PJM 数据中心电力成本达到 231 亿美元，用户可能无法追回

据该区域市场的独立监测机构称，PJM 数据中心电力成本在三次容量拍卖中已达到 231 亿美元。这些成本是向电力供应商支付的款项，由现有及预测的数据中心需求推动。PJM 覆盖区域内的用户将持续承担这些拍卖结果带来的成本，直至 2028 年 5 月。

这一发现将一个人们熟悉的科技话题变成了电费之争。Amazon、Google、Meta、Microsoft、OpenAI、Oracle 和 xAI 都曾承诺，其基础设施不会推高家庭电费。然而，在许多规划中的设施尚未启用之前，部分成本就已经被计入区域电力市场。

如今，核心冲突已不再是 AI 基础设施是否需要更多电力，而是现有市场规则能否识别每项成本由谁造成，并向相应责任方收费。州监管机构可以重新设计未来的费率，但很难撤销已经完成的拍卖，也难以追回已经承诺支付给电力供应商的款项。

PJM 数据中心电力成本已被锁定

231 亿美元这一数字指的是区域容量市场成本，而不是直接加在家庭账单上的单项全国性附加费。

PJM Interconnection 负责协调美国 13 个州的全部或部分地区以及哥伦比亚特区的批发电力市场。其覆盖范围包括全美数据中心最密集的北弗吉尼亚，以及 Pennsylvania、Ohio 和 Maryland 的主要市场。

PJM 举行容量拍卖，以确保数年后有足够的发电资源可供使用。容量费用用于补偿发电商，使其做好在用电需求高峰期供电的准备。用户最终通过公用事业公司和竞争性电力供应商为这些款项买单。

PJM 的独立市场监测机构 Monitoring Analytics 研究了预测的数据中心需求如何影响三次容量拍卖。该机构估算，将现有及预计的数据中心负荷计入后，系统成本合计增加了 231 亿美元。

这一发现并不意味着每一美元都已经出现在居民电费账单上。容量成本会以不同速度通过批发合同、州政府批准的费率和公用事业计费周期传导。不过，拍卖所产生的付款义务确实存在，不能在监管机构采取更完善的政策后简单取消。

该市场监测机构表示，大规模新增数据中心已造成显著影响，用户将为此付费至 2028 年 5 月。它还警告称，输电费用、能源价格和未来的容量拍卖可能带来进一步影响。

这一问题的规模在 2025 年变得更加清晰。PJM 的批发电力总成本从一年前的 435 亿美元攀升至 670 亿美元。容量成本上涨了 262%，在批发总成本中的占比从 6.5% 上升至约 16%。

能源成本也有所上涨，输电费用则继续增长。数据中心并不是影响各类成本的唯一因素。燃料价格、发电厂退役、输电限制以及市场规则也影响了最终数字。

尽管如此，Monitoring Analytics 仍将预测的数据中心负荷确定为容量市场成本上升的主要原因。其容量市场分析还发现，PJM 的可用容量与其备用容量目标之间的差距正在扩大。

在 2026 至 2027 交付年度，这一缺口约为 210 兆瓦；到 2027 至 2028 年，则扩大至约 6,520 兆瓦。备用容量裕度越紧张，新增需求的成本就越高，因为市场必须争取日益稀缺的容量。

这些结果的意义并不限于 PJM。该地区让人们得以提前了解：当大型计算项目遭遇发电厂建设缓慢和输电基础设施受限时，会发生什么。

这些成本还揭示了一个重要的时间错配问题。在数据中心的预期需求已经影响电网规划之后，该项目仍可能被宣布延期、调整规模或取消。然而，即使最初的预测发生变化，电力市场中的付款承诺通常依然存在。

