AI建设放缓的真正瓶颈：电网接入而非能源短缺

美国正在德克萨斯州阿比林建设史上最昂贵的项目之一——Stargate。这个由OpenAI和软银领导的合资项目预计耗资超过400亿美元，将建成一个用于训练新一代AI模型的高性能计算园区。Stargate满负荷运行时预计消耗1.2吉瓦电力，相当于31.3万个美国家庭的用电量。EpochAI和一家能源研究机构的报告预测，如果2025年的增长率保持不变，到2030年全球AI计算总功率将达到100吉瓦。

然而，这种增长面临的主要瓶颈并非能源短缺，而是电网接入问题。任何新基础设施在接入电网前，电网运营商必须研究其对电网潮流的影响，并确定是否需要升级。这一过程已严重积压：2005年中位电厂等待不到20个月，到2023年已跃升至55个月。

电网互联流程是为过去设计的，采用僵化的先到先得排队方式，导致最有价值的项目被次要项目阻塞。而且，评估条件僵化，不奖励那些愿意在短期内自给自足的电站。为迎接AI时代，电网流程必须改革。

各大AI公司CEO均表示电力供应不足。英伟达CEO黄仁勋称“未来每个数据中心都将受电力限制”，Meta的扎克伯格表示“如果能获得能源，我们会建造更大的AI训练集群”，OpenAI CEO奥特曼对国会说“AI的丰富程度将受能源丰富程度限制”。

除数据中心外，经济整体正在电气化。电价下降和技术进步推动了从随身听到iPhone、电动汽车等创新。未来技术将主要由电力驱动。

电力需求增长已使电网承压。运营商因拥堵被迫使用昂贵本地电厂，2023年美国电网低效率导致的额外成本达115亿美元，同比增长45%。ERCOT（德克萨斯州电网）预测2028年夏季供电不足，PJM（美国最大电网）2025年未能购得足够未来发电容量。

讨论何种发电技术最合适是分散注意力。关键是确保电力能高效输送到需要的地方。不同技术共存可形成更廉价、可靠、清洁的电网。市场机制能自动平衡不同能源，但电网基础设施规划是瓶颈。

美国电力市场大部分自由化，独立开发商建设电厂，当地公用事业必须连接。电网运营商的经济调度软件根据成本调度电厂，价格由边际成本设定。信号引导开发商投资。例如，太阳能过剩导致电价信号激励储能建设，ERCOT的电池储能从零增至8.6吉瓦。

然而，消费者电价并非完全由市场决定。电网基础设施成本以监管价格转嫁给消费者。监管机构对批发价格设置上限，导致必要时可靠发电机不盈利，进而引入容量市场等干预。政策如通胀削减法案对可再生能源提供税收抵免，有时导致负电价。

尽管有干预，市场仍能找到平衡。真正的瓶颈是接入电网。xAI的孟菲斯数据中心一度离网运行，安装422兆瓦现场燃气轮机，待电网升级后再接入。六成数据中心的考虑离网解决方案。