恩里克·施奈德（Henrique Schneider）曾任瑞士中小企業聯合會首席經濟學家，以及德國諾德學院應用科學大學（Nordakademie）經濟學教授。他目前在瑞士、亞洲及聯合國層面的多個機構擔任非執行董事。昨日7月24日，施奈德先生在《地緣政治情報服務》雜志發表評論認為－－“針對海灣地區亞馬遜雲設施的襲擊凸顯，數據中心已經從數字基礎設施演變為具有爭奪性質的戰略資產”：

簡而言之

• 地緣政治正將世界劃分為彼此競爭的算力帝國。

• 數據中心正從房地產資產演變為受監管的基礎設施。

• 控制數據中心如今意味着掌握經濟和軍事力量。

數據中心已經成為地緣政治、能源安全和產業戰略領域中的關鍵組成部分。2026年3月1日上午，伊朗協調發動的三次無人機襲擊擊中了海灣地區的亞馬遜雲服務設施，導致該地區雲服務中斷數天至數周。這一事件標誌着一個已醞釀多年的轉變最終成形：數字經濟中那些原本默默無聞的倉儲式設施，如今已成為具有爭奪性質的戰略資產。

當前建設規模之巨大，幾乎難以誇大。為了滿足預計的算力需求，到2030年，全球累計投資將需要約6.7萬億美元，其中約5.2萬億美元與人工智能相關。僅超大規模運營商就計劃在2026年投入約6,300億美元資本支出，是OpenAI發布GPT-4當年水平的四倍以上。這一數字已經超過法國、德國和英國國防預算總和，而作出這些投資承諾的，僅僅是少數幾家處於傳統戰略規劃體系之外運作的私人企業。

市場本身也隨之迅速擴大。各項預測基本一致認為，2025年全球市場收入規模約為3,800億至3,950億美元，並將在2030年代初增長至7,000億至9,000億美元，這意味着年均複合增長率達到11%至13%。僅數據中心系統支出就在2025年達到4,895億美元，比上一年增長46.8%。這種增長已不再只是數字化轉型的簡單延伸，而是生成式人工智能所帶來的實體化表現。目前，與人工智能相關的工作負載已占雲計算總支出的約19%，而兩年前這一比例僅為8%。

電力成為新的瓶頸

這一擴張改變了戰略風險的重心。真正的瓶頸已不再是融資、人才，甚至也不是芯片，而是發電能力。國際能源署預測，在基準情景下，數據中心用電需求將從2024年的4,150億千瓦時增長至2030年的約9,450億千瓦時；而在高需求情景下，則將接近1.2萬億千瓦時。高盛研究預測，到2030年，數據中心電力消耗將增長165%。

如今，美國和歐洲主要市場（大型數據中心樞紐）的電網併網通常需要四至七年；而在全球最大的數據中心集群所在地——美國弗吉尼亞州北部，排隊等待時間甚至更長。截至2025年底，美國主要市場的空置率降至創紀錄的1.4%，與此同時，項目取消數量從2024年的6個增至2025年的25個，幾乎全部是由於電力和電網限制，而非租戶需求不足所導致。

對此作出的回應，是算力、能源和金融重新走向縱向一體化。微軟已簽署一份為期20年的合同，重啟三里島核電站。亞馬遜從賓夕法尼亞州的塔倫能源公司收購了一處毗鄰核電設施的園區。谷歌則與凱羅斯能源公司合作開發小型模塊化反應堆。全球已有超過2,200萬千瓦核電裝機容量被規劃用於數據中心，首批商業化小型模塊化反應堆預計將在2030年代初至中期投入使用。

在用戶側，燃氣輪機、燃料電池和電網級儲能電池正以令人聯想到20世紀90年代獨立發電企業建設熱潮的速度部署。亞馬遜、Meta、微軟和谷歌等超大規模雲服務提供商——這些在全球範圍運營的大型雲計算企業——已不再只是公用事業公司的客戶；在許多市場，它們本身正逐漸成為公用事業公司。

這種變化帶來了政治影響。那些曾經歡迎數據中心、認為其屬於低影響就業項目的社區，如今開始把它們視為高耗能的鄰居而提出反對。愛爾蘭事實上已經暫停都柏林地區新的電網接入；荷蘭限制了蘭斯塔德地區的新建項目；包括弗吉尼亞州和佐治亞州在內的多個美國州，正在重新審查數據中心租戶與居民用戶之間電網升級成本的分擔方式。與此同時，用水量也成為另一項重要關切：一座超大規模數據中心每天可取用1,100萬至1,900萬升水。可持續發展已不再只是投資者關係宣傳的問題，而成為企業能否獲得運營許可的問題。

地緣政治碎片化與主權人工智能

針對海灣地區亞馬遜雲服務設施的無人機襲擊，加速了過去數年來已經顯現出的碎片化趨勢。如今，算力基礎設施已被視為關鍵基礎設施，其主權意義已可與港口、通信或能源設施相提並論。歐盟已經在17個成員國啟動了七座人工智能工廠。印度、日本、沙特和挪威也相繼宣布主權人工智能計劃。以不同芯片體系、監管制度和客戶群體為基礎形成的獨立算力集團，正從原本美中兩極格局，逐步演變為五至七個半自主的區域體系。

第二個結構性變化涉及工作負載本身。直到最近，公眾關注的重點仍然是訓練，也就是在集中式、吉瓦級數據中心建設前沿人工智能模型。而到了2027年至2028年，推理——即將已經訓練完成的模型部署到現實應用中——將取代訓練，成為最主要的算力需求類別。

