全局视角
一个大型 AI 数据中心园区的耗电量，可能相当于一座小城市。随着 AI 使用量增长，运行和冷却芯片所需的电力也随之增加，而新建电力供应所需的时间远远长于建设一座数据中心。
这使得能源成为整个 AI 产业链中进展最慢、最难突破的瓶颈。能够提供可靠电力、将其接入电网并进行储存的公司，正在变得与芯片制造商同样具有战略意义。
为何是现在
在许多地区，新数据中心接入电网的等待时间已长达数年。科技公司正直接与发电企业签订长期购电协议，并尝试各种能源，包括可再生能源、天然气、储能和核能，以确保电力供应。
机会在哪里
我正在研究的领域
电网设备
变压器、开关设备、电缆和电力电子设备，往往提前数年就已售罄。
发电
能够提供稳定、全天候电力的可再生能源、天然气和核能。
储能
平抑可再生能源供应波动、保障数据中心持续运行的电池。
能效与散热
以每瓦电力完成更多计算的液冷和电源管理技术。
我关注的信号
如何判断它正在兑现
- ↗数据中心并网排队情况和等待时间
- ↗科技公司签署的长期购电协议
- ↗变压器、开关设备及其他电网设备的订单
- ↗与可再生能源发电配套的电池储能增长
风险
可能出现的问题
- !公用事业和能源项目受到严格监管，回报可能受限
- !芯片能效的大幅提升可能降低预期的电力需求
- !能源项目面临建设周期长、成本超支和政策变化等问题
我的应对方式
我持有一个 2025 年建立的专门能源板块，重点配置电网设备以及多元化的发电和储能，而不是押注任何单一技术，并随着电力格局的演变进行再平衡。
“芯片决定 AI 的速度。电力决定 AI 的上限。”
以上为个人前瞻性观点，并非预测或推荐，可能被证明是错误的。