AI大基建浪潮：算力军备竞赛与能源危机下的数据中心扩张

美国经济正呈现出一场“冰与火”般的极端分化现象。据美国《财富》杂志10月7日报道，哈佛大学经济学家杰森·弗曼（Jason Furman）的一项研究指出，2025年上半年美国GDP增长几乎完全依赖数据中心和信息技术领域推动，而其他经济部门的增长率仅为0.1%，凸显了技术驱动的单极增长模式。

在这场全球算力军备竞赛中，OpenAI宣布计划投入约1.4万亿美元，建设超过30吉瓦的计算基础设施，目标是每周新增1吉瓦的算力。同时，马斯克旗下的xAI也公布了雄心勃勃的算力目标，计划在五年内实现相当于5000万台H100芯片的AI算力规模。这些举措标志着一场由科技巨头主导、资本驱动的万亿级基建浪潮正在席卷全球，然而其商业模式尚未经过充分验证，无人能够准确预测这场豪赌的最终结局。

本期《硅谷101》节目中，主播泓君邀请了字节跳动数据中心与能源项目经理徐熠兴（Ethan Xu）和前特斯拉供应链总监王辰晟，共同探讨了AI大基建中巨头的战略动向、背后逻辑、带动的行业热点以及美国电力建设面临的挑战。

以下是这次对话内容的精选整理：

01

AI巨头全力押注算力规模扩张

泓君：当前所有AI巨头都在加速数据中心建设。从新闻报道来看，OpenAI和微软的5000亿美元Stargate项目、OpenAI与甲骨文的3000亿美元数据中心合作（可能存在重叠）备受关注。但马斯克的xAI在数据中心布局和资源抢夺方面同样激进，扎克伯格的Meta也在全力投入。从你们的角度看，哪些公司最为激进？他们的策略有何特点？

Ethan：OpenAI的野心极其宏大，目前已公布的Stargate项目计划达到10吉瓦规模。但这可能仅仅是一个开端，其长期目标或许是当前的十倍甚至更多。这反映了他们在未来5到10年内希望实现的愿景。

泓君：十倍？那意味着接近5万亿美元的产业规模？

Ethan：我认为这一数量级基本符合预期。

泓君：美国当前GDP约二十多万亿美元，这意味着该项目可能占据GDP的相当比例——尽管不是一年完成，但整体规模惊人。

Ethan：确实比例很高。我们可以观察今年美国GDP增长中数据中心基建贡献的比例，即使达到70%，我也不会感到意外。

王辰晟：你可能还低估了。

Ethan：是的，甚至可能低估。英伟达创始人黄仁勋和一些咨询机构也认为，未来五年数据中心基础设施投资规模将达到5~7万亿美元级别。

Ablilene, Texas 星际之门项目 图片来源：Bloomberg Originals

泓君：资金从何而来？

Ethan：资金来源确实是一个有趣的问题。我记得你们之前节目讨论过资本循环中的创新融资方式（笑）。

泓君：辰晟怎么看？哪家公司最激进？

王辰晟：OpenAI无疑是相对激进的。其近期公告显示，未来几年与英伟达有10吉瓦意向、与AMD有6吉瓦意向，最近还与博通达成10吉瓦意向，合计已达26吉瓦。按每吉瓦500亿美元估算，这已是1.5万亿美元规模。

泓君：未来五年内。

王辰晟：是的，同时其在供应链布局上也非常激进。最近包下了三星和海力士每月90万片晶圆产能，约占全球DRAM市场三分之一、HBM市场60%的份额。如果你是马斯克或扎克伯格，你会如何应对？没人愿意被卡脖子，因此各公司供应链策略各异：马斯克的xAI扫购了大量小型涡轮发电机；Meta早前就在能源成本较低地区购地建数据中心，最近在爱达荷州或俄亥俄州上线5吉瓦项目，规模堪比半个曼哈顿；Google则在光缆等供应链环节进行产能买断。每个巨头都在发力，避免在竞争中落后。

