文章核心观点 - 一场由人工智能驱动的数据中心基建竞赛正在美国全面展开，已规划项目总容量超过45吉瓦，预计将吸引超过2.5万亿美元投资 [1] - 此轮扩张主要由OpenAI的Stargate项目、亚马逊、Meta、微软和xAI等超大规模厂商推动，旨在满足训练和运行复杂AI模型的算力需求 [1] - 激增的电力需求正面临美国现有电网的“电力墙”挑战，电网容量不足和审批延迟正迫使科技巨头采取“自备电力”策略 [1] 巨头主导的建设规模与投资 - OpenAI的Stargate项目已承诺约7吉瓦容量，分布在德克萨斯州、威斯康星州等地，其合作伙伴包括甲骨文、软银和数据中心开发商Vantage、Crusoe等 [4][5] - Meta正在推进多个“泰坦集群”，包括俄亥俄州的1吉瓦Prometheus项目和路易斯安那州计划扩展至5吉瓦的Hyperion项目 [5] - 亚马逊在过去12个月全球新增了3.8吉瓦容量，预计到2027年容量将再次翻倍，推算其在2026-2027年间仅美国就可能增加约13吉瓦容量 [5] - 微软正在威斯康星州建设一个900兆瓦的AI工厂，并已在美国其他地区规划多个类似项目 [5] - xAI正在田纳西州孟菲斯市将其数据中心扩容至1.4吉瓦，用于训练其Grok模型 [5] - 数据中心建设成本（不含IT设备）已达到每兆瓦1700万美元以上，OpenAI的Stargate项目7吉瓦容量对应超过4000亿美元投资承诺，折合每兆瓦成本高达5700万美元（含IT设备） [4] 电网瓶颈与自建电厂模式 - 电网限制是数据中心建设面临的最严峻挑战，项目方倾向于建设现场发电设施以加快“通电时间”并确保电力可靠性 [6] - Stargate 1项目尽管已获得1.2吉瓦电网接入批准，仍计划部署约350兆瓦现场天然气发电容量，旨在加速项目通电时间表并用天然气替代柴油作为长期备用电源 [6][7] - 为应对AI工作负载的毫秒级功率剧烈波动，行业采取“全能方案”，例如Meta的Prometheus项目采用燃气轮机、燃气内燃机和柴油发动机组合 [7] 融资结构与新兴模式 - 私募股权公司和专业基础设施基金扮演关键角色，例如Blue Owl Capital与Crusoe成立了150亿美元的合资公司为Stargate 1项目提供资金 [8] - “能源即服务”模式正在兴起，能源公司如Williams正与数据中心运营商签订长期购电协议，投资数十亿美元建设运营专用发电设施，例如为Meta的Prometheus项目投资20亿美元 [9] 供应链挑战 - 需求的爆炸式增长给电力设备供应链带来巨大压力，重型燃气轮机价格在不到两年内上涨了50%，且交付周期显著延长 [10] - 设备制造商如GE Vernova和卡特彼勒在增加产能时面临零部件和劳动力短缺制约 [11] - 一些公司通过收购二手或“在箱”新设备规避漫长订单排队，例如Fermi America公司通过收购液化天然气项目未使用的西门子燃气轮机获得发电能力 [11]