AI 时代,美国电从哪儿来?短期靠谁,长期靠谁?

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作者：微信文章
大家好，我是右兜。
最近回顾了两份高盛发布的能源相关研报，一份看核能，一份看美国电力建设进度。单独看，各自都很专业；但如果把它们放在一起，其实讲的是同一件事的两面。





AI 正在把“电力问题”，提前十年摆到我们面前。
一、AI 不是“多用点电”，而是改变用电结构




高盛在美国电力管线报告中给出一个并不夸张、但很有分量的判断：

到 2030 年，美国电力需求的年复合增速约为 2.6%。

这个数字本身并不吓人，真正值得警惕的是——
这是美国自上世纪 90 年代以来，罕见的结构性用电加速。

推动这轮变化的，并不是居民用电，而是三类需求：

AI 数据中心

云计算与高性能算力

电气化趋势下的工业负载

换句话说，电力不再只是公共事业，而正在变成AI 时代最基础的生产要素之一。
二、短期现实：美国并不是“不想建电”，而是“建得太慢”




如果电力需求加速，那供给能不能跟上？

高盛给出的答案相当现实。

截至 2025 年 11 月，美国全年新增发电装机完成度，大约是年度目标的 65%，明显低于过去五年的平均水平。

问题不在规划，而在执行。

光伏、储能项目：
项目很多，但延期、审批积压仍然普遍

天然气项目：
建设节奏相对稳定，但集中在 2028 年以后

核电：
几乎不可能在短期内解决缺口

更关键的是，高盛反复强调一个被忽视的变量：

不是钱不够，而是人不够。

电力系统需要的是：

熟练施工人员

电网工程师

长周期项目管理能力

这些都不是靠资本一夜之间能堆出来的。

短期内，美国电力系统的核心矛盾，是执行能力，而不是投资意愿。
三、为什么在这个背景下，核能重新被“请回牌桌”？




理解了短期的现实约束，再看高盛那份核能研报，逻辑就非常顺了。

核能并不是快变量，但它在 AI 时代具备三个其他能源很难同时满足的属性：

稳定（基荷电力）

高能量密度

不依赖天气与储能调度

这也是为什么，美国政府愿意拿出超过 800 亿美元，直接参与核电产业链的资本支持。

这不是环保理想主义，而是非常现实的判断：

当电力成为国家级算力基础设施时，稳定性优先级会压倒一切。

高盛预计，美国最早在 2026 年，就可能看到新一轮大型核电项目的正式投资决策（FID）。
四、真正的慢变量：不是反应堆，而是核燃料




但核能故事里，最容易被忽略的一环，并不在电站本身，而在燃料。

高盛在核能研报中，做了一件非常“卖方不讨巧、但对投资极重要”的事情：
重算了 2025–2045 年的全球铀供需。

结论很清晰：

全球在未来 20 年，
累计铀供给缺口接近 20 亿磅

即便反应堆顺利推进：


铀矿

浓缩

转化
都是更慢、更难扩张的系统工程

也就是说：

核电能不能建，和核电能不能长期运行，是两套完全不同的约束条件。

五、把两份研报放在一起，答案其实很一致




如果把这两份研报合在一起读，高盛给出的并不是一个乐观或悲观的故事，而是一个高度现实的路径判断：

短期（现在–2027）


延缓煤电退出

天然气兜底

光伏和储能能上多少是多少




靠的是：


中长期（2026 之后）


真正能稳定兜住 AI 电力下限的，仍然是：
核能体系

而所有这些背后，有一个被反复验证的结论：

在 AI 时代，电网正在变成一个慢变量。

当回报率足够高时，
市场会想尽一切办法，去绕开慢变量。

我的理解：




把这两份高盛的研报放在一起，其实结论非常直接。

AI 并没有制造一个“能源革命”，而是提前暴露了电力系统的结构性约束。

短期来看，美国电力系统面临的并不是“缺资本”，而是缺可快速复制的执行能力：
熟练劳动力、电网建设周期、审批流程，决定了电力供给无法像算力那样指数级扩张。

在这种约束下，市场只能接受一个现实选择：
牺牲部分效率，换取确定性。

本文参考研报来源：

Nuclear Nuggets: Global Reactor Tracker – December Edition; 2026 Key Themes in Focus
Goldman Sachs，11 December 2025

US Power Pipeline: Slightly Lagging Net Capacity Adds, at 65% of 2025 GSe Through November
Goldman Sachs，28 December 2025

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