美国 AI 公司们,最近又开始忙着投资电厂了。
近期,Meta 与美国电力企业 Vistra 签署长期购电协议,从其旗下多座现役核电站直接采购电力;此前,Meta 还与 Oklo、Terra Power 等先进核能公司合作,推进小型模块化反应堆(SMR)及第四代核电技术的商业化部署。
按照 Meta 披露的信息,上述合作若按计划推进,到 2035 年,Meta 可锁定的核电供给规模最高可达约 6.6GW(吉瓦,1GW=1000MW/兆瓦=10亿 w)。
过去一年中,北美 AI 企业在电力领域的大手笔布局已不再新鲜:微软推动退役核电站重启,亚马逊围绕核电站部署数据中心,谷歌、xAI 等持续加码长期购电协议。在算力竞赛持续升温的背景下,电力正从成本项,转变为 AI 企业必须提前锁定的战略资源。
另一方面,AI 产业刺激下的能源需求,也让美国电网持续“抗压”。
据外媒报道,受 AI 需求激增驱动,美国最大电网运营商 PJM 正面临严峻的供需挑战。这一覆盖 13 个州、服务约 6700 万人口的电力网络,已逼近运行极限。
PJM 预计未来十年电力需求将以年均 4.8%的速度增长,新增负载几乎全部来自数据中心和 AI 应用,而发电与输电建设明显跟不上这一节奏。
根据国际能源署(IEA)预测,AI 已成为数据中心用电增长的最重要驱动力,并预计全球数据中心用电量到 2030 年将升至约 945TWh,较当前水平翻倍。
现实的错位在于:AI 数据中心的建设周期通常只需 1—2 年,而一条新的高压输电线路往往需要 5—10 年才能落地。在这一背景下,AI 企业开始亲自下场,开启了一波投资电厂、建电厂的另类“大基建”。
01 AI 巨头“抢建”核电站
过去十多年,AI 企业在能源端的主要动作是“买电”而非“造电”:通过长期购电协议采购风电、光伏及部分地热电力,锁定价格并满足减碳目标。
以 Google 为例,这家 AI/互联网巨头已在全球范围内签署数十吉瓦规模的风电、光伏长期购电协议,并通过与地热企业合作,为数据中心获取稳定清洁电力。
近两年,随着 AI 用电激增与电网瓶颈显现,部分企业开始转向参与电厂建设或与核电站深度绑定,角色也从单纯用电客户,向能源基础设施参与者转变。
参与的方式之一,是“复活”已经退役的电站,微软于 2024年 9 月与核电运营商 Constellation Energy 签署 20 年期购电协议,用于支持一座 835 兆瓦退役核电机组重启并长期供电。
和微软一同下场的还有美国政府,去年 11 月,美国能源部宣布完成对该项目 10 亿美元贷款的交割,用于部分融资支持,该机组被更名为 Crane 清洁能源中心(原三里岛核电站 1 号机组)。
事实上,Crane 并不是唯一“下岗再就业”的电站,在宾夕法尼亚州,Eddystone 油气电站原计划于 2024年 5 月底退役,但随后被美国能源部紧急下令继续运行,以避免 PJM 出现电力缺口。
另一方面,亚马逊云计算部门 AWS 则另辟蹊径,直接购入了核电站旁边的数据中心。2024 年,电力企业 Talen 将其紧邻宾夕法尼亚州 Susquehanna 核电站的约 960 兆瓦数据中心园区出售给 AWS。去年 6 月,Talen 又宣布扩大合作,计划向 AWS 数据中心供应最高 1,920 兆瓦的无碳电力。
而在新建电厂部分,亚马逊近年通过投资与合作方式,参与华盛顿州 SMR 小型模块化核电站项目开发,由 Energy Northwest 等机构推进,单机规模约 80 兆瓦,整体可扩展至数百兆瓦,目标为数据中心提供长期、稳定的基荷电力。
谷歌方面,2024 年与美国核能公司 Kairos Power 合作,推进新建先进核反应堆项目计划在 2030 年前后投运首批机组,并在 2035 年前形成约 500 兆瓦的稳定无碳核电供给,用于支撑数据中心长期运行。
在建设核电站的浪潮中,Meta 是最激进的参与者之一。截至目前,其规划锁定的核电资源规模已达 6.6 吉瓦。作为对比,美国目前在运核电站总装机约为 97 吉瓦。
