高盛：AI電力需求相當於再造一個日本，供給受制於七大瓶頸

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高盛最新報告將2030年全球數據中心新增用電量類比為日本全國電力消耗總量——全球第五大用電國；真正的不確定性已從「要不要用電」轉向設備、工人、輸電和政治能否跟上。

需求到底有幾大？

從2024年初到2030年底，AI驅動的數據中心新增用電量相當於整個日本的年用電量。這意味著→ AI並非在電網邊緣「加一點負荷」，而是要求憑空再造一個工業大國的電力系統。

高盛將美國電力需求年均複合增速從3.2%上調至3.5%，2025年實際負荷增速已超過4%，跑在預測前面。

美國數據中心用電預測從約83吉瓦上調至108吉瓦（2030年）；全球數據中心用電漲幅預測從約117%大幅上修至約170%。

模型效率確實在提升，但慳落嚟的電被三件事食晒：更多算力調用、更大規模的智能體工作負載、更高的雲服務商預算。簡單來說＝模型跑得更慳電，但大家用得更多，淨效果係耗電反而漲。

超大規模雲服務商資本開支預測同步上調：2027年從1.2萬億美元調至1.7萬億美元，2029年從1.5萬億調至2.1萬億美元。

這反映出大廠並無因為效率提升而縮減投入，而係將效率紅利全部「再投資」到更大的算力擴張上。

高盛的判斷：問題已從「有冇電」轉向「建唔建得出」。具體歸納為「四個T」——燃氣輪機（Turbines）、變壓器（Transformers）、輸電線路（Transmission）、技術工人（Tradespeople）。

在此基礎上進一步擴展為「七個P」框架：AI滲透率、晶片與模型效率、電價、政策、零部件、人力、物理環境。簡單來說＝發電廠造得出，但配套的設備、人、線路和審批全面吃緊。

零部件短缺尤為突出：一家主要燃氣輪機製造商表示，預計到年底2031年的產能將售出一半。技術工人方面，美國電力負荷過去十年幾乎無增長，電工和高壓焊工存量不足、培訓周期長，短期難以補上。

預期數據中心電力來源結構：約60%天然氣 + 約40%可再生能源（含儲能）。近期以簡單循環燃氣機組和可再生能源+電池為主，中期轉聯合循環燃氣，長期寄望於核能。

表後燃氣發電（Behind-the-meter，即數據中心自建、不接入公共電網的發電設施）被視為當前的「安全閥」。高盛將2030年表後燃氣裝機預測上調至約30吉瓦，約佔數據中心總需求的20%。

這意味著→ 表後燃氣係過渡方案而非終態——大型客戶長期仍傾向並網，部分項目先孤島運行、後續再接入電網。

高盛將水資源描述為「比新增電力更難、更貴」的約束。以得克薩斯州西部為典型案例。

中美策略相反：美國數據中心優先節水，代價是用電效率下降（PUE變差、WUE改善）；中國監管傾向節電，接受更高水耗。簡單來說＝水同電係一對蹺蹺板，兩國各揀咗唔同嘅一頭。

政治層面，電網接入被列為美國公用事業面臨的「最重要單一議題」。部分政府正試圖提前立規，避免審批流程演變為多年凍結。主要數據中心市場空置率已從2%-7%降至1%-2%，預計2030年回升至約3%。

核心信號：AI電力需求的量級已無爭議，真正的不確定性在於設備、工人、輸電和政治能否以足夠快的速度跟上。

這意味著→ 定價邏輯已經變咗——唔係「AI要唔要用電」的賭注，而係「邊個能最快解決供給瓶頸」的競賽。公用事業、電力設備及天然氣基礎設施相關資產的估值，將直接反映呢個瓶頸的鬆緊程度。

區域分化值得關注：PJM電網當前已處於緊張狀態，ERCOT電網預計在2028年前後隨負荷攀升而趨緊。高盛並不預測全美整體性短缺，但區域性緊張將顯著加劇。

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