AI公司已經等不起電網了：算力戰火燒至電廠

第一財經

09/11

9月以來，美國科技巨頭圍繞AI基礎設施的電力動作明顯加快。谷歌宣佈未來兩年在芬蘭投資130億歐元建設AI基礎設施，並簽下一份長達22年的核電協議；微軟被曝計劃到2032年將全球數據中心容量擴大至約38GW，超過目前水平的三倍；英偉達則與澳大利亞多家數據中心運營商等合作，計劃到2027年推動最高2GW的AI基礎設施容量，而澳大利亞目前全部數據中心容量約為1.6GW。　　這些項目背後，AI公司不再被動...

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Fund創始合夥人張璐在接受第一財經採訪時表示。　　她在幾年前預警過能源問題。她提到，相比於模型參數的狂飆，硅谷的大佬們現在更焦慮電網的負荷。不少美國電網公司私營化、本身利潤率低、居民對電費價格敏感，導致這些公司很難有資金和資源去升級系統，只能不斷維護老舊設備，並且州與州之間監管割裂，這令美國科技巨頭們不得不親自下場投資發電。　　這些公司尋找電力並不是今年才發生，但最近的變化是，它們開始更深入地介入能源基礎設施本身。　　9月9日，谷歌宣佈未來兩年在芬蘭投資130億歐元，包括新的數據中心、數字基礎設施和清潔能源項目。同時，公司與芬蘭Fortum簽下一份22年的購電協議，最多鎖定Loviisa核電站50%的發電容量。雙方還將繼續研究新增核電、可再生能源和電力靈活性項目。這也是谷歌在美國以外達成的首份核電採購協議。　　行業把Google的模式總結為BYOP（Bring Your Own Power，自帶電源）戰略。去年，NextEra Energy重啓位於艾奧瓦州一座核電站，谷歌簽署25年購電協議鎖定其電力。更早之前，谷歌與核能公司Kairos Power合作，計劃從2030年開始部署小型模塊化反應堆，到2035年形成最高500MW的新核電容量。　　微軟也在提前鎖定核電資源。2024年，微軟與Constellation Energy簽署20年購電協議，支持賓夕法尼亞州三哩島一個835MW核電機組重啓。隨着AI算力擴張，微軟對數據中心的擴建還在加速。近日有消息稱，微軟計劃到2032年將全球數據中心容量提高至約38GW。　　Meta今年1月更是一口氣宣佈與Vistra、TerraPower和Oklo等多家企業的合作，加上此前與核電廠商Constellation達成的協議，到2035年將支持最高約6.6GW核電容量。Meta表示，這些項目將為包括Prometheus超級計算集群在內的AI基礎設施提供長期電力。　　亞馬遜同樣在加碼核電佈局。此前，它向小型堆企業 X-energy 投入 5 億美元，雙方計劃到 2039 年在美國落地超 5GW 新一代小型核反應堆，支撐算力用電；AWS 還與 Talen Energy 達成協議，依託賓夕法尼亞州薩斯奎哈納核電站，為周邊數據中心獲取最高約 1.9GW 存量核電出力。　　核電可以解決長期、穩定的基荷電力問題，但AI數據中心擴張的速度往往等不了數年。SemiAnalysis 提及，越來越多AI 算力與數據中心運營方開始轉向表後發電模式(behind-the-meter，BTM)，利用天然氣或其他能源在現場直接發電。　　該機構稱，去年現場天然氣發電方案被行業視作成本高昂、落地難度大；但其供應鏈模型目前追蹤到全球約 75GW 面向 AI 算力的確定性表後供電訂單，其中約 20GW 訂單在 2026 年第二季度新增。SemiAnalysis 預測，到 2028 年，表後供電或將貢獻美國新增 AI 數據中心電力容量的約一半，而2025年這一比例不足7%。　　馬斯克旗下xAI是這一模式最激進的實踐者之一。為了快速擴大孟菲斯附近的Colossus算力集群，xAI部署了大量天然氣輪機，後續又在密西西比州Southaven建設了永久性天然氣發電廠。　　OpenAI的做法則把算力、電力和融資捆綁推進。它與軟銀旗下SB Energy合作的俄亥俄州數據中心項目最終規劃最高8GW，其中首批800MW預計2028年上線。