报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - AI行业发展进入新阶段，商业化落地与盈利模式可验证性成衡量AI价值关键，中美AI领域差距缩小，推理成本下降为AI商业化与规模化应用提供条件，科技巨头继续押注算力基建，但行业竞争焦点转向盈利验证 [11][12][17] - 全球数据中心市场发展中，不同地区呈现不同态势，北美算力中心密集扩张，欧洲电网可用性成障碍，亚太中国数据中心集群高速增长，AI算力需求演变使通用算力和智能算力存在差异 [27][31][32] - AI算力中心对有色金属需求有影响，现阶段铜受益明显，铝、银、锡影响微弱，预计2026年全球算力中心对铜、铝、银、锡需求增量贡献分别在8.15 - 24.46万吨、1.28 - 3.85万吨、944.53 - 2833.58kg、70.02 - 210.06吨 [49][50] - 美国电力市场结构高度碎片化，缺电危机发酵，存在电力缺口，电力缺口带来金属需求，电网侧金属需求取决于线路长度、电压等级与设备容量 [54][55][65] 根据相关目录分别进行总结 01 AI浪潮来袭，撬动有色需求的下一个支点？ - AI商业化发展现状：经历“算力军备竞赛”和资本狂热后进入新阶段，技术突破非唯一焦点，商业化落地与盈利模式可验证性成关键；中美AI领域差距缩小，美国在算法等方面领先，但中国凭借市场、产业体系和政策引导加速追赶，在大模型性能竞赛中已追赶上来 [11] - 推理成本下降：大模型推理成本以每年10倍速度下降，执行GPT - 3.5水平的AI模型推理成本从2022年11月的每百万token20美元降至2024年10月的每百万token0.07美元，硬件成本每年下降约30%，能源效率每年提升约40%，为AI商业化与规模化应用提供条件 [12] - AI商业化趋势：科技巨头继续押注算力基建，预计2025 - 2027年资本开支总额持续增长；美股科技巨头财报亮眼，AI进入商业化下半程，竞争焦点从资本投入转向盈利验证 [15][17] - AI产业链全景：基础层核心要素为算力、算法理论和数据，是AI开发和运行基础；技术层是核心，将基础资源转化为感知、认知与决策能力；应用层是AI与实体经济深度融合层面，体现AI价值 [19] 02 全球数据中心市场发展概况 - AI算力需求演变：通用数据中心提供通用算力，用于数据存储等，单机柜功率2 - 10KW；智算中心提供智能算力，用于人工智能训练和推理计算等，单机柜功率12 - 24KW或更高，两者在芯片、服务器类型、供配电架构、冷却模式和应用场景等方面存在差异 [25] - 不同地区数据中心发展情况：北美地区算力中心密集扩张，总规模接近45GW，总投资额突破2.5万亿美元，市场吸纳效率显著；欧洲地区由FLAP - D城市群主导，但电网可用性成障碍，北欧国家成扩张首选；亚太地区中国数据中心集群高速增长，预计“十五五”期间将爆发式扩张与升级，2025 - 2026年亚太地区AI算力中心总容量将增长 [27][31][32] 03 AI算力中心对铜铝需求影响 - 算力中心用铜：美国AI算力中心用铜量预计2025年新增34.22万吨，2026年新增4.73万吨；测算1GW算力中心用铜量约2.86万吨，现阶段铜受益于算力中心建设需求增长相对明显 [36][39][40] - 算力中心用铝：单GW算力中心用铝量或接近0.4 - 0.5万吨，测算到2026年全球算力中心对铝需求增量贡献在1.28 - 3.85万吨，现阶段铝受算力中心需求增长影响微弱 [42][43] - 算力中心用银：单GW算力中心用银量或接近331.3kg，测算到2026年美国算力中心对银需求增量贡献为1567kg [44][45] - 算力中心用锡：单GW算力中心用锡量或接近24.56吨，测算到2026年美国算力中心对锡需求增量贡献为116吨 [46][47] 04 美国电力缺口测算与金属需求分析 - 美国电力市场结构：电网由东部、西部和得克萨斯互联电网三大系统组成，呈高度碎片化管理特征，缺电危机因AI数据中心负荷增量与陈旧电网基础设施错配而发酵，2024年用户平均停电时长飙升，2025年电价显著上涨 [54][55] - 预测美国数据中心电力需求敞口：通过供给侧和需求侧测算量化电力缺口，预计2025 - 2030年电源有效容量和峰值负荷均增长，但负荷增长快于电源有效容量增长 [60][61] - 美国电力缺口带来的金属需求：电网侧金属需求取决于线路长度、电压等级与设备容量，配电线路是金属消耗重要来源，研究引入电压等级分层将新增线路里程映射为铜、铝等金属需求，预计2025 - 2030年铜、铝总需求有一定变化 [65][66][67]