耗电曲线、价格信号与核电PPA军备竞赛：AI产业正在从「有多少卡」的时代进入「有多少电」的时代。
本报告判断：其一，电力已取代芯片成为AI扩张的第一约束——IEA口径2026年全球数据中心用电量将突破1000太瓦时（超过日本全国年用电），美国数据中心负荷一年内从31GW增至41GW（Goldman Sachs），而效率红利用尽：PUE自2018年起停在1.5—1.6区间。其二，成本正在向电力系统外溢并引发监管再分配：美国最大电网PJM批发电价2026年一季度同比上涨76%，市场监测机构测算数据中心需求每年为区域用户增加约93亿美元成本，已有24个州出台大负荷特别电价，「谁为AI的电买单」成为政治问题。其三，科技巨头的应对是用长期购电协议（PPA）买断基荷电源——仅过去一年美国签约核电即超10GW，Google与Constellation在2026年10月6日签下3590MW的美国企业史上最大电力采购；中国则走出「算电协同+绿电直供」的另一条路径，2030年算力用电预计达8000亿千瓦时、约占全社会用电量6%。电力成本结构的不同，将决定两条路线在AI单位经济上的长期分化。
AI的物理底座正在与电网短兵相接。国际能源署（IEA）口径：全球数据中心用电量2024年约415太瓦时（TWh），2025年约485TWh（同比+17%），2026年在620—1050TWh的情景区间内可能突破1000TWh——超过日本全国一年的用电量；到2030年约950TWh，占全球用电量约3%。其中AI专用设施的用电在2025年一年内增长约50%，其占数据中心用电的份额预计在2025—2030年间增长约两倍。Gartner的保守口径为2026年全球565TWh、同比+26%——两家机构对总量的估计相差近一倍，但对方向的判断完全一致：电力供应或将成为制约AI产业扩张的瓶颈。
| 指标 | 数值 | 口径与来源 |
|---|---|---|
| 全球数据中心用电（2024→2026E） | 415→1000+TWh | IEA（2026年情景区间620—1050TWh） |
| 全球数据中心用电（2030E） | 约950TWh，占全球用电约3% | IEA |
| 美国数据中心负荷（2025→2026） | 31GW→41GW（+32%，年内新增13.6GW） | Goldman Sachs Research |
| 美国AI数据中心用电（2035E） | 最高123GW（约为2024年的30倍以上） | Deloitte |
| 全球数据中心PUE（2007→2025） | 2.5→1.54，2018年后停滞于1.5—1.6 | 行业统计汇总 |
两个细节值得注意。其一，美国数据中心用电占夏季尖峰负荷的比重一年内从4.1%升至5.3%，IEA预计其用电量将从2024年约180TWh增至2030年约420TWh——超过钢铁与铝两大高耗能产业的合计用电；2026年美国为服务AI基础设施的煤电与气电发电支出将达500亿美元，居全球之首。其二，效率自救的空间已经不大：PUE在2018年后陷入平台期，便宜的能效红利已经耗尽，下一步只能靠面向高密度AI机架的液冷——耗电曲线的斜率不会因为「算法更高效」而在短期内被拉平。
如果耗电是物理问题，电价就是分配问题。美国最大区域电网PJM（覆盖13州及华盛顿特区、服务约6700万人）提供了最完整的价格样本：其容量市场拍卖出清价从2024/25交付年度的28.92美元/兆瓦日，飙升至2025/26年度的269.92美元（约9倍），2026/27年度进一步涨至329.17美元——连续触及价格帽，若无价格帽本将出清至389美元。独立市场监测机构测算，数据中心负荷贡献了其中63%的涨价，相当于每年由区域全体电力用户分摊约93亿美元；最近两次容量拍卖合计推高用户账单138亿美元。
| 交付年度 | PJM容量出清价（美元/兆瓦日） | 变动 |
|---|---|---|
| 2024/25 | 28.92 | 基准 |
| 2025/26 | 269.92 | 约9倍 |
| 2026/27 | 329.17（触顶；无帽389） | +22% |
批发侧同样陡峭：2026年一季度PJM批发电价平均136.53美元/兆瓦时，同比上涨76%（上年同期77.78美元），容量成本同比上涨近4倍，阻塞成本升至20.2亿美元（+300%）。零售账单开始承接：2021年3月至2026年3月，华盛顿特区居民电价累计上涨94%、马里兰州上涨74%；西马里兰与俄亥俄的居民账单仅容量市场一项即分别增加约18美元/月与16美元/月。马里兰州公众顾问办公室直言这是「从居民用户向大企业的财富转移」。
巨头们的答案不是省电，而是买电——而且是全天候、可锁定数十年的基荷电力。2026年9月底至10月初的十天里接连落地三笔标志性交易：9月30日亚马逊与Constellation签署20年协议，购买马里兰州Calvert Cliffs核电站的690兆瓦电力（含190兆瓦扩容增量），Constellation据此投资超30亿美元；10月2日Oracle与We Energies宣布「核电订阅」模式——订阅Point Beach核电站10%—20%出力（125—250兆瓦），专供其与OpenAI、Vantage共建的150亿美元Lighthouse智算园区（Stargate体系，2028年建成，AI容量近1吉瓦）；10月6日Google与Constellation签署总规模3590兆瓦的协议——其中890兆瓦来自对11台现役核电机组的增容改造（20年PPA，驱动超43亿美元投资，2028年首台投运），另2700兆瓦为15年长协——这是美国企业史上最大的电力采购协议，消息公布当天Constellation股价盘前上涨6.3%。
| 公司 | 交易 | 规模与期限 | 关键节点 |
|---|---|---|---|
