<p>過去兩個月，AI 這輪投資的 “增量” 開始從芯片、服務器，外溢到更難補的環節：電力。超大規模雲廠商上修資本開支與研發預算，訓練與推理兩端的算力部署更激進，直接推高了數據中心用電的遠期斜率。與此同時，市場的擔心也在變：不是 “需不需要電”，而是 “供給鏈能不能按時把電送到機房”。</p>
<p>據追風交易台消息，高盛全球投資研究部分析師 Brian Singer 在 23 日的報告中寫道：<strong>“我們將 2030 年全球數據中心用電需求相對 2023 年的增幅從 175% 上調到 220%。”</strong>這次上調的重點落在美國：新增用電中約六成來自美國，數據中心容量預測也被明顯抬高。</p>
<p>更麻煩的是，需求上修並不等於路徑清晰。電網側的併網、輸配電和設備交付週期都在拉長，於是 “表後電”（behind-the-meter）這種更像過渡方案的選擇被推到前台——以天然氣為主，先讓機房跑起來，後續再接回電網。高盛也把美國電力需求增速預期抬到 2030 年前年化 3.2%，其中數據中心貢獻了 2 個百分點。</p>
<p>在投資上，高盛的態度並不保守：儘管數據中心電力供應鏈相關股票已明顯跑贏，報告仍然維持看多，背後抓的是一個更大的敍事——為了避免電力、水、網絡、供應鏈的 “可靠性事故”，基礎設施進入一輪更長的投入週期。但這輪週期並不是沒有邊界：如果 AI 從 “希望與夢想” 轉入 “執行期”，預算與回報的約束會變硬，股價驅動也會從主題轉向更殘酷的個股篩選。</p>
<h2>2030 年用電增量被重新定價：905TWh 裏，美國拿走六成</h2>
<p><strong>高盛把 2030 年全球數據中心（AI+ 非 AI）用電增量估到 905TWh（相對 2023 年），對應 2030 年較 2023 年增長 220%。</strong>此前的假設是增長 175%。上修的理由不復雜：TMT 團隊提高了 AI 服務器出貨預期，推理側更高功率服務器的部署比例上升，同時數據中心容量擴建更快。</p>
<p>結構上，美國權重繼續抬升。高盛預計這 905TWh 增量中，約 60% 發生在美國（此前約 50%）。對應的數據中心容量預測也被拉高：其美國數據中心容量預計 2030 年升至 95GW（2025 年為 32GW），海外預計 2030 年升至 72GW（2025 年為 42GW）。AI 與數據中心擴張仍被定義為全球現象，但 “最先吃到電” 的還是美國。</p>
<h2>超大規模雲廠商的再投資率逼近九成，討論焦點從 “投入” 轉向 “回報”</h2>
<p>報告給出的一個關鍵信號是：<strong>預算上修的速度太快。</strong>過去兩個月，高盛分析師對 2026-27 年 hyperscaler capex+R&amp;D 合計上修超過 3000 億美元；並預計主要全球 hyperscalers 的 capex+R&amp;D 到 2029 年將較 2025 年翻倍。</p>
<p>更值得盯的是再投資率（capex+R&amp;D/經營現金流）。高盛預計 2026/27 年分別達到 87%/83%（此前為 79%/76%）。錢當然還在投，但股東能分到的自由現金流空間被擠壓了——這也是報告反覆強調 “AI 收入增長” 和 “可量化價值” 的原因：當投入強度上去，市場就會更頻繁地追問 AI 到底把什麼做成了。</p>
<p>高盛在報告裏舉了一個偏 “可被量化” 的方向：<strong>AI 加速藥物研發。</strong>其醫療團隊引用的近期數據指向兩個變化——成功率提升 370 個基點（從 6.4% 到 10.3%）、研發週期從約 13 年縮短到約 10 年，並據此估算 10 年藥物管線現值可提升 83 億美元（21% 折現率）到 412 億美元（8% 折現率）。這類案例更像是為了回答 “Pervasiveness（滲透）到底在哪裏落地”。</p>