这些项目均被纳入 Meta 的“Meta Compute”框架——这是 Meta 于今年年初提出的顶层战略,用于统一规划未来 AI 所需的算力与电力基础设施。
国际能源署数据显示,到 2030 年,全球数据中心用电量将翻倍增长,其中 AI 是最主要推动因素。美国在这一增量中占比最高,其次是中国。
而美国能源信息署(EIA)此前对 2035 年的电源装机“维持稳定”的预测,显然已被 AI 浪潮打破。
据公开信息汇总,到 2035 年,微软、谷歌、Meta、AWS等 AI 巨头直接或间接锁定的核电装机规模,预计将超过 10 吉瓦,并且新的基建项目仍在不断披露中。
AI 正成为核电复兴的新“金主”,一方面企业的现实选择——相比风电、光伏,核电具备 7×24 小时稳定出力、低碳且不依赖大规模储能的优势;同时也与政策环境密切相关。
2025年 5 月,美国总统特朗普签署四项“核能复兴”行政命令,提出在 25 年内将美国核电产能提升至原来的四倍,将其定位为国家安全与能源战略的一部分。
此后一年内,核电相关企业股价整体明显走强:以 Vistra 等核电运营商为代表,股价累计涨幅普遍在 1.5 倍以上;而 Oklo、NuScale 等聚焦小型模块化反应堆(SMR)的公司,涨幅更为激进,累计上涨达数倍。
一时间,在 AI 产业的金钱攻势和政府层面的推动下,核电重新回到美国能源与产业政策的核心讨论中。
02 模型跑得快,可电厂建不快
尽管“核能复兴”提振了投资情绪,但核电目前在美国发电结构中的占比仍仅约 19%,且新建或重启电站的周期普遍以十年计。换言之,AI 对电力系统的挤兑风险并未下降。
PJM 在多份长期预测中警告,未来十年新增负荷几乎全部来自数据中心与 AI 应用,若发电与输电建设无法提速,供电可靠性将面临严峻挑战。
作为美国最大的区域输电组织之一,PJM 覆盖 13 个州及华盛顿特区,服务人口约 6700 万,其稳定运行直接关系美国东部与中部核心经济区。
一边是众多资本投入电力基建,一边是电力挤兑迟迟得不到缓解。
这一矛盾背后,是美国 AI 产业扩张速度与电力系统的建设节奏严重错配。一个超大规模 AI 数据中心的建设周期通常需 1–2 年,而新建输电线路、完成并网审批往往需要 5–10 年。
数据中心与 AI 耗电负载不断增加,而发电新增容量却无法匹配。持续的电力资源挤兑下,直接后果就是电价飞涨。
在北弗吉尼亚等数据中心高度集中的地区,居民电价过去数年内大幅上涨,部分区域涨幅超过 200%,远高于通胀水平。
一些市场报告显示,在 PJM 区域,随着数据中心负载激增,电力容量市场成本已大幅上升:2026-2027 年度的拍卖总容量成本约 164 亿美元,数据中心相关成本在近期几轮已占总成本近一半。这些上涨的成本,将通过更高的电费由普通消费者承担。
随着民众情绪日渐不满,电力资源挤兑迅速外溢为社会性议题。纽约州等地监管机构已明确提出,要求大型数据中心为其激增的用电需求和新增的电网接入、扩容成本承担更多责任,包括更高的接入费用和长期容量义务。
“在 ChatGPT 出现之前,我们从未见过这样的负荷增长。”美国大型公共电力委员会主席汤姆·法尔科内曾公开表示。“这是一个涉及整个供应链的问题,牵涉到公用事业公司、工业界、劳动力和工程师,这些人可不是凭空出现的。”
去年 11 月,PJM 的市场监管机构向美国联邦能源监管委员会(FERC)提交了一份正式投诉,建议 PJM 在改进相关程序之前,不应批准任何新的大型数据中心互联项目,理由是可靠性和可负担性方面存在问题。
为应对 AI 数据中心巨量用电,美国一些州和电力公司已开始设立专门的“数据中心电价类别”。例如,堪萨斯州在 2025年 11 月通过新电价规则,为 75 兆瓦及以上的大电力用户(如数据中心)制定了长期合同、电价分摊和基础设施费用分担要求,确保这些大用户承担更多网费和升级成本。
微软总裁 BradSmith 近期在采访中表示,数据中心运营商应该“Pay our way”,为自身用电、并网和电网升级支付更高电价或相应费用,避免把成本转嫁给普通电力用户。
