AI技术快速演进催生数据中心基建巨量需求。**贝恩公司《2025科技报告》指出**，为匹配未来AI对算力、存储的持续需求，全球数据中心基建行业需在2030年前实现每年2万亿美元的营收规模，以支撑AI模型训练、推理等核心场景的基建投入。**然而，报告同时警示**，当前行业面临约8000亿美元的资金缺口，或成AI规模化落地关键瓶颈。
具体到美国市场，贝恩估算，为满足AI数据中心的电力需求，该国需额外新增100吉瓦的电力容量——这意味着每年需投入500亿美元用于数据中心建设。近期，多家科技企业已加速布局：OpenAI计划在美国新建5座大型数据中心，微软则宣称正在威斯康星州打造“全球最大”的数据中心。
不过，这一投资目标引发行业专家的质疑。**Synergy Research首席分析师John Dinsdale**认为，2025年数据中心年投500亿美元的目标“过于乐观”。尽管2025年第二季度超大规模运营商的资本支出达到127亿美元，同比增长72%，**但目前仍难以明确区分AI与非AI基础设施的投资边界**，实际用于AI数据中心的资金可能远低于预期。
**Tekonyx首席研究官Sid Nag**的测算进一步印证了这一观点。他表示，当前全球AI数据中心基础设施的年资本支出（CapEx）约为300亿美元，且若AI项目回报率持续低迷——**近期研究显示95%的AI项目未能产生回报**——未来几年资本支出可能持续收缩。
图片来源说明：图片由AI生成，图片授权服务提供商为Midjourney
除了资金缺口，数据中心建设还面临多重实操挑战。**贝恩指出**，电力供应、施工服务、算力设备（如GPU）及配套设备（如电气交换机、冷却系统）的限制，均可能导致基建进度跟不上需求增长。**其中，电力供应扩张被视为“最艰巨的任务”**——数据中心的高能耗特性要求电网具备足够的冗余容量，而部分地区的电力基础设施升级速度明显滞后。
尽管挑战重重，行业对AI的长期前景仍持乐观态度。**OpenAI CEO Sam Altman**表示，若AI技术保持当前的发展轨迹，未来有望实现“突破性进展”，而数据中心基建的瓶颈也将随着技术进步和投资落地逐步缓解。
- **核心缺口**：2030年AI基建需年营收2万亿，当前存8000亿资金缺口；
- **投资争议**：美国需年投500亿建数据中心，专家称“过于乐观”，全球AI数据中心年CapEx仅300亿；
- **关键挑战**：电力供应、算力设备及配套设施限制，电力扩张为最难点。
