巴克莱的AI研报：谁是美国数据中心狂飙的推手？
在过去一年内，美国的人工智能产业正在进入超高能耗时代。AI模型的参数以指数级攀升，而支撑这些进步的，是背后庞大的基础设施——一座座数据中心、电力系统正在美国拔地而起。巴克莱银行在其近期研究中指出，AI浪潮正成为重塑美国能源与投资格局的关键变量，其关注焦点包括数据中心建设、电力系统承载力与资本投入结构。
巴克莱的判断：AI的底座正在重塑美国
巴克莱认为，美国的AI发展已从算法创新阶段，迈向以基础设施为核心的新周期。报告指出，AI的可持续增长将取决于供电能力、土地资源以及高效冷却体系的建设水平。
目前，美国在建与规划中的AI数据中心总装机容量被多方估算为约45吉瓦 。这一规模相当于数十座大型电站的供电能力。根据多家机构测算，整体投资在2.5万亿美元左右。这些项目的主要建设方包括 OpenAI、Meta、亚马逊、微软、xAI 等科技公司。
报告数据显示，数据中心的建设成本（不含IT设备）已达到每兆瓦1700万美元以上。以OpenAI的Stargate项目为例，其7吉瓦容量对应超过4000亿美元的投资承诺，折合每兆瓦成本高达5700万美元（含IT设备），凸显了AI基础设施的巨大资本密度。
巴克莱指出，这代表着一种全新的资本逻辑：AI不再只是软件的竞争，而是一场由能源和算力驱动的基础设施革命。
多份市场报告显示，美国AI数据中心项目正快速向能源与土地充裕的地区聚集，德克萨斯、威斯康星、爱荷华、俄亥俄等地成为建设热点。土地成本低、电力获取方便、政策支持强，是它们的共同特征。
行业数据显示，数据中心投资仍在高速扩张。对此，另一家商业数据咨询公司Gartner预计，未来几年美国数据中心相关支出将保持高速增长，“2025年数据中心系统支出将增长46.8%，到2025年达到4895亿美元。虽然明年支出将有所放缓，但目前预计仍将增长19%，达到5825亿美元。”
巴克莱认为，这一趋势或预示着“算力资本周期”的加速。算力需求增长过快，而电力与基础设施更新滞后，可能导致阶段性供需失衡。
例如，Stargate 1项目，尽管已获得1.2吉瓦的电网接入批准，但该项目仍计划部署约350兆瓦的现场天然气发电容量。报告指出，此举旨在“加速项目的通电时间表”，并用天然气替代柴油作为长期备用电源。这显然和减少碳排放的要求相悖，属于在电力短缺之下的无奈之举。
AEP（American Electric Power）等大型公用事业公司在最近的资本支出计划中，未来三年的投资额提升约 30% ，主要用于升级电网与数据中心配套设施。
巴克莱分析称，这一轮能源扩张与其说是传统电力增长，不如说是AI推动下的能源版图重组。短期内，电价波动区间可能扩大，长期则取决于能源供给的多元化进程。
随着AI算力需求飙升，美国电网面临前所未有的压力。EIA 的数据表明，数据中心整体用电量占美国总需求约 5%~6%，而其中AI相关项目的占比正在快速上升。
部分分析预计，到 2030 年，美国整体电力需求可能较2024年增加约13-15%** ** 左右。虽然数字仍存在不确定性，但趋势明确：AI数据中心已成为新增用电的主要来源之一。
一些州政府开始针对AI项目实施更严格的电力审批制度，以防止区域性供电紧张。与此同时，可再生能源扩张速度虽快，但仍难完全匹配AI新增负荷。即便在最积极的规划中，可再生能源也只能覆盖新增需求的一部分。
这意味着，美国可能需要延长部分燃气电厂的运行周期，或依赖核能重启与能源混合方案，以维持AI增长所需的稳定供电。
供应链与制造：算力背后的隐忧
巴克莱在研报中还提到，美国AI基础设施的瓶颈不仅在电力，也在硬件供应链。AI服务器、GPU芯片、光模块与冷却系统的供给延迟，正在拖慢项目交付。
根据行业机构数据，美国AI服务器的交付周期已从过去约 12 周延长至 20~28 周 。主要原因包括 GPU 产能紧张、液冷系统标准未统一、以及高端组件高度依赖进口。
光模块领域，美国厂商产能占全球约 25% ，其余主要来自亚洲。冷却系统和机柜设备的自给率同样偏低。
巴克莱认为，这种供应链依赖会促使美国加速制造业回流布局。然而，本地化生产意味着更高的成本和更长的周期。
巴克莱在研报中强调，AI的崛起不仅是一场技术革命，更是一次基础设施周期的再平衡。AI正在让能源、资本与制造三大体系重新组合。
报告指出，美国AI基础设施的资本支出在未来几年预计将维持年均10%~15% 的增长区间。与此同时，电力系统的改造与能耗结构调整将成为宏观经济的重要变量。
换言之，AI不再只是算法的竞赛，而是能源、金融、供应链三维协同的国家级工程。
资本流向的重塑：AI成为新的基础设施资产
巴克莱指出，美国AI数据中心的资金结构正在快速复杂化。当前的融资主体主要包括：科技巨头的自有资本投入，基础设施基金，以及私募股权公司。
研报提到，AI基础设施的投资正呈现“准公用事业化”趋势，即资本回报周期拉长、稳定收益特征增强。部分项目采用混合债务与股权融资结构，包括基础设施债与绿色债等形式。
巴克莱认为，这种模式表明市场正把AI数据中心视为新的能源类资产，资本逻辑从“科技创新”逐渐向“长期收益型基础设施”转变。
巴克莱的研报并未给出简单的结论，而是呈现出一种冷静的现实：AI的加速度，伴随着能源大量消耗与资本巨额投入，一切资源都在围绕AI开始重新整合。
从硅谷的实验室到德克萨斯的电网，从风电场到核电厂，每一个环节都在被算力重新定义。AI让美国进入了一个新的基础设施建设周期——一个以电力为燃料的智能时代。