摩根士丹利分析師指出，因運算瓶頸導致AI應用面臨挑戰

Morgan Stanley 分析師 Stephen Byrd 為 AI 熱潮提出了嚴峻的現實檢驗：對運算能力的需求增長速度太快，導致其背後的物理基礎設施根本無法跟上。該公司的研究顯示，截至 2028 年，美國數據中心對電力的需求可能高達 74 吉瓦，而供應狀況則將出現約 49 吉瓦的缺口。

瓶頸背後的數字

全球對 AI 相關基礎設施（包括數據中心擴建）的投資預計在 2028 年前將接近 3 兆美元。

Morgan Stanley 在 2025 年底調高了其數據中心電力需求預測，指出由 Byrd 所稱的非線性 AI 進步所推動的運算能力差距正不斷擴大。

自 2026 年初開始，週度代幣消耗量大幅增長約 250%，從每週 6.4 兆枚增加至 22.7 兆枚。

Byrd 指出，雖然 AI 工具確實帶來了實質的生產力提升，但基礎性限制如能源供應，預計至少要到 2027 年至 2028 年才可能緩解，持續成為關鍵瓶頸。

不只是電力：限制的全方位因素

Morgan Stanley 的研究指出所謂的「智慧瓶頸」，即一系列彼此關聯的限制，共同決定了 AI 實際擴展的速度。人力短缺被列為主要因素之一。新發電與輸電基礎設施的政治審批也增加了阻力。如今訂購大型電力變壓器，可能需要等候兩到三年才能交貨。

資金流向何方

預計 49 吉瓦的缺口，對電網營運商與公用事業公司具有深遠影響，必須在不影響現有用戶服務穩定的情況下，容納大規模新負載。能夠迅速上線發電的能源公司將受惠，天然氣、核能和地熱資產都成為討論焦點。