AI模型越来越高效，数据中心用电需求却仍在加速增长。高盛近日再度上调电力需求预期，并指出美国不会出现全国性电力短缺，但设备、技术工人与地方民意等正成为制约电力及时落地的关键瓶颈。

据媒体当地时间9月17日报道，高盛在AI主题播客节目中表示，即便AI模型效率持续提升，数据中心电力需求仍在加速增长。

据报道，高盛将美国至2030年的用电需求年均复合增速从3.2%上调至3.5%。今年迄今，美国用电负荷已增长逾4%。

高盛预计，2030年美国数据中心电力需求约为108吉瓦，此前预测为83吉瓦。上调预测一方面是因为标普全球旗下研究机构451 Research统计的已规划及在建数据中心项目增加，另一方面是因为数据中心空置率降低。

高盛指出，目前美国主要市场的数据中心空置率已从2%-7%降至1%-2%，预计2030年约为3%。

从全球看，高盛预计2030年数据中心电力需求将比2025年增长约170%，今年3月的预测仅为约117%。

高盛可持续投资研究团队全球主管Brian Singer表示，与2024年初相比，到2030年AI新增的用电规模将相当于日本全国的用电量，而日本是全球第五大电力消费国。

超大规模云服务商支出预测也被上调：2027年从1.2万亿美元上调至1.7万亿美元，2029年从1.5万亿美元上调至2.1万亿美元。

高盛指出，AI模型效率虽在提升，但Token用量、智能体任务和科技巨头的AI投资增长更快，需求依然水涨船高。

Brian Singer表示，消费者和企业虽然开始更精打细算地使用Token，但并没有因此削减科技研发投入。Token价格越低，能够在经济上可行的应用场景就越多，需求也随之不断增长。

瓶颈在哪里

高盛研究部高级策略师Allison Nathan表示，先前讨论时，焦点还是电网能否承受AI负荷；如今答案已经揭晓，但并不令人安心：电网能承受部分负荷，且分布不均，代价高昂。

高盛高级策略师Allison Nathan将当前瓶颈概括为燃气轮机、变压器、输电线路、技术工人，再加上监管机构、电费承担者和周边居民。

可持续投资研究团队主管Brian Singer则提出七大制约因素：AI应用普及程度、芯片与模型效率、电价、政策、零部件、人力和物理环境。

电源结构上，高盛预计数据中心电力需求约60%将由天然气满足，约40%由可再生能源配合储能满足。近期以单循环燃气机组和"可再生能源+储能"为主，中期转向效率更高的联合循环燃气机组，更长期则会引入核电，在此之前，少数核电站重启可起到过渡作用。

由于并网排队通常需要2至7年，数据中心在园区内配建燃气电站、直接供电的"表后"模式，正成为绕开并网瓶颈的重要选择。

高盛将2030年表后燃气装机预测上调至约30吉瓦，实际供电能力超过20吉瓦，约占当年数据中心需求的20%。

高盛表示，接下来将重点关注中期选举前后可能出现的州级暂停令、2030年108吉瓦预测的调整方向，以及超大规模云服务商的核电合同。