Goldman Sachs cảnh báo: Nhu cầu năng lượng của AI tương đương với "xây dựng lại một nước Nhật", tua-bin, máy biến áp và rào cản chính trị trở thành điểm nghẽn lớn nhất

Nhu cầu điện cho các trung tâm dữ liệu do AI thúc đẩy đang mở rộng với tốc độ nhanh hơn dự kiến, mâu thuẫn cốt lõi ở phía cung đã chuyển biến từ "điện có đủ hay không" sang "có thể xây dựng kịp thời hay không".

Nghiên cứu mới nhất của Goldman Sachs cảnh báo rằng từ đầu năm 2024 đến cuối năm 2030, lượng điện tiêu thụ bổ sung từ AI tương đương với tổng mức tiêu thụ của Nhật Bản, quốc gia đứng thứ năm toàn cầu về tiêu thụ điện. Trong khi đó, tình trạng thiếu hụt tuabin, máy biến áp, đường truyền tải điện và công nhân lành nghề, cùng với sự phản kháng từ chính quyền địa phương, đang trở thành nút thắt thực sự ngăn cản việc triển khai nguồn cung.

Goldman Sachs đã điều chỉnh dự báo tốc độ tăng trưởng nhu cầu điện của Mỹ từ 3,2% lên 3,5% (tính theo tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm), đồng thời điều chỉnh mạnh dự báo nhu cầu điện của các trung tâm dữ liệu Mỹ vào năm 2030 từ 83 GW lên 108 GW, dự báo mức tăng nhu cầu điện của các trung tâm dữ liệu toàn cầu so với năm 2025 tăng vọt từ 117% lên 170%. Cùng lúc đó, dự báo chi tiêu vốn của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn cũng tăng tương ứng: năm 2027 từ 1,2 nghìn tỷ USD lên 1,7 nghìn tỷ USD, năm 2029 từ 1,5 nghìn tỷ USD lên 2,1 nghìn tỷ USD.

Goldman Sachs nhấn mạnh, kịch bản cơ sở không dự đoán sẽ có tình trạng cúp điện quy mô lớn trên toàn nước Mỹ, nhưng áp lực điện khu vực, giá điện tăng cùng với sự phản đối của công chúng sẽ ảnh hưởng sâu sắc đến tiến trình xây dựng thực tế. Khu vực PJM hiện đã ở tình trạng cực kỳ căng thẳng, ERCOT cũng dự kiến sẽ chịu áp lực với mức tải tăng lên vào khoảng năm 2028. Việc có nhận được sự ủng hộ của công chúng và chính trị hay không sẽ phần lớn quyết định liệu công suất điện được dự báo có thể thực sự đi vào hoạt động hay không.

Nhu cầu liên tục điều chỉnh tăng: Hiệu suất cải thiện bị bù trừ bởi quy mô ứng dụng lớn hơn

Chuyên gia phân tích Brian Singer của Goldman Sachs cho rằng, cải thiện hiệu suất của chip và mô hình là có thật, nhưng không mang lại sự thu hẹp chi tiêu tổng thể cho tính toán. Giá thành tính toán thấp hơn mở rộng phạm vi ứng dụng khả thi về kinh tế, số lượng token được tạo ra nhiều hơn, phạm vi tải trọng của các tác nhân AI rộng lớn hơn cùng với ngân sách các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn không ngừng tăng lên, tất cả đã bù trừ và vượt qua lợi ích từ hiệu suất.

Tỷ lệ trung tâm dữ liệu trống ở các thị trường trung tâm dữ liệu lớn của Mỹ đã giảm mạnh từ 2%-7% xuống còn 1%-2%, dự báo của Goldman Sachs cho rằng đến 2030 có thể hồi phục lên khoảng 3%. Cục diện cung cầu thắt chặt này càng củng cố logic điều chỉnh tăng dự báo nhu cầu.

Singer đã hình tượng hóa xu hướng này thành một hệ quy chiếu trực quan: "Nếu tính từ đầu năm 2024, trong bảy năm đến cuối thập kỷ này, mức tiêu thụ điện bổ sung do AI tương đương với toàn bộ Nhật Bản—quốc gia đứng thứ năm thế giới về tiêu thụ điện. Điều này có ý nghĩa vô cùng lớn lao."

Lộ trình cung ứng: Khí tự nhiên dẫn đầu, năng lượng tái tạo theo sau, điện hạt nhân đứng sau cùng

Goldman Sachs đã phác thảo ra lộ trình cấp điện cho trung tâm dữ liệu theo từng giai đoạn: trong ngắn hạn, chủ yếu dựa vào các tổ máy phát điện tua-bin khí chu trình đơn giản và năng lượng tái tạo kết hợp lưu trữ; trung hạn chuyển sang tua-bin khí chu trình kết hợp; về dài hạn kỳ vọng vào điện hạt nhân, đồng thời một số nhà máy điện hạt nhân hiện hữu sẽ được khởi động lại như một giải pháp chuyển tiếp. Dự báo đến năm 2030, cơ cấu điện tiêu thụ của trung tâm dữ liệu sẽ có khoảng 60% từ khí tự nhiên, khoảng 40% từ năng lượng tái tạo (bao gồm cả lưu trữ).