Meta在路易斯安那州采购的太阳能发电设施 图片来源：Common Energy

泓君：微软似乎未被提及。

Ethan：微软的情况很有意思。去年其与OpenAI合作融洽，但年初有新闻称双方关系出现变化，OpenAI开始与Oracle等公司合作建数据中心，微软不再是唯一提供商。同时微软某些数据中心项目暂停或退租。从近期发展看，微软在数据中心投资上相对稳健，而OpenAI风格迥异，几乎每周都有大型公告。可见两家公司在AI数据中心策略上已有分歧。

泓君：所以微软一度放缓，最近又在加速。

Ethan：是的，微软刚宣布建成全球最大AI数据中心之一。行业变化很快：年初微软CEO曾公开表示行业可能存在过度建设泡沫，倾向于稳健推进，但现在看来其速度也很快。或许各公司高层策略今年有所波动，但当前所有人都已在全速前进。

王辰晟：像Google、亚马逊和微软等巨头，由于已有大量云数据中心投入（如Google和微软现有数据中心超10吉瓦），其增长基数不同，因此激进程度反映也不同。相比之下，从零开始的OpenAI需要更快的增长速度。

stargate site 1, texas 图片来源：Sam Altman

泓君：这解释了为何我们常听到Meta、xAI和OpenAI而非传统云巨头。他们都在抢地、抢芯片合作。芯片供应是否会出现短缺？

王辰晟：从产业链产能看，芯片目前不如能源紧缺。台积电正在积极布局产能，芯片相对充足。其先进封装产能曾滞后，但最近在亚利桑那州建两个先进封装晶圆厂。我相信黄仁勋的说法：GPU芯片供应不会短缺，但配套产业如存储器、线束、数据机柜可能有缺口，不过相比能源缺口较小。

Ethan：我补充几点策略观点：一是“电力优先”（Power First），因为最缺的是电，谁能获得更多电力就能驱动更多GPU，训练更好模型，占据更大市场份额，形成良性循环。二是大部分公司意识到“投资不足的风险远大于过度投资的风险”。AI行业共识是，谁先获得最佳模型或AGI，谁就能占据市场主导，其他公司生存空间将迅速缩小。过度投资风险有限（资产可转售或内部利用），而投资不足可能危及生存。因此尽管华尔街质疑过度投资，但各公司仍在加大投入。

Datacenter, Abilene 图片来源：Sam Altman

王辰晟：是的，没人想成为诺基亚。股东更愿听到投资带来增长的故事，而非市值归零。另外，硅谷有句话：“比尔总会吃掉安迪”（安迪代表英特尔前CEO安迪·格鲁夫，比尔代表比尔·盖茨），意为只要有硬件基础设施，软件总能找到方式利用资源。Meta在OCP会议上提到，仅内部AI内容审核就需要大量算力，闲置算力可用于内部降本。因此主流公司不担心过度投资，而是关注如何优化资源配置以扩大利润。

建设大型数据中心有两笔经济账：一是规模效应。Google表示，在爱荷华州建1吉瓦AI数据中心比分布式方案年省5亿美元运营成本，因输电、冷却、运营更高效。二是AI训练需求指数级增长。GPT-4需16000张H100卡训练90天；GPT-4.5可能需数倍卡量。在军备竞赛中，没人愿花一季训练一个模型，希望每周或每两周迭代一次。这推动算力从30兆瓦集群迈向1吉瓦甚至5吉瓦规模。

泓君：数据中心未来主要用于训练还是应用？支持谁？

王辰晟：两年前预训练占算力60%-70%，但工程优化如专家模型、后训练强化学习提高了效率。同时为保障收入（训练不直接创收，应用或订阅才创收），大厂转向更多资源用于推理。今年推理已占比更高（约六成），未来可能超80%。

Datacenter, Abilene 图片来源：Sam Altman

泓君：所以当前数据中心主要支持AI推理。

Ethan：我基本同意，未来推理和应用占比将越来越高。AI训练仍需迭代更新模型，但推理占比高意味应用层创造更多价值。正如微软CEO所言，AI只有在创造GDP时才真正关键。

泓君：是否需要超大型数据中心？能否利用闲置居民用电建分散式数据中心？

王辰晟：训练需要大规模集群同步计算，机柜间需互联，分散式不适合。推理可根据需求配置，已有初创公司如novita利用闲置算力提供低成本服务。但对大厂而言，分散式在管理、物流上效率低，大型集群既可训练又可推理，经济账更划算。

