AI建設放緩的真正瓶頸：電網接入而非能源短缺

美國正在德克薩斯州阿比林建設史上最昂貴的專案之一——Stargate。這個由OpenAI和軟銀領導的合資專案預計耗資超過400億美元，將建成一個用於訓練新一代AI模型的高效能運算園區。Stargate滿負荷執行時預計消耗1.2吉瓦電力，相當於31.3萬個美國家庭的用電量。EpochAI和一家能源研究機構的報告預測，如果2025年的增長率保持不變，到2030年全球AI計算總功率將達到100吉瓦。

然而，這種增長面臨的主要瓶頸並非能源短缺，而是電網接入問題。任何新基礎設施在接入電網前，電網運營商必須研究其對電網潮流的影響，並確定是否需要升級。這一過程已嚴重積壓：2005年中位電廠等待不到20個月，到2023年已躍升至55個月。

電網互聯流程是為過去設計的，採用僵化的先到先得排隊方式，導致最有價值的專案被次要專案阻塞。而且，評估條件僵化，不獎勵那些願意在短期內自給自足的電站。為迎接AI時代，電網流程必須改革。

各大AI公司CEO均表示電力供應不足。輝達CEO黃仁勳稱“未來每個資料中心都將受電力限制”，Meta的扎克伯格表示“如果能獲得能源，我們會建造更大的AI訓練叢集”，OpenAI CEO奧特曼對國會說“AI的豐富程度將受能源豐富程度限制”。

除資料中心外，經濟整體正在電氣化。電價下降和技術進步推動了從隨身聽到iPhone、電動汽車等創新。未來技術將主要由電力驅動。

電力需求增長已使電網承壓。運營商因擁堵被迫使用昂貴本地電廠，2023年美國電網低效率導致的額外成本達115億美元，同比增長45%。ERCOT（德克薩斯州電網）預測2028年夏季供電不足，PJM（美國最大電網）2025年未能購得足夠未來發電容量。

討論何種發電技術最合適是分散注意力。關鍵是確保電力能高效輸送到需要的地方。不同技術共存可形成更廉價、可靠、清潔的電網。市場機制能自動平衡不同能源，但電網基礎設施規劃是瓶頸。

美國電力市場大部分自由化，獨立開發商建設電廠，當地公用事業必須連線。電網運營商的經濟排程軟體根據成本排程電廠，價格由邊際成本設定。訊號引導開發商投資。例如，太陽能過剩導致電價訊號激勵儲能建設，ERCOT的電池儲能從零增至8.6吉瓦。

然而，消費者電價並非完全由市場決定。電網基礎設施成本以監管價格轉嫁給消費者。監管機構對批發價格設定上限，導致必要時可靠發電機不盈利，進而引入容量市場等干預。政策如通脹削減法案對可再生能源提供稅收抵免，有時導致負電價。

儘管有干預，市場仍能找到平衡。真正的瓶頸是接入電網。xAI的孟菲斯資料中心一度離網執行，安裝422兆瓦現場燃氣輪機，待電網升級後再接入。六成資料中心的考慮離網解決方案。