Grand Ambitions, Harsh Reality! Nearly Half of U.S. Data Center Projects Slated for 2026 Face Cancellation or Delay

美國人工智能基礎設施擴張的宏大敍事正遭遇嚴峻的現實檢驗。

據 Sightline Climate 發佈的最新《2026 年數據中心展望》報告，美國今年計劃新增的約 16 吉瓦數據中心容量中，預計有 30% 至 50% 將面臨延期或取消，而目前真正進入施工階段的僅約 5 吉瓦。

這一數字與超大規模雲計算企業逾 7000 億美元的年度資本開支預算形成鮮明反差，揭示出 AI 基礎設施建設在電力供應、供應鏈及社會政治層面的深層困境。

Canaccord Genuity 分析師 George Gianarikas 將這一局面概括為"美國數據中心熱潮正撞上一堵強大的後勤阻力之牆"。據彭博報道，變壓器、開關設備及電池等電氣設備的嚴重短缺是延誤的主要原因之一，美國國內製造產能遠不足以滿足需求，建設方不得不依賴進口。與此同時，社區反對、許可審批障礙以及電網整合滯後，正共同壓縮項目落地的可行性空間。

供需缺口觸目驚心，2027 年後前景更加黯淡

Sightline Climate 的報告顯示，2026 年全美共有 140 個數據中心項目計劃投入運營，合計容量約 16 吉瓦，其中 53% 將接入電網，3% 依靠自備電源，另有 25% 尚未披露供電方案。

然而，在這 16 吉瓦的規劃容量中，仍有 11 吉瓦停留在"宣佈階段"，毫無施工跡象——而數據中心的典型建設週期為 12 至 18 個月，這意味着這部分產能按時落地的可能性極低。

展望 2027 年，缺口進一步擴大。已宣佈的規劃容量達 21.5 吉瓦，但實際在建規模僅約 6.3 吉瓦。2028 年至 2032 年間的情況則更為嚴峻：絕大多數規劃項目尚未破土動工，另有 37 吉瓦的規劃基礎設施甚至未獲得明確竣工日期，其中僅 4.5 吉瓦已實際開工。

變壓器瓶頸卡住命脈，供應鏈高度依賴進口

電力基礎設施的短缺是制約數據中心建設的核心瓶頸。數據中心規模的快速擴張要求配備更大功率的變壓器，以將高壓電網的電力安全轉換後輸送至芯片。GE Vernova 電氣化部門首席執行官 Philippe Piron 指出，2020 年以前，大功率變壓器的交貨週期通常為 24 至 30 個月，在舊有模式下"完全可以接受"，但 AI 企業通常要求在 18 個月內完成交付。

需求激增已將變壓器交貨週期推延至最長五年，價格亦大幅攀升。部分企業不得不採取權宜之計，例如 Crusoe 已開始翻新廢棄電廠的舊變壓器以應急。

變壓器等電氣設備的需求壓力不僅來自數據中心，電動汽車和熱泵的普及同樣在推高電網擴容需求，而美國國內製造產能根本無力跟上，進口依賴由此加深。這一困境折射出美國數十年來將製造業外包的深層結構性問題——儘管近年來回流製造的政策呼聲不斷，但實質性產能提升迄今收效甚微。

核電承諾落空，資金缺口高達數萬億

電力供給側的困境同樣不容樂觀。特朗普政府關於核電復興的承諾目前仍停留於口頭，幾乎沒有新核電站破土動工，小型模塊化反應堆雖被視為希望所在，但距離實際規模化應用仍需數年時間。

少數超大型自備電源項目正試圖繞開電網限制，包括 New Era Energy & Digital 在新墨西哥州 Lea County 規劃的 7 吉瓦項目、Homer City 在賓夕法尼亞州的 4.5 吉瓦煤改氣項目，以及 Crusoe 在懷俄明州夏延的 1.8 吉瓦天然氣與可再生能源混合項目。報告指出，等待電網提供這一量級的供電能力"可能需要十年時間"。

資金層面，摩根大通的分析顯示，完整支撐本輪 AI 週期所需資金不低於 5 萬億美元，即便超大規模雲計算企業持續加大資本開支，美國政府仍需填補逾 1 萬億美元的資金缺口。

社會阻力升温，公眾情緒加速轉向

基礎設施層面的困境之外，社會政治阻力同樣在快速積聚。緬因州眾議院以 82 票對 62 票通過了一項針對大型數據中心的暫停令，禁止相關項目建設至 2027 年，並同步成立緬因數據中心協調委員會，以評估數據中心對該州資源、環境及財政的影響。

高盛執行董事 Shreeti Kapa 在近期一份報告中寫道，她在與投資者的晚宴交流中感受到強烈共識："算力根本不夠用，每個參與者都面臨嚴峻的算力約束——從晶圓廠到數據中心許可審批，再到電力、內存和勞動力，瓶頸真實存在，且將持續相當長時間。"

昆尼皮亞克大學的最新民調則顯示，公眾對 AI 深度融入醫療、教育及日常生活的警惕情緒正在快速上升，進一步加大了行業擴張的社會摩擦成本。

Canaccord 總結稱："能源約束在加劇，社會政治約束同樣在加劇。某些東西必須做出改變。"在資本充裕卻落地受阻的現實面前，美國 AI 基礎設施的擴張之路遠比市場預期更為曲折。