| Constellation核电增容+长协（2026.10） | 3590兆瓦：890兆瓦20年+2700兆瓦15年 | 2028年首台增容机组投运 | |
| Oracle | We Energies「核电订阅」（2026.10） | 125—250兆瓦 | 供应Stargate体系Lighthouse园区（2028） |
| Amazon | Constellation（2026.9） | 690兆瓦、20年 | 2030—2032年新增190兆瓦扩容 |
| Microsoft | 三里岛重启（2024签） | 835兆瓦、20年 | 2027年恢复供电，投资约16亿美元 |
| Meta | Clinton核电站（2025.6） | 1.1吉瓦、20年 | 另计划2035年前锁定最多6.6吉瓦新堆 |
| Kairos Power小型堆 | 500兆瓦 | 目标2030年首堆；另获NextEra杜安阿诺德重启（联邦贷款19亿美元） |
把一年的签约加总：过去一年美国科技企业锁定的核电容量已超过10吉瓦。但签约领先于物理现实——美国核电发电量在2020—2025年间基本持平，本土尚无一座小型模块化反应堆（SMR）在建，新建堆从许可到并网动辄十年。存量资产因此成为稀缺品：Point Beach的度电成本已从2016年的45.94美元涨至2026年的75.51美元/兆瓦时，预计2033年达122.45美元；Oracle的订阅帮助分担了燃料成本（预计2027—2033年为当地用户节省约3亿美元），但仍推动了一项1.76亿美元的2027年涨价申请（约占增幅的20%）——「科技巨头买单」与「电价上涨」在同一张账单上并存，这正是本轮能源政治的核心张力。
中国面对同一道题，给出的解法不同：不是买断存量基荷电源，而是让算力跟着绿电走。国家能源局口径，2025年全国算力中心总用电量1700亿千瓦时，占全社会用电量约1.6%；八大算力枢纽节点近三年算力用电年均增速39.5%，远超全社会平均。中国信通院口径（含更多边缘与中小中心）为2025年算力中心用电1960亿千瓦时、同比增18.1%，预计2030年突破5000亿千瓦时；国家能源局「十五五」展望为年均新增1000亿千瓦时以上、2030年达8000亿千瓦时、占全社会用电量约6%——两个机构口径有差异，但量级一致。
| 指标 | 中国 | 美国 |
|---|---|---|
| 当前算力/数据中心用电占比 | 约占全社会用电1.6%（2025，算力中心口径） | 约占夏季尖峰5.3%（2026，数据中心口径） |
| 2030年展望 | 8000亿千瓦时，占全社会用电约6% | 约420TWh，超过钢铁+铝合计用电 |
| 增电模式 | 算电协同：绿电直供+枢纽西移（东数西算） | 核电PPA长协+燃机应急+大负荷特别电价 |
| 资源底盘 | 可再生能源装机23.37亿千瓦、占比60.1%（2025），风光历史性超火电 | 核电存量全球最大，SMR零在建 |
| 主要瓶颈 | 西部绿电消纳与调度、东部用地用电错配 | 并网排队、输电建设周期、电价政治 |
机制层面，「算电协同」2026年首次写入《政府工作报告》并纳入「十五五」规划纲要，国家层面印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》，八大枢纽同步试点。工程层面的标志是绿电直供：2026年5月2日，全国首个大规模算电协同项目——中国大唐中卫云基地50万千瓦光伏电站投运，实现「东数西算」从风光资源到算力的直连直通；中国移动测算，中卫算力中心比东部沿海每年节省电费约1亿元；内蒙古华电和林格尔项目一期已并网直供，每年向数据中心输送超7亿度绿电。算力底座同步扩张：全国智能算力规模从2026年3月底的1882EFLOPS增至6月底的2185EFLOPS，日均词元（Token）调用量从2024年初约1000亿激增至2026年3月约140万亿、两年增长超千倍。绿电底盘同样关键：2025年全国可再生能源装机占比升至60.1%、风光装机历史性超过火电，经济增长的新增能耗首次全部由绿电承接——这为「AI耗电增长」与「双碳目标」的同时成立提供了结构条件。
电力约束正在从新闻话题变成企业财务变量，对不同角色的含义不同。
对AI与应用企业：成本结构正在从「GPU折旧」转向「电力+长约」。当算力定价权从单卡转向「卡+电+选址」的组合，落点选择（电价、绿电可得性、并网周期）就是商业模式的一部分——PJM区域76%的批发电价涨幅意味着，同样的推理业务在不同电网的毛利可以相差一个档位，「每百万词元的电费成本」将成为与GPU租金并列的预算科目。
对实体与用能企业：电价上行与特别电价制度扩散（已有24州）意味着「用得起电」本身成为竞争力构成。对中国企业有两点：一是绿电供给的结构性优势使算力密集型产业在能耗约束上具备制度缓冲；二是出海设点必须把当地电力市场规则（容量付费、照付不议、输电分摊）写进投资模型，弗吉尼亚与俄亥俄的条款就是清单。
对能源企业：科技公司正在成为一类「新型电力大客户」——带着十年期、可融资的长协而来。Constellation股价对Google交易的即时反应说明资本市场如何为这种确定性定价：长协不只是成本，而是把数据中心变成发电资产的「信用增强器」。
其一，AI员工：算力调度的终局是「电力感知的智能体编排」——任务在何时、何地、以何种能源成本被执行，本身应该交给智能体决策，这正是AI员工取代人工调度的典型场景。其二，流程治理：算电协同写入政府工作报告意味着企业IT与能源两条预算线的合并开始倒计时，跨部门的「算—电—碳」治理流程需要先行搭建。其三，经营重塑：当电力进入AI的单位经济模型，「降本增效」的定义被改写——过去看人均产出，未来要看每度电产出的智能价值。算力的下半场是电力，而电力的下半场，是经营。
