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	<title>电力瓶颈 &#8211; mylogs.cn</title>
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		<title>AI 算力天花板：从造不出芯片到找不到电</title>
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		<dc:creator><![CDATA[steve, zhang]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 19 Sep 2026 06:24:27 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[科技]]></category>
		<category><![CDATA[AI 服务器]]></category>
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					<description><![CDATA[集邦咨询（TrendForce）在 9 月 16 日发布的最新 AI 服务器产业研究指出，人工智能发展的下一道 [&#8230;]]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p class="wp-block-paragraph">集邦咨询（TrendForce）在 9 月 16 日发布的最新 AI 服务器产业研究指出，<a href="https://mylogs.cn/chatgpt-pro-%e9%87%8d%e5%bc%80-200-%e7%be%8e%e5%85%83%e6%a1%a3%ef%bc%9aapi-%e4%bb%b7%e5%80%bc%e8%bf%91%e7%bf%bb%e5%80%8d/"><a href="https://mylogs.cn/%e8%85%be%e8%ae%af%e5%86%85%e6%b5%8b-ai-%e6%b8%b8%e6%88%8f%e6%90%ad%e5%ad%90%e9%b9%85%e6%ac%a1%e5%85%83%ef%bc%9a%e6%95%b0%e5%ad%97%e4%ba%ba%e9%99%aa%e4%bd%a0%e5%bc%80%e9%bb%91/">人工智能</a></a>发展的下一道瓶颈，正从芯片本身转向电力与电网。换句话说，制约 AI 算力的天花板，正在从&#8221;造不出芯片&#8221;变成&#8221;找不到电&#8221;。</p>
<p class="wp-block-paragraph"><img decoding="async" style="max-width:100%;height:auto" src="https://mylogs.cn/wp-content/uploads/2026/09/ithome402_header.webp" alt="AI 数据中心电力需求激增" title="图片来源：IT之家" /></p>
<h2 class="wp-block-heading">AI 服务器成用电主力</h2>
<p class="wp-block-paragraph">TrendForce 估算，2026 年全球<a href="https://mylogs.cn/ai-%e6%99%ba%e8%83%bd%e4%bd%93%e5%bc%95%e7%88%86%e9%9c%80%e6%b1%82%ef%bc%9a%e6%9c%8d%e5%8a%a1%e5%99%a8-cpu-%e4%ba%a4%e4%bb%98%e8%a6%81%e7%ad%89-30-%e5%91%a8/">数据中心</a>电力需求容量将达到 161 GW，同比增长约 31%；其中 AI 服务器是主要增长来源，占整体需求容量的 33.4%。作为对比，2025 年全球数据中心电力需求容量为 122.9 GW，AI 服务器占比还不到 25%。</p>
<p class="wp-block-paragraph">这种此消彼长十分明显：通用服务器的占比，预计将从过往约 40% 下滑到 2027 年的 25.6%；而 AI 服务器的占比则可能在 2027 年突破 40%。TrendForce 认为，在云端服务供应商（CSP）持续扩大资本支出、整体服务器出货量不减少的背景下，数据中心电力需求容量在 2027 年仍将保持 30% 以上的增速。</p>
<h2 class="wp-block-heading">缺口从 2028 年开始放大</h2>
<p class="wp-block-paragraph">更严峻的问题在供给端。TrendForce 指出，在 2025 年之前，电网的可交付能力尚能满足数据中心的需求增长；但从 2026 年起，供需开始背离，2028 年之后差距将明显放大。</p>
<p class="wp-block-paragraph">按情境估算，到 2030 年，全球数据中心电力需求容量将达到 490.7 GW；在其他用电需求都被满足的前提下，电网能够供数据中心使用的容量约为 222.6 GW，账面缺口约 268 GW。不过 TrendForce 也提醒，这一缺口应从两个角度理解：一方面，数据中心用电不只依赖电网，运营方可以发展表后（behind-the-meter）的就地发电来弥补；另一方面，电网并网与输配电建设的延迟，确实会造成真实的供电短缺。以目前数据中心部署最集中的美国为例，到 2030 年其数据中心电力供需缺口预计将超过 170 GW。</p>
<h2 class="wp-block-heading">谷歌的亲身印证</h2>
<p class="wp-block-paragraph">这一判断并非纸上谈兵。在此前举行的 SEMICON Taiwan 2026 活动上，谷歌宣布其 TPU 系统已经扩展至 100 万芯片级别规模，而电力供应已经成为 AI 基础设施扩张的核心瓶颈。</p>
<p class="wp-block-paragraph">谷歌首席技术官阿明·瓦赫达特（Amin Vahdat）指出，随着 AI 模型规模不断扩大，制约扩张的核心瓶颈已从芯片本身转移至电力供给。他直言，AI 算力的天花板，正在从&#8221;造不出芯片&#8221;变成&#8221;找不到电&#8221;。</p>
<h2 class="wp-block-heading">产业正在转向电力基础设施</h2>
<p class="wp-block-paragraph">面对快速部署的 IT 设备，以及供配电等非 IT 设备需求的同步增长，数据中心运营商已经开始规划采用高压直流（HVDC）供电架构，以提升端到端的供配电效率。TrendForce 认为，电力接入、变压器、输电线路与散热能力，都可能成为推迟新机房投产的环节。</p>
<p class="wp-block-paragraph">当算力的竞赛从&#8221;谁有更多的芯片&#8221;延伸到&#8221;谁能更稳定地供上电&#8221;，能源管理、储能、微电网乃至燃料电池，正在成为 AI 基建下一阶段无法回避的考题。</p>]]></content:encoded>
					
		
		
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