来源：市场资讯
（来源：网易科技）
AI的战争中，指数级增长的算力需求，正狠狠撞向美国老化且缓慢的公共电网。结论残酷而清晰——谁等电网，谁就出局。
为了不被时间淘汰，越来越多美国AI数据中心正在做一件过去几乎不可想象的事：不等电网，直接在园区内自建电厂。燃气轮机、燃气发动机、燃料电池被快速部署到数据中心旁边，只为一个目标——尽快把电接上，让算力跑起来。
2025年最后一天，知名半导体与算力研究机构SemiAnalysis发布了一份长达60多页的付费深度报告——《How AI Labs Are Solving the Power Crisis: The Onsite Gas Deep Dive》（AI实验室如何破解电力危机：现场燃气发电深度解析）。报告系统梳理了这一变化的底层逻辑：当AI进入超大规模部署阶段，电力问题已经从“成本问题”，升级为决定算力能否按期上线的第一性约束。
电力危机的本质：不是不够，而是太慢
在传统认知中，美国并不存在系统性“缺电”。但SemiAnalysis指出，AI数据中心遭遇的真正瓶颈，并不在于电力资源是否存在，而在于电力交付节奏与算力扩张速度的严重错配。
AI数据中心的建设周期，已被压缩至12—24个月；而电网扩容、输电建设和并网审批的典型周期，仍然以3—5年计。当算力需求开始以吉瓦为单位集中释放，“等电”本身就成为一种无法承受的风险。
以德州ERCOT为例，2024—2025年间，数据中心提交的新增负荷申请规模高达数十GW，但同期真正获批并成功接入的新增负荷，仅约1GW。
电网并非没有电，而是慢到无法匹配AI的节奏。
当算力的“时间价值”压倒电价
为什么AI公司愿意承担更高成本，也要绕开公共电网？
SemiAnalysis给出的答案是：算力的时间价值正在重塑一切决策逻辑。
按照测算，一个1GW规模的AI数据中心，年化潜在收入可达百亿美元级别。即便是中等规模集群，只要上线时间提前数个月，带来的商业价值就足以覆盖更高的电力成本。
在这种背景下，电力不再只是运营成本，而是决定AI项目能否存在的前置条件。
“自建电厂”，从非常规选择变成现实解法
于是，一种过去只存在于极端场景中的方案，被迅速推到台前——BYOG（BringYourOwnGeneration，自建电源、现场发电）。
这种模式的目标并非永久脱离电网，而是“抢时间”：
在AI时代，先上线，正在压倒先最优。
xAI带头，AI巨头集体“自发电”
SemiAnalysis在报告中重点分析了xAI的案例。
在孟菲斯，xAI在不到四个月内建成了一个10万卡规模的GPU集群。与其说这是算力奇迹，不如说是一场电力工程的极限操作：
甚至在设备层面，xAI选择租赁而非采购，以进一步压缩建设周期。
报告显示，到2025年底，“自建电厂”已不再是个案，而是成为系统性趋势：
在美国，已有十余家发电设备供应商，单笔拿下超过400MW的AI数据中心订单。SemiAnalysis认为，这标志着电力首次被视为AI基础设施的一部分，而非外部条件。
为什么是天然气？
在所有现场发电方案中，天然气成为绝对主流。
原因并不复杂：它几乎是唯一能在规模、稳定性和部署速度上同时满足AI需求的选择。
相比之下，核电建设周期过长，风电与储能难以支撑一天二十四小时高负载运行，而高效率联合循环机组虽然经济性更优，却同样无法满足“立刻上线”的时间要求。
在AI竞争中，最优解正在被时间解替代。
谁等电网，谁就出局？
SemiAnalysis在报告中并未回避一个现实：自建电厂的长期成本通常高于电网供电。但在AI的竞争逻辑中，“慢”比“贵”更致命。
当算力成为新一代基础设施，电力正在从公共资源，转变为AI公司必须掌握的内部能力。在这场竞赛中，决定胜负的，不只是模型、芯片或资本规模，而是——谁能更快把电接到算力上。
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