UBS：AI推高数据中心用电

原标题：Global Macro Chart of the Day (#114): Electricity demand from data centres globally increased 20% in 2025

摘要

UBS引用Energy Institute 2026年世界能源统计回顾指出，2025年全球数据中心用电需求增长20%，明显快于总电力消费增速。美国增长26%、中国增长20%、欧洲增长10%；数据中心已占全球发电量2.4%，美国占比高达6.5%。报告把2022年后的需求加速与大规模AI模型出现联系起来：企业上云曾推动2018-2022年的稳定增长，而此后更高能耗的GPU基础设施开始替代传统服务器。核心判断是，AI算力扩张已经从科技投资问题变成电力系统和宏观资源约束问题，但未来斜率取决于模型推理、训练需求与能效提升之间的拉扯。

主要观点

• 2025年全球数据中心电力需求增长20%，延续过去三年平均17%的高增速，约为全球总电力消费增速的六倍。这说明算力需求已经不只是科技行业资本开支，而是在全球能源平衡中形成可见增量。

• 区域结构上，美国是全球数据中心电力消费中心，约占全球40%；中国占26%，欧洲占18%。美国自身数据中心用电占全国发电量6.5%，显著高于欧洲3.7%和中国1.9%，意味着美国电网和电力资本开支压力更早显性化。

• 2022年后需求加速与大规模AI模型扩张高度同步。2018-2022年的增长主要来自企业云迁移；此后传统服务器逐渐被GPU密集型基础设施替代，AI训练和推理成为新增用电的重要来源。

• 数据中心占全球发电量比例从2020年的1.5%升至2024年的2.1%，再升至2025年的2.4%。这个变化幅度看似不大，但放在全球电力系统基数上已经非常可观，且集中在少数地区和节点，局部约束会比全球均值更紧。

• 能效提升是抑制用电斜率的关键变量。2024年先进生成式AI查询估计耗电约2.9瓦时，接近传统搜索的十倍；最新文本查询中位数能耗降至0.24-0.3瓦时，但复杂推理和多模态任务仍显著更耗电。

• 宏观含义在于，AI带来的生产率叙事和电力约束并存。若算力需求持续高增，电网、发电、输配电和冷却基础设施会成为AI周期的瓶颈；若能效改善快于使用量扩张，能源压力才可能被吸收。

• 这组数据还提示，区域电力结构会影响AI投资的可持续性。美国占全球数据中心用电40%，但许多新增项目集中在有限电网节点；中国和欧洲也面临并网、土地、水资源和电价约束，产业竞争最终可能体现为能源系统承载能力竞争。

论述逻辑

全球AI和云需求扩张→数据中心从传统服务器转向GPU密集型架构→2025年全球数据中心用电增长20%→美国、中国、欧洲贡献主要需求→数据中心占全球发电量升至2.4%→复杂推理和多模态应用继续推高算力需求→能效进步降低单位查询能耗但未必抵消总使用量扩张→未来AI资本开支回报将越来越受电力、并网和区域能源价格约束。

关键展望

• 数据中心用电仍可能保持高于总电力消费的增速，尤其在美国、中国和欧洲核心算力地区，电网接入、输电容量和新增发电会成为产业扩张约束。

• AI模型能效改善会缓冲单位查询能耗，但复杂推理、多模态和企业级推理部署可能抵消部分效率红利，需求曲线未必线性下降。

• 宏观市场需要把AI资本开支与电力、设备、冷却和能源基础设施放在同一条链条里评估，不能只看芯片和软件端的收入弹性。

• 若电力建设滞后，数据中心选址、区域电价和电网瓶颈可能成为科技公司利润率和资本开支回报率的重要分化因素。

推荐标的

• 全球电力和电网基础设施：AI数据中心用电高增提高输配电、发电和并网投资需求。

• AI基础设施链条：算力需求仍强，但需要筛选能在电力约束下维持资本回报的公司和地区。

关键图表

Figure 1：数据中心电力需求年度增量及其全球需求占比。