集邦咨询：AI 基建瓶颈正从“缺芯”转向“缺电”

发布者: IT007编辑01| 2026-9-19 11:33| 查看: 170| 评论: 0|原作者: 故渊|来自: IT之家

摘要: 集邦咨询（TrendForce）于 9 月 16 日发布 AI Server 产业研究，指出 AI 发展的下一道瓶颈正从芯片转向电力与电网。

9 月 19 日消息，集邦咨询（TrendForce）于 9 月 16 日发布 AI Server 产业研究，指出 AI 发展的下一道瓶颈正从芯片转向电力与电网。

TrendForce 估计，AI 服务器在数据中心电力需求中的占比将从 2025 年约 25% 增至 2026 年约 33.4%，2027 年可能超过 40%，意味着未来云计算基础设施将更多围绕 AI 重构。

报告估计 2026 年全球数据中心用电需求容量约 161 GW、同比增长约 31%，而电网的接入和输配电建设速度未必跟得上；电力接入、变压器、输电线路和散热能力都可能推迟新机房投产。

TrendForce 认为供需背离会在 2028 年后扩大；按其情境估计，2030 年数据中心需求容量可达 490.7 GW，而电网可供给数据中心的容量约 222.6 GW，账面缺口约 268 GW。

集邦咨询：AI 基建瓶颈正从“缺芯”转向“缺电”

我们此前报道，在 SEMICON Taiwan 2026 活动中，谷歌宣布其 TPU 系统已扩展至 100 万芯片级规模，而电力供应成为 AI 基础设施扩张的核心瓶颈。

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，AI 算力的天花板正在从“造不出芯片”变成“找不到电”。

参考

AI 解读

AI 缺电，缺的到底是什么

这份报告真正想说的不是电不够用，而是电送不到机房。发电、输电、配电、变压器、散热是一整条链条，任何一环慢下来，新机房就开不了机。芯片可以加班造，电网和变压器不行，它们的建设周期以年计，审批和征地更慢。所以报告把供需背离的扩大时点放在 2028 年之后，逻辑是需求曲线陡，供给曲线平。

对普通用户来说，短期感受不到直接变化，但中长期会体现在云服务价格和 AI 产品的可用性上。算力成本里电力和电网接入的权重会上升，这部分成本最终会传导到调用 API、租用算力的价格里。

目前报告没有给出具体电价、厂商名单或落地时间表，缺口数字也只是情境估计，不是确定预测。真正值得跟踪的是变压器和输电线路的交付周期，那比芯片产能更能决定 AI 扩张的实际速度。

判断 AI 扩张快慢，看电网交付周期比看芯片产能更准。

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