摘要： BloombergNEF的調查經TechCrunch於2026年4月27日報導，美國新建CCGT每kW成本由2023年不到1,500美元升至2025年2,157美元，兩年漲66%，工期多23%。文章指向AI資料中心用電需求，並指重型燃氣輪機到2025年底訂單約110GW而產能僅60到70GW。對AI部署而言，電力供給已成為選址、時程與成本的重要約束。
BloombergNEF(BNEF)完成的一項調查,在 2026 年 4 月 27 日經 TechCrunch 報導出來:想在美國新建一座複循環燃氣電廠(CCGT),每 kW 的建造成本已從 2023 年的不到 1,500 美元,上升到 2025 年的 2,157 美元,兩年之間漲了 66%,施工時間也同步多出 23%。把數字推高的動力只有一個:AI 資料中心的用電需求。
有了這組數字,「AI 算力擴張」不再只是晶片話題,而是正式轉成了電力話題。訓練與推理對電力的胃口,長得比電網與電廠的擴建速度還快,電力供給於是反過來成為算力的定價基礎。打算在 2026 年之後部署大規模 AI 服務的團隊,不必等什麼遠景預測——接下來兩個採購週期,就得親手處理這個現實。
1,500 到 2,157 美元:66% 是怎麼堆出來的
BNEF 追蹤的指標,是每一 kW 發電容量的興建成本。2023 年,新建 CCGT 還能壓在每 kW 1,500 美元以內;到了 2025 年,同一指標已站上 2,157 美元,兩年累積 66%。工期同樣出了狀況:新電廠從興建到完成的時間,比以往多出 23%。再對照美國天然氣價格長期偏低的背景,這波漲價幾乎全部指向設備與工程供給的緊繃,而非燃料。
換成專案視角:一座 1 GW 級燃氣電廠的建造成本,已經比兩年前編列的預算多出約 6.6 億美元,開工之前還得多排更久的隊。AI 負載要的供電,必須「兆瓦級、快速、可預期」三者兼備,而現在這三項很難一次湊齊。
最難繞過的關卡:燃氣輪機
整波漲價的源頭在燃氣輪機。Wood Mackenzie 於 4 月 1 日發表的報告估計,重型燃氣輪機的價格會在 2027 年底達到每 kW 600 美元,比 2019 年高出 195%;輪機在複循環電廠總成本中約占 20% 到 30%,換成簡單循環電廠,占比還要更高。供需失衡有多嚴重,數字說得最直接:到 2025 年底,全球燃氣輪機訂單累積約 110 GW,製造產能卻只有 60 到 70 GW,訂單已經滿到 2027 年之後,最長交期要等上六年。
各家製造商都在擴產,但速度追不上需求。GE Vernova 投入超過 1.6 億美元,目標是把大型框架式輪機的年產量從約 50 台拉高到 2026 年底的 70 到 80 台;Siemens Energy 讓關鍵廠區改成 24 小時運轉,並在美國推動 10 億美元的投資計畫;三菱重工也預定在 2028 年前把產能翻倍。真正卡死的環節是零組件:單晶葉片這類熱段元件,全球找得到的供應商寥寥可數,具備專業技術的人力同樣短缺。
單一專案就足以顯示需求端的量級:SB Energy 在 2026 年 2 月宣布、落腳 Portsmouth 的 9.2 GW 供電計畫,總投資額 330 億美元,光是第一期就要吃下 24 到 30 台重型燃氣輪機。Wood Mackenzie 另外預估,2026 到 2030 年間美國會新增 63 GW 的燃氣機組,而下單高峰正好落在 2026 年。
需求端:40 GW 走向 106 GW
資料中心本身的用電,在 BNEF 的預測裡同樣是一條陡線:從現在約 40 GW 的規模,一路增長到 2035 年的 106 GW,變成目前的 2.7 倍。設施形態也跟著變——如今達到 50 MW 以上的資料中心僅約 10%,但未來十年,平均單一設施的規模會超過 100 MW。Wood Mackenzie 的估計則指出,2026 到 2031 年間資料中心用電量將成長 96%,是美國電網上成長速度第一的新負載。
造價與工期為何會同時失控,答案就寫在這些數字裡:新增負載是一批一批、整塊整塊地湧進來,一個 hyperscaler 的園區就足以吃光一座電廠的全部產出;反觀發電供應鏈的擴產,節奏是以年為單位,有時甚至要十年。
兩條路線:燃氣,或者再生能源加儲能
缺口當前,科技巨頭分成兩種姿態。Microsoft 與 Meta 加快自建燃氣電廠的腳步,讓發電設施直接設在資料中心旁邊;川普政府也公開喊話,要資料中心業者「自帶電力」(bring your own power),少依賴公共電網。不過這條路得付出政治代價:電力公司投資燃氣機組之後,通常會把成本轉到一般用電戶身上,多個州已經因此響起反對聲音,「資料中心」一詞在地方層級也跟著變得敏感。
Google 押的是另一邊:再生能源搭配長時儲能。它的電力劇本把 Form Energy 的鐵空氣電池列了進去——放電可超過 100 小時,遠勝 4 小時等級的鋰電池——等於用「太陽能加儲能」的組合與燃氣對賭。太陽能與電池的成本持續走低,燃氣輪機的價格卻反向飆升,兩條路線交叉的時點正不斷提前。
基礎設施與產品團隊該怎麼解讀
實際影響有三個。第一,取得電力已是 AI 部署的第一級約束:規劃選址、延遲與上線時程時,輪機交期與電網併聯的排隊時間都必須列入計算,不能只盯著 GPU 供貨。第二,成本會向下傳導:不論自建電廠、簽 PPA 或採用雲端服務,電價走高與社區反彈都是實實在在的專案風險,而推理工作負載分布在哪裡,決定了你的單位成本。第三,「清潔基載加長時儲能」與燃氣之間的競賽,將決定未來五年新增算力的碳足跡與成本曲線——對外公開 AI 能耗與排碳數據,正由行銷選項轉為合規與社區溝通上躲不掉的題目。