报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - AI竞赛不仅关乎技术优势，供应链才是关键战场，掌握供应链的企业将主宰人工智能的未来 [3][29][30] 根据相关目录分别进行总结 AI竞赛现状 - 2024年初微软搁置两个大型AI数据中心项目，原因是电力短缺、供应链瓶颈和芯片成本飙升；英伟达GPU溢价销售，云服务提供商难以满足需求；微软推出自研AI芯片和加速器以摆脱英伟达硬件束缚 [2] AI大规模部署的关键要素 - 核心要素包括AI人才、AI模型、AI芯片和AI训练数据 [9] - 隐藏要素包括计算硬件、数据中心建设、数据中心基础设施设备、发电、房地产和电信基础设施 [9][10] 隐藏要素分析 - 数据中心建设：AI模型需要大量计算力，数据中心是关键，但空间、电力和冷却成为主要限制因素；科技巨头正寻找新地点并探索新设计以提高效率 [12][13] - 数据中心基础设施设备：AI数据中心扩展面临专业人才短缺、成本高、安全挑战和可扩展性要求等问题，掌握这些挑战的企业将在AI竞赛中占据优势 [14][15][17] - 计算硬件：AI芯片需高性能计算生态系统支持，先进计算集群需求飙升，但供应链中断导致延迟，成本也是扩展AI计划的障碍；整合组件到现有IT基础设施增加复杂性，掌握这些要素的企业可大规模部署AI [19][20] - 发电：AI能耗大，国际能源署预测到2026年AI和数据中心电力消耗将翻倍；科技公司投资可再生能源和电网基础设施，但若无大规模电力基础设施扩展，AI增长将受限 [21][22] - 房地产：AI基础设施需要物理空间，合适地点稀缺，受能源、气候和人口密度等因素影响；企业战略收购土地，但寻找合适地点困难，靠近电源和光纤网络的企业在扩展AI业务上有优势 [23][24][25] - 电信基础设施：AI需要快速移动大量数据，电信基础设施成为AI供应链关键部分；低延迟、高带宽网络对AI应用至关重要，亚马逊、谷歌和Meta等公司投资建设相关网络，电信提供商成为AI竞赛关键参与者 [27][28]