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# 【摩根士丹利：电力、劳动力瓶颈等因素将在未来几年持续制约算力供应】 摩根士丹利美国主题研究策略师Michelle Weaver日前表示，企业对AI的应用正加速落

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## 正文

【摩根士丹利：电力、劳动力瓶颈等因素将在未来几年持续制约算力供应】
摩根士丹利美国主题研究策略师Michelle Weaver日前表示，企业对AI的应用正加速落地，但算力供应受限仍是制约行业增长的瓶颈。当前算力供应严重不足。算力正在成为一种稀缺资源， Weaver周三在接受媒体采访时表示。Weaver指出，算力瓶颈主要有两个原因：一是缺少建设数据中心所需的劳动力，二是为数据中心供电的电力不足。人工智能数据中心耗电量巨大，而新建发电设施、输电网络及相关基础设施需要数年时间。即使考虑到将比特币挖矿设施改造利用、燃料电池等创新供电方案，Weaver估计仍存在10%至20%的电力缺口，这意味着未来数年算力仍将是受限且高价值的资源。这意味着，即便企业拥有足够资金购买AI芯片并建设数据中心，但电力或劳动力不足也可能阻碍实际算力上线。除了电力和劳动力不足，政治因素也是AI算力供应扩张的阻力之一。Weaver还指出，随着中期选举临近，日益高涨的反数据中心情绪给该行业带来了挑战。

## 总体总结

主题正文
1. 【摩根士丹利：电力、劳动力瓶颈等因素将在未来几年持续制约算力供应】
2. 摩根士丹利美国主题研究策略师Michelle Weaver日前表示，企业对AI的应用正加速落地，但算力供应受限仍是制约行业增长的瓶颈。
3. 算力正在成为一种稀缺资源， Weaver周三在接受媒体采访时表示。
4. Weaver指出，算力瓶颈主要有两个原因：一是缺少建设数据中心所需的劳动力，二是为数据中心供电的电力不足。
5. 人工智能数据中心耗电量巨大，而新建发电设施、输电网络及相关基础设施需要数年时间。
6. 即使考虑到将比特币挖矿设施改造利用、燃料电池等创新供电方案，Weaver估计仍存在10%至20%的电力缺口，这意味着未来数年算力仍将是受限且高价值的资源。
7. 这意味着，即便企业拥有足够资金购买AI芯片并建设数据中心，但电力或劳动力不足也可能阻碍实际算力上线。
8. Weaver还指出，随着中期选举临近，日益高涨的反数据中心情绪给该行业带来了挑战。