行业投资评级 - 公用事业行业评级为“增持”（维持） [7] - 发电行业评级为“增持”（维持） [7] 报告核心观点 - AI发展已从“训练时代”进入“推理时代”，国产与海外算力差距缩小，Agent模式将驱动Token（AI模型调用单位）消耗量呈指数级增长，成为未来AI能耗的主要来源[5][12] - 随着硬件架构迭代，芯片单Token成本下降，能源价格在全球AI竞争中的重要性日益凸显，千万亿级别的全球日均Token用量对中国电量和电力需求有10%级别的弹性[1] - 中国大模型Token出海（即全球用户调用部署在中国的AI算力）将对中国电力行业产生显著拉动，其核心竞争优势不仅是低电价，更在于充足的电力供应和算力供给无瓶颈[3][17] - Token出海对电力市场的影响顺序是：绿证价格最先受益，其次是容量电价，最后才是电量电价[4][14] - 2026年开始中国电力供给侧增速放缓，电力板块步入配置窗口，Token出海需求将成为额外的增长动力[1] 行业趋势与测算分析 - AI推理时代的电力需求特征：推理模型对芯片峰值算力要求低于训练模型，国产芯片适配度提升，但推理模型产能利用率显著低于训练，导致相同耗电量下用电负荷更高，因此AI对“电力”（瞬时功率）需求的弹性可能超过对“电量”（总能耗）的弹性[3][4] - Token能耗测算：常见参数的MoE推理模型每百万Token的电耗在0.01-1度之间[2]。若全球日均Token调用量达到千万亿级别（目前为百万亿级），对中美用电量的弹性在2%-12%[2]。假设国产大模型获得30%-50%的全球市场份额，且其中70%-90%的算力部署在中国本土，则Token出海对中国电量/电力的正向拉动可能达到8%/18%[2] - 成本结构变化：在训练时代，高配AIDC中电价成本占比仅约5%[3]。在推理时代，使用国产自研芯片时，电价在Token单位成本中的占比可能上升至20%-30%[3][13]。目前，在英伟达芯片配置下，Token成本中电价占比通常在10%以内[13][40] - 中美电价对比：自2025年底起，中美工业电价已出现明显剪刀差，中国电价具备优势[3][15]。但低电价并非吸引AI算力投资的决定性因素，中国充足的电力供应才是算力扩张不受能源瓶颈制约的关键前提[17][30] Token出海对电力各细分市场的影响 - 对绿电和绿证市场的影响：中央政策要求国家枢纽节点新建数据中心绿色电力消费比例不低于80%[74]。Token出海带来的新增用电需求将显著增厚绿电需求。测算显示，新增绿电需求可能使中国2026-2030年绿电需求增长4%-33%[4][74]。这将直接利好目前价格显著低估的绿证（2025年均价4.2元/张，2026年以来均价5.5元/张）[14][75] - 对容量电价和火电的影响：推理模型的高负荷特性将推高电力系统的尖峰负荷。测算表明，Token需求可能带来8GW至274GW的尖峰负荷增长[71]。这将有效增厚电力系统的容量供需系数，从而推动容量电价上涨，实现2026-2030年容量电价增厚50-300元/千瓦[4][77]。因此，能够提供可靠容量的火电企业将受益[1][4] - 对电量电价的影响：相比绿证和容量电价，Token出海对基础电量电价的直接拉动作用可能较晚显现，且弹性相对较小[4][14]。中美两国在AI需求爆发下缺“电量”的概率不大，但缺“电力”（即尖峰时刻供电能力）几乎是确定性的[4] 投资建议与推荐标的 - 推荐逻辑一：受益于AIDC清洁能耗需求的绿电运营商。推荐关注低估值的绿电公司，如龙源电力H股、绿发电力、京能清洁能源、中广核电力H股、节能风电等[1][6] - 推荐逻辑二：受益于容量电价市场化改革的火电运营商。推理时代电力瓶颈的出现大概率先于电量瓶颈，容量电价市场化利好火电[1]。推荐建投能源、京能电力、浙能电力、淮河能源、陕西能源等[6] - 推荐逻辑三：兼具电量和电价弹性、估值具备性价比的港股火电。如华能国际H股、华润电力和中国电力[6] - 推荐逻辑四：电力供给侧降速背景下的板块配置窗口。报告重申2026年开始中国基荷电源和新能源装机增速都会下降，板块已步入配置窗口[1]。推荐长江电力、国投电力、川投能源等龙头公司[6] - 重点推荐股票列表：报告列出了超过20家重点推荐公司，包括川投能源、长江电力、华润电力、华能国际、龙源电力等，多数给予“买入”评级，并给出了目标价[8][83]