Ethan：应用决定数据中心要求。当前共识是AI训练数据中心无需靠近大城市或高可靠性（只需99.9%而非99.999%），可建在近能源处。如OpenAI将Stargate项目置于德州西部，风光资源丰富、电网接入能力强、土地广阔，适合AI训练。因此并非所有数据中心都需靠近客户，可根据应用特点选址。

02

军备竞赛加剧能源危机

泓君：数据中心需电、发电机、变压器、芯片。先分析电力：美国电力增长现状如何？

Ethan：黄仁勋近期在CNBC采访中说，他能生产所需GPU，但最大问题是无电。过去20年美国电力系统年增速低于1%，与中国年增5%-7%无法相比。美国经济发展与电力系统脱钩。即使增速加倍至2%，也远跟不上数据中心增长。美国新增电力负载中，数据中心约占40%，余为电动车、制造业回流等。

机构预估美国年需增80吉瓦发电量以满足需求，但实际年增仅50-60吉瓦，即年缺口约20吉瓦。若持续，五年后缺口或达100吉瓦。美国总发电量约1300吉瓦，缺口比例大。

泓君：20吉瓦缺口相当于2-3个纽约用电量。缺电如何解决？

Ethan：预估今年数据中心新增用电约8吉瓦。来源包括电网余量、GE等公司天然气发电站、清洁能源。研究预测新增发电60%靠天然气，40%靠光伏、风能、储能。核能未来或成主力，现有核能占发电20%，但为存量。新增核能需待2028年左右上线，小型堆技术如SMR可能2030年才成主力。

泓君：Sam Altman投资的Oklo公司（小型核裂变）股价飞涨。

Ethan：Oklo股价涨势反映市场期待情绪，非技术运营突破。

王辰晟：美国年增50+吉瓦发电量中，火力发电不足5吉瓦，太阳能约45吉瓦，风能约5吉瓦。但可再生能源发电不稳定，实际有效发电或仅20-25吉瓦，加剧缺口。按黄仁勋数据（500亿≈1吉瓦），60吉瓦需3万亿资本，但大公司明年投入不足1万亿，电网尚有部分余量。

Ethan：不同发电技术容量系数不同：太阳能约25%，核电达93%，天然气约85%。同等吉瓦实际发电量差异大。

王辰晟：美国电网脆弱性如何？

Ethan：美国电力系统问题多。发电占电力系统投资50%，输电10%-20%，配电20%-30%。输电网发展缓慢，电网吸纳新发电站能力不足，并入新数据中心时问题更大。

泓君：OpenAI的Stargate（5000亿项目）目标10吉瓦，已签约7吉瓦。电网接入有阻力？

Ethan：是的，如此大规模需创造新电网容量。科技公司现常自建发电机、电站、变电站、配网设施甚至短距离传输线，因电力公司无法满足需求。

03

资源抢夺与技术破局

泓君：Stargate和xAI项目多用燃气涡轮机。涡轮机供应链是否短缺？

GE燃气轮机 图片来源：GE Vernova

王辰晟：涡轮发电机产能严重不足。GE Vernova财报显示过去10年增长平缓，峰值年产量约70+台（每台30-50兆瓦）。对比飞机引擎年产量近4000台，涡轮发电机属夕阳产业，仅在AI数据中心缺电背景下成为短期方案。并网审批需两年，而数据中心需快速上线（如马斯克要6个月），故用涡轮发电机填补一年半空档。

各公司策略不同：xAI横扫美国约70%燃气涡轮发电机库存，用于孟菲斯两大数据中心。据SemiAnalysis分析，仅Colossus-2数据中心就有160台涡轮发电机。

Ethan：涡轮发电机是否分类型？如GE的大规模机组（订单已排至2028年后），现大家也开始扫货小型航空衍生燃气轮机（如Caterpillar）。

王辰晟：是的，航空衍生型产能建设也需时。十台小型机仅抵一台300兆瓦机，供应链挑战仍大。

xAI孟菲斯数据中心内部 图片来源：ServeTheHome

泓君：变压器也短缺（交期18-24个月），马斯克曾言“Transformer lead transformer”。

王辰晟：以特斯拉Dojo项目为例，在Palo Alto建小型集群时，市政府称无电，变压器交期从3个月涨至18个月。我们自购两台变压器交付市政府才获用电。当时仅3兆瓦，现谈几吉瓦，差千倍。变压器需特殊硅钢，美国仅一家公司年产25万吨，全球500万吨，中国宝钢一家年产200万吨。美国产业链落后，政策限制从中国进口材料，但制造业短期无法承接需求，导致变压器交期一直未缩短。

