电网排队已满，都是尚未决定建造的项目

在 AI 基础设施建设之前，大型公用事业公司每年可能只收到少数几起客户希望连接异常大负荷的请求。到 2024 年，AEP Ohio 向监管机构表示，其排队中已有超过 50 家数据中心，代表着超过 30,000 兆瓦的额外需求。  American Electric Power 在五月表示，其通过客户协议已签约的新增负荷到 2030 年达到 63 GW，另外还有 190 GW 的活跃项目排在互连队列中。 

但这两个数字讲述了截然不同的故事。一个代表已作出承诺的客户，另一个代表可能性。这个区别很重要，因为 AI 基础设施热潮创造了巨大的选择权市场。开发商在考虑多个地点时，有充分理由在最终承诺前调查每个地点的电力情况。将这种行为在数百名开发商中放大，公用事业公司便要围绕一个包含远超实际建成容量的提议兆瓦的排队来规划发电和输电。 

电网面临容量问题，且日益出现决策问题。根据我在大型资本项目中的观察，资本所有者需要更加关注他们能够控制的那部分因素。

犹豫不决如今已成为基础设施成本

AI 数据中心的选址不仅仅是一块土地，而是涉及电力、输电、水资源、许可、施工能力、融资、客户需求以及日益重要的社区接受度的决策。每个变量在项目评估期间都会发生变化。 

然而，许多组织仍通过为更慢的时代设计的规划流程来做出这些决定。

选址假设保存在电子表格中。财务模型为各委员会反复重建。公用事业信息由一个团队掌握，施工假设则由另一个团队负责。当输入发生变化时，领导者常需再次分析以了解商业案例的变化。我见过大型资本组织在回答本应简单的问题时举步维艰：在我们正在考虑的所有项目中，哪些项目应当立即获得资金？

在 AI 基础设施领域，花费数月时间来回答这个问题已不再是行政上的不便，它可能改变答案。可行的电力方案可能消失，选址被占用，施工价格变动，关税调整，竞争项目在排队中提前。等组织作出决定时，支撑原始商业案例的条件可能已经改变。 

市场开始对不确定性收费

电网运营商和监管机构正开始对同一问题作出响应。6 月，FERC 命令其管辖下的六个区域传输组织和独立系统运营商对其关税处理大负荷的方式进行论证或改革，理由是数据中心和制造工厂等设施的需求速度和规模。  

AEP 已经进行过实验。2025 年 7 月，Public Utilities Commission 俄亥俄州批准了一项数据中心关税，要求 25 兆瓦以上的新负荷无论实际使用量如何，都需支付至少 85% 的合同容量，合同期限为十二年并设有退出费用。亚马逊、谷歌、Meta、微软以及俄亥俄制造商协会均challenged 对其提出挑战。委员会予以确认。Wood Mackenzie 现在预计到今年年底，至少有十几个州会出现针对数据中心的专属关税。过去免费的选择权正被重新定价，而被收费的正是提出请求的客户。

PJM 正在供应侧采用相同原则。其新的Expedited Interconnection Track针对符合条件的发电项目，要求提供项目已准备就绪的有力证据：场址控制、相关选址机构的支持、50 万美元不可退还的研究保证金以及每兆瓦 1.5 万美元的准备金。PJM 预计符合条件的项目将在约十个月内达成发电互连协议。

这向我们揭示了基础设施市场走向的一个重要信息。排队位置的价值正逐渐不如展示准备就绪的能力。稀缺资源不再仅仅是电力，而是可信的承诺。

资本所有者应开始衡量决策延迟

我认为，领导者需要在组织内部改变讨论的焦点。我们会仔细衡量施工周期，测算许可进度，评估采购前置时间和投运日期。但很少有组织会衡量从识别出可行的资本机会到实际批准资金进行推进的时间。我们的部分客户能够在数周内将可行的资本机会从识别转为获批资金，这远快于 PJM 为加速互连设定的约十个月时间表。

在如此快速变化的市场中，这一时间间隔已不再是单纯的内部效率指标。领导者需要了解时间流失的环节，以及其批准流程是否能跟上不断变化的市场条件。如果外部机会在十个月内发生变化，而贵组织需要十二个月才能决定是否追求，那么之后改进施工进度也无法挽回失去的时间。首要需要管理的时间表是决策本身的时间表。

解决方案并非削弱治理。大型资本承诺理应受到审查。关键在于消除获取信息与采取行动之间的不必要时间。资本所有者应采取以下三项措施。 

第一，将整个项目放在一个共享记录上。所有正在考虑的场址、每个商业案例以及已作出的承诺，都应在同一处可见，而不是分散在电子表格、收件箱和各个团队中。如果答案仍分散在六个人的脑海里，就无法快速做出高风险决策。

第二，将商业案例的重新定价视为实时能力，而非季度性工作。如果关税、电价、施工成本或其他关键假设发生变化，组织应能够在数天内将其反映在商业案例中，而不是等待下次计划审查。

第三，将内部批准时间线与周围市场的变化速度进行比较。如果电力、场址可用性、价格或其他关键条件的变化速度快于组织作出融资决策的速度，商业案例可能在项目真正推进之前就已削弱。

这正是所有者实际能够控制的 AI 基础设施问题的部分。美国需要更多的发电、输电和电网容量。这些项目需要时间。但在让资本决策经历数月碎片化分析的同时向电网增加电力，仅能解决问题的一半。

我已经花了二十多年观察大型组织规划和交付基础设施。表现最好的组织往往并非那些最快做出鲁莽决定的公司，而是那些建立了足够制度清晰度，能够在不反复重新发现已知信息的情况下做出正确决策的组织。

AI 基础设施即将使这种能力更加有价值。能够在机会仍然存在时作出决策的公司将实现增长；而其他公司可能会发现，当他们决定时，机会已经被他人抢走。