这种错配解释了为何追回资金十分困难。监管机构可以用不同方式分摊未来投资，但已经在系统中传导的拍卖费用，已成为服务所有用户的成本之一。

AI 电力需求为何正在改写电网预测

在全国用电需求经历了约二十年相对平稳的时期后，数据中心正迫使公用事业公司为持续增长的电力需求制定规划。

AI 系统需要由专用处理器、冷却设备、网络硬件和备用系统组成的大规模集群。与需求起伏更为可预测的住宅和办公场所不同，这些设施可能持续耗电。

美国能源部报告称，2023 年美国数据中心使用了约 176 太瓦时的电力，约占全国总用电量的 4.4%，而 2014 年的数据中心用电量为 58 太瓦时。

Lawrence Berkeley National Laboratory 更新后的评估预测，用电量将出现更大幅度的增长。其基准情景估计，2030 年数据中心用电量将达到 649 太瓦时，约占全国用电量的 11.8%。

该实验室预测的情景范围为 578 至 782 太瓦时。具体差异取决于芯片出货量、服务器利用率、硬件使用寿命，以及 AI 设备闲置时消耗的电力。

这些只是预测，并非必然出现的结果。然而，在没有人知道哪种情景最终会成为现实之前，公用事业公司就必须作出投资决定。新建发电厂和输电项目可能需要数年时间才能完成审批、融资和建设。

这种不确定性带来了两种相反的风险。建设不足可能导致电网容量短缺，使用户面临可靠性问题。过度建设则可能产生搁浅资产，即预期客户消失后，相关设施的成本仍然存在。

更新后的能源使用预测表明，这两种风险都并非只是理论上的可能性。即便是其较低情景，也意味着美国必须生产和输送的电量将发生重大变化。

Dallas Federal Reserve 的一篇工作论文通过不同方法得出了类似结论。研究人员对美国本土批发市场每小时的电力调度进行了建模。

他们估计，现有数据中心已使全美平均批发电价上涨 3% 至 5%。在拥有主要数据中心走廊的地区，影响要大得多。

在适度建设情景下，该模型预测，到 2028 年批发电价可能上涨 20%。在高利用率情景下，涨幅接近 50%。

不应将这些估算理解为家庭电费一定会按此幅度上涨。零售电价还包括配电、输电、税费、现有合同，以及州监管机构所作决定产生的成本。不同公用事业公司传导批发价格变化的方式也各不相同。

然而，这一批发价格模型进一步证明，数据中心的集中程度十分重要。与建在发电能力过剩地区附近相比，大型设施进入供应受限的市场时，会造成更大的压力。

数据中心运营商调整用电量的能力也强于家庭用户。他们可以在不同设施之间转移计算任务、在关键时段减少工作负载，或依靠电池和备用发电设备。

当合同对真实的需求削减给予奖励时，这种灵活性可以使电网受益。但如果费率高度关注用户在少数几个系统高峰时段的需求，这种灵活性也会使成本分摊变得更加复杂。

避开这些时段的设施，可能会降低其被分摊的某些成本份额。然而，其预计的全年用电需求仍可能影响建设发电设施、变电站和输电线路的决策。

居民用户几乎没有类似的灵活性。家庭无法将用电需求转移到另一个州，也无法协商定制费率。他们的供暖、制冷、烹饪和医疗需求在电网承压期间仍会持续存在。

因此，监管挑战并不仅仅是衡量总用电量。官员必须确定每位用户促成了哪些投资、谁从共享升级中受益，以及预测落空时由谁承担风险。

真正的争议在于成本分摊，而非用电量

这场争议的核心，是科技公司承诺自行承担成本，与公用事业规则通常将基础设施成本分摊给众多用户之间的冲突。

受监管的公用事业公司通过费率收回获准支出。州委员会审查发电厂、输电线路、变电站、燃料、维护、工资和外购电力等成本，然后将这些成本分摊给居民、商业和工业用户类别。

有些投资显然只服务于一位用户。例如，连接新数据中心与附近变电站的短距离线路。监管机构可以要求开发商为这种专用连接提供资金。

共享基础设施的情况则更为复杂。一条新输电线路可能由某个数据中心的需求促成，但之后也会提高周边社区的供电可靠性。为某个项目建设的发电厂同样可以为更广泛的电力系统供电。

