穆迪預測2030年數據中心投資將達3萬億美元

穆迪評級發布了2026年全球數據中心基礎設施展望報告，預計未來五年內至少將有3萬億美元的投資，容量增長將繼續保持兩位數增長率。

該公司預測全球數據中心電力消耗量將從2025年的525太瓦時增長14%，在2026年達到約600太瓦時。美國市場六大超大規模云服務商預計2026年資本支出將達5000億美元，2027年將升至6000億美元。

大部分新增容量已預先租賃給大型科技公司，這限制了空置風險，但也增加了對手方集中度。然而，電力限制和監管阻力繼續制約發展，一些市場因擔心電力和水資源消耗而出現地方阻力。

對技術人才、關鍵商品和基礎設備的高需求正在推高建設成本，同時增加現有設施的運營費用。

展望報告還警告了對AI投資泡沫的日益擔憂，因為在計算基礎設施上的資本支出遠超AI應用產生的收入。

資本市場正在適應快速增長的融資需求，銀行和機構投資者在建設期間越來越多地共同放貸。

穆迪評級高級副總裁約翰·梅迪納表示："我感覺每天都有新的電力容量公告發布。"

電力基礎設施成為關鍵制約因素

電力供應現已成為主要市場數據中心發展的關鍵瓶頸。根據穆迪分析，美國能源部預測到2030年AI工作負載將占美國總電力需求的9%。并網排隊延遲現在經常超過建設數據中心設施本身所需的時間。

行業正在三個不同時間范圍內做出響應。對于即時需求，開發商正在部署現場表后發電設備，并將設施遷移到有可用電網容量的地區。

中期策略專注于簽訂新發電資產合同和獲得輸電協議。長期投資目標是新興技術，包括核動力小型模塊化反應堆。

梅迪納指出，電力不僅是數據中心的短期考慮因素，而是幾十年來對安全可靠能源的投資。

偏遠地區依托連接技術演進

超過500MW或1GW的大型AI園區正在偏遠地區建設，包括德克薩斯州南部、威斯康星州和路易斯安那州農村地區。這些設施支持AI模型訓練，在這種場景下，低成本、可靠的電力比靠近用戶更重要。

梅迪納表示，這些偏遠設施引發了對未來重用能力的質疑。價值主張取決于技術進步是否能夠在距離人口中心物理距離較遠的情況下減少延遲問題。

隨著AI產品部署推動推理工作負載增長，連接基礎設施的改善可能會改變計算方式。

梅迪納說："技術在演進，數據中心的價值也會發生變化。"

適應性設計應對技術不確定性

AI的快速發展引發了關于今天建造的設施是否能支持目前尚不可知的未來需求的問題。

梅迪納表示，開發商正在建設面向未來的數據中心，這些數據中心被設計為具有適應性。無論AI或任何其他應用的具體技術方向如何，核心基礎設施需求保持不變，即使計算設備發生變化。

梅迪納說："無論內部需求是什么，從計算角度來看，你仍然需要電力，仍然需要物理基礎設施，仍然需要冷卻系統。"

未來的不確定性反映在租賃結構的風險分配中。越來越多的標準是三重凈租賃（NNN），租戶對維護和運營成本承擔更多責任。

梅迪納描述合同如何處理不確定性時說："無論你將來想要什么，很好，我們會為你做，但我們不知道，你也不知道，所以讓我們提前同意沒人知道，租戶將為此付費。"

多元化策略應對多重風險向量

穆迪評級高級副總裁拉杰·喬希表示，成熟的運營商正在五個維度進行多元化以管理技術風險：客戶間、工作負載間、技術間、技術內部和用例間。

技術內部維度涉及容量如何在服務推理請求與訓練之間分配，以及與單一供應商綁定的程度。

這種多元化在2024年初開始出現，當時主要支出方認識到他們面臨快速技術變革的風險敞口。喬希表示，這種方法提供了一些保護，但不能完全消除風險。

資本支出可持續性仍是未決問題

基礎設施投資與收入產生之間的時滯跨度為兩到三年。公司必須先支出才能產生回報。

喬希表示，沒有單一指標能表明當前支出水平是否可持續。關鍵指標包括支出是否轉化為增長，以及盈利特征是否改善。

股票市場反應可能觸發快速調整。

喬希說："如果他們開始懷疑什么，那么他們就會凍結。來自投資者的反擊通常如此巨大，以至于導致這些公司放慢支出速度。"

AI改進和成本降低的軌跡仍然至關重要。如果進展停滯或成本停止下降，行業可能面臨投資水平是否合理的清算。

喬希說："AI需要繼續改進，成本需要下降。如果這種軌跡趨于平緩或停止，那么行業就會出現問題。"

Q&A

Q1：穆迪為什么預測數據中心投資會達到3萬億美元？

A：穆迪預測未來五年數據中心容量增長將繼續保持兩位數增長率，全球數據中心電力消耗量將從2025年的525太瓦時增長到2026年的600太瓦時，僅美國六大超大規模云服務商2026年資本支出就將達5000億美元。

Q2：數據中心發展面臨哪些主要挑戰？

A：主要挑戰包括電力供應瓶頸、監管阻力和地方反對。電力限制已成為關鍵制約因素，并網排隊延遲經常超過建設時間。同時技術人才、關鍵商品和設備的高需求推高了建設和運營成本。

Q3：AI投資是否存在泡沫風險？

A：穆迪報告警告AI投資泡沫風險，因為計算基礎設施資本支出遠超AI應用產生的收入，基礎設施投資與收入產生存在兩到三年時滯。如果AI改進停滯或成本停止下降，行業可能面臨投資合理性的質疑。