高盛：AI越高效用电越多，新增需求堪比一个日本

9月17日，高盛分析师Brian Singer和Carly Davenport在AI主题播客中表示，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。设备供应、并网进度、技术工人短缺以及地方社区反对，正成为电力扩张的关键制约。

高盛预计，与2024年初相比，到2030年，AI带来的新增电力需求将相当于日本全国的用电规模。同时，2030年全球数据中心电力需求预计较2025年增长约170%，高于此前117%的预测。效率提升并未减少总体用电需求：模型调用成本下降，使更多企业任务具备使用AI的经济性，推动算力消费继续扩大。

瓶颈首先在于电力能否及时送达。高盛指出，美国部分区域电网的接入排队时间最长可达七年。涡轮机、变压器和输电设施交付受限，也使新增发电能力难以迅速转化为可用电力。与此同时，能够从事高压连接作业的电工、焊工存在缺口，人才培养需要时间。

另一重约束来自社区。居民对电费上涨、供电可靠性、用水及噪声的担忧，可能影响项目审批和选址。高盛并不预计美国出现全国性电力短缺，但认为部分地区供需越发紧张。数据中心还需在节水与节电之间权衡冷却方案。

从这些瓶颈看，AI基建的产业机会主要集中在三方面。

一是输配电设备与工程服务。变压器、变电站、输电线路扩建及安装运维需求，有望随数据中心建设增长。竞争力不仅取决于产能，也取决于交付周期、工程资质和当地施工能力。

二是能更快落地的供电方案。高盛在节目中讨论了天然气发电、可再生能源配套储能，以及数据中心现场自备电源的作用。对等待并网的项目，现场供电可作为过渡，由此延伸的机会包括发电设备、储能系统和能源管理服务，但仍受燃料供应、排放许可及运行成本约束。

三是降低运营成本与社区影响的技术服务，包括冷却系统优化、节水改造、降噪和余热利用。

总体来看，AI算力的持续扩张正在把电力从隐性成本推向前台约束。需求端的增长已无悬念，真正决定节奏的是供电侧能否跟上。因此，更高效的输配电建设、替代供电方案和节能技术服务，成为这轮AI浪潮中值得关注的确定性方向。