国际能源署(IEA)估计,2024年全球数据中心耗电量占全球能源消耗的约1.5%。10 麦肯锡预计,美国数据中心的能源消耗占比将从2024年的4.3%升至2030年的 若按目前进取的人工智能投资计划推算,2025至2030年间,数据中心将需要新增 80至120GW容量。 然而,如此大规模的扩建集中在相对较短时间内完成，也带来供求难以匹配的风 险。国际能源署在其基准情景中预测,2025至2030年间,数据中心将新增约110GW 容量,其中约20GW可能因电网限制而面临延期风险。为满足未来需求,数据中心运 营商正竞相引入尽可能多的可再生能源、核能和化石能源,力求尽快并网投用。 迄今为止,大部分资金来自全球最具盈利能力企业的自由现金流。然而,随着这些 加码人工智能投资，但其规 企业的自由现金流开始趋近于零、且投资规模持续攀升，三类替代性融资渠道正愈 1.债务融资：例如,Oracle必须举债,才能与主要竞争对手匹敌的规模进行投 资。目前,超大规模云服务商尚未大规模使用债务融资。 2.股权融资:例如,OpenAI的多轮融资可能用来自建产能。 3.供应商融资:值得注意的是,英伟达(Nvidia)已同意向OpenAl投资高达1000 亿美元，以支持其发展战略。 生,将取决于以下因素： ·市场能否维持对人工智能技术持续进步及其投资回报的共识; ·可用于投入的资金是否仍然充裕。目前看资金尚可，但这种状况未必能够持久。 中国和美国均将人工智能视为具有重大战略意义的技术,其影响不仅涉及经济增 长,也关系到国家安全。尽管中国大型科技企业不断加码人工智能投资，但其规模 业。2025年9月，该公司宣布计划在三年内投资超过3800亿元人民币（约530亿美 元)用于人工智能发展。随着调动在可再生能源和核能方面的优势,中国在能源供 给方面可能具备一定优势。美国之外,中国或将成为全球第二大人工智能基础设施 投资国。