AI基础设施建设的核心瓶颈。这可不是什么边缘问题,首席固定收益策略师Vishwanath Tirupattur说得直白:“这些约束并非外围摩擦,而是整个AI基础设施建设的核心。”其中最棘手的一环,就在数据中心的上游——电力。

    这就意味着,光盯着数据中心投资计划已经不够。一个项目哪怕土地、服务器和资金都到位了,如果当地没有足够的发电能力、输电网络或者关键电力设备,建设节奏照样会被拖慢。说白了,电力这个卡口不通,一切都白搭。


    128周的变压器交期,卡住的是数据中心投产时间

    电力系统的扩张速度比数据中心慢得多。输电网络、关键设备供应链,都有更长的建设周期。数据中心可以在资本开支计划里快速上量,但电网和设备交付不能按同样速度复制。

    数据说明问题:电力变压器平均交付周期已经达到128周,发电机升压变压器更是达到144周。想想看,疫情前这类设备的正常交期只有12到16周。这不是一个小幅延期,而是从几个月变成了两年多。对于AI数据中心来说,变压器可不是可有可无的零件。没有这些设备,发出来的电根本没法接入和使用,机房也就无法按计划释放算力。


    并网排队比建项目更难等,电力“到了电网”才算可用

    另一个瓶颈在并网。2025年初,美国并网积压规模已经超过美国已安装电力容量的2倍。这里的积压,指的是新建能源项目从建设到真正接入电网之间的等待。这就像你建好了一座发电厂,但电网的“门”还没打开,电根本送不出去。

    这对AI基础设施很关键。数据中心需要的不是抽象意义上的“有电”,而是某个地点、某个时间、某种稳定性下可以接入的电。发电项目没有并网,电力就无法变成数据中心可用的供给。路径假设因此发生变化:开发商正在优先选择电力更容易获得的地点,也在探索把发电和计算放得更近的方案。换句话说,选址逻辑已经从“哪里适合建机房”,变成了“哪里有足够快、足够稳、足够便宜的电”。


    AI和能源的融资边界正在模糊

    电力成为路障后,AI基础设施和能源资产的融资需求开始合并。“离网”电力方案正在进入AI建设框架,包括燃料电池、燃气轮机、储能等。投资级和高收益债市场中的部分交易,已经体现了这种融合趋势。AI公司不再只是等待公用事业公司投资电力资产,而是开始直接收购、签约或融资相关资产。

    这会改变资本市场看AI基础设施的方式。过去,数据中心、云计算、电力、公用事业可能被放在不同资金池里定价。现在,算力扩张要求这些资金池互相咬合:谁能更快拿到电,谁就更接近可投产算力。可以说,AI公司和能源公司之间的资产隔离墙正在被推倒。

    电力之外,还有电工、水和地方审批

    电力不是唯一约束。劳动力方面,美国未来十年预计短缺约30万名电工。更棘手的是,现有电工队伍中超过五分之一年龄已经在55岁及以上,接近退休。电力基础设施扩张需要人来安装、维护、改造,劳动力缺口会直接影响项目交付。

    水资源也在变成限制。S&P的分析显示,全球43%的数据中心位于高水资源压力地区。数据中心冷却离不开水或替代冷却方案,如果新的建设继续集中在这些区域,可持续扩张会面临更多质疑。政策层面的阻力也在增加。纽约州已有草案拟暂停新的数据中心项目。得州州长Abbott近期要求监管机构确保新增数据中心需求不会推高其他用户成本。更多项目在地方层面遭到否决。更广泛地看,美国已有14个州的立法机构正在考虑某种形式的数据中心暂停措施。对数据中心而言,电力成本、居民用电价格、用水压力和地方审批,正在被绑到一起。


    算力供给可能跟不上需求,稀缺会改变定价权

    这些约束共同指向一个结果:算力供给未必能按当前需求曲线同步增长。如果数据中心建设慢于预期,市场看到的就不是单纯的资本开支扩张,而是供需错配。电力、并网、设备、人力、水和审批,每一项都可能把项目往后推。

    在这种环境下,拥有规模化、可靠算力的一方,会获得更强定价能力。业界有个说法:这类玩家正在成为“算力商人”。核心不是谁宣布了更多资本开支,而是谁真正拥有可交付、可稳定运行的算力。需求端目前仍显得相对不敏感,尤其是企业应用场景。更高的算力价格,未必会显著拖慢企业采用AI的速度。相反,用量可能向更高价值的应用集中,因为这些应用即便在算力价格较高时,经济账仍然说得通。简而言之,谁能真正拿出可交付的算力,谁就能拿到定价权。

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