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摩根士丹利：电力短缺成AI核心瓶颈

来源：互联网 2026-08-03 16:52:10

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。

摩根士丹利将电力列为AI基础设施建设的核心瓶颈。首席固定收益策略师Vishwanath Tirupattur明确指出：“这些约束并非外围摩擦，而是整个AI基础设施建设的核心。”其中最棘手的一环集中在数据中心的上游——电力。

这意味着，单纯关注数据中心投资计划已不再足够。一个项目即使土地、服务器和资金全部到位，若当地缺乏足够的发电能力、输电网络或关键电力设备，建设进度仍将受阻。简单来说，电力环节不通，一切努力皆属徒劳。

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摩根士丹利：电力短缺成AI核心瓶颈

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远低于数据中心。输电网络和关键设备供应链均需要更长的建设周期。数据中心可在资本开支计划中快速上量，但电网和设备交付无法以相同速度复制。

数据足以说明问题：电力变压器平均交付周期已达128周，发电机升压变压器更是达到144周。在疫情前，此类设备的正常交期仅为12到16周。这并不是小幅延期，而是从几个月延长至两年多。对于AI数据中心而言，变压器并非可有可无的零件。缺少这些设备，发出的电力无法接入和使用，机房也无法按计划释放算力。

摩根士丹利：电力短缺成AI核心瓶颈

并网排队比建项目更难等，电力“到了电网”才算可用

另一个瓶颈在于并网。2025年初，美国并网积压规模已超过该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完成到真正接入电网之间的等待时间。这好比建好了一座发电厂，但电网的“门”尚未开启，电力无法送出。

这对AI基础设施至关重要。数据中心需要的并非抽象意义上的“有电”，而是在特定地点、特定时间、特定稳定性条件下可以接入的电力。发电项目若未能并网，电力便无法转化为数据中心可用的供给。路径假设因此发生变化：开发商正优先选择电力更容易获取的地点，同时探索将发电与计算更靠近的方案。换言之，选址逻辑已从“哪里适合建机房”转变为“哪里有足够快、足够稳、足够便宜的电”。

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AI和能源的融资边界正在模糊

电力成为路障后，AI基础设施与能源资产的融资需求开始合并。“离网”电力方案，包括燃料电池、燃气轮机、储能等，正在进入AI建设框架。投资级和高收益债市场中的部分交易已体现这一融合趋势。AI公司不再仅仅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。

这将改变资本市场看待AI基础设施的方式。过去，数据中心、云计算、电力、公用事业可能被分置于不同资金池中定价。现在，算力扩张要求这些资金池相互咬合：谁能更快获取电力，谁就更接近可投产的算力。可以说，AI公司与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

电力并非唯一约束。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在55岁及以上，接近退休。电力基础设施扩张需要人员安装、维护、改造，劳动力缺口将直接影响项目交付。

水资源也正在成为限制因素。S&P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，若新建项目继续集中于这些区域，可持续扩张将面临更多质疑。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被紧密捆绑。

摩根士丹利：电力短缺成AI核心瓶颈

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，市场将看到的并非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，每一项都可能将项目向后推迟。

在这种环境下，拥有规模化、可靠算力的一方将获得更强的定价能力。业界有一种说法：这类玩家正在成为“算力商人”。核心不在于谁宣布了更多资本开支，而在于谁真正拥有可交付、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，经济账依然成立。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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