过去两个月，AI这轮投资的“增量”开始从芯片、服务器，外溢到更难补的环节：电力。超大规模云厂商上修资本开支与研发预算，训练与推理两端的算力部署更激进，直接推高了数据中心用电的远期斜率。与此同时，市场的担心也在变：不是“需不需要电”，而是“供给链能不能按时把电送到机房”。
据追风交易台消息，高盛全球投资研究部分析师 Brian Singer 在23日的报告中写道：“我们将2030年全球数据中心用电需求相对2023年的增幅从175%上调到220%。”这次上调的重点落在美国：新增用电中约六成来自美国，数据中心容量预测也被明显抬高。
更麻烦的是，需求上修并不等于路径清晰。电网侧的并网、输配电和设备交付周期都在拉长，于是“表后电”（behind-the-meter）这种更像过渡方案的选择被推到前台——以天然气为主，先让机房跑起来，后续再接回电网。高盛也把美国电力需求增速预期抬到2030年前年化3.2%，其中数据中心贡献了2个百分点。
在投资上，高盛的态度并不保守：尽管数据中心电力供应链相关股票已明显跑赢，报告仍然维持看多，背后抓的是一个更大的叙事——为了避免电力、水、网络、供应链的“可靠性事故”，基础设施进入一轮更长的投入周期。但这轮周期并不是没有边界：如果AI从“希望与梦想”转入“执行期”，预算与回报的约束会变硬，股价驱动也会从主题转向更残酷的个股筛选。
2030年用电增量被重新定价：905TWh里，美国拿走六成高盛把2030年全球数据中心（AI+非AI）用电增量估到905TWh（相对2023年），对应2030年较2023年增长220%。此前的假设是增长175%。上修的理由不复杂：TMT团队提高了AI服务器出货预期，推理侧更高功率服务器的部署比例上升，同时数据中心容量扩建更快。
结构上，美国权重继续抬升。高盛预计这905TWh增量中，约60%发生在美国（此前约50%）。对应的数据中心容量预测也被拉高：其美国数据中心容量预计2030年升至95GW（2025年为32GW），海外预计2030年升至72GW（2025年为42GW）。AI与数据中心扩张仍被定义为全球现象，但“最先吃到电”的还是美国。
超大规模云厂商的再投资率逼近九成，讨论焦点从“投入”转向“回报”报告给出的一个关键信号是：预算上修的速度太快。过去两个月，高盛分析师对2026-27年hyperscaler capex+R&D合计上修超过3000亿美元；并预计主要全球hyperscalers的capex+R&D到2029年将较2025年翻倍。
更值得盯的是再投资率（capex+R&D/经营现金流）。高盛预计2026/27年分别达到87%/83%（此前为79%/76%）。钱当然还在投，但股东能分到的自由现金流空间被挤压了——这也是报告反复强调“AI收入增长”和“可量化价值”的原因：当投入强度上去，市场就会更频繁地追问AI到底把什么做成了。
高盛在报告里举了一个偏“可被量化”的方向：AI加速药物研发。其医疗团队引用的近期数据指向两个变化——成功率提升370个基点（从6.4%到10.3%）、研发周期从约13年缩短到约10年，并据此估算10年药物管线现值可提升83亿美元（21%折现率）到412亿美元（8%折现率）。这类案例更像是为了回答“Pervasiveness（渗透）到底在哪里落地”。
美国电力需求增速被抬到3.2%，数据中心贡献2个百分点在电力侧，高盛把美国“电网+表后电”的电力需求增速预期上调至2030年前年化3.2%（此前2.6%）。拆开看，电网侧年化2.6%，表后电贡献0.6%；而在电网侧2.6%里，数据中心单项贡献了2个百分点——这解释了为什么市场对电力、输配电、并网资源的紧张感在快速升级。
高盛也点出一个现实：新增负荷的相当一部分正被表后电承接，且主要是天然气，即便hyperscalers长期偏好仍是电网供电。电力需求被抬高不难，难的是把电“送到位”，而这恰恰卡在输配电、并网与施工能力上。
效率在提升，但“每台服务器更耗电”也在发生：推理端成2026年的变量报告对“效率能否压住用电”给了更细的拆解：新一代服务器确实更高效，但行业的算力需求增长更快。以英伟达服务器为例，高盛写到，最新Vera Rubin一代在训练场景下单位最大功率对应的计算速度比Blackwell提升16%，四代累计提升超过650%；但同时，Vera Rubin单台服务器最大功率比Blackwell高68%，四代累计提升超过250%。
