施耐德電氣高層本·盧示警，人工智慧（AI）快速增長的電力需求正導致美國電網不堪負荷，因美國電網老舊且非單一化，恐使電力成為經濟成長的首要瓶頸，數據中心耗電量預計將大幅攀升，業者正尋求微電網及能源智慧等解決方案。
人工智慧（AI）對電力的巨大需求，正使電力成為經濟成長的主要限制因素，重要性甚至超越資金、技術或勞動力。施耐德電氣（Schneider Electric）電源產品部門執行副總裁本·盧（Bin Lu）日前指出，美國電網基礎設施老舊且分散，難以滿足日益增長的AI算力需求，此挑戰可能阻礙經濟發展。
本·盧向《TechInformed》表示，數據中心（進行大量資料儲存、處理與運算的設施，其中AI運算更為耗能）目前佔全球能源消耗不到 3%，但這一比例正迅速攀升。他以維吉尼亞州為例，數據中心電力需求在 2024 年已佔該州總電力需求的約 25%，電力科學研究院（EPRI）預計至 2030 年，這一比例恐高達 57%。維吉尼亞州在 2023 年甚至從其他州輸入了 36% 的總電力供應，是美國州際電力淨輸入量最大的州，凸顯當地電網負荷沉重。
美國電網面臨嚴峻考驗，超過七成的全國電網線路已使用逾 30 年，且與中國單一全國電網不同，美國電網由多個獨立系統組成（此為美國電網基礎設施的具體情況），使得電力容量擴充格外困難。相較之下，中國在再生能源和電網基礎設施上投入大量資金，已建立顯著的風力、太陽能及電池儲能設施，並具備完善的輸電基礎建設。
面對電網限制，美國數據中心業者正尋求解決方案，例如轉向部署現場發電設施及微電網，並在電錶後方安裝儲能電池，以減輕對主電網的依賴。此外，「能源智慧」（Energy Intelligence）也被視為關鍵，這是一種運用人工智慧使能源系統更智慧化，包含硬體通訊、資料分析，並提供可行的洞察以提升效率與永續性的策略。
本·盧認為，目前為止，各界在應對數據中心不斷成長的能源消耗方面做得還不夠。他指出，歷史上首次，經濟成長的主要限制可能不再是資金、技術或勞動力，而是電力供應。