人工智能时代前后：数据中心行业进入能源供应受限新时代调查报告

审视数据中心行业进入能源供应受限的新时代 在开始…… 盘点早期“人工智能之后”年龄 ……北美数据中心行业在保障电网电力方面处于相对稳定的状态。几十年来，数据中心会一次性获取数十或数百兆瓦的电力容量。他们会在一个可操作的时间范围内获得电力。没有问题。 在能源行业的关键时期，数据中心能源管理的领导者AlphaStruxure和施耐德电气与数据中心前沿合作，对149位行业高级专业人士进行了调查。这是首次进行的重大调查，旨在衡量他们如何适应正在发生的能源危机。调查结果揭示了行业前景在如此短的时间内发生了多大变化——以及行业在AI时代之后如何创新以确保能源供应。 然后，在2022年末，在公用事业监管机构的走廊和董事会桌面上，一切都发生了变化。随着生成式人工智能的出现，该行业进入了一场赢得人工智能奖的障碍赛，赛道上出现了各种障碍。缺乏芯片。缺乏土地。在短短几个月内，顶级市场耗尽了可用房地产，而公用事业的等待时间延长至七年、九年甚至十二年。二级市场也在快速发展，并且等待时间很长，因为数据中心正在吸收最后剩余的可用产能。尽管比赛可能进入了一个新阶段，因为行业内的一些人开始下调他们的增长预期，但整体趋势仍然清晰：需求更多，数据中心更多，能源更多。 该行业如何从“AI之前”过渡到“AI之后” 44% #1排名障碍减慢数据中心项目网格约束,有92%的人认为这是一个障碍。 受访者中，表示他们平均报价的公用事业等待时间比4年。 610报告他们会部署现场电力 #1“B计划如果在首选无法及时提供电力，那么中西部是备用 48% #1获得更多电力容量的主要障碍是过度长时间的引用等待 有受访者的报告，单个新的数据中心项目的平均规模超过100兆瓦。 610正在建造超过10数据 35% #1 报道了他们碳排放加速在过去的两年里，自人工智能竞赛开始以来。 现场发电解决方案排名太阳能和电池储能. 05执行序言胡安·马西亚斯，V·辛格和马修·文森特 06调查人口统计和方法 07主题1：建设障碍：关于等待时间和扩展挑战 15主题 2：权衡与时间线：在评估选项和影响时 22主题3：评估备选方案：关于变通方法和现场电源 28结论：行业将走向何方 执行序言 “人工智能时代”能源危机：数据中心如何应对 胡安·马西亚斯首席执行官，AlphaStruxure 以下是这份报告告诉我们今天正在发生的事情： ◇ ◇网格约束是第1个障碍：92%有%的受访者将其视为一个重大挑战，由于公用事业等待时间长，导致扩展速度放缓。 我们都在目睹数据中心的一个空前时刻，其特点是争夺更多电力和计算能力的激烈竞争。尽管我们在数据中心和能源行业拥有数十年的集体经验，但我们从未见过这种情况。 ◇ ◇新项目比以往更大：几乎半 (48%)受访者中有多少人表示他们新的数据中心现在平均100+兆瓦，标志着发展的前无古人规模。 ◇ ◇更长的交付周期是新的常态：44%报告实用工具等待时间4+年，而需求正流入二级市场，拉伸可用产能。 几十年来，保障电网容量是一个可控的过程。但到2022年底，随着生成式人工智能的兴起，一切都发生了变化。主要市场的电力公司等待时间已延长至七年、九年，甚至可能长达十二年。1迫使运营商重新思考其能源采购、部署和可持续性的方法。 ◇ ◇人工智能热潮正在重塑可持续性目标：35%报告过去两年碳排放量增加，因为该行业正竞相满足新需求。 梵丹娜·辛格北美安全电源业务高级副总裁，施耐德电气 ◇ ◇替代方案正在出现：62%有受访者在现场发电。鉴于没有放缓迹象，数据中心运营商正在重新思考电力采购策略。 为了更好地了解行业如何应对数据中心前沿，与阿尔法斯特鲁克斯和施耐德电气，调查149位资深行业专业人士在变化的能源格局上。研究结果表明，该产业的展望在短时间内发生了多大的变化——以及正在部署的为保障电力而采取的策略。“AI之后”时代. 