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AI 資料中心真的缺電，但別把高電價全部當成缺電

JoJo 2026-08-29 01:52
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資料查證截至 2026-08-28。本文討論 PJM、AI 資料中心與美國電力市場，不構成投資建議。
AI 基礎建設的下一個熱門交易，已經慢慢從 GPU、HBM 往電力移動。
邏輯看起來很直覺：AI 資料中心愈蓋愈大，電網來不及補，新電廠、變壓器、配電設備、散熱與備援電力就會一起缺。
這個方向有很大一部分是真的。
但 SemiAnalysis 8 月 16 日的一篇研究提醒了一個很容易被市場忽略的問題：電力市場報出來的高價格，不一定全部都是「物理世界真的少了那麼多 MW」。模型怎麼算、拍賣怎麼定價，也可能把價格放大。
這個差別，對做 AI power trade 的人很重要。
因為如果把「容量價格漲十倍」直接翻譯成「設備需求也多十倍」，很容易把價格訊號和實際工程量混在一起。

AI 缺電是真的，但「缺電」其實至少有三種

PJM 是美國最大的電力市場之一。PJM 自己在 6 月底說得很直接：近期電力需求成長的主要驅動因素就是 data centers，而且新的資料中心可以比許多需要配套的發電技術快 2～3 倍蓋出來。
所以第一層稀缺沒有太大爭議：真的有 physical MW shortage。
PJM 2026/27 容量市場的 clearing price 來到 329.17 美元/MW-day，高於前一年的 269.92 美元/MW-day。官方同時指出，forecast peak load 增加超過 5,400MW，而新 generation 與 uprates 約只有 2,700MW。
這不是模型憑空創造出來的需求。
但第二層是 模型稀缺。
同一批已經存在的電廠，如果 accreditation、冬季失效率、seasonal capability 或 correlated outage 的假設不同，系統算出來的「可靠容量」就會不同。
第三層則是 市場設計稀缺。
在 single-clearing-price 的容量市場裡，只要供需曲線交點移動一點，可能不只影響新增電廠，而是把整批既有機組一起重新定價。
所以容量市場報價不是一支純粹的「缺多少電」溫度計。
它更像是：真實供需，加上模型，再乘上市場機制。

SemiAnalysis 最值得看的，不是那個 120 億美元標題

SemiAnalysis 花了約半年重建 PJM 的 Reserve Requirement Study，並主張 PJM 目前低估了既有 fleet 約 4GW 的可靠容量。
它抓的兩個問題都跟冬天有關。
第一個是 cold air uplift。氣溫下降時，空氣密度提高，部分 gas turbine 可以輸出更多功率；如果模型只計入冬季故障風險，卻仍用較接近夏季的 capability 上限，就可能低估那些仍正常運轉機組的冬季出力。
第二個是 winterization。Storm Elliott 之後，電廠對極端低溫做了不少改善，但歷史失效資料仍會長時間留在模型中。
SemiAnalysis 的重建結果估算，如果把這些因素納入，2025/26 auction 大約可以少花 67 億美元，2026/27 再少約 49 億美元，兩年合計約 115.7 億美元。
這裡一定要畫一條很粗的線：
這不是 PJM 或 FERC 認定「多收了 115.7 億美元」。這是 SemiAnalysis 自己重建模型後的估算。
完整 methodology 有一部分在付費 annex，本篇也沒有獨立重跑它的所有 simulation，所以不能把這個數字當成已經結案的官方事實。
但它提出的一個現象非常值得投資人理解。
SemiAnalysis 估算，在 2025/26 的情境裡，模型改善後只少採購約 14MW，卻可能少花約 67 億美元。
14MW 對 PJM 這種 100GW 以上的系統幾乎是零頭。
如果這個方向成立，真正被放大的不是「少蓋很多電廠」，而是供需曲線交點改變後，整個容量市場價格一起被重設。
這就是為什麼我不會拿 capacity price 的漲幅，直接當成 power equipment volume 的漲幅。