公用事业公司和开发商可能会主张，这些更广泛的利益足以成为分摊成本的理由。消费者权益倡导者则可能回应称，如果没有新增的工业负荷，这些项目根本不会存在。

当项目获得经济发展激励措施时，争议会变得更加复杂。州政府领导人可能看重建设支出、税收和技术投资，但这些目标并不一定与委员会维持电价可负担性的职责一致。

2026 年 3 月，七家主要科技公司签署了联邦电费用户保护承诺。它们承诺建设、自行提供或购买新增电力，并承担其数据中心所需的输送设施升级费用。

该承诺还提出设立单独的费率结构，并要求这些公司无论最终是否用完全部电力，都要为基础设施付费。最后这项承诺旨在应对公用事业公司开工建设后项目被放弃的风险。

这些原则意义重大，但一项承诺本身并不会改变公用事业账单。州委员会必须将这些承诺转化为费率方案、合同、最低付款额、抵押担保要求和退出费用。

费率方案是监管机构批准的、适用于某一用户类别的一套价格和服务条件。其具体细节决定了数据中心是仅承担其直接连接成本，还是也要为更广泛的发电和输电扩建买单。

Brookings 的研究人员认为，单独费率为保护其他用户提供了一个可行框架。他们还强调，能否落实执行取决于州立法机构、州长和公用事业委员会。

他们的电费用户保护评估凸显了核心的主次倒置：行业与政府已经就期望结果达成广泛共识，但具体落实仍由现有机构掌控。

微软 2026 年在内华达州提出的方案展示了一个更为细致的体系可能是什么样。该框架将基础设施成本划分为由客户出资承担的部分和基于更广泛系统效益承担的部分。

项目专属资产将列入公开清单。大型客户可以预先付款，也可以通过持续收取的设施费用付款。如果客户提前退出，则需支付退出费用，以承担尚未履行的义务。

该方案还允许开发商从其他供应商处引入发电资源。经认证的容量随后可以纳入公用事业公司的规划，从而降低重复建设的可能性。

然而，即使是这种方法仍然存在争议空间。监管机构必须决定一项资产何时会产生系统效益，以及其成本中有多少应计入一般费率基数。

一座变电站最初可能是项目专属基础设施，但之后也可能对其他客户产生价值。反过来，一项名义上共享的资产在其大部分运营期内，可能主要服务于某个私有计算园区。

因此，仅仅宣称数据中心应承担其公平份额，并不能解决这场争议。监管机构需要在公用事业公司投入资本之前、政治压力重塑相关记录之前，制定明确界定这一份额的规则。

灵活的数据中心既能帮助电网，也会使账单问题复杂化

需求灵活性可以缓解峰值压力，但并不会自动偿还客户已经承担的基础设施成本。

电力系统围绕峰值需求进行设计，即电网在规定时段内必须满足的最高用电水平。避开这一峰值可以减少对低频使用的发电和电网容量的需求。

数据中心拥有多种实现这一目标的工具。运营商可以推迟非紧急计算任务、将工作负载转移到其他地区、使用电池，或暂时降低处理器活动。

一些设施还配备备用发电机以保障可靠性。在环境许可和电网规则允许的情况下，这些资源可以在紧急期间为系统提供支持。

这种灵活性具有真正的经济价值。能够在电力稀缺期间可靠降低需求的客户，不应被当作完全造成峰值需求的客户来收费。

当狭窄的衡量方式只反映客户影响的一部分时，问题就会出现。数据中心可能避开选定的峰值时段，同时仍然推动用于建设新基础设施的长期预测。

例如，公用事业公司可能根据该设施的预期合同需求来规划发电容量。区域市场也可能基于该负荷将在数年后继续存在的预期采购容量。

如果运营商在适当时刻削减用电，就可以降低某些基于需求的费用。但这一结果并不会抹去此前的规划决策或其背后的融资承诺。

监管机构必须区分运营灵活性和基础设施责任。前者涉及客户在特定日期如何行动，后者涉及公用事业公司为何建设长期资产。

设计合理的费率可以在不混淆二者的情况下奖励这两种行为。它可以对经过核实的需求削减给予补偿，同时保留为服务该项目而建设的设施所需的最低付款。

照付不议条款是一种选择。该条款要求客户为约定数量的服务付款，即使实际用量低于该数量。

长期合同、预先出资和退出费用可以发挥类似作用。每一种机制都试图避免闲置基础设施成为全体客户承担的义务。

然而，更严格的承诺也会产生另一种权衡。如果要求过于僵化，运营商可能会建设独立供电系统，或选择规则更宽松的司法管辖区。

这种竞争可能削弱各州的保护措施。州长希望吸引投资，公用事业公司希望获得新增负荷，科技公司希望更快接入电网。居民客户通常只能通过资源有限的小型公共利益倡导办公室参与这一过程。

