首页 > 人工智能 > 人工智能 > 弗吉尼亚州领跑AI就绪度,小州崛起
TRG DataCenters 于2026年8月发布的排名将弗吉尼亚州列为首位,而拥有充足电力、低碳电力和有利水资源条件的州正在缩小差距。

根据TRG DataCenters对美国各州的一项新调查,电力供应和水资源可用性可能帮助成熟数据中心枢纽以外的州竞争AI基础设施投资。该报告于2026年8月发布,通过基础设施规模和环境暴露指标对24个州进行比较,并指出随着AI需求扩大,市场在地理上将更加多元化。
弗吉尼亚州在8月面向AI数据中心增长的州排名中位居榜首,但调查结果也表明,较小市场可以通过提供电力供应、低碳发电和水资源可用性的有利组合来参与竞争。
“在为长期规划基础设施时,规模与资源效率之间的平衡与原始兆瓦数同样重要,”TRG DataCenters首席执行官Chris Hinkle对Data Center Knowledge表示。
TRG的分析考虑了已测绘的大型AI数据中心场址、电力容量、用电量、估计年碳排放量,以及位于高水资源压力地区的已测绘设施比例。容量数据反映的是TRG数据集中包含的AI基础设施,并不代表各州数据中心市场的总量。
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弗吉尼亚州获得100的就绪度评分,其次是俄亥俄州88.2、田纳西州83.7、佐治亚州81.8和德克萨斯州80.8。TRG的数据集在弗吉尼亚州测绘了7个大型AI场址,总容量为1,085 MW,而俄亥俄州和田纳西州的已测绘容量更高——俄亥俄州为1,410 MW,田纳西州为1,373 MW。弗吉尼亚州的优势反映了其在多项指标上的表现,包括为已测绘设施供电的电网估计碳强度较低。
Hinkle表示,俄亥俄州已测绘的AI容量大约高出30%,但为弗吉尼亚州设施供电的电网碳强度比俄亥俄州低约三分之一。“因此,我们数据集中的AI设施每年约产生230万吨二氧化碳排放,而俄亥俄州约为450万吨,田纳西州约为430万吨,”他说。
水——或者说缺水——是一个复杂因素。弗吉尼亚州约三分之一已测绘的数据中心位于高水资源压力地区,而俄亥俄州没有,田纳西州仅为7%。“随着市场扩张,弗吉尼亚州需要持续管理的一个因素就是围绕水资源可用性的选址,”Hinkle说。这些差异使该排名成为评估市场的起点,而不是证明一个州内部开发条件完全一致的证据。
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南卡罗来纳州以80.5分位列第六,仅次于德克萨斯州,尽管研究中该州仅有一个大型AI站点和142 MW的容量。“最让我们惊讶的是南卡罗来纳州,”Hinkle说。“它只有一个大型AI数据中心站点,容量约为142 MW,但在我们的整体就绪度排名中几乎与德克萨斯州持平,而德克萨斯州有13个大型站点。”他将这一表现部分归因于该州以核能为主的电力供应,以及在高水资源压力区域没有已测绘的设施。
Hinkle还指出了纽约州、爱荷华州和密西西比州。纽约州将相对有限的大规模AI容量与数据集中最低碳的电网之一相结合,而密西西比州已支持超过500 MW的AI容量。“随着需求扩大,能够将可靠电力与相对低碳的电力结构和有利的水资源条件相结合的各州,可能会变得越来越有吸引力,”他说。
德克萨斯州在研究中拥有最多的AI站点——13个,总容量为1,301 MW。然而,其中58.8%的设施位于高水资源压力区域。Hinkle表示,他预计这些条件将影响冷却选择和项目选址。“这可能会鼓励更复杂的选址和基础设施策略,而不是简单地减缓开发,”他说。“我们可能会看到更多采用闭环或空气冷却、再生水,以及当地水资源条件更有利的选址等方法。”
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TRG指出,水资源压力指标描述的是设施位置,并不确定实际用水量或单个冷却系统的影响。开发商仍需在项目层面评估这些条件。
全州层面的优势还必须转化为开发商可以使用的基础设施。全州用电量中相对较小的占比本身并不能证明某个特定站点有可用于扩展的电力。
“电网连接、输电容量、光纤连接、可建设场地和长期电力可用性都会影响重大项目最终落地何处,”Hinkle说。对于新兴市场,这些要求决定了有吸引力的资源条件能否支持大规模项目。对于成熟枢纽,这些要求决定了额外开发可以在哪里推进。
“结果可能是AI基础设施市场在地理上更加多元化,因为开发商会将项目与最适合支持它们的地点相匹配。”
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Nathan Eddy 报道多个行业的数据中心趋势与技术。他毕业于西北大学 Medill 新闻学院,同时也是一名专注于建筑与城市规划的纪录片导演。他目前居住在德国柏林。
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原文来源:Datacenter Knowledge
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