代表 AlphaStruxure、施耐德电气和数据中心前沿，我们很高兴提供首份关于数据中心行业如何导航其历史上的关键时期——即“人工智能之后”时代的调查： 马修·文森特总编辑，《数据中心前沿》 人口统计学 方法 在2025年的前两个月，我们调查了数据中心前沿的读者，他们符合几个条件。受访者需要是美国或加拿大数据中心公司的资深员工。他们需要正在积极建设新的数据中心，并在涉及能源相关主题的岗位上工作。不符合这些条件的参与者被筛选掉。严格的数据清洗标准排除了那些直接填答、显示出对主题缺乏专业知识或快速完成调查的参与者。总体而言，149名受访者成功完成了调查。 行业细分 数据中心建设活动 总的来说，贵公司未来五年将建设多少个新的数据中心项目？ 障碍主题1TO建设： 关于等待时间和扩展挑战 人工智能竞赛是一场电子竞赛，贯穿全美。 随着对人工智能需求的持续增长，对能源的需求也随之增加。公用事业部门收到了大量增加电力的申请，而他们向监管机构的指导意见则揭示了情况的规模。全国范围内，一场狂热的建设活动随之展开。 德克萨斯州 在硅谷，公用事业部门报告称，数据中心已要求3.5吉瓦（GW），相当于三个大型核电站，给本已紧张的电网带来进一步的压力。 2024年，当地公用事业部门告诉数据中心，最短等待时间将是七年。与此同时，一个已经饱和的市场预计到2027年将再增加1.4吉瓦。 德克萨斯电网运营商ERCOT发布了一个预测，警告该地区电网的容量可能需要增长76%，从850吉瓦(GWs)增长到150吉瓦(GWs)。 76%容量 3.5吉瓦 11吉瓦 随着更高的机架密度和对计算需求的增加,近一半受访者表示他们的数据中心项目的平均功率将超过100兆瓦(MW),而4%的项目已经达到吉瓦级别。 十分之六的受访者将在未来五年内至少建设项目11个数据中心，而25%的人将至少建设项目30个。 调查数据：关于建设项目 和障碍的情绪 那么，在人工智能（A.A.I.）时代开始的头几年里，实际数据到底是如何说明新建数据中心的速度以及寻找电子元件的困难呢？ 本节介绍了关于整体情况的首次数据。 尽管有DeepSeek，能源需求仍在增加。 人工智能工作负载预计将非常显著。 深度寻求提出可能大幅减少训练的计算需求。结果证明这里的炒作有些过火，因为不到10%的人预期需求会降低，而有四分之一的人预期不会有变化。 这部分新需求主要由高性能和并行计算驱动，以支持人工智能工作负载。但到底有多少呢？对于一半受访者而言，这至少占所有新增工作负载的50%。 你们公司的数据中心新负载中有多少将采用加速并行计算/高性能计算来支持人工智能工作负载？ 深Seek应用（或类似干扰的可能性）的推出如何改变了你公司在计算和能源需求方面的规划？ 能源等待时间正在上升。 尽管近一半受访者表示他们的设施在不到三年内就能获得能源，令人担忧的是，12%的受访者正逐渐滑向7至10+年的长尾区域——这作为平均等待时间，而不是离群值。而且，几乎每两人中就有一个人平均至少等待四年。 等待更多权力的时间正在增长。 在过去的两年中，在贵公司所有的新数据中心项目中，贵公司的公用事业部门为数据中心供电所报的平均时间表是什么？ 随着所有这些建设活动和数据中心一次性要求吉瓦级别的电力，公用事业公司正被拉伸到极限。随着供应在努力跟上需求，等待时间正在增长。 中西部是更强大的首选“备选方案”。 考虑到电力可用性和等待时间的区域差异，数据中心专业人员正在评估备用地点，以防他们的首选方案不成功。中西部（26%）是计划B电力可用性排名最高的地区。 对比“何时”与“多少” 数据中心公司请求的数据量以及等待时间的数据。随着容量请求规模的增加，等待时间也随之增加。 哪个地区为数据中心行业提供了最快的通电时间？ 这张图表展示了行业内首个关于美国数据中心电力到达时间区域差异的大规模数据集。当然，在变化极快的市场中，这只是一个时间点的快照。 