泓君：英伟达提800伏直流输电新方式。与传统方式区别及效率？

当前的Data Center电源架构 图片来源：NVIDIA blog

王辰晟：英伟达在OCP展提出的800伏直流主要用于数据中心内AI机柜输电，替代之前54伏机柜。电传输流程：高压线350千伏→本地变电站3.8-35千伏→数据中心内通过UPS转为480/415伏交流→转54伏直流供电。提升至800伏是因机柜功率大增：H100机柜30千瓦，GB200达100千瓦，未来Vera Rubin芯片或至400千瓦-1兆瓦。英伟达数据显示，1兆瓦机柜用54伏传输需200公斤铜，效率损失22%；用800伏损失可降至0.6%，效率提升显著。但当前数据中心未普及800伏直流，仍以415伏交流为主。

NVIDIA 800 V HVDC 架构 图片来源：NVIDIA blog

泓君：为何未普及？是电网限制？

王辰晟：因当前无此标准。黄仁勋称能造芯片但缺电，故定标准促生态链进步。若用415伏交流，1吉瓦数据中心需50万吨铜，无人能供。下一步可能缺铜，故须推动产业转变。

泓君：卡点在哪？

王辰晟：更多在理解规范、供应链响应设计生产。

Ethan：可理解为新标准针对缺电现实重新定义行业规范，需时间让生态企业适配。下一代数据中心或依此建设，提效显著。

王辰晟：是的。

泓君：现已有尝试200伏、400伏直流，未一步到位800伏。

王辰晟：英伟达白皮书列阶段：从415伏交流转54伏直流，或直接转400伏直流；下一步基础设施提至800伏直流传输；最终用固态变压器在入口直转800伏直流，去除UPS，端到端效率从92%-98%提至98.5%-99%。

泓君：数据中心高压直流电与居民用电方式不同，仅限数据中心？

Ethan：大致如此。现时机已到，数据中心应用高压直流提效。2025年美国数据中心用电量将占全国5%（略低于今年加州用电量），2030年或翻倍至10%。为此行业设计专用标准（如800伏）可提效20%，经济收益巨大。上周报告是开端。

泓君：ChatGPT单次搜索耗电约为Google搜索10倍。中国今年电力建设495吉瓦，美国仅50吉瓦。为何中国快而美国慢？

Ethan：主要原因：中国电网有集中规划优势，与政治经济制度相关。美国电网多局部规划，缺跨区域大规模规划（虽开始改进）。建设审批复杂：在中国管理相对集中；美国高压线或需经农场主同意，可能绕行数百英里，遇数百类似阻碍。

泓君：类似美国高铁难建。

西电东送工程 图片来源：中国电力

Ethan：对。美国新建长距离传输线需7到12年，过去几年几乎无大规模建设。输电配电皆类似问题。

泓君：传输线建设主体是政府？科技公司推进会更快？

Ethan：科技公司在电力系统某些环节有优势，但传输线谈判同样艰难。故科技公司策略是自建发电站于数据中心附近，在经济政治资源影响范围内加速。

泓君：数据中心建设需大量水？

Ethan：建设用水不多，运行中制冷方式决定用水量（液冷闭循环用水少）。但运行中用水与用电常此消彼长，选址时公司会根据当地资源（电或水）制定策略。

泓君：科技巨头建数据中心常遭居民抵制（污染、缺水等）。中国建设快是否因行政效率？

Ethan：还有成本因素：设备及人力成本低。中国在过去10年政策推动下清洁能源发展极快，年太阳能装机容量超全球其他国家总和，压低了发电成本（如储能设备美国价为中国两倍）。

泓君：以往聊十亿美元独角兽，现聊万亿市场，野心在变大。

王辰晟：没错。

Ethan：是的，投资规模空前。

泓君：这或是载入史册的投资时期。感谢两位精彩分享。