<h2>美國電力需求增速被抬到 3.2%，數據中心貢獻 2 個百分點</h2>
<p>在電力側，高盛把美國 “電網 + 表後電” 的電力需求增速預期上調至 2030 年前年化 3.2%（此前 2.6%）。拆開看，電網側年化 2.6%，表後電貢獻 0.6%；而在電網側 2.6% 裏，數據中心單項貢獻了 2 個百分點——這解釋了為什麼市場對電力、輸配電、併網資源的緊張感在快速升級。</p>
<p>高盛也點出一個現實：<strong>新增負荷的相當一部分正被表後電承接，且主要是天然氣，即便 hyperscalers 長期偏好仍是電網供電。</strong>電力需求被抬高不難，難的是把電 “送到位”，而這恰恰卡在輸配電、併網與施工能力上。</p>
<h2>效率在提升，但 “每台服務器更耗電” 也在發生：推理端成 2026 年的變量</h2>
<p>報告對 “效率能否壓住用電” 給了更細的拆解：<strong>新一代服務器確實更高效，但行業的算力需求增長更快。</strong>以英偉達服務器為例，高盛寫到，最新 Vera Rubin 一代在訓練場景下單位最大功率對應的計算速度比 Blackwell 提升 16%，四代累計提升超過 650%；但同時，Vera Rubin 單台服務器最大功率比 Blackwell 高 68%，四代累計提升超過 250%。</p>
<p>推理端是另一個拐點。高盛一邊維持 “推理服務器整體功率低於訓練” 的假設，一邊承認推理功率強度正在上修，原因是更高功率服務器在推理側的佔比提升。報告把 2026 年視為關鍵觀察窗口：推理到底會以 “低功率大規模鋪開”，還是會因為推理、推理型模型與自動化而走向更高能耗，目前爭論還沒結束。</p>
<h2>“願意為可靠性付溢價” 正在變成合同條款：40-48 美元/MWh 的綠色綜合溢價</h2>
<p>電力不只是供給問題，也開始變成 “價格 + 政策” 問題。高盛用 “Green Reliability Premium” 概括這種變化：在美國，滿足數據中心基荷可靠性的清潔能源組合平均供電成本較基準高約 40 美元/MWh，若 IRA 激勵退坡後約 48 美元/MWh。</p>
<p>更重要的是對比口徑：如果把這類溢價粗略應用到 2030 年相對 2023 年的全球數據中心用電增量（905TWh），高盛估算對應的行業支出約 370 億-430 億美元。它在 hyperscalers 利潤表裏的量級並不誇張：相當於高盛估算的 2027 年 hyperscaler 總 EBITDA（10790 億美元）的 3.4%-4.0%，對 2027 年平均 CROCI 影響約-0.8% 到-0.9%。<strong>這也是為什麼報告判斷，hyperscalers 仍有能力為 “時間到市場” 和 “可靠性” 買單。</strong></p>
<p>政策層面，報告提到的關鍵詞是 “ring-fence”：數據中心擴建帶來的成本與可靠性風險，儘量不要外溢給其他電力客户。高盛預計各方會推動更多合同設計來隔離這類影響，同時數據中心運營方也會被要求在靈活性、承擔基礎設施成本、甚至向電網反供能力上給出更明確承諾。</p>
<h2>發電設備不是唯一瓶頸，“人” 才是</h2>
<p>如果要在 “設備” 和 “人” 之間選一個更硬的約束，高盛把票投給了後者。報告估算，<strong>為滿足 2023-2030 年美國/歐洲電力需求增長，需要新增約 51 萬美國電力與電網相關崗位、約 25 萬歐洲電力崗位。</strong></p>
