隨著超大規模運算擴張，民眾對資料中心的反對情緒，已與公用事業帳單上升的擔憂緊密相連。YouGov 去年進行的一項民調發現，在受訪的 1,000 名美國人中，超過三分之二預期，如果其所在地區興建資料中心，電價將會上漲。今年稍早，Goldman Sachs 預測，AI 基礎設施建設將使 2026 年至 2027 年間的電力成本上升 6%，並在 2028 年再增加 3%。

不過，Electric Power Research Institute 最近發布的一篇工作論文，使 AI 熱潮與家庭電費之間被假定的關係變得更複雜。研究發現，至少截至 2024 年，資料中心營運與消費者的擔憂相反，反而與較低的零售電力成本有關。研究人員使用 Federal Energy Regulatory Commission (FERC) 的資料，以及 U.S. Energy Information Administration 2015 年至 2024 年的零售收入資料，識別出資料中心需求與電價之間的因果關係：資料中心容量每增加一倍，平均零售電價下降 3.5%。在州層級，降幅約為 6%。

這種關係在很大程度上可由規模經濟解釋；這是一個關鍵問題，因為公用事業必須透過客戶帳單回收發電、輸電與配電基礎設施的成本。

「電力市場與許多和它互動的市場不同，」該研究共同作者、EPRI 研究員 Asa Watten 告訴 Fortune。

不同於大豆或汽油等價格與生產成本掛鉤的市場，電價是建立在成本回收之上，也就是取決於被消耗的電量。當固定成本分攤到更多消費者與更多千瓦時——標準能源單位——更大的千瓦時用量會讓這些固定成本被更廣泛地分攤，從而壓低價格。資料中心使用量增加也會提高負載，使更多發電機組上線，其中許多正變得更具能源效率。

然而，這種模式並不保證會持續。如果它出現逆轉，這一轉變可能指向 AI 基礎設施未來面臨的一項更廣泛挑戰：電網擴張速度是否能與實際用電量相匹配。美國最大的電網營運商 PJM 在本週的一份報告中預測，未來三年消費者電力成本增加 $6.3 billion，主要可歸因於資料中心用電需求上升。資料中心建設的成長——預計到 2030 年支出將達 $7 trillion——已經與更高的電力成本相關。在擁有最多資料中心的 Virginia，根據 U.S. Energy Information Administration 的資料，過去一年住宅電價已上漲超過 13%。

什麼將決定資料中心與電力成本之間的未來關係？

Watten 表示，未來電價的最大決定因素，將是快速推進的 AI 建設是否能產生開發商與公用事業所預期的需求水準。

「如果電網因預期資料中心會帶來大量需求而建設容量，但需求沒有出現，那就可能清楚說明資料中心未來如何以過去未曾發生的方式推高價格，」他說。

資料中心預計將承擔大量固定成本。如果這些設施的客戶沒有出現，「那麼你的分母就會比你原本以為的更小，」Watten 繼續說。「你是在把這些固定成本分攤給更少的人。這與我們想做的事情正好相反，因此可能推高價格。」

這場討論發生在更廣泛的辯論之中：AI 是否處於泡沫，以及這樣的泡沫何時可能破裂。一些跡象顯示，投資人對這項技術的短期回報正變得更加懷疑。週四，Tesla 和 Alphabet 的股價下跌，此前兩家公司都宣布提高 AI 資本支出。

在本週 All-In podcast 的一集中，億萬富豪投資人 Mark Cuban 警告稱，「許多資料中心……將被改造成匹克球場。」Cuban 表示，超大規模業者認為 AI 採用率將持續提高是正確的，但他主張，隨著用電效率改善，AI 的使用成本將變得更低，這意味著目前正在建設的所有資料中心容量可能並不需要。

Watten 表示，也存在較樂觀的解讀。他說自己不喜歡臆測 AI 的未來，或它對資料中心建設意味著什麼，但補充說，一般而言，能源將持續變得更有效率。電氣化——包括更多電動車與電動熱泵，以及資料中心成長——可能繼續降低家庭能源成本，而這種情況未必依賴 AI 熱潮。

「這種明顯提高效率或降低總預算的事情，可能對你的鄰居產生正向外溢效果，」Watten 說，「也就是說，更多電動車意味著，如果執行得當，價格也會下降——或至少不會上升。」

本文最初刊登於 Fortune.com: https://fortune.com/2026/07/26/data-centers-electricity-costs-cheaper-7billion-buildout-ai-demand/