高盛報告：AI時代最大瓶頸非演算法 而是電力與資本
高盛最新發布的《Powering the AI Era》報告指出，人工智慧 (AI) 並非單純的程式碼革命，而是一場堪比鐵路、電氣化的基礎設施革命。報告認為，當前限制 AI 進步最緊迫的瓶頸，並非演算法或數據，而是驅動這一切所需的龐大電力與天價資本。
最緊迫的瓶頸：飆升的電力需求與老舊的電網
AI 的能源需求正以前所未有的速度飆升。高盛預測，到 2030 年，全球數據中心的電力需求將較 2023 年激增 160%。然而，現有電網設施老舊，例如美國電網的平均使用年限已達 40 年，根本無法應對此需求高峰。屆時，僅美國的電力供需缺口就預計將達到 10.4GW。
問題的癥結在於，AI 伺服器機架的功耗極高，是傳統雲端伺服器的 10 倍以上，預計到 2027 年更將達到 5 年前的 50 倍之多，這使得液冷等先進散熱方案成為必需品。
就像是，一次 ChatGPT 查詢的耗電量，約為一次 Google 搜尋的 10 倍，凸顯了 AI 應用的巨大能耗。
與此同時，增加電力供應的方案卻面臨挑戰：新的天然氣電廠需要 5 至 7 年才能上線，而再生能源僅能提供間歇性電力。
核電雖是長期方案，卻遠水難救近火。為繞過電網瓶頸，企業開始採用「表後供電」(behind the meter)，即自建微電網或直連電廠，但這也引發了污染與監管爭議。
天價的資本投入與創新的融資模式
資金是另一大挑戰。報告指出，建造一座 250MW 的 AI 數據中心，總成本高達 120 億美元，其中 GPU 等硬體設備的費用是實體建築的 3 到 4 倍。亞馬遜、谷歌等超大規模企業 (hyperscalers) 計劃在 2027 年前投入 1 兆美元於 AI 領域。
然而，市場供給嚴重不足，全球數據中心空置率僅 3%，在熱門市場甚至趨近於零。巨大的資本需求正催生創新的融資模式，傳統融資已不敷使用。創投 (VC)、資產證券化 (SASB) 乃至主權基金紛紛進場。例如，數據中心營運商 Equinix 便聯合新加坡主權基金及加拿大養老金，成功募資 150 億美元用於擴建美國的數據中心。
報告點出，電網的大規模升級，將使銅成為新的戰略資源。此外，數據中心的選址已成為地緣政治工具。其中，中國在電力供應方面具備優勢。
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