<p>其中風險更集中在輸配電（T&amp;D）環節：高盛估算美國僅輸配電與併網相關的新增崗位約 20.7 萬，意味着約 22% 的勞動力增長需求，而這類崗位通常需要 3-4 年培訓。作為對照，美國能源相關行業當前活躍學徒約 4.5 萬人；要填平缺口並覆蓋退休，高盛認為活躍學徒規模的 “運行速度” 可能需要再提高約 2 萬-3 萬人。</p>
<p>勞動力約束會反過來解釋兩件事：為什麼表後電在短期更有吸引力（少走輸電線路與併網流程），以及為什麼擁有勞動力獲取優勢的承包商、公用事業公司、自動化與電網優化方案會被重新定價。</p>
<h2>“可靠性超級週期” 給了供應鏈第二條腿：不是隻為 AI 修電網</h2>
<p>在股票層面，高盛把主題拉得更寬<strong>：電力、水、網絡、供應鏈在需求上升與基礎設施老化下的 “可靠性投入”。</strong>報告給出的量化抓手是：基於其對具備 Green Capex 順風的上市公司估算，可靠性主題對應的年化 capex 增長超過 800 億美元。</p>
<p>這也解釋了一個市場現象：數據中心電力供應鏈股票和 hyperscaler 股價出現分化。高盛統計，自 2025 年以來，數據中心相關電力生態整體跑贏 MSCI ACWI 約 41 個百分點、跑贏 hyperscalers 約 36 個百分點；其中發電設備相關公司表現最強，領先其他供應鏈隊列約 196 個百分點，太陽能產品、電氣元件、冷卻方案等也有明顯超額。</p>
<p>高盛給出的 “週期何時結束” 條件很直白：AI 的競爭威脅感消退、企業回報與自由現金流明顯惡化導致投資能力下降，或冗餘投入被認為已足夠。只要這三條不觸發，可靠性投入就很難突然停下來。</p>
<h2>AI 仍在 “希望與夢想” 階段，但三項指標會決定何時進入執行期</h2>
<p>高盛把 AI 放進 “創新週期” 框架：當前仍在最利多基礎設施投資與估值擴張的 “Appraisal / Hopes &amp; Dreams” 階段，但資本開支上修讓 “是否接近 Execution 階段” 的爭論升温。報告給出的三個觸發器是：<strong>財務彈性受限、企業回報下行、產品供給過剩。</strong></p>
<p>就目前證據，高盛認為前兩項開始有 “邊際變化”，但還不夠構成拐點：再投資率上升壓縮自由現金流，但 hyperscaler 資產負債表仍強，淨負債/EBITDA 約 0.3 倍（2026 年）；回報端，高盛預計 CROCI 到 2028 年會走弱，幅度從 “輕微” 變得 “更明顯”，但尚未跌到其歷史區間（24%-31%）的低端。至於供給過剩，高盛明確寫到：尚未看到算力與 token 需求進入過剩。</p>
<p>這意味着一個更現實的結論：短期內，電力與基礎設施鏈條仍在 “甜蜜點”；但市場會越來越苛刻地追問 AI 的收入與現金流在哪裏，誰能留住價值，誰只是替競爭對手買單。</p>


GS-C

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高盛

<p>高盛最新報告上調 2030 年全球數據中心用電需求增幅至 220%，其中美國佔據六成。AI 投資增量正從算力外溢至電力供應鏈，引發基礎設施 “可靠性超級週期”。儘管雲廠商資本開支劇增擠壓自由現金流，但其仍有財力為清潔電力溢價買單。目前行業瓶頸正從發電設備轉向勞動力短缺，市場關注點開始由 “主題炒作” 轉向 “AI 收入轉化” 的硬約束。</p>

- 高盛預計 2030 年全球數據中心用電需求增幅從 175% 上調至 220%。  
- 新增用電中約六成將來自美國，推動電力需求增速至 3.2%。  
- 數據中心的電力供應鏈正面臨勞動力及設備瓶頸挑戰。

AI 資本支出激增，電網更吃緊！高盛大幅上調全球 AI 用電預期：2030 年需求暴增 220%