5 月 29 日，多家媒体报道显示，OpenAI、Google、Microsoft 等大厂正加速与美国联邦能源监管委员会（FERC）沟通，试图加快 AI 数据中心并网审批，而 FERC 主席 Laura Swett 公开表示，这些公司尚未充分“学会规则”。与此同时，Kentucky 公用事业公司透露管道中已有 29 个数据中心项目，潜在电力需求达 12 吉瓦；Utah 的 Stratos 项目（4 万英亩规模）则引发当地社区 moratorium 呼声。
这一趋势背后是 Goldman Sachs 的预测：到 2030 年全球数据中心电力消耗将激增 165%，几乎全部来自 AI 负载。大厂资本开支已从芯片转向“电力主权”，xAI 等选择天然气涡轮自建电源，传统公用事业则被要求快速扩容，但审批、环保和本地居民阻力形成瓶颈。过去 12 个月，美国新增数据中心容量中约一半集中在美国，相关贸易（芯片、服务器、铜材）增长显著，凸显 AI 物理供应链的全球性。
对比之下，欧洲和中国在监管节奏上更谨慎：欧盟正将数据中心能效纳入 AI Act 执行，而中国部分省份已开始对高耗能项目限批。根本驱动力是“时间差”——模型迭代周期以月计，电网建设以年计，谁先拿到稳定电力，谁就能在下一代模型竞赛中领先。
未来 6-12 个月，关键变量在于 FERC 是否推出 AI 专用快速通道，以及社区诉讼是否扩散。若博弈加剧，大厂可能加速海外或自建能源布局；若监管松绑，则算力军备赛将进一步推高电力价格和碳排放压力。
信源：https://www.politico.com/news/2026/05/29/how-big-tech-learned-to-speak-ferc-00939329
https://www.bloomberg.com/news/videos/2026-05-29/markets-are-betting-big-on-ai-this-harvard-professor-isn-t-so-sure
