摩根士丹利在 10 月 26 日发布的主题研报中，把 2026—28 年美国数据中心的净电力缺口上调至 38GW，此前为 33GW。与此同时，大摩指出，电力缺口下ASIC或相对GPU失份额。
这轮更新的触发点，是投资者正在试图把 2027 年 1.5 万亿美元、2028 年 1.6 万亿美元的资本开支预期，与电力可用性对上账。摩根士丹利直言，约三分之一的电力缺口并不是市场共识——不少投资者认为企业会“创造性地找到绕过瓶颈的办法”，并援引供应链订单依然强劲作为佐证。
该行的立场没有动摇：仍确信电力缺口是真实的，且是建设的关键约束。它承认有三个杠杆可以收窄缺口——表后电源、向亚洲外溢、电网优化与数据中心削峰——但每一个都面临各自的约束;同时它为自己的 Vera Rubin 机架功率假设做了辩护。
第一层是“方案前缺口”：2026—28 年美国数据中心电力需求 116GW，扣减在建的表前与表后机房 25GW、可用的表前电网容量 21GW 后，缺口为 70GW。
第二层是“美国本土净缺口”：计入五类“缩短通电周期”方案后，研报给出低/中/高三档——额外表后涡轮机与发动机、Bloom Energy 燃料电池、在运营核电站同址建设数据中心、改造既有通电机房场址、美国需求向亚太溢出。概率加权后净缺口为 60/43/23GW，占需求的 52%/38%/20%。
第三层是“含全球方案的净缺口”：再把亚太溢出计入，为 56/38/17GW，占需求的 48%/33%/14%。研报在中位数一档标注“我们认为这是最可能出现的结果”——即美国本土 43GW，或含全球方案的 38GW。这正是本次上调的落点。
三处模型修改推高了需求：其一，为所有已购芯片供电所需的公用电力预期上调，新增了储能、网络及其他机架级部件的能耗——这些此前未计入;其二，来自历史非生成式 AI 数据中心的总电力需求上调;其三，在电力方法论中正确计入 75% 的负载因子，提高了芯片满负荷运行所需的总电力。
研报同时强调必须厘清三档电力口径——总电力、关键 IT 电力与已用电力——并在各明细项之间正确换算，才能得出总需求。上调部分被更多的表前电网容量与表后方案部分抵消，但净结果仍是缺口扩大。
值得留意的是，研报给每一招都标了成功概率：额外表后涡轮机与发动机 90%、Bloom Energy燃料电池 90%、运营核电站同址 70%、改造既有通电机房场址 85%、向亚太溢出 90%。
概率不低，但没有一招能单独填平 70GW。即便是中位数档，五项叠加后仍留下 43GW 的口子。研报的潜台词很清楚：缺口可以被缩小，但无法被消除。
摩根士丹利的基准情形预测 2026—28 年上线GW 表后方案，取“已签约合同”与“总可能产能”的均值;研报承认若按涡轮机等的总产能计，缺口可以进一步收窄。
但瓶颈随即转为劳动力。其公用事业团队认为，现有劳动力基础大约只能支撑每年 10—20GW 的燃气新增;不过到本年代末，这一数字可能提升至每年 50GW 以上。换言之，表后电源不是“想建多少建多少”，而是受制于能有多少人把它装起来。
第二条质疑指向外溢。研报估计 2026—28 年溢出 6GW;亚洲团队通过与公司沟通，预计到 2030 年约 15GW 美国超大规模需求可能溢出至亚洲，另有约 3GW 来自东盟、印度与韩国的新建晶圆厂。
按区域拆分：马来西亚 4.0GW、其他东盟 4.0GW、印度及其他 3.4GW、澳大利亚 2.0GW、日本 1.5GW。泰国、印度与日本吸引的数据中心承诺最强，泰国还受益于中国超大规模厂商的需求。这些市场合计约有 30GW 富余电力容量，来自燃气、煤炭与核电产能爬坡——但研报同时点明，电网约束限制了近期可服务性。有电，不等于接得上。
电网增强技术确实是一条较低资本开支地提升既有线路容量的路径，但关键约束在于公用事业公司愿不愿意投。数据中心削峰理论上能缓解电网压力，但研报认为公用事业公司不会因此提高数据中心的并网容量——因为它们是按最极端条件管理电网的，而需求响应的持续时间远短于其所规划的极端事件。研报举了个很具体的例子：冬季风暴伴随轮流停电时，数据中心不太可能连续六天运行柴油发电机，何况还受州与地方对污染物与颗粒物的排放限值约束。此外，美国几乎没有能实现该结果的监管动作。
研报另提到三类工程改进值得留意，但模型目前未反映其潜在收益：英伟达的 MaxLPS、机架智能电力平滑与 800VDC 配电。对 Rubin Ultra，研报承认因原 Kyber 机架设计取消、改由新架构替代，最终配置仍在演进，不确定性更大。
半导体方面仍最看好英伟达与博通，理由是保守的指引、芯片投放的可见度、美国以外的地域扩张，以及英伟达更高的每瓦 token 产出。若建设出现暂停，扰动最可能出现在“牛鞭效应”的末端——即由短缺驱动定价支撑收入与利润的地方，如存储、光模块等下游组件，以及熊市情形下可能被超额订购的电源管理与模拟器件。研报还提示，电力受限环境下 ASIC 可能相对 GPU 失去份额，因其每瓦 token 产出更低、跨客户可替代性更弱。
成本侧的逻辑是：数据中心总成本虽随代际上升，但单位成本下降更快——每 TFLOPs 的数据中心成本自 Hopper 的约 14.30 美元降至 Rubin Ultra 的约 0.88 美元。研报据此认为，即便存在缺口，企业仍有动力采用缩短通电周期的方案。
需说明的是，报告披露页显示：摩根士丹利
