BloombergNEF 数据中心天然气预测将 AI 增长推向化石燃料轨道

BloombergNEF 已将其对美国数据中心天然气需求的预测上调至：到 2035 年约 180 亿立方英尺/日。这一预测几乎是九个月前估计值的两倍。它使 AI 基础设施竞赛成为对管道、发电厂、公用事业规划及气候承诺更严峻的考验。

这一预测并不意味着每个拟议中的 AI 园区都会建成。它反映的是一个基准情景，已对可能停滞的项目进行了折减。即便经过这一调整，数据中心仍将成为美国天然气需求最大的新增来源之一。

核心矛盾已不再只是 AI 增长与电网容量之间的冲突，而是速度与长期能源战略之间的较量。Meta、Microsoft、Google、Amazon 及其他运营商需要在建设周期更长的电网和发电项目投运前，获得可靠的电力供应。

天然气可通过电网，或通过建在数据中心旁的发电厂，提供这种可靠输出。然而，天然气也会带来燃料价格风险、本地空气污染、碳排放，以及可能延续数十年的基础设施承诺。

BloombergNEF 的数据中心天然气预测已翻倍

BloombergNEF 的修订表明，AI 基础设施计划的发展速度已超过此前能源模型的消化能力。

根据最新展望，到 2035 年，美国数据中心每日可能消耗约 180 亿立方英尺天然气。这意味着十年内需求将增加约 150 亿立方英尺/日。

仅这一预测中的增量，就将超过几乎所有国家当前的天然气消费量。据随该预测发布的比较数据，只有中国、俄罗斯、伊朗和美国的消费量更高。

这一规模也超过德国和日本的天然气消费总和。由于各国在多个经济部门使用天然气，这一比较并不完全对等。不过，它说明一个专业化的数字产业可能成为重要的能源消费者。

BloombergNEF 的估计并非仅基于公开的项目公告。据报道，该模型还考虑到许多拟议中的数据中心可能永远无法投入运营的可能性。

这一限定很重要，因为已宣布的容量远超现有电网、设备供应商和建筑市场能够交付的规模。项目可能因缺少输电接入、许可、涡轮机、水资源、融资或确定客户而失败。

即使过滤掉这些项目，BloombergNEF 仍预计数据中心将成为美国天然气需求增长的第二大来源。同期只有液化天然气出口带来的需求增量会更高。

这一天然气预测紧随 BloombergNEF 对电力前景的另一项大幅修订。其容量预测预计，到 2035 年美国将有 194 吉瓦的数据中心上线。

这一估计比该机构此前的预测高出 83%。它还意味着，到 2035 年数据中心可能消耗约五分之一的美国电力。

BloombergNEF 计算认为，即便在异常快速的接入进度下，电网仍将面临 19 GW 的供电缺口。在其基准情景中，填补这一缺口将需要多达 48 GW 的现场天然气发电能力。

