6 月 15 日，摩根士丹利在其最新研究中指出，电力短缺已从配套问题上升为 AI 基础设施建设的核心限制因素。电力变压器交货周期已从疫情前的 12–16 周大幅延长至 128–144 周，美国新能源并网积压规模已超过现有已装机容量的 2 倍，同时 30 万电工缺口与 43% 数据中心处于高水资源压力区，正在共同压制算力供给扩张速度。
电力系统扩张速度远低于数据中心建设节奏，输电网络与关键设备供应链周期显著更长。当前电力变压器平均交付周期已达 128 周，发电机升压变压器约 144 周，而疫情前仅为 12–16 周。这意味着 AI 数据中心即便完成融资、选址与设备采购，也可能因电力接入延迟而无法按期投产。
在并网环节，美国新能源项目排队积压规模已超过全国已装机电力容量的两倍，导致「发电完成≠可用电力」的结构性问题。电力必须完成并网后才能转化为数据中心可用供给，使得选址逻辑正从「适合建设机房」转向「电力可快速稳定接入区域」。
与此同时，AI 基础设施与能源体系的融资边界正在模糊，部分项目开始采用离网或半离网方案，包括燃气轮机、储能与燃料电池等直接供电路径。AI 公司也逐步从依赖公用事业扩张，转向直接参与电力资产投资与锁定供电能力，推动资本市场对 AI 与能源资产进行一体化定价。
除电力外，劳动力与资源同样构成约束。美国未来十年预计缺口约 30 万名电工，其中超过 20% 从业者年龄已在 55 岁以上；同时约 43% 的数据中心位于高水资源压力地区，冷却用水与替代方案正成为新增建设的重要限制因素。此外，多州已开始讨论或推动数据中心建设限制与审批收紧，进一步增加项目不确定性。
综合来看，电力、并网、设备、人力、水资源与政策审批正形成多重叠加约束，使算力扩张速度可能低于需求增长。报告认为，这种供需错配将强化「算力稀缺性」，使具备稳定可交付算力能力的参与者获得更强定价权，市场正从「算力扩张竞争」逐步转向「可用算力控制权竞争」。