在AI算力爆炸式增长的当下，“算电协同”已成为产业界绕不开的热词。近日，《华尔街日报》刊发题为《AI数据中心开始自供电》的报道，披露北美AI基础设施正从被动依赖电网转向主动构建自给自足的能源体系。
这一现象即是北美地区算力与电力协同有特有模式，也迫使从业者重新审视产业链布局。这一变化或许将会对北美乃至全球的数据中心产业产生深远影响，值得国内的算力从业者关注和参考。
北美AI数据中心迈向“自供电”模式
报道指出，随着生成式AI如ChatGPT和DeepSeek的普及，数据中心的电力需求已如脱缰野马。根据国际能源署（IEA）数据，到2030年，全球数据中心用电量将翻番至约945TWh，占全球总用电量的近3%，其中AI相关消耗占比可能高达35%-50%。在美国，这一需求已超出现有电网承载极限，导致“幽灵数据中心”排队现象频现——申请量合计逼近400GW，但许多项目因电力短缺而搁浅。
典型案例是CoreWeave与AI初创公司Poolside的合作：在德克萨斯州西部兴建大型数据中心综合体，该设施将集成自发电能力，避免对公共电网的过度依赖。报道强调，这种“自供电”模式并非孤例。OpenAI的“星际之门”计划虽雄心勃勃（计划在美国建5个数据中心，能源消耗相当于数十万户家庭），却因电网瓶颈而受阻，仅能在年底前建成一小规模项目。科技巨头如微软、谷歌正转向核能、小型模块化反应堆（SMR）和燃料电池，甚至华尔街巨头KKR与Energy Capital Partners联手投资500亿美元，支持数据中心自建发电项目。报道警告，这种扩张或重蹈2000年互联网泡沫覆辙，潜藏金融与系统性风险。
简言之，“自供电”本质上是数据中心从“纯计算节点”向“能源-计算一体化”转型的体现，算力需求驱动电力基础设施的本地化重构。
现象成因：AI算力“饥渴”遇上电网“天花板”
为什么AI数据中心必须“自供电”？根源在于“算电协同”的失衡与升级需求。首先，AI训练与推理的能耗惊人。一篇发表于《焦耳》期刊的论文估算，若谷歌将生成式AI融入每一次搜索，用电量将飙升至每年290亿千瓦时，相当于一个中等城市的日常需求。NVIDIA创始人黄仁勋直言，“AI的尽头是光伏和储能”，凸显算力增长（GW级规模）远超电力供应增速（年复合仅15%）。
其次，美国电网老旧且碎片化。报道援引PJM互联公司报告：当前供电能力无法满足大型数据中心需求，新项目须自备电力方案。这源于历史遗留问题——电网规划未预见AI热潮，加上地缘政治风险（如能源依赖）和治理真空，导致并网延迟长达数年。相比之下，中国电网的“西电东送”和可再生能源布局更具弹性，但同样面临高峰期压力。
更深层原因是经济逻辑：电力成本占数据中心运营支出的30%-50%。科技巨头不愿被动等待电网升级，转而押注自建——从Bloom Energy的燃料电池项目（与Brookfield合作50亿美元），到微软的SMR核能计划，都体现了“算即电、电随算”的协同路径。这不仅是技术应对，更是资本驱动下的产业链重塑。
“自供电”的多元化路径
目前，AI数据中心的“自给自足”探索已呈现多元化的路径：
自建大型发电厂：CoreWeave等公司已开始在德克萨斯州建设能自行发电的大型数据中心综合设施。
押注核能：微软计划利用SMR来支持其数据中心和AI项目，看重核能的稳定与高效。
燃料电池与分布式能源：Bloom Energy与Brookfield合作，为电力受限的AI数据中心部署现场燃料电池发电技术。
与能源巨头深度合作：KKR和Energy Capital Partners等华尔街巨头已承诺在数据中心和发电项目上共同投资500亿美元，以满足AI的能源需求。OpenAI与Oracle达成3000亿美元数据中心合作，其中也包括巨大的电力容量需求。
催生“算电一体”生态
展望未来，“自供电”将加速“算电协同”的产业演进，形成多维趋势。
一是能源多元化。核能将成为主流：微软等已计划用SMR支持AI项目，预计到2030年，全球SMR产能将翻倍。光伏+储能和燃料电池（如Bloom的现场发电）将补充峰谷调节，尤其在德州和中大西洋等数据中心枢纽。同时，欧洲公用事业巨头正迎来“估值扩张”浪潮，AI用电需求或推动其股价暴涨20%-30%。
二是自建模式常态化。报道预测，2025年AI数据中心支出将达5200亿美元（约3.7万亿人民币），超过互联网时代电信峰值。巨头如OpenAI与Oracle的3000亿美元合作（4.5GW电力容量）预示，自建电厂将成为标配。
三是全球竞争分化。中国凭借电力优势（如每年新增装机容量超全球一半），在国家层面执行算电协同。IEA报告显示，中国数据中心能效已领先，结合“双碳”目标，可再生能源占比将超60%。而美国或因电力问题，导致基础设施向海外迁移——比如到加拿大、欧洲、亚洲等地区。
四是监管与可持续转向。地缘风险将促使政策干预，如美国推动“AI能源法案”，要求数据中心披露碳足迹。趋势是“绿色算电协同”：AI本身可优化电网（如预测负荷），谷歌报告其数据中心能效已是行业1.8倍。
国内从业者如何面对？
“自供电”浪潮对算力产业的影响双刃剑。一方面，风险凸显：报道警示，AI基建“5年烧掉3万亿美元”或酿成金融危机，类似2008年次贷崩盘。能源依赖加剧地缘紧张，碳排放激增（微软2020年后升30%）挑战“净零”目标。若电网崩溃，AI发展或停滞，全球经济增长放缓1%-2%。
另一方面，也有机遇蕴含其中。“自供电”中，算与电在业务上紧密连接，必然催生更加精细的算电协同运营能力。并且驱动算力中心进一步从单纯的能耗单位向能源节点演进。
对于国内从业者来说，也有诸多可以借鉴和学习的机会。当前国家推动的绿电直连、虚拟电厂等模式，也需要算力、能源多方的合作和技术上的突破，特别是如何更好的让清洁能源直供算力中心，相信美国数据中心的“自供电”模式会帮助我们更好探路，给我们带来足够的经验和启发。
在算电协同的大框架下，电力不再是AI时代发展的瓶颈，而是新引擎。国内算力产业当借“自供电”东风，筑牢“算电协同”基石，共赢全球AI赛道。
