当数据中心遭遇厄尔尼诺 全球AI行业面临高温“耐压测试”

欧洲中部易北河河道里，几尊刻字大石曾在2018年和2022年极端高温中随着河床干涸而现世，上面用德语写着：“如果你看到我，就哭吧。”

这是千年以来，民俗对极端高温天气带来灾难的预警。而在今天，大部分人在解决了温饱问题之后，却发现，2026年的太阳，正在蒸腾人类最新挖掘的“硅基之河”。

根据国际能源署（IEA）的数据与预测，2023年到2025年，AI数据中心用电量占全球发电总量的比例恒定在1.8%左右。但到了2026年，AI数据中心用电将突然加速至占全球发电总量的3.7%～4%。

这是一份普遍被认为“偏保守、不全面”的预估——现实是美国数据中心建设进度在全世界一骑绝尘。尤其到了夏天，AI用电与制冷用电叠加，可能在人类历史上首次出现“峰汇”。

当AI遇到厄尔尼诺

根据高盛（Goldman Sachs）预测，美国数据中心电力需求，将从2025年的31吉瓦跃升至2026年的41吉瓦，并在2027年进一步增至66吉瓦，其负荷几乎翻倍。

值得注意的是，这一耗电量预测，事实上是高盛根据当前硅谷大厂（Hyperscaler）们数据中心建设进度进行的反推——2026年，美国本土新增算力中心电耗容量预计达到13.6吉瓦，2027年达36.3吉瓦。

以上预测未明确考虑电网负荷对数据中心用电规模的限制——尤其是在即将到来的夏天。

根据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的数据，2026年美国本土48个州春季均温达13.22°C，是有气象记录以来的第二高春季均温，超半数州创2012年以来最热春季纪录。同时本土超一半地区仍处于中度干旱状态，导致地表峰谷温差进一步拉大。

2026年5月开始，罕见的热浪席卷北半球。根据中国气象机构观测，从5月开始，赤道中东太平洋正式进入厄尔尼诺状态，预计夏秋季将发展为中等及以上强度的厄尔尼诺事件，影响覆盖全球主要经济体。

夏季是电力需求传统高峰，一般认为，空调负荷可使区域峰值需求激增20%～30%。2026年，这一压力被AI数据中心近乎满载的恒定运行彻底放大。

这也意味着，在AI时代，极端气候或在南北半球同步推高用电需求，这将进一步加剧全球电力缺口。

散热难题

近年来，美国新增的数据中心基建，集中坐落于美西得克萨斯州，以及美东弗吉尼亚州。

作为全球互联网核心枢纽，弗吉尼亚州劳登县（Loudoun County）的“数据中心走廊”凭借低廉电价、丰富光纤与宽松政策吸引全球巨头数据中心在此落脚。而德州则以更低能源价格、土地资源与税收优惠，成为近年来大型园区建设的热土。两者分别毗邻加州、纽约州等经济发达地区，兼具低延迟优势，也成为数据中心建造者综合各项成本与效益后最终选择的落脚点。

但是，这些地区在夏季的散热问题，可能会在一定程度上为人们敲响警钟。

今年5月18日，美国能源部（DOE）正式签发紧急命令，授权美国最大区域电网运营商PJM Interconnection在极端紧急情况下征调数据中心和大型工商业用户的自备发电机，以减轻电网压力、避免对居民实施强制拉闸限电。

该措施的实施，本质上是对今年数据中心坐落地可能出现高温天气的一种预判。

比如，弗吉尼亚州劳登县今年6月受到东海岸热浪叠加，日间气温已飙升至36℃～38℃，叠加高湿天气，削弱了数据中心广泛依赖的蒸发冷却系统效率，迫使设备在超出设计工况下运行。

而在德州，达拉斯—奥斯汀走廊近期同样面临高温考验，夜间最低温仍维持在23℃～24℃，依靠外界冷空气进行“自然冷却”的窗口期几乎消失，制冷压缩机必须全天不间断工作。

一般来说，数据中心负载因子通常维持在90%左右，且随着AI需求增长维持中枢上移。但空调负荷则随气温飙升而急剧增加。因此不只是居民用电，数据中心热管理用电会同步推高夏季制冷需求的峰值。

从过往的数据来看，去年弗吉尼亚州PJM互联区夏季峰值负荷受数据中心驱动显著增长，其夏季峰值已较2019年增长23%。

AI时代的第一轮“耐压测试”

近日，高盛在其报告中强调，美国数据中心在夏季的用电需求占比，将从2025年的4.1%，提升到2026年的5.3%，并且未来将提升至8%以上。

但与AI数据中心集中扩建不同，绿电开发及发电、变电设施的兴建周期要远长于前者。

高盛指出，AI驱动数据中心约60%新增需求需新建容量，将由天然气、太阳能、风能组合供应，但许可、传输和供应链问题可能导致天然气电厂上线尚需5～7年。

而这意味着，如果美国方面因限电，特别是在即将到来的夏季用电高峰期集中限电，那么许多大厂的乐观假设可能就需要打个折扣。

包括资本市场，也可能提前对此进行反应。

当然，大厂们并非对此毫无知觉，在大规模先进数据中心广泛应用液冷，便是应对散热难题的方案之一。

在夏季高温环境中，为维持设备稳定运行，传统数据中心需大幅增加空调制冷负载，导致整体能耗中冷却系统的占比可超过40%，其直接推高了AI算力的运营成本。

然而，液冷技术凭借液体远高于空气的比热容，可将热量直接高效带出，在高功率密度下维持更稳定的芯片工作温度。一般认为，采用传统空调制冷的数据中心在夏季的额外制冷用电占比高出常规水平80%左右，而液冷数据中心的额外用电比例仅为10%到15%。

因此，在单芯片功耗突破千瓦级别的AI服务器中，液冷方案几乎是实现高密度部署的唯一可行路径。集邦咨询（TrendForce）数据显示，目前AI数据中心液冷渗透率已经达到40%以上。但该数据仍被指出需要进一步核实。

另一方面，不管是德州还是弗吉尼亚州的电力监管协调部门，目前都强制要求新建大规模数据中心必须建设自备电源，并在紧急情况下配合电网减载。

考虑到2026年才是AI算力需求爆棚叠加平均气温高企的第一年，今年的夏天，可能成为整个AI行业验证其韧性的首个“耐压测试”。