AI应用与电力：2024年持续大题材 - 核心观点：AI应用与电力是2024年将持续受到关注的两大投资主题，不断有破圈应用出现，且电力被视为AI规模化的核心瓶颈 [1] AI应用产业 - AI应用的产业拐点已至，尽管此前因监管因素出现回撤，但这一观点保持不变 [3] - ClawdBot是一个全天候运行的开源AI代理员工，其核心定位是通过部署在用户本地硬件（如Mac mini或RTX 4090）上实现完全的隐私保护与系统掌控权，摆脱对云端平台的依赖 [3] - ClawdBot被视为能执行实操任务的自动化引擎，可处理邮件与日程管理、自主市场研究及视频剪辑等高级领域，并通过与WhatsApp或Telegram等聊天工具集成，让用户通过对话驱动AI在本地执行复杂自动化工作 [3] - ClawdBot本身并未包含新技术，已有类似工具（如agent zero）能完成更强任务，但ClawdBot因接入聊天工具而获得更佳用户体验，从而出圈 [5][6] - 当前ClawdBot面临的最大风险是安全问题，有观点认为其通过底层接入设备、将屏幕录屏传到云端的方式极不安全 [6] AI应用对CPU的需求 - AI发展前期模型训练以GPU为核心，CPU仅起协调作用；而AI推理环节对CPU依赖性显著提升，需要CPU完成任务调度与数据准备以保障GPU高效运转 [7] - AI智能体的出现进一步放大了CPU的需求价值，其执行工具调用、多轮数据查询等工作流的速度和频次远高于基础推理，更依赖CPU处理以实现自主化运行 [7] - 近半年，AI从训练向推理转型、智能体能力建设推进，叠加疫情期间部署的远程办公服务器CPU已达五年使用周期且性能无法适配新工作流，共同推动传统服务器CPU需求激增 [8] - 这一需求变化成为英特尔近两个季度需求大涨的核心动因，其因产能不足无法承接全部新增订单 [8] AI应用对存储（Memory）的需求 - ClawdBot作为本地AI生态的一环，会驱动用户升级更高容量、更高寿命（TBW）的消费级SSD，因其24小时不停执行任务会缩短NAND的消耗和更换周期 [9] - 在服务器端，随着推理需求提升及AI工具日活跃用户（DAU）增加，SSD的使用也会持续提升 [9] - 当前存储超级周期的核心驱动力是需求逻辑，包括以存代算、AI数据生成转变、数据重用价值提升和数据通胀 [9] - SSD正从“存储层”向“半内存层”迁移，未来技术路线中GPU将与SSD直接通信 [9] - 美光在新加坡的新厂投资240亿美元，核心聚焦高带宽闪存（HBF）等先进NAND技术研发，深度绑定英伟达的技术路线，旨在解决下一代AI计算中企业级SSD带宽不足的问题 [11] - 此次投资彰显了对长期结构性需求的预判，其10年投资周期与2028年下半年启动晶圆量产的规划，指向2030年代的市场需求 [11] - 按行业每150亿美元资本开支支撑月产10万片晶圆的基准测算，240亿美元投资将带来每月15-20万片的新增产能，近乎翻倍美光当前每月16-20万片的NAND产能 [12] - 新厂量产周期长，2028年底才启动生产，实际有效产能可能推迟至2029-2030年，因此未来2-3年对全球NAND供应无影响，当前供需紧平衡状态将持续 [12] 电力需求与基础设施 - 全球大型油田承包商贝克休斯计划在2025-2027年三年内，将数据中心设备订单目标翻倍至30亿美元，以满足AI爆发带来的电力需求增长 [13] - 公司计划在2027年上半年将其NovaLT天然气涡轮机产能提升一倍 [13] - 公司CEO预计到2040年发电量将翻一番，但指出2026年的石油需求可能相对疲软 [13] - 为应对传统业务下滑，贝克休斯正将业务重心向数据中心和液化天然气领域倾斜，这一多元化布局帮助其抵消了下滑并在表现上超越同行 [13] - 美国环境保护署（EPA）的新规提高了燃机部署要求，为保证充足供电量，北美热回收蒸汽发生器（HRSG）成为各类燃气电站的刚需，导致其短期需求显著提升、价格快速上涨 [15][16]