Winter Storm Elliott 之後，電廠確實不是原來那批電廠了

SemiAnalysis 的模型爭議不是完全沒有物理基礎。
PJM 自己回顧 2024 年 Winter Storm Gerri 時指出，當時 forced outages 約 16GW；2022 年 Winter Storm Elliott 最嚴重時則接近 46GW。
PJM 也表示，超過 400 個 generators 在 Gerri 前回報做過 winterization improvements。
另一方面，FERC 與 NERC 對 Elliott 的正式調查也證實，那次寒流確實造成極端的大規模 generation loss，並要求進一步強化 cold-weather reliability standards。
所以兩件事可以同時成立。
PJM 當年因 Elliott 對冬季 correlated failures 更保守，是有理由的；但 Elliott 之後機組做了改善，新的實際表現也比當年好，模型是否應該更快反映這些變化，同樣是一個合理問題。
真正困難的是：改善了多少，可以安全地認列多少 reliable MW。
而且一顆 turbine 在冬天可以多發電，不代表額外出力一定能透過 transmission network 送到最需要的位置。
因此 cold air uplift 有物理道理，不代表 SemiAnalysis 的 4GW 就可以直接視為可以拿來賣的 4GW。

但如果你因此得到「AI 根本不缺電」，方向又錯了

PJM 現在面對的實體供需壓力並沒有因模型爭議消失。
7 月底，PJM 提出的 Reliability Backstop Procurement，就是為了處理 2028/29 delivery year 約 6,831MW 的容量缺口。
方案甚至允許最長 15 年的容量合約，最高 willingness to pay 為 MW-weighted 555 美元/MW-day。
這已經不是一個只靠微調 spreadsheet 就能消失的訊號。
更重要的是，PJM 的長期 load forecast 仍然看見顯著需求成長，只是近端預測因為對 data center 與 large load requests 做更嚴格審核而略微下修。
這件事本身很有意思。
它代表資料中心需求不是假的，但「每一張排隊申請都會照原時程上線」同樣是假的。
所以研究 AI 電力，不能只數 announced GW。
真正該問的是：有多少 MW 已簽約、有多少拿到 interconnection、有多少需要的 generation 已動工、有多少 power equipment 已經下單，而且這些專案的時間能不能對得上。

對 power trade，我會把一個故事拆成三張表

第一張表看 volume。
也就是真正新增多少資料中心 MW、新增多少 generation、多少 transformer、switchgear、turbine、UPS、power distribution 與 cooling equipment 被實際採購。
第二張表看 price。
容量市場價格、電價、設備 ASP 有多少是來自真實短缺，又有多少來自 auction design、政策或短期 bottleneck。
第三張表看 duration。
這個超額利潤可以維持兩年、五年，還是十五年？當新供給真正上線、interconnection backlog 開始消化，今天的 scarcity rent 還剩多少？
這三張表不能混在一起。
對美股的 GE Vernova、Eaton、Vertiv、Quanta Services 等 AI power infrastructure 題材，或台股的台達電、重電、電源與散熱供應鏈，真正重要的是訂單、MW、lead time 與 backlog，而不是看到 PJM capacity price 上漲，就假設每一層供應鏈的 volume 和 margin 都會等比例增加。
價格很高，可能代表真的缺；也可能代表市場設計讓每一單位稀缺被放大定價。兩者對股票估值的含義完全不同。

這篇真正改變我的，是「不要把電網當成一條線」

AI 投資最容易出現一種思考方式：
GPU 不夠，所以買 GPU。
HBM 不夠，所以買記憶體。
電不夠，所以買所有電力設備。
物理瓶頸的方向通常沒有錯，但當資金大量湧入同一個 narrative，真正決定報酬率的就不再只是「有沒有缺」，而是到底缺多少、缺多久、誰有能力把稀缺轉成現金流。
SemiAnalysis 這篇最大的價值，不是證明 PJM 浪費了精確的 115.7 億美元。
而是提醒我們：在一個複雜市場裡，價格不是物理世界的直接投影。
AI 資料中心真的需要更多電。
但下一次看到 capacity price、電價或 power scarcity headline，我會多問一句：
這是少了多少真正可交付的 MW，還是模型和市場設計讓同一個 MW 變得更貴？
這個差別，可能就是下一階段 AI power trade 最重要的研究工作。

參考資料