2025 年 7 月 22 日消息，随着人工智能技术的迅猛发展，其所带来的电力需求激增问题，正将美国电网推向数十年来最为严峻的供需困境边缘。目前，美国最大的电网系统已处于极限状态，完全没有剩余的供电能力来满足新建数据中心的庞大需求，这一现状迫使项目开发商不得不另辟蹊径，自建配套电厂成为他们继续推进项目的唯一可行出路。

美国 PJM 电网作为全美数据中心密度最高的区域，从华盛顿延伸至芝加哥，其覆盖范围广泛。近日，PJM 电网独立监管机构 Monitoring Analytics 的总裁乔・鲍林（Joe Bowring）向媒体透露了令人担忧的情况：“根本没有新增的发电容量来满足不断增长的新增负荷需求。” 在人工智能技术的强力驱动下，近年来美国的电力需求呈现出急剧上升的态势，给本就脆弱的电网带来了前所未有的压力，而 PJM 电网所承受的这种紧张供电态势已经持续了一年多。

面对如此棘手的困境，鲍林给出了具有针对性的建议。他认为，数据中心开发商若 “真的决心要建设数据中心，就应该自带发电设施”，这一方案或许将成为破解当前难题的关键所在。他进一步解释称，要求数据中心自建电厂，有助于消除 PJM 电网长期需求预测中的重大不确定性。在项目启动阶段就实现供需匹配，这种机制能够像一个 “筛子” 一样，有效筛选出项目质量，减少那些不切实际的规划申请。

不仅如此，据媒体报道，数据中心自建电厂的做法还将带来一个意想不到的好处 —— 显著缩短电网接入的漫长审查流程。以往，新建数据中心接入电网往往需要经历冗长且复杂的审查过程，这使得许多项目进度严重受阻。而如今，通过自建电厂，真正具备实施能力的数据中心项目将获得一条 “绿色通道”，从而大幅提升整个行业的运营效率。

值得一提的是，早在今年 2 月 27 日当地媒体播出的一档节目中，AMD 首席执行官苏姿丰就展现出了前瞻性的眼光。她表示，人工智能将如同潮水一般，渗透到我们生活的方方面面。随着技术的不断进步，人工智能变得更加易于获取、成本更低，这将促使其被更广泛地采用，进而催生出更多丰富多样的 AI 应用。从长远视角来看，苏姿丰深刻认识到人工智能的发展对数据中心和电力的巨大需求。她当时还坦率地指出，在过去 18 个月里，整个供应链未能做好充分准备，这在很大程度上限制了人工智能前进的步伐。她着重强调，我们迫切需要更多的芯片、电力和数据中心，因此，这个领域正在紧锣密鼓地进行更多建设，以应对即将到来的巨大需求。如今，美国电网的现状恰恰验证了苏姿丰的 “预言”。

AI 的发展对电力的需求究竟有多大？以 GPT-3 的训练为例，其拥有 1750 亿个参数，据估算，训练过程使用了大约 1287 兆瓦时（即 128.7 万度）的电力，这一耗电量相当于美国约 121 个家庭一整年的用电量。而这仅仅是训练阶段，完成训练后，AI 进入推理阶段，即人们日常使用 AI 输出结果的过程，随着应用的普及、使用人数的增加，耗电量将不断叠加。国际能源署（IEA）今年 1 月报告显示，ChatGPT 响应一个请求平均耗电 2.9 瓦时，每天响应约 2 亿个需求，消耗超过 50 万度电力，相当于 1.7 万个美国家庭平均一天的用电量。

在 AI 加速推高电力消耗的背景下，美国科技巨头们已经纷纷开始行动。微软宣布支持三哩岛 1 号机组于 2028 年前重启；谷歌、亚马逊也相继投资小型先进反应堆（SMR）项目，为自身 AI 基础设施寻找稳定电源。而如今数据中心自建电厂的趋势，更是反映出在 AI 电力需求面前，各方都在积极寻求解决方案。

然而，自建电厂也并非易事。数据中心需要考虑多种因素，包括选择何种发电方式。可再生能源如太阳能、风能，虽然环保，但受自然条件限制，稳定性不足；天然气发电相对稳定，但存在碳排放问题；核能发电虽能提供大量稳定电力，可面临技术门槛高、安全风险担忧以及监管严格等挑战。并且，建设电厂需要投入巨额资金，从前期的规划设计、设备采购，到后期的运营维护，每一个环节都需要大量资金支持。同时，还需要专业的技术团队来保障电厂的正常运行，这对数据中心开发商的综合实力提出了极高要求。

尽管困难重重，但面对 AI 发展带来的巨大机遇，数据中心开发商们似乎也别无选择。美国电网的困境已经敲响了警钟，如果不能及时解决电力供应问题，AI 的发展极有可能受到严重制约。而数据中心自建电厂这一趋势能否真正缓解美国电网的压力，为 AI 发展提供持续稳定的电力支持，还有待时间的检验。但无论如何，这都将是一场关乎美国 AI 产业未来走向的关键 “战役”，整个科技行业乃至全球都在拭目以待。