NTT全球數據中心在其與ThoughtLab聯合發布的最新報告《數據中心能否跟上AI的步伐？》中指出，AI基礎設施建設面臨的核心挑戰已不再是需求不足，而是落地執行能力。報告預測，全球AI驅動的數據中心需求將在2030年前以每年23%至30%的速度增長，但警告稱電力供應、設備短缺、土地限制以及勞動力不足等問題，可能導致供給端難以跟上需求步伐。
電力：最關鍵的制約因素
報告將電力列為行業面臨的最主要限制因素。NTT指出，電網容量和公用事業併網問題正在成為多個核心市場的重大瓶頸，尤其是美國和歐洲地區。在這些地方，能否獲得充足電力，正日益成為AI數據中心項目能否按期推進的決定性條件。
供應鏈壓力全面上升
除電力問題外，NTT還著重指出基礎設施供應鏈所承受的多重壓力。處理器、變壓器、開關設備及備用發電機等關鍵設備交貨周期長，直接拖慢了項目部署進度。與此同時，熟練建築工人短缺和社區對新建項目的反對情緒日益增加，進一步延長了項目建設周期。這些因素疊加，正在深刻影響運營商規劃AI基礎設施投資和管理項目風險的方式。
提升效率與擴大容量同等重要
報告強調，提升基礎設施運行效率與擴大容量同樣重要。NTT建議行業加快推廣先進冷卻技術、AI驅動運營管理、工作負載優化，並推動電能使用效率（PUE）和水資源使用效率（WUE）等指標的統一規範披露。NTT認為，圍繞效率指標加強透明度，並儘早與公用事業機構及設備供應商開展協調，將是支撐AI基礎設施下一階段增長的關鍵舉措。
行業動態速覽
SK電信宣布計劃在韓國建設最高15GW的AI數據中心容量，押注大規模算力基礎設施
將鞏固韓國在亞洲快速擴張的AI經濟中的地位。
三星重啟1.4納米晶片製程商業化進程，將量產目標調整至2029年，較原計劃推遲兩年，與此同時，台積電和英特爾也在推進類似的先進制程節點。
據報道，OpenAI正在討論向美國政府提供5%股權份額的方案，旨在讓公眾共享AI發展紅利，並爭取更廣泛的政治支持。
據悉，Anthropic正在考察三星2納米代工產能及先進封裝技術，以開發定製AI晶片，降低算力成本並強化長期供應鏈保障。
布魯克菲爾德計劃在倫敦金絲雀碼頭建設AI數據中心，擴大其AI基礎設施版圖，押注長期需求增長和政府支持將持續推動市場發展。
微軟聯合Lightstorm、塔塔通信等機構，共同建設全長3600公里的I-2SEA海底電纜，旨在加強印度、馬來西亞和新加坡之間的AI、雲計算及超大規模互聯能力。
新電信正在考慮設立房地產投資信託或永久資本載體，為未來數據中心和主權AI領域的投資提供資金支持，目前在Nxera和RE:AI項目上的支出正持續加速。
布魯克菲爾德將與Bloom Energy的融資框架從50億美元擴大至250億美元，為全球超大規模AI工廠提供可快速部署的電力基礎設施支撐。
Q&A
Q1：NTT報告中提到AI數據中心需求增長有多快？
A：根據NTT全球數據中心與ThoughtLab聯合發布的報告，全球AI驅動的數據中心需求預計將在2030年前以每年23%至30%的速度持續增長。但報告同時警告，電力供應不足、關鍵設備短缺、土地限制以及熟練勞動力匱乏等多重因素，可能導致供給端無法有效跟上這一增長速度。
Q2：電力問題為什麼會成為AI數據中心建設的最大瓶頸？
A：NTT報告指出，電網容量有限和公用事業併網困難，正在成為美國、歐洲等核心市場的重大制約。AI數據中心耗電量巨大，而電力基礎設施的擴建周期較長，導致項目能否獲得充足電力，直接決定了建設能否按期推進。這使得電力成為當前AI基礎設施擴張中最難突破的關鍵瓶頸。
Q3：NTT對提升AI數據中心效率有哪些具體建議？
A：NTT建議行業從多個維度入手提升效率：一是推廣先進冷卻技術；二是引入AI驅動的運營管理系統；三是優化工作負載調度；四是統一規範披露電能使用效率（PUE）和水資源使用效率（WUE）等關鍵指標。此外，NTT還強調，運營商應儘早與公用事業機構及設備供應商開展協調，以有效支撐AI基礎設施的下一階段增長。
