过去三年配配查，AI浪潮推动全球数据中心进入历史上最强资本开支扩张期，中美也呈现出两种截然不同的发展模式。
1）美国选择堆量扩张模式，通过大规模建设高端GPU集群与超大规模数据中心来支撑AI模型算力需求。目前在建及建成超5400座数据中心，远高于全球其他国家。但面临严重电力瓶颈、审批周期过长、并网排队时间达5–7年等严峻问题，导致部分已建数据中心无法上电，形成算力空置。而到2030年，美国数据中心耗电量占比预计将从6%升至11%，电力缺口持续扩大。
2）中国并未追求大规模堆量扩张，而是选择提效降本与能源先行的路径。。国内大模型开源化，训练成本比美国低一个数量级，且数据中心采用模块化部署并布局在低电价区域。同时大力投入可再生能源。电力容量快速增长，到2030年预计拥有400GW有效备用电力配配查，可支撑庞大的数据中心扩张。
中美两国发展路径的差异，来源于各自电力、算力的比较优势。对美国而言，高性能GPU充裕但缺电、缺审批，这些因素正成为限制美国算力释放的核心约束。现阶段美国也出现 GPU 闲置在仓库、数据中心无法开工，部分数据中心虽已建成却因缺电无法投运的矛盾。而成本端持续飙升，电价、输电成本与建设成本均显著抬升。
此外，美国AI相关资本开支近些年迅速飙升，成为支撑经济增长的核心驱动，软件和科技投资对美国实际GDP增长的贡献首次超过1个百分点。这也使得2025年上半年美国数据中心建设支出即将超过传统的办公楼建设支出。
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