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通信行業策略之AI基礎設施篇：AI的新視角，從算力之戰到能源之爭。站在當前時點，我們重新評估AGI的發展趨勢和投資者預期。市場以算力為起點， 延伸出GPU、光模塊、交換機、存儲等賽道，并借力海外映射，對AI應用翹首 以盼，但忽略了當算力放量時對上游基礎設施的拉動。如果說應用是爆發力最強 的方向，那基礎設施便需久久為功，不僅是液冷散熱，對能源的需求才是根本， 這也是本文的出發點。

邊際變化：AIDC 與傳統數據中心最大的區別點之一，在于用電水平大幅提高。 AIDC 具有數據量大、算法復雜以及24/7 即時響應的特點，因此與傳統的數據中 心相比，AIDC 需要消耗大量電量。隨著 AI 的迅速發展，預計集成大語言模型的 AI 軟件將會迅速發展，訓練需求和推理需求共振，未來數據中心用電量將大幅提 升，AIDC 會成為新一代“電老虎”，數據中心消耗電力的比重會進一步提升。 SemiAnalysis 預測，全球數據中心關鍵IT電力需求將從2023年的49GW激增至 2026 年的96GW，其中AI將消耗約40GW。Vertiv指引在未來五年內，數據中心 耗電量將增加100GW，到2029年全球數據中心電力需求增至140GW。

困境：美國電網難以支撐AI算力發展。相比于數據中心的建設速度，目前美國電 網建設速度相對緩慢，且發電容量有限，因此短期內美國將面臨AI發展下的電力 需求困境。目前美國電力供應面臨基礎設施建設周期長、基建設施短缺、勞動力緊 張、從業人員缺乏經驗、建設電網需要協調多方利益相關者等阻力。而AI的迅速 發展已導致部分地區電力供應短缺，北美公用事業公司Dominion Energy表示， 其可能無法滿足弗吉尼亞州的電力需求，導致全球增長最快的數據中心樞紐建設 項目推遲多年。

解決方案：短期-天然氣，中期-SMR核電，遠期-可控核聚變。AI的崛起正在將 資源競爭引向算力+能源。在AI驅動的數字世界中，算力是迭代和創新的基礎， 而能源則是支撐這些算力運轉的關鍵。短期內，天然氣結合燃料電池為數據中心 提供靈活且高效的發電方案，滿足當前快速擴張的需求。中期來看，小型模塊化反 應堆（SMR）因其穩定性和適應分布式部署的特性，成為應對數據中心功率瓶頸的 關鍵路徑。遠期而言，可控核聚變有望徹底突破能源供給限制，為未來的算力生態 提供無限、清潔的動力支持。在這一進程中，從能源技術的持續創新到算力生態的 高效協同，不僅推動了AI技術的飛躍，也重塑了能源與計算深度融合的未來格局。