算力供给模式变革 - OpenAI与甲骨文合作开发4.5GW数据中心容量，叠加得州项目后总容量超5GW，可运行约200万颗芯片 [1] - 合作模式为"技术公司+基础设施服务商"深度绑定，打破传统自建或单一云厂商的算力供给限制 [3][4] - 甲骨文数据中心PUE（能源使用效率）常年保持1.2以下，显著低于行业平均1.5，为OpenAI提供成本优势 [5][6] 芯片产业链话语权重构 - 合作规模使双方在芯片采购中具备议价权，甲骨文采用多供应商策略（AMD、英特尔等），打破英伟达主导地位 [7] - AMD MI300X芯片在FP16精度计算上性价比优于英伟达同级产品，适合大规模并行AI任务 [7][8] - 百万级采购量使下游企业可参与芯片定制化设计，OCI Compute方案为打破单一厂商垄断提供技术基础 [9] 能源与算力协同创新 - 4.5GW容量相当于315万户家庭年用电量，推动能源供给与算力布局深度绑定 [10][12] - 甲骨文得州数据中心实现100%可再生能源供电，选址策略向风电、页岩气、水电富集区倾斜 [12] - 虚拟电厂系统使数据中心从能源消耗者转变为电网调节者，实现"算力-能源"双向流动 [12] 地缘政治与技术战略 - 合作与美国"星际之门"项目和AI行动计划直接关联，旨在确保美国在先进计算基础设施的领导地位 [13] - 甲骨文数据中心通过FedRAMP High级认证，可能成为美国政府"可信AI"计划的硬件载体 [14][15] - 阿联酋"星际之门"项目采用美国技术体系，反映美国通过企业合作整合全球算力资源的战略意图 [13][15] 行业底层逻辑转变 - AI产业从"算法驱动"转向"基础设施驱动"，算力、能源、芯片和地缘政治要素需系统协同 [16] - 合作揭示未来竞争核心在于基础设施协同能力，将决定全球AI格局 [16]

行业趋势 - 人工智能发展面临巨大能源挑战 算力需求爆发式增长但能耗极高 展台电力不足支撑单个GPU机柜[1] - 2030年中国算力中心用电或超7000亿千瓦时 占全社会用电量5.3%[2] - 全球算力需求正以每年30%以上速度爆发式增长[2] - 电算一体化成为大势所趋 顶级玩家通过绿电协议和新能源资产收购探索解决方案[2] 公司战略布局 - 山高控股采用"电算一体"系统性顶层设计 能源端控股山高新能源获取绿电资源 算力端战略入股世纪互联锁定数字基建载体[3] - 乌兰察布"源网荷储一体化"项目构建发电即用用电即有的产业生态闭环[3] - 世纪互联宣布未来十年建设10GW绿色智算集群 相当于美国弗吉尼亚州总负荷的两倍[4] - 母公司山东高速集团与华为签署战略协议 共同打造"绿色算力+清洁能源"双轮驱动模式[8] 财务与运营数据 - 山高新能源乌兰察布项目达产后年发电量约8.6亿度[3] - 为世纪互联乌兰察布一期提供40%电力可产生年增量经济效益7800万元[3] - 100%供电于规划中的三期1GW数据中心时 年增量经济效益将达13亿元[3] - 山高新能源2024年获取新能源开发指标超4GW 为历史最大规模[6] - 持有54座集中式光伏发电站 总并网容量2.6GW 覆盖中国13省2自治区1直辖市及澳大利亚[6] - 持有19个风力发电站 总并网容量1.18GW 覆盖中国4省2自治区[6] - 乌兰察布数据中心单机架功率密度达8KW 较传统数据中心提升60%[7] - 2024年乌兰察布数据中心PUE值降至1.15 较行业平均水平优化23%[7] 市场表现与认可 - 山高控股股价自4月底至今最高涨幅超200% 市值站上千亿港元[8] - 德邦证券发布研报称其为电算一体化龙头和新质生产力典范[8] - 中泰证券将其与Equinix和黑石对标 认可其AIDC龙头地位[8] - 电算一体模式构建三重核心壁垒：绿电资源壁垒、电算协同效应壁垒和先发运营能力壁垒[5][6][7]