公用事业公司和超大规模云服务商可以聘请工程师、经济学家、律师和费率设计专家。家庭用户只能间接参与，而且很少掌握质疑具体假设所需的信息。

监管程序的推进也很缓慢。委员会可能在公用事业公司开始规划一项资产数年后，才批准一般费率案件。到那时，取消投资的成本可能高于完成投资。

这种时间上的优势有助于解释为何 PJM 数据中心用电成本难以回收。市场已经根据部分源自预测需求的容量承诺向供应商付款。

未来的数据中心费率或许能防止再次发生这种成本转移，但它无法追溯识别已完成容量拍卖的每一位受益者，也无法要求旧合同下的设施偿还费用。

因此，最可信的政策应对方案结合了两个层面。区域市场改革必须解决大型新增负荷如何纳入容量规划的问题。州级费率则必须规范公用事业公司如何回收当地基础设施成本。

只修复其中一个层面，会留下另一条成本转移的路径。数据中心可以为其专属变电站付款，同时仍然影响区域容量价格。它也可以私下确保容量供应，同时将配电升级成本留在一般费率基数中。

231 亿美元的说法存在重要局限

这一醒目的数字影响重大，但不应被视为衡量每个数据中心对每位美国用户账单影响的完整指标。

首先，该估算覆盖的是 PJM 市场，而非整个美国。PJM 覆盖一个面积广阔且具有重要经济地位的地区，但其容量规则和供应限制并不具有普遍性。

得克萨斯州采用不同的批发市场结构。其他地区则更多依赖垂直一体化公用事业公司、双边合同或不同的容量安排。

其次，该估算衡量的是特定拍卖中增加的系统成本，并非对从居民客户直接转移到科技公司的现金进行计算。

商业和工业客户也要支付电费。各州政策、零售合同和公用事业结构决定拍卖成本如何传导至各类客户。

第三，市场监测机构的估算依赖反事实情境。分析师必须计算在不存在现有和预测的数据中心需求时，拍卖价格和数量原本会是多少。

这种方法属于标准的经济分析，但相关假设非常重要。发电供应、发电厂退役、备用容量要求和市场规则的变化，都可能改变估算出的差额。

第四，为数据中心建设的部分基础设施可以创造公共效益。新输电设施可以缓解拥堵，而新增发电资源在面向更广泛市场供应时可以提高可靠性。

大型客户还能通过更多的电力销售分摊现有固定成本。如果数据中心进入一个容量充足的系统并支付适当费率，其他客户也可以受益。

Amazon 援引其委托开展的研究称，在电价上涨的地区，数据中心通常并非费率上涨的原因。该公司还指出，公用事业公司的预测显示，在某些服务区域，新增需求可以降低居民平均费率。

一篇 2026 年的学术论文对全国历史记录得出了同样持怀疑态度的结论。论文估算，2015 年至 2024 年间，数据中心略微降低了平均零售费率。

这一发现并不能直接推翻 PJM 的拍卖分析。这些研究考察的是不同的时期、地理层级、市场机制和结果指标。

历史数据反映的设施规模也小于目前为 AI 提议建设的园区。全国平均值可能掩盖供应受限区域市场中的大幅上涨。

Dallas Fed 的模型恰恰发现了这种模式。全国平均批发价格受到的影响，小于主要数据中心走廊受到的影响。

因此，这两种说法都可能包含有价值的信息。当数据中心利用闲置基础设施并可靠承担新增成本时，它们可以降低平均费率。当快速增长遭遇供应有限时，它们也可能推高价格。

关键变量并不是“数据中心”这一标签。地点、时间、利用率、合同承诺和市场设计共同决定其影响。

另一个不确定因素是已宣布的项目是否会实际投入运营。开发商往往会在选定一个地点之前考察多个选址。公用事业公司也可能收到来自同一批客户的重叠申请，而这些客户绝不会建设所有拟议中的园区。

