6 月 9 日，美国能源信息署（EIA）发布短期能源展望报告，预测 2026 年和 2027 年美国电力消费将连续创纪录新高，主要驱动因素正是 AI 数据中心与加密货币挖矿的激增。报告称，2025 年已达 4195 亿千瓦时，2026 年将升至 4271 亿千瓦时，2027 年进一步攀升至 4397 亿千瓦时。[[1]](https://www.reuters.com/business/energy/us-power-use-beat-record-highs-2026-2027-ai-use-surges-eia-says-2026-06-09/)
这一数据并非孤立信号。过去两年，大厂在数据中心上的资本开支已从“云时代”的稳健增长，转为 AI 驱动的指数级扩张。NVIDIA、Google、Microsoft 等公司持续加码 TPU/GPU 集群，而电力基础设施的瓶颈正从“规划中”变为“现实约束”。对比中国同期宣布的 2 万亿元数据中心投资计划，美国市场更依赖私营资本与电网升级的同步推进，路径差异愈发明显。
根本驱动在于推理与训练负载的爆发式增长。早期模型训练耗电已属惊人，而 agentic AI 与多模态应用落地后，持续在线推理的能耗将远超训练阶段。传统电网扩容周期以年计，却难以匹配 AI 迭代以月计的节奏，这也解释了为何 SpaceX 等公司开始探索轨道计算等“非地面”替代方案。
未来 6-12 个月，关键变量是电力成本是否会通过电价或碳税传导至 AI 服务定价。若大厂无法通过能效优化或可再生能源锁定长期供给，资本开支回报周期将被进一步拉长，市场对“AI 基础设施可持续性”的质疑或将再度升温。
信源：https://www.reuters.com/business/energy/us-power-use-beat-record-highs-2026-2027-ai-use-surges-eia-says-2026-06-09/