公司战略与AI布局 - 公司以"智联协同 共炫影响力"为主题参与WAIC 2025 [1] - 通过"技术创新"与"生态创新"双轮驱动推动中国各行业数字化和绿色化转型 [2] - 中国是公司AI创新战略布局的关键一环 持续加大在华研发投入和本土生态协作 [4] - 公司深耕机器学习 AI算法领域20余年 专注于能源管理和工业自动化场景的AI应用 [4] AI技术应用成果 - 上海普陀工厂通过AI技术解决方案实现人均生产效率提升82% 获评"端到端灯塔工厂" [7] - 无锡工厂通过AI驱动实现范围一和范围二减碳90% 获"可持续灯塔工厂"认证 [7] - 发布EcoStruxure™边缘智能盒 实现工业场景下的智能实时决策链 [8] - 展示智能翻牌机 通过4台控制器精准调度144台电机 提升工业产线效率和质量 [11] - 发布EcoStruxure™ Building GPT楼宇智能运维专家 赋能暖通运维及建筑节能减排 [13] - 推出EcoStruxure™ Energy Operation电力综合运营系统 覆盖中低压配电等场景 [16] - 展示SmartCool 2.0末端空调节能解决方案 实现数据中心制冷能效智能化突破 [19] 行业研究与洞察 - 发布《算电协同》报告 指出数据中心面临供电稳定性 成本控制与碳排放管理三重压力 [22] - 与CNBC联合推出《AI：驱动可持续未来的核心力量》研究报告 展示AI在关键领域的变革作用 [25] 生态合作与创新 - 联合六家合作伙伴展示AI生态创新成果 包括盟拓 数钉科技 奇安信等 [28][31][34] - 发起"创赢计划"聚焦"AI+产业"赛道 邀请UnitX 强思数科 上海孪数科技展示成果 [37][40][43] - 与工信部专家展开对谈 探讨AI产业化落地应用问题 [46]

公司战略与AI布局 - 公司以"智联协同，共炫影响力"为主题参与WAIC 2025，展示其在AI领域的领导地位 [1] - 公司通过"技术创新"与"生态创新"双轮驱动，推动中国各行业数字化、绿色化转型 [2] - 中国是公司AI创新战略布局的关键一环，将持续加大在华研发投入和本土生态协作 [2] - 公司在20余年间深耕机器学习、AI算法等领域，推出针对能源管理和工业自动化的AI应用 [3] - 公司致力于构建"AI+产业"生态，与开发者、系统集成商、产业合作伙伴及科研院所广泛合作 [19] AI应用成果展示 - 上海普陀工厂通过规模化部署AI技术解决方案，人均生产效率提升82%，获评"端到端灯塔工厂" [4] - 无锡工厂以AI驱动生态设计，实现范围一和范围二减碳90%，荣获"可持续灯塔工厂"认证 [4] - 公司发布EcoStruxure边缘智能盒，实现工业场景下的智能实时决策链 [7] - 展示EcoStruxure开放自动化平台与AI算法深度融合的智能翻牌机，通过4台控制器精准调度144台电机 [8] - 发布EcoStruxure Building GPT楼宇智能运维专家，赋能高效暖通运维及建筑节能减排 [9] - 推出专为中国市场打造的EcoStruxure Energy Operation新一代电力综合运营系统 [10] - 展示SmartCool 2.0末端空调节能解决方案，实现数据中心制冷能效的精细化+智能化突破 [11] 行业洞察与研究 - AI技术的大规模应用可推动新能源接入，提升工业制造、楼宇建筑、交通运输、数据中心等关键领域的效率和能效 [12] - 发布《算电协同——数据中心的能源挑战与应对》报告，提出"算电协同"三层架构及系统化解决方案应对数据中心能源挑战 [14] - 与CNBC联合推出《AI：驱动可持续未来的核心力量》研究报告，展示AI技术在关键领域的变革增长与可持续发展协同驱动力量 [17] 生态合作与创新 - 联合六家合作伙伴展示AI生态创新成果，包括盟拓、数钉科技、奇安信等 [19] - 发起"创赢计划"聚焦"AI+产业"赛道，邀请三家伙伴展示工业表面缺陷检测、AI智能重建与数字孪生等解决方案 [20] - 公司强调技术创新、生态创新、人才创新优势，将持续构建AI生态为中国"AI+产业"注入生机与活力 [20]

