各州数据中心:弗吉尼亚州占667个已追踪站点的一半

在搜索框中输入各州数据中心,多数结果会给你一个排名列表,每个名字旁边只有一个数字。这是个起点,但它掩盖了这张地图最重要的一点:它有多么不均衡。在我们的物理基础设施数据集中,40个州共追踪667个数据中心站点,仅一个州就占337个。这相当于我们关注的所有站点的50.5%,集中在一个州,而这还没有计入其他任何州。

本文按研究人员的方式走一遍这张地图。我们先看总数,再看前八个州,然后看每个站点到电网的距离,详细查看一条真实记录,最后看有多少站点可以关联到有股票代码的公司。下面的每个数字都是2026年11月12日从实时数据集中测得的,每个数字都有我们明确说明的局限。

每个州有多少数据中心?

数据集中有667个数据中心站点,分布并不均匀。四十个州至少有一个已追踪站点,这听起来很广,直到你看到分布。弗吉尼亚州有337个。伊利诺伊州第二,有34个。佐治亚州29个,然后是俄亥俄州23个、科罗拉多州22个、内布拉斯加州21个、爱荷华州18个和宾夕法尼亚州17个。

换句话说,第一名的州几乎是第二名的十倍:比例为9.9比1。如果地图在40个州之间平均分配,每个州平均有16.7个站点。只有八个州达到这个水平,而且只有一个州远远高于它。一个把“弗吉尼亚州,然后是其他所有州”用同样字号印在每一行的排名列表,技术上正确,实际上却有误导性。

为什么一个州占了一半站点?

弗吉尼亚州的337个站点占已追踪总数的50.5%。其他39个有站点的州分享剩下的330个。这种聚集在基础设施中很常见,因为数据中心在同一地点需要同样的东西:密集的光纤线路、现有的电力容量,以及已经服务客户的邻居。一旦几家运营商在一个走廊建设,其他人就会跟进,因为连接已经存在。

对于把这轮建设当作投资主题来看的人,这种集中改变了问题本身。一个州的审批速度、电网并网队列或地方规定,就能左右全国图景中的很大一部分。这也意味着“有数据中心的州”这个数字夸大了建设的分布广度。四十个州看起来很广,但重量压在一个州身上。

这种聚集还有一个关于时机的教训。已经拥有大部分站点的走廊,往往最先遇到限制,例如新电网连接等待时间长、地方审批更严格、土地成本上升。当这些限制开始起作用,新项目会寻找次优的地点,这就是名单上较小的州比其数量所暗示的更值得关注的原因。只看排名顶部的研究人员,看到的是建设已经去过的地方。关注边缘的研究人员,看到的是它要去的地方。

接下来的七个州,按排名

除弗吉尼亚州之外,榜单前列平坦得多。伊利诺伊州以34个站点领先,占弗吉尼亚州以外330个站点的10.3%。佐治亚州有29个,俄亥俄州23个,科罗拉多州22个,内布拉斯加州21个,爱荷华州18个,宾夕法尼亚州17个。第二名到第八名之间的差距只有17个站点,而第一名与第二名之间的差距是303。

前八个州合计占667个站点中的501个,即75.1%。其余32个有站点的州合计只有166个,平均每州约五个。这些较小的市场因另一个原因而重要:新建项目往往最先出现在那里,因为那里的土地和电力比拥挤的走廊更容易获得。在一个随记录公布而更新的数据集中,长尾是观察变化的部分。

每个站点离高压电网有多近?

数据中心的价值取决于它能获得的电力,因此数据集中的每个站点都与其最近的高压变电站匹配。距变电站5公里以内的站点:667个中的571个,即85.6%。到最近变电站的中位距离:0.88公里。简单说,典型的已追踪站点离高压变电站不到一公里。

这个数字比任何排名都更能解释这张地图。站点聚集在电网已经存在的地方。在站点很少的州出现的新园区,通常是先找到变电站的园区。对研究人员来说,到电网的距离比当前的州排名更能说明下一个站点可能出现在哪里,因为排名只告诉你建设者已经去过哪里。

近看一条记录:俄亥俄州的一个园区

为了展示一条记录是什么样子,以俄亥俄州联合县标记为CMH086的园区为例。该记录发布于2026年10月17日,并在发布当日关联到股票代码AMZN。到最近高压变电站的距离:800米。该变电站的线路电压:138 kV。这是数据集中的一行,它包含研究人员通常需要手工拼凑的三样东西:站点在哪里、谁在背后、以及旁边的电网是什么样。

关键细节是日期。公司关联盖的是记录公开当天有效的股票代码,而不是今天的代码。如果一家公司后来更名、合并或退市,历史记录保留的是当时正确的标签。这使你能够研究一轮建设而不会偷看未来。

有多少站点关联到上市公司?

667个站点中,361个关联到有股票代码的公司,即54.1%。其余属于私营运营商、未在美国上市的所有者,或尚无公开文件确立关联的站点。我们只在有公开文件支持时才附加股票代码,所以未关联的部分是诚实的空白,而不是没有去找。

弗吉尼亚州在这里又占主导:337个站点中有209个带有股票代码,即62.0%。伊利诺伊州34个中有14个已关联,佐治亚州29个中有11个,俄亥俄州23个中有14个,科罗拉多州22个中有13个。俄亥俄州在这组中关联比例最高,为60.9%,这提醒我们,站点数相近的两个州,一旦问起谁拥有什么,看起来可能大不相同。

这个数字不是什么

667这个数字是我们数据集中的数据中心站点数量,不是对美国所有数据中心的普查。许多设施规模小、属于私人,或从不出现在公开记录中,而公布的“美国所有数据中心”数量因来源选择纳入的内容而差异很大。请把我们的数据当作对此数据集中站点的一致、有日期的记录,并在其内部比较各州,而不是与另一份名单比较。

还有另外两点提醒。站点数量不说明规模,因此站点较少的州可能比站点多的州承载更多容量。而附近有变电站只是地理事实,不是电力交付的承诺。我们不会把任何许可或容量数字换算成计算负载,你在没有自己的假设时也不应该这样做。

使用这张地图的一个实用方法,是在下结论之前对任何州问三个问题。第一,它有多少站点,这个数量在两次更新之间是上升还是持平?第二,其中有多少站点关联到上市公司,因为这才是把一个地点与投资者可以跟踪的对象联系起来的东西?第三,站点离现有高压基础设施有多近,因为站点远离电网的州,与每个站点都紧挨变电站的州,告诉你的是不同的事情。这些问题都不需要预测。它们只需要在发布时已经公开的、带有日期的记录,这也是我们对每一行坚持的标准。

在哪里探索数据

如果你想跟踪这张地图如何变化,请从我们的数据中心电力与许可中心开始,然后阅读备用发电是如何统计的:数据中心备用发电机,以及公用事业公司的位置:数据中心能源股。如果想从投资者角度看同一轮建设,请参阅AI数据中心电力股。

你可以在机构数据预览中查看结构化记录的样本。在 gemral.com/edge 探索数据。