高盛最近发了2025 AI产业研报《Powering the AI Era》,非常有参考价值

新闻

作者：微信文章
给大家提炼总结一下，可以分为19点：

1.  AI是基础设施革命：AI是继铁路、电气化、互联网后的重大技术拐点，其发展依赖资本与基础设施支撑，而不仅仅是代码与模型。

2.  天价成本结构：一座250MW AI数据中心总成本约120亿美元，其中内部GPU等设备成本是物理建筑成本的3-4倍。

3.  最紧迫瓶颈在电力：到2030年，全球数据中心电力需求预计激增160%，但当前老旧电网无法适配，构成最紧迫瓶颈。

4.  短期电力矛盾突出：天然气电厂审批建设需5-7年，风光能源供电间歇性强，核电是长期方案，导致短期电力供需矛盾尖锐。

5.  功耗密度飙升：2027年AI服务器机架功率将是5年前云服务器的50倍，GPU高能耗亟需液冷等先进散热方案。

6.  资本投入创纪录：超大规模企业（如亚马逊、谷歌）计划2027年投入1万亿美元用于AI，2024年全球该类企业日资本支出约8亿美元。

7.  供需严重失衡：全球数据中心空置率仅3%，热门市场近0%，2028年前难有大规模新增电力，供需缺口显著。

8.  融资模式创新：传统融资失效，需VC、SASB证券化等创新方式。2025年数据中心SASB交易规模预计突破20亿美元。

9.  主权基金入场：2024年Equinix联合新加坡主权基金、加拿大养老金募资150亿美元，用于扩建美国超大规模数据中心。

10. 电网老化严重：美国电网设施平均已使用40年，2030年美国数据中心需求与供应缺口将达10.4GW。

11. 能源结构预测：高盛预测，60%数据中心新增电力需求将由30%天然气CCGT、30%天然气调峰电厂、27.5%太阳能、12.5%风能满足。

12. 核电目标远大：美国政府推动2050年核电容量达400GW（当前100GW），微软等企业通过长期购电协议重启旧核电站。

13. 表后供电兴起：“自建微电网、直连电厂”成为绕开电网瓶颈的选择，但存在污染与监管争议。

14. 全球资本需求：到2030年，全球能源转型、电力与公用事业、数字基础设施分别需12万亿、3万亿、2万亿美元资本。

15. 新加坡REIT优势：新加坡REIT市场（规模680亿美元）因税收优势，成为全球数据中心REIT上市热门选择。

16. 新玩家涌入：除超大规模企业外，新兴云厂商也在斥资建设GPU数据中心，加剧市场竞争。

17. AI推理耗电巨大：一次ChatGPT查询的耗电量约为一次Google搜索的10倍，凸显AI应用能效差异。

18. 铜成为战略资源：电网大规模升级将推动铜需求，到2030年，电网建设将贡献全球铜需求增长的60%。

19. 地缘政治工具化：数据中心选址已成为地缘政治工具，各国通过政策吸引投资，报告指出中国在电力供应方面具备优势。

在国内业界一个新的提法是

华为想做国内算力标准——昇腾

阿里想做国内AI商业标准——平台

DS想做国内AI大模型标准——软件

最终形成商业闭环

我觉得不太可能，就是对照美国直接戴帽子，但是也有一定的参考价值，告诉我们应该朝哪个方向去思考。