2027年已宣布的21.5吉瓦规划容量中，实际在建规模仅约6.3吉瓦。2028年至2032年间，绝大多数规划项目甚至尚未破土动工——37吉瓦的规划基础设施中，仅4.5吉瓦已实际开工，且大量项目尚无明确竣工时间表。

　　美国国内制造产能无法跟上需求增速，建设方不得不大量依赖进口。GE Vernova电气化部门首席执行官Philippe Piron指出：

　　2020年前，大功率变压器的交货周期通常为24至30个月，而AI企业的需求往往要求在18个月内完成交付。需求激增已将交货周期推延至最长五年，部分企业甚至不得不翻新废弃电厂的旧变压器作为应急替代。

　　这一困境折射出美国制造业空心化的深层结构性问题。过去十年间，美国政府推行的一系列回流制造业政策尚未带来实质性产能提升，企业仍不得不依赖中国供应链——而这与美国在AI领域对华竞争的战略目标形成直接矛盾。

　　资金缺口：5万亿美元需求，政府或须兜底逾万亿

　　资本层面的压力同样不容忽视。超大规模云计算企业的巨额资本开支，在整体融资需求面前仍显不足。

　　据摩根大通分析，完整支撑本轮AI周期所需资金规模不低于5万亿美元，即便考虑到科技巨头的大规模资本开支与债务融资，美国政府仍需填补逾1万亿美元的资金缺口。

　　这一融资压力，正是私募信贷市场深度介入AI基础设施建设的核心背景。然而，随着项目延误与取消风险上升，依赖这些项目现金流偿债的私募信贷资产质量正受到越来越多的质疑。

　　高盛执行董事Shreeti Kapa在近期一份报告中援引投资者晚宴上的共识称，

　　算力根本不够用，每一个参与者都面临严峻的算力约束——从芯片厂到数据中心选址许可，再到电力、内存与劳动力，瓶颈是真实存在的，且将持续相当长一段时间。