如果规划者将所有申请都视为确定需求，就可能高估未来需求。如果他们对真实项目的折减幅度过大，又可能导致系统准备不足。

最终建成的基础设施寿命远长于一轮 AI 硬件周期。发电厂和输电线路可以运行数十年，而计算经济性可能在几年内发生变化。

效率提升可以减少每项 AI 任务所需的电力。使用量增长则可能通过使计算更便宜、更普及而抵消这些收益。

这些不确定性意味着应依赖可执行的合同，而非自信的预测。申请建设新基础设施的客户应承担其预测被证明错误的大部分风险。

这些因素也说明，不应将 231 亿美元描述为最终的全国性定论。更准确的理解是：它证明了一个主要市场在尚未完善应对前所未有负荷增长的规则之前，就已经作出了成本高昂的承诺。

三个信号将表明费率缴纳者是否受到保护

下一阶段将由可执行的市场规则决定，而不是新一轮自愿承诺。

第一个信号是 PJM 对市场监测机构提议的回应。Monitoring Analytics 已提议将数据中心的容量需求与常规容量拍卖分开处理。

根据这种做法，新增数据中心需求将通过专门拍卖和长期合同采购新的发电资源。当供应不足时，这些设施将面临限电。

PJM 表示，这些问题正在其利益相关方程序中推进。预计相关提案将提交至负责监管州际电力批发市场的 Federal Energy Regulatory Commission。

将新增负荷与新增供应挂钩的规则，将增强未来成本可以得到控制的可信度。由现有客户出资的广泛兜底机制则会削弱这一可信度。

第二个信号是各州是否批准包含实质性最低付款要求的独立大型负荷费率。微软的内华达州费率提案提供了一个详细的检验案例。

监管机构应审查项目专属资产追踪、合同需求、抵押担保、退出费用以及共享效益的处理方式。相比这些条款，费率的名称远没有那么重要。

最严格的规则将要求客户在实际用量低于预测时仍然付款。它们还将防止客户出资建设的资产在未经透明审查的情况下悄然进入一般费率基数。

第三个信号是预测需求与实际运营需求之间的差距。监管机构需要公开报告拟议负荷、已签署合同、施工进度、实际用电量和已取消项目。

差距缩小将表明公用事业公司正围绕可信的承诺进行规划。差距扩大则警示客户正在为投机性申请所需的基础设施提供资金。

同样的报告还应说明有多少容量来自新增发电资源。仅仅在客户之间转移现有供应，并不能解决根本性的短缺问题。

这些信号将在不同机构中逐步显现。FERC 负责批发市场决策，州级委员会批准零售费率，而地方主管部门负责许多许可和激励措施。

这种碎片化正是恢复工作依然如此困难的原因。没有任何一个监管机构能够追踪从芯片采购到家庭账单的每一项数据中心成本。

PJM 数据中心电力成本也表明，等到拍卖完成后再采取行动会付出怎样的代价。该地区可以改进未来的规则，但已完成的容量义务将持续至 2028 年 5 月。

对于家庭和小型企业而言，最有用的行动是关注公用事业委员会的审议程序，而不是企业的可持续发展声明。费率案件和电价案卷包含决定最终由谁买单的条款。

对于技术采购方而言，这一问题应纳入 AI 的总成本计算。云服务可以将电力基础设施成本隐藏在使用费中，但无法将其从经济体系中消除。

评估 AI 项目的企业应询问服务提供商：计算能力位于何处、电力如何签约采购，以及当地客户是否承担基础设施风险。这些问题正日益影响许可审批、可靠性和长期服务可用性。

这项 231 亿美元的研究结论并不能证明每个数据中心都会损害消费者利益。它证明的是，需求进入电力市场的速度可能快于保护措施被纳入公用事业规则的速度。

接下来的考验非常具体：监管机构会在建设开始前分配未来成本，还是家庭用户会再次等到相关承诺已不可逆转之后才发现这些成本？