现场发电位于用户电表之后，而非完全依赖区域电网。它可帮助园区在输电升级完成前开始运营。

因此，这项新的天然气预测不只是对燃料需求的常规调整。它连接了三项不断上升的估计：数据中心容量、电力消耗和专用发电能力。

每项估计都依赖于仍存在不确定性的假设。AI 硬件效率可能提升，已宣布的园区可能被取消，替代性发电也可能更快落地。

但这一趋势已越来越难以忽视。每一次上调都在提醒公用事业公司，等待完美信息本身也有风险。它同样告诉科技公司，算力采购如今取决于能源采购。

这改变了建设 AI 的商业逻辑。企业不能只获取先进芯片、建设园区，然后假定足够的电力会随之到位。电力必须作为原始设计的一部分被签约、发电、储存和输送。

结果是，AI 部署出现了新的瓶颈。这个行业多年来一直在争夺 GPU，如今则在争夺电网接入、燃气涡轮机、管道以及运营它们的许可。

AI 电力需求增长快于电网建设

压力源于数据中心建设进度与区域电力系统扩容较慢的时间表之间的不匹配。

大型 AI 园区从规划到施工的速度，可能快于公用事业公司批准和完成重大输电项目的速度。新输电线路通常跨越多个司法辖区，并需要漫长的审查。

发电厂同样面临设备限制。燃气涡轮机制造商必须应对漫长的订单积压，而变压器和开关设备依然难以快速采购。

这一时间问题赋予天然气实际优势。燃气发电机可提供可调度电力，这意味着运营商可以随电力需求变化提高或降低发电量。

AI 设施看重这种可控性，因为它们全天候运行昂贵的计算硬件。不可靠的电力供应会使芯片闲置，而融资、人员和冷却成本仍在持续。

当企业能将发电设施建在数据中心旁时，这种吸引力会更强。专用电厂可减少对过载接入线路的依赖，并避开部分输电延误。

不过，现场天然气发电并不能消除所有限制。电厂仍需要涡轮机、燃料输送、环境审批和并网设备。它还可能需要用于维护或供应中断的备用系统。

管道也构成另一项限制。一个地区可能拥有丰富的天然气资源，却没有足够的本地输送能力来服务数座新建发电厂。

这正是既有通行权、储气设施和管道连接正获得战略价值的原因。PwC 的天然气基础设施分析将许可、涡轮机、管道、水资源和时间描述为稀缺资源。

PwC 估计，到 2035 年，AI 相关的美国天然气增量需求可能达到 76 亿至 115 亿立方英尺/日。其区间低于 BloombergNEF 的最新总量，部分原因在于不同模型对 AI 相关需求的定义不同。

这种差异应避免造成虚假的精确感。不存在一只记录全国 AI 天然气消耗量的单一仪表。分析师必须综合拟议容量、完工率、利用率、效率和预期电力来源。

这些模型仍就其机制达成一致。更多数据中心容量会形成大规模、持续的电力需求。电网延误随之提高了专用发电的吸引力。

劳伦斯伯克利国家实验室对同一压力提供了另一种视角。其 2025 年更新报告估计，到 2030 年，数据中心可能占美国电力需求的 11.8%。

这份国家能源报告给出的情景区间为 9.5% 至 15.3%。这一范围反映了设备出货量、设施类型、冷却方式和运营实践方面的不确定性。

这些比例之所以重要，是因为数据中心的需求在地理上高度集中。全国电网看上去可能有能力服务额外负荷，但某个特定公用事业服务区却可能面临严重短缺。

北弗吉尼亚州说明了这种集中性。其成熟的光纤网络和云基础设施吸引了成片设施，对本地输电规划施加了异常压力。

新项目正扩展至得克萨斯州、俄亥俄州、宾夕法尼亚州、路易斯安那州及其他拥有可用土地或能源资源的市场。这一转移并未消除基础设施压力，只是将其重新分配。

公用事业公司必须在每个拟议园区都变得确定之前，决定应建设多少发电和输电能力。如果建设过少，项目就会等待或安装私有发电设施。

如果建设过多，普通用户可能承担不必要的基础设施成本。监管机构必须确定哪些费用应由数据中心开发商承担，哪些应纳入普遍电价。

这一决定赋予 AI 能源争论直接的消费者维度。模型发布延期会影响科技公司，而分配不当的公用事业投资则可能影响一个服务区内的每个家庭和企业。

天然气解决了时间问题，却制造了锁定问题

天然气可更快为 AI 园区带来稳定电力，但由此形成的基础设施可能比支撑其建设的需求假设存续更久。

为数据中心建设的燃气电厂并非临时的软件部署。其管道、涡轮机、许可和融资结构可能存续数十年。

这种长寿命造成了与 AI 预测之间的不匹配。算力需求变化很快，而实体能源资产需要在更长周期内收回投资。

开发商可能预期园区多年接近满负荷运行。然而，新一代芯片可能以更少电力提供更多计算能力，或者工作负载可能转移至其他地区。

需求也可能增长得比预期更快。在这种情况下，专用燃气电厂可能从过渡性基础设施，扩展为 AI 经济的永久基础。

因此，“过渡”一词所包含的不确定性比表面看上去更多。一座桥应该通往另一套能源系统；当替代方案始终未能到来时，它就会变成锁定。

国际能源署预计，到 2030 年，可再生能源将提供全球数据中心新增用电量的近一半。天然气和煤炭合计将提供超过 40%。

在 IEA 的基准情景中，服务数据中心的发电量将从 2024 年的 460 太瓦时增至 2030 年的逾 1,000 TWh，并在 2035 年达到 1,300 TWh。