右边的图表显示了我们就参与者提出的三个问题： 关键要点 • 基于加权平均值，近年来最快的启动时间是西部山区.•中西部分区 (32)是拥有最多最新容量请求的地方，其次是东南部（28）。 • 大约被报了候时4–6年.1/3的项目• 几乎三分之二请求, 不论大小，均按3年.•项目被引用的时间线7–9年五，其中一个十年以上报价。 哪个地区电力供应最快？ 通过为每个地区创建加权平均值，我们能够比较每个地区的大致供电时间。由于每个地区都是基于小样本量进行统计的，因此这些结果应该谨慎解读。参与者仅报告了他们“最近”的容量请求，这可能是几年前提出的。撇开这些限制条件，这些排名可以大致反映近年来供电时间最短的地区。当然，这很可能是在实时变化。 按数字比较区域通电时间 主题1 分析 人工智能领域的游戏关键仍在规模。基本策略是通过对越来越大型的数据集进行训练来扩展模型，从而使用越来越多的计算力和能源，变得更加智能。这种巨大的规模扩展工作需要建设更多数据中心。而调查数据也证实了这一点。 一个100MW数据中心是一项重大工程，涉及数亿在部署资本中。典型的调查受访者为一家至少建造了10个这样的公司的公司工作。这对每家公司来说都是数十亿美元。而且有数十家公司这样做。鉴于我们从目前阅读的论文中了解的情况，这一切都不令人惊讶。 更令人惊讶的是，公用事业等待时间在增长多少。如今，大多数受访者报告的平均等待时间超过四年而且有些人报告说平均偏差达到八、九年，甚至十年或更长时间。 这种情况迫使行业进行权衡和创新。而那个激动人心的创新时刻，就是我们下一步要关注的地方。 权衡主题 2与时间线： 在评估选项和影响时 能源现状已不再可行。 数据中心公司长期以来一直是精明能源采购的不容置疑的领导者。他们一直是广泛采用的商业可持续发展实践（如可再生能源配额、电力购买协议和深度节能）的前沿阵地。他们引领了低成本零碳能源投资，将吉瓦级的清洁电子锁定在长期合同中。他们构建了数以PB计的计算能力，开启了智能手机和流媒体的时代，而美国总电力需求并未因此上升。这些巨大的进步都发生在人工智能之前。 在人工智能之后，建设和运营数据中心变得更加困难。拥有光纤、水和电力资源的优质土地供应不足。在许多顶级市场中，空置率处于历史最低点。在向零碳目标取得了数年的令人印象深刻的进展之后，几家超大规模企业在其2023年和2024年的排放量有所增加。除了日益增长的等待时间之外，围绕成本、芯片和土地的其他挑战也在升级。本节探讨了人工智能后能源短缺的连锁反应：对排放、能源成本和替代方案的影响。 在人工智能出现之前，已经预测到有显著的负载增长。 人工智能仅是在放大数据中心行业现有的增长。而且，美国已经预计到2050年将使其电网容量翻一番，这要归功于再工业化、电气化和脱碳化的趋势。 根据各种来源建模，包括右侧的这个能源部门图表，这些模型在没有将人工智能驱动的需求纳入方程式的情况下建立的。即便如此，它们仍然显示出电网容量的巨大增长。 要客观看待，美国建设现有电网容量用了超过一个世纪；它将仅有25年时间将其翻一番。 什么在减缓数据中心项目？ 目前建造更多数据中心最大的障碍是什么，什么在推动总体最首要的担忧？ 调查数据：制约建筑繁荣的 主要障碍 供求规律依然有效。随着行业在激烈的速度下建设更多数据中心，它正在多个方面遇到紧张的市场状况。本节聚焦于哪些壁垒阻碍了增长，以及这种高需求如何推高了成本和碳排放。 数据中出现了导致速度变慢的常见因素。大多数受访者表示对土地可用性（74%）、水资源可用性（73%）、天然气可用性（76%）、公众反对（74%）、光纤可用性（85%）、计算机芯片可用性（81%）和许可证（86%）至少存在一定程度的显著担忧。 然而，该行业最大的摩擦点是缺乏发电或输电能力。十之有九以上，即92%，将这种能力限制被评为至少有点重要，其中四分之三者将其评为“极其重要”——远超任何其他障碍。 这个行业迄今为止能源成本管理得很好... ...然而，