核心观点 - AI驱动的算力需求激增，导致投资焦点从芯片和服务器外溢至电力等基础设施环节，数据中心电力需求预测被大幅上调，但电力供给的及时性和可靠性成为关键瓶颈 [1] - 尽管数据中心电力供应链相关股票已显著跑赢市场，但高盛仍维持看多，认为为保障可靠性，基础设施将进入一轮更长的投入周期，但此周期受AI投资回报约束，市场驱动将从主题转向个股筛选 [2] 全球数据中心电力需求预测 - 高盛将2030年全球数据中心（AI+非AI）用电需求较2023年的增幅从175%上调至220%，增量达到905TWh [1][3] - 需求增量结构向美国集中，预计905TWh增量中约60%发生在美国，此前比例约为50% [3] - 对应地，美国数据中心容量预测被大幅拉高，预计从2025年的32GW增至2030年的95GW，海外则从42GW增至72GW [3] 超大规模云厂商资本开支与投资回报 - 过去两个月，高盛对2026-27年超大规模云厂商的资本开支与研发预算合计上修超过3000亿美元 [4] - 预计主要全球超大规模云厂商的资本开支与研发到2029年将较2025年翻倍 [4] - 再投资率（资本开支+研发/经营现金流）预计在2026/27年分别达到87%和83%，此前为79%和76%，这挤压了股东可分配的自由现金流空间 [4] - 市场将更频繁地追问AI带来的可量化价值，例如AI加速药物研发可提升成功率370个基点，缩短研发周期约3年，并显著提升药物管线现值 [4] 美国电力需求增长与供给瓶颈 - 高盛将美国“电网+表后电”的电力需求增速预期上调至2030年前年化3.2%，此前为2.6% [5] - 在3.2%的年化增速中，数据中心单项贡献了2个百分点 [5] - 由于电网侧的并网、输配电和设备交付周期拉长，新增电力负荷的相当一部分正被“表后电”（以天然气为主）承接，作为过渡方案 [1][6] - 电力需求被抬高不难，难的是把电“送到位”，瓶颈卡在输配电、并网与施工能力上 [6] 服务器能效与推理端功耗趋势 - 新一代服务器（如英伟达Vera Rubin）在训练场景下计算效率显著提升，四代累计提升超过650%，但单台服务器最大功耗也大幅增加，四代累计提升超过250% [7] - 推理端服务器整体功率仍低于训练，但其功率强度正在上修，原因是更高功率服务器在推理侧的占比提升 [7] - 2026年是关键观察窗口，需观察推理需求是“低功率大规模铺开”还是走向更高能耗 [7] 电力成本与政策影响 - 为满足数据中心基荷可靠性的清洁能源组合，其平均供电成本较基准存在溢价，在美国约为40美元/MWh，若IRA激励退坡后约48美元/MWh [8] - 将此溢价粗略应用于2030年全球数据中心用电增量（905TWh），对应的行业额外支出约在370亿至430亿美元之间 [8] - 该支出相当于高盛估算的2027年超大规模云厂商总EBITDA（10790亿美元）的3.4%至4.0%，对2027年平均现金投资回报率影响约-0.8%到-0.9% [8] - 政策层面，预计各方会推动更多合同设计来“隔离”数据中心扩建带来的成本与可靠性风险，避免外溢给其他电力客户 [9] 劳动力成为关键约束 - 为满足2023-2030年美欧电力需求增长，需要新增约51万美国电力与电网相关岗位及约25万欧洲电力岗位 [10] - 风险更集中在输配电环节，仅美国该环节与并网相关的新增岗位需求就约20.7万，意味着约22%的劳动力增长需求，而这类岗位通常需要3-4年培训 [10] - 美国能源相关行业当前活跃学徒约4.5万人，要填平缺口，活跃学徒规模可能需要再提高约2万-3万人 [10] - 劳动力约束解释了为何“表后电”在短期更具吸引力，以及为何拥有劳动力获取优势的相关公司会被重新定价 [10] 可靠性超级周期与市场表现 - 投资主题已扩展至电力、水、网络、供应链在需求上升与基础设施老化下的“可靠性投入”，高盛估算该主题对应的年化资本开支增长超过800亿美元 [11][12] - 自2025年以来，数据中心相关电力生态整体跑赢MSCI ACWI指数约41个百分点，跑赢超大规模云厂商股票约36个百分点 [12] - 其中发电设备相关公司表现最强，领先其他供应链队列约196个百分点，太阳能产品、电气元件、冷却方案等也有明显超额收益 [12] - 该“可靠性超级周期”结束的条件包括：AI的竞争威胁感消退、企业回报与自由现金流明显恶化导致投资能力下降，或冗余投入被认为已足够 [12] AI投资周期阶段与未来观察点 - AI目前仍处于最利多基础设施投资与估值扩张的“评估/希望与梦想”阶段 [13] - 判断是否进入“执行期”的三个关键触发器是：财务弹性受限、企业回报下行、产品供给过剩 [13] - 目前，前两项出现边际变化但未构成拐点：再投资率上升压缩自由现金流，但超大规模云厂商资产负债表仍强；现金投资回报率预计走弱但未跌至历史区间低端；算力与token需求尚未出现供给过剩 [13] - 短期内，电力与基础设施链条仍在“甜蜜点”，但市场将越来越苛刻地追问AI的收入与现金流来源 [13]