2025年，全球AI算力需求以指數級速度攀升，而支撐這一增長的底層邏輯并非僅僅是芯片，而是電力這一曾被視作傳統工業血液的能源，正在成為數字經濟的“新石油”。馬斯克在2024年博世大會上預言：“2025年AI發展或將面臨電力瓶頸”，這一警告將電力推向了技術革命的前臺。

　　高盛數據也顯示，AI部署已推動數據中心電力需求激增160%，而國際能源署(IEA)預測，2026年全球數據中心耗電量將較2022年的460太瓦時翻倍。

　　在此背景下，AI與電力的深度融合，不僅是技術迭代的必然，更催生了萬億級市場機遇。本文將從需求爆發、供給變革兩大維度解析這場“算力+電力”的雙向奔赴如何重塑全球能源與經濟格局。

　　首先從需求端看，AI的每一個環節其實都是耗電大戶。在訓練端，中科院物理研究所文章指出在OpenAI訓練大語言模型GPT-4時，完成一次訓練需要約三個月時間，使用大約25000塊英偉達A100 GPU。每塊A100 GPU都擁有540億個晶體管，功耗400瓦，每秒鐘可以進行19.5萬億次單精度浮點數的運算，每次運算又涉及到許多個晶體管的開關。容易算出，僅僅是這些 GPU，一次訓練就用了2.4億度電。

　　而AI算力來源的芯片同樣是耗電大戶。集成電路技術發展到今天，芯片中的晶體管已經變得極為微小。所以，單個晶體管所產生的熱量并不會太高。但問題是，芯片上的晶體管實在是已經多到了常人無法想象的程度比如，在IBM前幾年發布的等效2納米制程芯片中，每平方毫米面積上，平均有3.3億個晶體管。再小的熱量，乘上這個規模，結果一定相當可觀。

　　在日常使用時，在全球已推出的數百個AI大模型中，僅ChatGPT每天就要消耗50萬千瓦時電力來響應用戶超2億的應用需求，這相當于1.7萬個美國家庭的日均用電量。。隨著全球用戶數量、使用頻率的增加，耗電量也將不斷累積。

　　而隨著多模態大模型、自動駕駛、工業數字孿生等技術的普及，AI算力需求正從“線性增長”轉向“指數級躍遷”。華泰證券預測，2030年中國與美國數據中心用電量將分別達到2022年的3.5倍與6倍以上。東吳證券則認為國南網25年在特高壓、配網以及老舊設備更新等領域有望持續加大投入，預計全國電網投資同比+15-20%，維持高增長。

　　據國際能源署發布的《電力2024》報告預測，到2026年，全球數據中心每天的用電量將達到1.05萬億千瓦時，大約是整個日本全年的用電量。當下AI應用范圍越來越廣，其對全球電力系統的“壓榨”還將進一步凸顯。

　　因此從供給端看，AI對電力的需求不僅體現為總量擴張，更要求供電質量的革命性提升：

　　首先是穩定性。數據中心負載率提升后，電源波動可能導致巨額損失(如訓練中斷、數據丟失)，因此對“零中斷”電力供應的需求激增。

　　其次是清潔性。AI的電力需求如此龐大，如果依靠傳統化石能源供應將造成極大的環境壓力。因此對AI的電力供應也必須有清潔性。

　　此外還要有可擴展性。AI算力的彈性擴展要求電力基礎設施具備快速響應能力，例如模塊化核電小堆、分布式儲能系統的應用。

　　在此背景下從發電側看，核電因其穩定性與低碳屬性成為短期焦點。2025年，美國聯合能源公司(Constellation Energy)以10億美元合同向政府供應核電，股價曾單周漲幅超10%；瑞銀則預測，核電股在2025年平均漲幅將有望達29%。而中長期視角下看，如果儲能問題得到解決，風光電也可以作為核電的補充。

　　在電網側，AI將賦能實現“智慧調度”。目前看AI技術正深度滲透電力全鏈條：例如在預測與調度上，中國華能將工業過程溫度控制系統與“睿智小能”AI助手相結合，保證溫度精準控制與快速響應，并根據歷史數據給出控制參數建議等。公開數據也顯示中國華能集團的“睿智小能”AI助手將新能源發電預測誤差降低至5%以內，棄風棄光率下降30%。

　　在故障預警上，AI通過分析歷史數據和實時數據，AI可以快速識別設備故障類型和位置，輔助運維人員進行故障診斷和定位，縮短故障處理時間，提高供電可靠性。在負荷預測上 AI可以分析歷史用電數據、天氣數據等信息，預測未來用電負荷，幫助電力公司優化發電計劃，提高電網運行效率。

　　而在相關個股方面，國信證券表示，IDC電力設備：建議關注四大方向：1)變壓器/開關柜環節；2)UPS/HVDC環節；3)有源濾波器APF環節；4)服務器電源環節。建議關注金盤科技、明陽電氣、伊戈爾、禾望電氣、盛弘股份、蔚藍鋰芯。

　　電網：建議關注四大方向：1)特高壓直流，重點關注柔性直流應用對于換流閥價值量的提升；2)主網投資訂單、交付雙重景氣，關注組合電器等環節；3)電力設備出海，重點關注變壓器、智能電表、環保氣體開關等環節；4)配電網升級改造，重點關注行業龍頭。建議關注國電南瑞、許繼電氣、平高電氣、思源電氣、四方股份、金杯電工、三星醫療、海興電力。

　　綜上，從愛迪生門洛帕克實驗室的直流電網，到特高壓輸電的電力高速公路，再到AI賦能的能源互聯網，人類始終在重復著同一個故事：每次技術革命最終都演變為能源利用效率的革命。當我們在ChatGPT的對話中驚嘆于硅基智能的涌現時，更應看見其背后涌動著的、照亮人類文明進階之路的電力之光。

　　在這場算力與電力的雙向奔赴中，中國擁有全球最大的智能電網、最完備的清潔能源產業鏈、最具活力的AI應用場景。能否將這三重優勢轉化為引領全球能源革命的戰略勢能，將決定我們在智能文明時代的歷史坐標。

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