英偉達今年8月同意為OpenAI租賃該項目提供最高1050億美元相關擔保，而SoftBank和SB Energy還計劃建設至少10GW新增發電能力，並投入42億美元升級區域電網。　　過去AI基礎設施競爭的核心指標是GPU數量，但隨着大型算力集群向GW級擴張，電力正在越來越早地進入項目設計。土地旁邊有沒有足夠電力、需要等多少年才能併網、能不能自建發電設施，正在越來越早地決定GPU最終能夠部署在哪裏。　　電力擴張三道考驗　　根據Gartner預測，2026年全球數據中心電力消耗將達到565太瓦時，按年增長26%。國際能源署（IEA）預計，在樂觀情景下，2026 年算力相關用電有望突破 1000 太瓦時；其基準情景顯示，全球數據中心用電量將從2025年485太瓦時增長至2030年的945太瓦時，佔全球用電接近 3%。　　對於AI公司而言，電力首先意味着收入。推理服務只有在GPU真正運行起來之後才能產生現金流，而新的訓練算力又決定下一代模型的研發速度。SemiAnalysis提到，在部分大型AI雲合同中，每兆瓦關鍵IT負荷對應的年收入可達1200萬-1300萬美元，如果讓一個200兆瓦數據中心如果能提前半年上線，對應的淨現值（NPV）可達 4億-5億美元。因此即便現場發電成本更高，企業搶佔電力、加速算力投產依然能帶來快速回報。　　這也是為什麼英偉達把AI數據中心稱作「AI factory」（AI工廠）。9月9日，英偉達宣佈與Firmus、IREN、CDC、NEXTDC、AirTrunk等澳大利亞公司合作，到2027年推動最高2GW AI基礎設施建設。英偉達稱，AI工廠把能源轉化為智能，並將其形容為一種新的可投資資產類別。　　但AI公司大規模進入電力基礎設施，也把新的風險帶到了台前。　　首先是誰為新增電力和電網買單。Google宣佈芬蘭130億歐元投資次日，當地反對黨就提出，大型AI數據中心可能擠壓本國電力供應並推高電價，要求建立全國性的數據中心許可制度。　　類似爭議在美國更加突出。大型數據中心通常需要新的變電站、輸電線路甚至發電設施，如果這些成本最終進入公用事業公司的費率基數，普通居民可能承擔一部分AI基礎設施擴張成本。美國多個州已經開始討論如何要求數據中心承擔更多新增電力和電網投資。　　環境的挑戰不容忽視。核電能夠提供穩定、低碳的基荷電力，但建設周期長；部署速度更快的天然氣輪機，卻會產生新的碳排放和空氣污染。今年xAI 使用拖車式移動式燃氣輪機就地供電，試圖以「臨時設備」的名義規避《清潔空氣法》的排放許可，快速上線算力集群，但當地社區擔憂污染物損害居民健康，由此發起訴訟。　　此外還面臨資金挑戰。AI基礎設施已經不只是科技公司的資本開支問題，還在迅速影響債券和私人信貸市場。此前高盛估算，截至今年8月，全球AI企業債發行量已接近5000億美元，佔全部投資級企業債發行的25%-30%，對實體經濟借貸利率形成長期上升壓力。如果相關科技企業盈利未能達到市場預期，過高的資本開支可能形成潛在風險。　　因此，「AI公司等不起電網」並不意味着公共電網將被數據中心拋棄。絕大多數大型AI設施最終仍需要與電網協同運行。但與此同時，電力已經從數據中心建設的配套條件，變成AI公司必須提前鎖定的重要資源。　　AI競爭也因此從模型、芯片和數據中心，繼續延伸到電廠、電網和能源融資。大模型版本迭代以月計，GPU全新架構迭代周期約 1-2年，而新的輸電和發電設施往往需要數年建設，電力正成為AI擴張中最難加速的一環。（文章來源：第一財經）","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":false,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"isVideo":false,"video":null,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"need_login_tip":false,"code":"91000000","status":"200"}}}