IEA 的能源供应展望也模拟了更快的 AI 扩张。在该情景下，到 2035 年数据中心用电量将接近 2,000 TWh。

电网接入排队限制了清洁发电满足更高需求的速度。因此，化石燃料将为这部分意外增长提供更大的占比。

这一机制说明，企业可再生能源合同并不能解决实体供电问题。企业可以购买清洁能源证书，但其设施仍可能从一个仍在燃烧天然气的区域系统中取电。

地点和时间决定了实际响应新增负荷的发电机组。另一个市场的太阳能项目未必能为夜间运行的 AI 集群供电。

电池可以在不同时段之间转移电力，并降低峰值需求。它们无法独立生产高利用率园区所需的持续能源。

核电可提供稳定的低碳发电，数家科技公司正在推进相关项目。然而，新建反应堆通常面临比数据中心更长的开发周期。

重启现有核电机组或购买在运电厂的电力输出，能够帮助个别项目。这些选择仍受制于地理位置和可用机组规模。

地热能同样受到关注，因为它能够以较低的运营排放提供稳定输出。其短期贡献取决于钻井表现、项目执行情况以及合适的选址。

天然气在当前许多比较中占优，因为它供应充足、技术成熟且可调度。它既可支持电网发电，也可服务于孤立的园区系统。

然而，这一优势的代价不止于排放。使用专用天然气的 AI 运营商将面临燃料输送、大宗商品市场和环保要求等风险。

这种安排也可能改变企业所需的专业能力。科技公司必须与管道运营商、燃气轮机制造商、公用事业公司以及空气质量监管机构进行谈判。

对于云服务客户而言，这些决策最终可能影响计算成本和服务部署地点。高能耗工作负载可能会向能够更快、更可预测地提供电力的地区迁移。

因此，开发者和企业采购方应将地理位置视为 AI 架构的一部分。模型性能固然重要，但计算区域背后的能源系统决定着容量、可靠性和未来成本。

预测并不保证实现 180 亿立方英尺/日的结果

对 BloombergNEF 数据中心天然气预测最有力的质疑在于，AI 需求和项目完工情况都仍异常难以预测。

这一核心数字将许多变量压缩为一个数值。到 2035 年，这些变量的微小变化都可能带来不同结果。

其中一个变量是已宣布设施中实际投入运营的数量。美国开发管线中包含一些投机性项目，它们在融资完成前就寻求土地、接入条件或客户。

一些提案在争夺同样有限的电网容量。若将它们全部视为相互独立的未来需求，将夸大可能的结果。

BloombergNEF 表示，其估算已对不会完工的项目进行了折减。但公开报道并未披露其底层专有模型中每一项项目级假设。

这限制了独立评估。读者可以评估方向和已报告的总量，却无法仅凭公开信息复现完整预测。

第二个变量是利用率。一座标称最大容量的数据中心，并不一定每小时都消耗相同规模的电力。

训练集群可能带来极高需求，而推理工作负载可能随用户活动而变化。运营商也可以根据电力供应情况安排部分计算任务。

第三个变量是硬件效率。每一代新加速器都能以单位能源完成更多工作，尽管总能耗仍可能上升。

效率提升会降低固定工作负载所需的能源。但当计算成本下降促使客户大幅增加使用量时，它并不能保证需求下降。

这种反弹效应正处于 AI 能源不确定性的核心。更好的芯片可能抑制用电增长，也可能让更多模型和自动化服务在经济上变得可行。

第四个变量是电力结构。BloombergNEF 的预测假设，天然气将承担相当一部分新增负荷，尤其是在电网接入持续受限的地区。

更快建设输电设施将削弱这一假设。更快部署可再生能源、储能、核电重启、增强型地热系统或灵活计算，同样如此。

美国天然气市场带来了另一项不确定性。根据能源信息署的数据，2025 年天然气总消费量已创纪录，平均达到 920 亿立方英尺/日。

