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高盛DCD大会纪要：数据中心选址首要标准是“变现时间”，85%–90%在建项目超期_今日关注
发布时间：2026-11-06 10:00:13 文章来源：智通财经
智通财经APP获悉，高盛分析师参加了11月3日至4日在弗吉尼亚州劳登县举

智通财经APP获悉，高盛分析师参加了 11 月 3 日至 4 日在弗吉尼亚州劳登县举行的 DCD Connect 数据中心大会。高盛归纳的大会总体共识有四条：“变现时间”已成为数据中心选址的首要标准，开发的主要执行风险在电力、许可、社区支持与劳动力四个环节;模块化方案能缩短建设与更换周期;AI 训练负载(以及程度较轻的推理负载)的剧烈波动对设备与电网的冲击，必须在项目设计阶段就纳入考量;800V 直流供电技术大概率将分阶段推出。

而争论最激烈的三个问题是：表后电源能否作为长期主电源、AI 推理是否会催生边缘计算需求、传统电信运营商在 AI 连接中扮演什么角色。

抢时间：先锁设备、再找租户，工期与成本两头承压


(资料图)

电力仍是头号约束，许可与社区支持被密切关注。关于租户整体资产组合、项目预期用电曲线与社区沟通的谈判，如今在开发流程中开始得越来越早。劳动力也被列为瓶颈——约 30% 的资深电工预计将在 2030 年前退休。

工期方面，一家保险公司在会上提到，其跟踪的约 60 个在建数据中心项目(工期 18 至 40 个月)中，85% 至 90% 的进度都长于预期，不过部分延误只有两三个月，且与供应链相关。为应对采购周期拉长，开发商开始在流程早期锁定长周期设备，有时甚至先于锚定租户敲定——这意味着股权资金更早、更大规模地投入。有意思的是，也有供应商给出相反的轶事：曾以最短两周的交期向超大云厂商交付设备。短交期正是讨论焦点之一：面对不现实的工期要求，开发商与制造商往往先收溢价、再尽力赶工，结果推高每兆瓦成本并往往仍然延误。

模块化与灵活性被视为战略要务。与会者指出行业正从“建造”数据中心转向“组装”数据中心，模块化方案的确定性缩短了更换时间、提升了整体场地效率;下一步可能的转变，是把过去每两到三年更换一次机房内部 IT 硬件，改为直接更换外部模块单元。

AI 负载的“闪变”：五毫秒内波动 60%，设备在早期 AI 站点出现断轴

AI 训练负载可能在 5 毫秒内波动约 60% 的容量，这种冲击必须被设计吸收。有与会者提到，早期 AI 站点已出现传动轴与齿轮箱断裂——原本为平稳负载设计的设备，如今被高频次地大范围加载。冗余设计可确保没有一台发动机满负荷运行，从而延长寿命、减少冲击，部分对冲 AI 负载摆动的风险。训练负载被切断后易于恢复，而推理负载对可靠性要求更高、摆动幅度更小但依然明显。零售托管设施出于峰值保守主义与严格的服务协议，平均仅使用可用容量的 35% 至 50%;与会者讨论了借助时延不那么敏感的用例，把存量站点的富余容量释放出来。

供电技术上，与会者普遍同意 800V 直流不会在 2028 年前成为新建 AI 数据中心的多数方案，而是分阶段落地。直流电没有过零点，令电弧防护与带电插拔的难度大幅上升;行业标准稀缺，且几乎没有运维人员接受过 800V 数据大厅的作业培训。

三大争论：表后电源、边缘计算与电信运营商

表后(BTM)电源是第一场争论。其成本估算约为电网互联的两倍，韧性更低，还更可能引发许可纠纷(如空气排放许可)。与会者回应不一，但普遍共识是：电源模式将日益走向混合。

边缘计算是第二场。潜在的催化剂包括主权 AI 用例，以及足够轻量、能在边缘完整运行的 AI 模型的出现;但也有人提醒，如果某种技术能让长距离传输的时延趋近于零，边缘计算对 AI 推理的必要性反而会下降。

电信运营商是第三场。与会者认为传统电信公司能从 AI 建设中受益，但主要途径是最后一公里与既有的许可能力。他们预计最新的英伟达 GPU 将带来南北向 IP 流量的显著增长，电信公司可为超大云厂商与消费者之间的私有流量及网络路由创造价值;互联机房(meet-me-room)的价值也在上升——低时延需要中立互联系统，而超大云厂商不太可能自己去建。但与会者同时警告，电信公司的资本成本高于超大云厂商，这可能制约其从 AI 中受益所需的投资。另外，光纤被讨论为潜在的下一个瓶颈：部分地区开挖管道的等待时间已达 36 个月;不过也有人认为，与获取电力基础设施或劳动力相比，乡村地区的光缆开挖反而相对容易。

地理重构：77% 的管线在前沿市场，“去市场化”的数据中心市场

与会者谈到传统一、二线城市绿地开发的显著约束：当前建设管线的 77% 位于前沿市场。一、二线城市的可用性受限，叠加供给整体紧张与有利的价格动态，催生了有与会者所称的“去市场化”(de-marketized)数据中心市场——前沿市场的产能增长将继续跑赢一、二线城市，而表后电源会进一步加速这一趋势。

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