推理與訓練有着根本性的不同。它對延遲極為敏感，需要分布式部署，並且必須靠近實際用戶所在地。它的擴張取決於人工智能在企業、車輛、工業系統以及消費電子設備中的普及，而不是取決於新模型的持續開發。

預計到2035年，推理將占人工智能計算總量的70%以上，從而推動算力部署地點發生重大調整。過去建設新數據中心的傳統模式——在都市圈附近農業用地建設一座50至100兆瓦的數據中心園區——正越來越難以適應未來工作負載的需求。包括實時人工智能助手、自動駕駛汽車和工業機器人在內的低延遲應用，對數據往返人工智能服務器的最大響應時間提出了極其嚴格的要求，而距離數百公里之外的數據中心根本無法滿足這一需求。因此，人們越來越需要將算力部署到那些同時面臨土地供應、電力來源和監管審批等多重挑戰的地區。

勞動力、水資源、交付周期與戰爭

還有四項次要風險進一步加劇了這一局面。勞動力市場正面臨嚴重壓力，行業估計顯示，全球約有5萬個建築和運營崗位空缺。高壓電工、機械裝配工和持證操作員的短缺，在歐洲和北美最為嚴重。

在亞利桑那州、伊比利亞半島以及亞洲部分地區，用水問題正引發政治爭議，因為冷卻系統取水與市政和農業用水需求形成競爭。

變壓器、開關設備和高壓電纜的供應鏈已經成為結構性瓶頸：2022年約為12個月的交付周期，到2026年已延長至30至60個月，價格則上漲了30%至60%。

而2026年3月發生在海灣地區的襲擊，已經使實體防護、地理分散以及集團層級的冗餘保障，從設施管理問題上升為董事會層面的關切。

未來十年的決定性因素，與其說是建成多少算力，不如說是誰控制這些算力、算力位於何處，以及由什麼能源為其供電。資本並不稀缺，但兆瓦級電力、變壓器和政治許可卻十分有限。這一資產類別正在從具有標準化收益率和租戶契約的房地產，轉變為期限更長、整合程度更高、與國家關係更密切的受監管基礎設施。

事態發展的可能性

未來十年的發展軌跡存在足夠大的爭議，因此，僅圍繞單一基準情景進行規劃是不謹慎的。以下三種情景界定了投資者、運營商和政府必須為之做好準備的經營環境範圍。它們並非彼此排斥；每一種情景中的某些因素都會在不同地區和細分市場中出現。

可能性較高：分布式智能網絡

推理占據主導地位，再加上電網資源稀缺以及工廠預製模塊化數據中心日趨成熟，正在推動算力向外分散。超大規模園區將繼續用於訓練前沿模型，但新增的邊際兆瓦正被部署在都市地區，並嵌入商業房地產和工業場址，以1至5兆瓦的節點形式存在，可在8至12周內完成安裝。

預計到2035年，整個市場規模將達到約1.1萬億美元，而模塊化數據中心市場預計將從約420億美元擴大至1,700億美元以上。

隨着價值向設備製造商、能源基礎設施和供應鏈整合商轉移，房地產式回報率將受到壓縮。電力公用事業公司、模塊化設施製造商、液冷專業企業和零部件供應商，將獲得不成比例的上行收益。

其戰略含義是，兆瓦級地理多元化將成為一種防禦性必要措施。相比之下，對專業供應鏈企業的投資敞口，將成為獲得高於資本成本回報的主要來源。

可能性中等：主權算力堡壘

隨着更多基礎設施遭到襲擊，以及出口管制進一步收緊，地緣政治碎片化加速。所有主要經濟體都將計算設施視為國家基礎設施。縱向一體化運營商往往在國家參與下，控制各自集團內部的電力、芯片、冷卻系統和應用程序。這種模式已經在歐洲人工智能工廠計劃和沙特的“休曼”項目中顯現。

符合主權要求、位於優質司法管轄區的算力，其交易價格將持續比普通算力高出60%至100%。與受監管租戶簽訂10至15年的長期租約將成為常態。到2035年，市場名義規模略小，約為1萬億美元，但在風險調整基礎上，盈利能力更強。投資將越來越像受監管基礎設施，而不再像房地產。

這裡的核心理念是，司法管轄區本身將成為一種有價值的資產，能夠獨立產生收益。那些能夠將可靠監管標準、穩定能源來源和穩定租戶基礎結合起來的運營商，有望獲得顯著的主權溢價。

可能性較低：效率修正

芯片單位功耗性能持續提高，到2030年可能提升8至10倍，再加上更加高效的模型架構，將超過需求增長速度。2024年至2028年的投機性建設熱潮，將造成可以衡量的產能過剩。美國主要市場的空置率將從1.4%上升至2030年的8%至15%，之後穩定在8%至10%左右。

資本支出將從新建項目轉向改造現有風冷設施，使其採用液冷系統。二級市場中的資產價值將跌至重置成本以下30%至50%。困境併購將成為2030年至2033年周期的主要特徵，而那些已經鎖定電力供應、擁有投資級租戶並保持低槓桿率的運營商，將成為行業整合者。

能源經濟與金融分析研究所所強調的風險是，資源錯配的成本將不成比例地落在繳納電費的用戶，以及那些依據需求疲弱的契約條件、為投機性產能提供融資的貸款機構身上。