当年电力行业消耗了 358 亿立方英尺/日。尽管较 2024 年有所下降，该行业仍是美国最大的天然气消费部门。

EIA 的消费数据显示，天气、太阳能新增装机、电池储能和电力需求如何能够从不同方向影响年度天然气使用量。

若为数据中心供电新增多达 150 亿立方英尺/日的天然气需求，将与 LNG 出口、工业需求、居民供暖、产量增长和管道限制相互作用。

在供应或输送未能同步增长的地区，价格可能上涨。更高的价格随后将改变燃气发电和替代电源的经济性。

环境政策同样可能改变结果。燃气电厂会排放二氧化碳，而生产和运输过程可能释放甲烷——一种强效温室气体。

地方反对意见可能聚焦于氮氧化物、用水、噪声和电力成本的分摊。许可阻力可能同时延误发电项目和数据中心本身。

因此，预计的 180 亿立方英尺/日应被视为一种情景，而非预定结果。它描述的是 AI 扩张沿着一条合理路径发展时所需的系统规模。

这一区别并不意味着该预测不重要。规划决策必须在最终需求尚未确定时作出。公用事业公司和开发商必须在区间仍然很宽时采取行动。

风险存在于两个方向。建设不足可能延误具有经济价值的基础设施；过度建设则可能让客户为围绕从未出现的需求而设计的资产买单。

谁承担 AI 天然气扩张的成本

决定性的政策问题不只是新增燃气容量是否会建成，而是谁为其买单、谁承担其风险。

数据中心开发商可以自行融资建设专用发电设施。这种方式会让受益于电力供应的公司承担更多项目风险。

当受监管的公用事业公司为预期中的数据中心增长建设发电设施、管道、变电站或输电线路时，界限就变得不那么清晰。公用事业公司通过客户费率回收获批支出。

监管机构可以要求大客户签署长期合同或提供财务担保。这些保护措施可降低其他客户为被废弃设施付费的风险。

然而，当需求分阶段到来时，合同设计会变得困难。一个园区可能先以计划容量的一小部分启动，随后又多次申请扩建。

公用事业公司也重视大客户，因为它们能够将固定系统成本分摊到更多的电力销售中。如果新增基础设施成本超过其带来的收入，这一好处便会消失。

因此，费率设计必须回答几个问题：有多少容量是真正承诺的？客户必须留存多久？如果建设停止，谁来付款？

同样的问题也适用于天然气基础设施。服务于多座发电厂的管道延伸线，即使其中一家数据中心关闭后，仍可能具备用途。

相反，如果单一园区改变方向，一条专用支线可能成为搁浅资产。其价值取决于替代客户和区域网络设计。

社区也承担非财务成本。新增发电设施可能增加当地空气污染、用水需求、交通量和工业用地使用。

其收益可能包括建设工作、税收收入和投资。具体平衡因地点以及与开发商谈判达成的条件而异。

气候承诺带来了另一个分配问题。大型科技公司已宣布雄心勃勃的减排目标，但其 AI 扩张增加了用电需求。

购买可再生能源可以支持新的清洁能源项目。但在这些项目可用之前，这并不能消除为设施供电的专用燃气电厂所产生的排放。

碳捕集可以减少部分燃气电厂的排放。其有效性取决于捕集率、运行表现、运输网络和永久封存条件。

使用碳抵消则是在核算层面增加一层安排，而非改变电厂本身。利益相关方日益区分合同声明与发电过程中的实际排放。

企业客户应关注这一区别，因为云服务排放将成为其自身披露的一部分。工作负载的碳足迹部分取决于其运行的地点和时间。

大规模使用 AI 的公司可能需要更详细地了解区域发电结构和逐小时排放情况。年度可再生能源匹配可能掩盖不同地点之间的重要差异。

这也是企业内部的知识管理挑战。基础设施团队、可持续发展部门、采购人员和高管必须基于同一套假设开展工作。