Do thời gian xếp hàng đấu nối lưới điện kéo dài từ 2 đến 7 năm, phát điện sau công tơ (behind-the-meter, BTM) sử dụng khí đốt đang trở thành cách "chen hàng" quan trọng. Goldman Sachs đã nâng dự báo công suất lắp đặt BTM bằng khí tự nhiên đến năm 2030 lên khoảng 30 GW (sản lượng phát điện thực khoảng trên 20 GW), chiếm khoảng 20% tổng nhu cầu của trung tâm dữ liệu thời điểm đó. Goldman Sachs định vị BTM là giải pháp chuyển tiếp, không phải lâu dài, cho rằng các khách hàng lớn về lâu dài vẫn muốn kết nối vào lưới điện để có chi phí thấp hơn và độ tin cậy cao hơn.

Về phân bố khu vực, sự trỗi dậy của MISO (Nhà vận hành hệ thống độc lập Trung Tây) có ý nghĩa cấu trúc—các công ty điện lực được kiểm soát có thể cung cấp trọn gói phát điện, truyền tải, phân phối và quan hệ với cơ quan quản lý, hơn nữa giá điện do cơ quan quản lý cấp bang chứ không phải thị trường bán buôn quyết định, giúp kiểm soát được tính nhạy cảm chính trị của việc tăng giá điện.

Bốn chữ "T" và bảy chữ "P": Nút thắt đã chuyển từ megawatt sang chuỗi cung ứng và yếu tố chính trị

Chuyên gia phân tích Allison Nathan của Goldman Sachs tổng kết mâu thuẫn cốt lõi hiện nay vào bốn chữ "T": tuabin (turbines), máy biến áp (transformers), truyền tải điện (transmission) và lao động kỹ thuật (tradespeople). Một nhà sản xuất tuabin hàng đầu đã cho biết, dự kiến đến cuối năm, một nửa công suất sản xuất đến năm 2031 đã được bán hết, thời gian giao thiết bị đang ảnh hưởng sâu sắc đến lựa chọn nguồn điện. Cùng thời điểm đó, sau một thập kỷ nhu cầu tải điện ở Mỹ trì trệ, vấn đề thiếu thợ điện và thợ hàn áp lực ngày càng nghiêm trọng, mâu thuẫn mang tính cấu trúc với thời gian đào tạo dài không dễ giải quyết trong ngắn hạn.

Singer tiếp tục đề xuất mô hình bảy chữ "P", bao gồm mức độ phổ cập AI (pervasiveness), hiệu suất sản xuất của chip và mô hình (productivity), giá điện (price of power), chính sách (policy), linh kiện (parts), nhân lực (people) và môi trường vật lý (physical environment). Trong đó, rủi ro môi trường vật lý đặc biệt đáng chú ý: hơn một nửa trung tâm dữ liệu được đặt tại các khu vực có rủi ro vật lý cao, đối mặt với thách thức nhiệt độ cao, độ ẩm cao và hạn hán. Bài toán khó khăn giữa nước và điện do hệ thống làm mát gây ra thể hiện rõ nhất ở miền Tây Texas—việc lấy nước còn khó và tốn kém hơn cả việc tăng thêm điện.

Rào cản chính trị có thể trở thành giới hạn cuối cùng: Hơn 300 lệnh cấm địa phương đã được hình thành

Chuyên gia phân tích George Lee của Goldman Sachs cho rằng kết nối lưới điện là "vấn đề đơn lẻ quan trọng nhất" của lĩnh vực công ích Mỹ, đồng thời chỉ ra hiện đã có hơn 300 lệnh tạm dừng ở cấp địa phương và khu vực, còn lệnh cấm ở cấp bang thì tương đối ít. Ông cảnh báo rằng nếu AI và ngành điện không xây dựng được chiến lược truyền thông công chúng phối hợp, yếu tố chính trị sẽ trở thành giới hạn cứng cuối cùng.

Tâm lý phản đối của cộng đồng chủ yếu tập trung vào năm nỗi lo: nguy cơ bị cắt điện, giá điện tăng, tiêu thụ nước, ô nhiễm tiếng ồn và xả thải nhiệt. Goldman Sachs nhận định: các dự án sẽ dịch chuyển tới các khu vực pháp lý có môi trường quản lý thân thiện hơn, điều này có thể làm gia tăng tập trung địa lý. Đồng thời, sự cạnh tranh giữa các thị trấn để tranh giành nguồn thuế, cơ hội việc làm xây dựng và đầu tư hạ tầng cũng đang tạo điều kiện cho một số dự án được triển khai.

Ở cấp độ bảng cân đối tài sản của các doanh nghiệp công ích, dự báo các công ty điện lực được kiểm soát nằm trong phạm vi phân tích của Goldman Sachs sẽ tăng khoảng 60% chi tiêu vốn trong năm năm tới so với năm năm trước, trong đó ước tính 30-50% nguồn vốn tăng thêm sẽ đến từ phát hành cổ phiếu; tỷ lệ đòn bẩy vẫn còn cách ngưỡng hạ xếp hạng tín nhiệm khoảng 100 điểm cơ bản.