而在海外,近年来,阿姆斯特丹、都柏林和新加坡等美国以外的地区已暂停了许多新建数据中心项目,主要原因是缺乏相应的电力基础设施。
在更严格的电力与土地约束下,数据中心扩张已成对国家底层基建与资本动员能力的压力测试。除中美两个大国外,多数经济体很难同时匹配这样的工程能力。
甚至从美国眼下的电力挤兑就不难看出:仅靠砸钱新建电厂,都未必就能化解 AI 时代的能源危机。
03 要建电网,也要“看天”
在电厂端之外,电力挤兑更大的结构性问题,在于美国输电网建设的长期滞后。
一些行业报告显示,2024 年美国仅新增 322 英里(345kV 及以上)高压输电线路,是过去 15 年中建设最慢的年份之一;而 2013 年这一数字接近 4000 英里。
输电能力落后意味着,即便有更多发电厂上线,电力也可能因为无法远距离输送而无法有效送达用电密集区。
在 2023—2024 年间,PJM 多次对外警告称,由于输电建设节奏无法加快且发电资源跟不上,新增的数据中心负载增长已逼迫电网运营方采取非常规手段来维持系统稳定,包括提出在极端需求时让部分数据中心断电或自备发电等选项,否则可靠性风险将进一步加剧。
对比之下,有“基建狂魔”之称的中国,在电网建设上一直维持着较高增速和技术迭代。近年来,我国持续加码特高压建设,仅 2020—2024 年间就投运多条±800kV、1000kV 特高压线路,年均新增输电里程以数千公里计。
而在装机规模方面,2025 年中国总装机规模预计超过 3600+吉瓦,较 2024 年稳步增长,并计划全年新增可再生发电容量 200–300 吉瓦。
这种电网基建能力的差距,短期内并非美国通过政策或资本即可弥补。
在 AI 负载激增背景下,美国联邦能源监管委员会(FERC)在 2024年 5 月正式发布第 1920 号命令,完成其自 2021 年启动的区域输电规划改革。新规要求公用事业进行 20 年期前瞻规划,并将数据中心等新型负载纳入成本分摊讨论。
但由于规则落地、项目审批与建设周期漫长,该政策更像是中长期“补网”工具,现实中的电力资源挤兑压力仍将持续下去。这一背景下,太空部署算力成为了业内瞄准的新方向。
近年来,全球科技产业正推动“空间算力”概念,即在近地轨道(LEO)部署具备 AI 训练/推理能力的计算节点或数据中心,以解决地面数据中心在能源、散热与连通性上的瓶颈。
以 SpaceX 为代表,低轨卫星与星间激光通信被视为构建分布式“轨道算力网”的基础。SpaceX 依托 Starlink 星座探索在轨边缘计算,用于遥感处理与实时推理,降低地面回传与能耗压力。
另一边,初创公司 Starcloud 已在 2025年 11 月发射 Starcloud-1 卫星,搭载 NVIDIA H100 并完成在轨推理验证。这一案例表明,太空部署算力已经有望进入实际部署阶段。
中国在太空算力布局方面也加速推进。由浙江实验室牵头的“三体计算星座”已成功发射首批 12 颗卫星,官方规划整体算力达 1000POPS 级别,用于轨道边缘计算、海量数据预处理和 AI 推理。
然而,无论是太空算力还是新一代能源体系,都仍处于早期验证阶段。这也解释了为何过去一年中,美国 AI 巨头争先投资核电站等电力基础设施。
“我们需要能够全天候、每周七天持续运行的清洁、可靠电力来源。”国际能源署署长法提赫·比罗尔此前在一场访谈中这样说道,他表示“核能正在全球范围内重新回到舞台中央。”
在电网扩容与发电建设难以在短期内跟上的现实下,美国眼下电力资源的挤兑不可能迅速缓解,持续的对电力,尤其是核电行业进行大规模资本投入仍然是眼下唯一的选择。
伍德麦肯兹在最新预测中指出,随着数据中心和人工智能负载持续推高用电需求,美国核电发电量在 2035 年之后有望较当前水平增长约 27%。
而据外媒报道,美国政府正通过能源部贷款、出口信贷和示范项目支持西屋等核电设备商,推动新堆建设与机组延寿升级,重塑核电工业能力。
行业和政策驱动的双重背景下,未来相当长一段时间内,美国 AI 巨头们将和核能产业紧紧捆绑在一起。