推理端是另一个拐点。高盛一边维持“推理服务器整体功率低于训练”的假设，一边承认推理功率强度正在上修，原因是更高功率服务器在推理侧的占比提升。报告把2026年视为关键观察窗口：推理到底会以“低功率大规模铺开”，还是会因为推理、推理型模型与自动化而走向更高能耗，目前争论还没结束。
“愿意为可靠性付溢价”正在变成合同条款：40-48美元/MWh的绿色综合溢价电力不只是供给问题，也开始变成“价格+政策”问题。高盛用“Green Reliability Premium”概括这种变化：在美国，满足数据中心基荷可靠性的清洁能源组合平均供电成本较基准高约40美元/MWh，若IRA激励退坡后约48美元/MWh。
更重要的是对比口径：如果把这类溢价粗略应用到2030年相对2023年的全球数据中心用电增量（905TWh），高盛估算对应的行业支出约370亿-430亿美元。它在hyperscalers利润表里的量级并不夸张：相当于高盛估算的2027年hyperscaler总EBITDA（10790亿美元）的3.4%-4.0%，对2027年平均CROCI影响约-0.8%到-0.9%。这也是为什么报告判断，hyperscalers仍有能力为“时间到市场”和“可靠性”买单。
政策层面，报告提到的关键词是“ring-fence”：数据中心扩建带来的成本与可靠性风险，尽量不要外溢给其他电力客户。高盛预计各方会推动更多合同设计来隔离这类影响，同时数据中心运营方也会被要求在灵活性、承担基础设施成本、甚至向电网反供能力上给出更明确承诺。
发电设备不是唯一瓶颈，“人”才是如果要在“设备”和“人”之间选一个更硬的约束，高盛把票投给了后者。报告估算，为满足2023-2030年美国/欧洲电力需求增长，需要新增约51万美国电力与电网相关岗位、约25万欧洲电力岗位。
其中风险更集中在输配电（T&D）环节：高盛估算美国仅输配电与并网相关的新增岗位约20.7万，意味着约22%的劳动力增长需求，而这类岗位通常需要3-4年培训。作为对照，美国能源相关行业当前活跃学徒约4.5万人；要填平缺口并覆盖退休，高盛认为活跃学徒规模的“运行速度”可能需要再提高约2万-3万人。
劳动力约束会反过来解释两件事：为什么表后电在短期更有吸引力（少走输电线路与并网流程），以及为什么拥有劳动力获取优势的承包商、公用事业公司、自动化与电网优化方案会被重新定价。
“可靠性超级周期”给了供应链第二条腿：不是只为AI修电网在股票层面，高盛把主题拉得更宽：电力、水、网络、供应链在需求上升与基础设施老化下的“可靠性投入”。报告给出的量化抓手是：基于其对具备Green Capex顺风的上市公司估算，可靠性主题对应的年化capex增长超过800亿美元。
这也解释了一个市场现象：数据中心电力供应链股票和hyperscaler股价出现分化。高盛统计，自2025年以来，数据中心相关电力生态整体跑赢MSCI ACWI约41个百分点、跑赢hyperscalers约36个百分点；其中发电设备相关公司表现最强，领先其他供应链队列约196个百分点，太阳能产品、电气元件、冷却方案等也有明显超额。
高盛给出的“周期何时结束”条件很直白：AI的竞争威胁感消退、企业回报与自由现金流明显恶化导致投资能力下降，或冗余投入被认为已足够。只要这三条不触发，可靠性投入就很难突然停下来。
AI仍在“希望与梦想”阶段，但三项指标会决定何时进入执行期高盛把AI放进“创新周期”框架：当前仍在最利多基础设施投资与估值扩张的“Appraisal / Hopes & Dreams”阶段，但资本开支上修让“是否接近Execution阶段”的争论升温。报告给出的三个触发器是：财务弹性受限、企业回报下行、产品供给过剩。
就目前证据，高盛认为前两项开始有“边际变化”，但还不够构成拐点：再投资率上升压缩自由现金流，但hyperscaler资产负债表仍强，净负债/EBITDA约0.3倍（2026年）；回报端，高盛预计CROCI到2028年会走弱，幅度从“轻微”变得“更明显”，但尚未跌到其历史区间（24%-31%）的低端。至于供给过剩，高盛明确写到：尚未看到算力与token需求进入过剩。
这意味着一个更现实的结论：短期内，电力与基础设施链条仍在“甜蜜点”；但市场会越来越苛刻地追问AI的收入与现金流在哪里，谁能留住价值，谁只是替竞争对手买单。
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