86座AI資料中心估計占全球部署算力46%

截至2026年6月底，全球86座大型AI資料中心估計承載全球部署AI運算容量的46%。這些設施的IT電力容量合計13.3GW，運算能力達1390萬個H100等效值。

Epoch AI於16日表示，其AI資料中心資料庫納入86座設施及18名所有者。Epoch AI利用高解析度衛星影像、許可資料與企業公開資料，估算各設施的電力、運算能力及建設時程。

46%並非直接逐一計算全球所有設施所得的比例，而是Epoch AI結合AI晶片銷售數據與各設施估算值建立的模型結果，並納入設施容量、啟用時間的不確定性，以及晶片售出後至實際部署之間的時間差。

這項估計的90%信賴區間為26%至79%，高於2024年第一季估計的22%。不過，僅憑單一數值，仍難以確認全球AI運算市場的實際占比。

以運算能力計算，最大設施是位於美國田納西州孟菲斯的SpaceX AI Colossus 2，約111萬2000個H100等效值。微軟($MSFT) Fairwater Atlanta約76萬9000個H100等效值，亞馬遜專供Anthropic使用的New Carlisle設施約68萬6000個H100等效值，排名其後。

以IT電力計算，Colossus 2同樣最大，達946MW。Anthropic·亞馬遜New Carlisle設施為910MW，Fairwater Atlanta則為636MW。

IT電力是分配給伺服器等運算設備的電力容量。包含冷卻與網路等附屬設備的整體設施電力容量，可能比IT電力高出20%至50%；平均用電量則因閒置時間與維護作業，估計約為容量的60%至80%。

因此，13.3GW並非實際平均用電量，而是接近分配給運算設備的最大電力規模。隨著資料中心數量增加，除了擴充伺服器，也需要同步取得冷卻設備與電網供應。

這些設施主要集中在美國，包括德州14座、維吉尼亞州7座、俄亥俄州6座，中國與馬來西亞也有部分設施被納入統計。

Epoch AI表示，美國大型設施數量較多，且較早熟悉美國的許可制度，是美國占比較高的原因。不過，小型設施、未公開的雲端基礎設施，以及公開資料不足的地區，可能被低估。

與既有GPU叢集資料庫不同，此次資料庫追蹤的是大型AI資料中心專案，而非個別叢集。既有資料庫截至2025年3月對全球運算能力的涵蓋範圍約為10%至20%，新架構則以大型設施為核心，設計用於捕捉更廣泛的容量。

H100等效值是將不同AI晶片的理論運算能力換算成NVIDIA H100基準的指標，並不等同於實際服務處理量或模型訓練效能。

Epoch AI表示，IT電力估計值在80%的情況下，將落在實際值的1.4倍範圍內；運算能力估計誤差為1.5倍，成本估計誤差為1.6倍。時程估計在80%的情況下，與實際日期的差距將在6個月內。

隨著AI資料中心電力需求增加，電網穩定供應與附屬設備成本也成為主要變數。本刊先前曾報導AI基礎設施瓶頸正轉向電網的趨勢。

此次統計建立了可公開追蹤大型AI基礎設施位置、電力與運算能力的框架。資料庫將追蹤至2028年的建設與擴充時程，但各設施估計值仍可能因公開資料與實際運轉情況而調整。