可检索的 AI 知识库可以帮助团队保存能源合同、容量预测和监管决策。它无法消除不确定性，但能让假设变得可见。

当预测变化如此迅速时，这种可见性至关重要。BloombergNEF 的大幅上调表明，一项基础设施战略可能在数月内就变得过时。

随着公用事业公司将投机性请求转化为正式投资，成本争论将加剧。最有力的保护措施，是透明地分配项目成本和取消风险。

如果缺乏这些保护，社区可能会认为 AI 开发商获得了优先接入权，而其他客户却承担了财务和环境后果。

三项信号将显示天然气预测是否成立

电网接入、园区实际建设和燃气设备交付，将决定 2035 年预测是得到强化还是被削弱。

第一个信号是已宣布的数据中心容量转化为实际运行负荷的情况。新闻稿和购地还不够。

投资者应关注已完工建筑、已安装计算设备、已签约客户和实测公用事业需求。宣布与运营之间不断扩大的差距将削弱这一预测。

第二个信号是新增电网接入的速度。BloombergNEF 的天然气展望部分依赖于输电和发电建设未能跟上数据中心建设速度。

更快的并网审批将使更多项目能够使用区域电力。这并不会自动让其电力变得清洁，但可能减少专用燃气设施的建设。

持续存在的接入积压将强化现场发电的理由。它也将提高靠近现有电厂和管道网络的园区的战略价值。

劳伦斯伯克利国家实验室的预测提供了一个更近的检验节点。随着设备出货和公用事业负荷的累积，其 2030 年区间将更容易得到验证。

如果全国消费量接近该区间上限，2035 年 BloombergNEF 情景将显得更可信。负荷增长较慢则会支持更低的天然气增长轨迹。

第三个信号是确定的设备和燃料基础设施。燃气轮机订单、制造能力、管道审批和已建成电厂，比初步提案更重要。

开发商可能在获得燃气轮机交付排期之前，就宣布建设燃气供电园区。漫长的设备交付周期可能使运营时间比预定日期推迟数年。

管道项目也面临自身的审批和建设风险。没有可靠燃料输送的电厂，无法成为可靠的现场电源。

国际能源署估计，到 2030 年，数据中心可由 150 至 270 GW 的现场天然气发电服务，其中大部分位于美国。该范围内的实际部署将提供一次早期检验。

科技公司的清洁能源项目也应纳入同一衡量体系。若新的核电、地热、可再生能源和储能容量在 AI 负荷增长地区落地，便可能削弱天然气预测。

合同公告不应被视为已完成的替代。真正相关的信号，是在计算设备需要电力的时段，电力是否已送达正在运营的园区。

读者也应关注天然气价格和公用事业费率审议。燃料成本上升可能改善其他发电方式、能效提升和工作负载灵活性的相对经济性。

监管机构可能会要求大型负荷客户提供更严格的财务担保。这将筛除投机性项目，并检验哪些开发商愿意为其预测承担成本。

未来几个季度无法验证一项延续至2035年的预测，但可以显示其背后的驱动机制是否正在加速。

如果数据中心的实际运营负荷上升、并网排队持续存在，且燃气设备进入建设阶段，BloombergNEF 的估计将获得支持。若其中任何一环断裂，结果就会下调。

BloombergNEF 对数据中心燃气需求的预测，归根结底衡量的是一种选择，而非不可避免的规律。美国可以通过电网、发电、储能与灵活性资源的多种组合来满足 AI 需求。

天然气目前仍是获得稳定电力最快、且最成熟的路径。只有在替代性基础设施到位过慢时，这一优势才会持续。

对开发商、政策制定者和企业 AI 买家而言，有用的问题很具体：哪些项目已获得电力保障，谁为这些电力融资，以及未来又将由什么来替代天然气？

追踪这些答案，将揭示如今的过渡方案究竟只是暂时应对，还是会成为美国 AI 长期能源基础。