AI技术应用现状与趋势 - 2024年78%的全球企业已开始使用AI技术驱动运营升级与商业创新 [1] - AI正从前沿技术突破逐步进入大规模应用部署的实用阶段 [1] - 行业模型、智能体、具身智能等技术在世界人工智能大会上层出不穷 [1] AI对能源领域的变革 - 在能源供给侧AI促进新能源发展并网通过精准预测风光发电优化并网策略解决可再生能源间歇性难题 [3] - 在能源需求侧AI可助力制造业楼宇建筑数据中心等领域显著提升能效例如在楼宇中基于实时需求自动调节温度与光线降低能耗 [3] - AI技术应用面临自身能耗问题但也能通过改进数据中心能效并在其他领域实现绿色转型来平衡其气候影响 [3] AI对工业领域的变革 - 机器学习大语言模型计算机视觉等AI技术正加入工业流程各个阶段实时优化设备参数预测需求变化协调系统快速应对 [2] - 施耐德电气上海普陀工厂通过AI应用提升生产流程效率减少16%能耗且产品上市时间缩短63% [3] - AI技术的规模化应用将全面推进全球工业等关键领域的结构性变革重塑全球产业格局 [2] 企业AI规模化落地的挑战与建议 - 企业部署AI的首要前提是坚实的数字化基础需完成数据采集标准化设备互联互通等基础工作 [5] - 企业需要将AI真正应用于业务场景从某些场景开始试行然后大规模推广 [5] - 企业需从战略层面坚定方向并构建优秀队伍以正确的思路和组织结构确保AI落地成功 [5] 施耐德电气的AI战略与实践 - 公司长期深耕机器学习AI算法等领域20余年AI已成为集团战略核心在全球建立多个AI研发中心并在中国设立AI创新实验室 [6] - 在人才储备方面公司推行内部培训与外部合作截至2025年底90%员工将掌握数字化技能 [6] - 公司通过生态协同突破规模化瓶颈连续六年发起创赢计划第六季专门设置AI+赛道与生态伙伴联合创新 [6] 中国市场的重要性 - 中国是全球AI产业发展高地拥有人工智能+政策支持雄厚产业基础多元应用场景和丰富创新资源 [7] - 中国是最积极践行AI规模化应用的全球市场对公司而言不仅是战略市场更是关键的业务中心 [7]

WAIC 2025展会概况 - 2025世界人工智能大会(WAIC 2025)在上海世博展览馆开幕，展览面积首次突破7万平米，吸引800余家企业参展，规模创历届之最 [1] - 展会集中展示3000余项前沿展品，包含100余款"全球首发"和"中国首秀"的重磅新品 [1] - 多款AI创新产品和解决方案发布，推动AI技术规模化产业应用，助力我国产业新质转型 [1] AI技术应用与落地 - 多家参展商聚焦AI技术在行业领域和业务场景中的落地应用与生产力转化 [2] - 施耐德电气发布EcoStruxure边缘智能盒、EcoStruxure Building GPT楼宇智能运维专家等产品，为消费品、油气化工、数据中心等关键行业提供AI应用 [2] - EcoStruxure Building GPT基于知识图谱和大语言模型深度融合，赋能高效暖通运维及建筑节能减排 [2] - 边缘智能、大模型、Agentic AI加速向细分行业渗透，工业专有知识与AI技术深度融合将迸发更大价值 [3] - EcoStruxure开放自动化平台与AI算法深度融合的智能翻牌机，通过4台控制器精准调度144台电机，展现AI在复杂工业产线中的潜力 [3] - AI技术大规模应用可推动新能源接入，提升工业制造、楼宇建筑、交通运输、数据中心等关键领域的效率和能效 [3] 施耐德电气在中国的AI布局 - 中国是施耐德电气AI创新战略布局的关键一环，公司在中国成立AI创新实验室 [4] - 已在中国建成20家"零碳工厂"，15家国家级"绿色工厂"，两家世界级"灯塔工厂" [4] - 无锡工厂利用AI等数字化技术驱动绿色生态设计，两年内减少90%的范围1和范围2碳排放，65%的范围三碳排放 [4] 数据中心面临的能源挑战 - 智算中心快速扩张使数据中心能源管理困局凸显：电力需求指数级攀升，高密度散热成为技术瓶颈，碳排放压力加剧 [5] - 2030年我国数据中心用电量在高情景下或突破7000亿千瓦时，占全国总用电量5.3% [6] - 近七成受访企业预计未来三年用电量年均增速将超过15%，61%计划新建或扩充智算中心 [6] - 数据中心能源管理面临供电稳定性、成本控制和碳排放管理三重挑战 [6] - 93%受访企业将供电稳定性列为首要痛点，85%坦言具有成本压力，电费占运营成本近六成 [6] 算电协同解决方案 - 施耐德电气提出"算电协同"三层架构：电力供给基础设施、算力负荷、算电协同机制 [6][7] - 底层电力供给基础设施针对智算负载突增突减进行电能质量治理和多种能源接入管理 [7] - 中层算力负荷挖掘IT负载灵活性调节空间，匹配用电信号 [7] - 上层算电协同机制建立算电双向调节决策框架，构建电力-算力联合优化模型 [7] - 数据中心基础设施面临致密化、韧性、适应性和可持续发展四大挑战 [7] - 供配电系统需要在硬件、软件和架构上进行全方位适配，构建算电波动缓冲体系 [7] - 算电协同机制建设需要横跨能源和算力领域，各方协同达到全局最优目标 [7] - 施耐德电气通过低碳智能化硬件、数字化软件和定制化服务，助力数据中心从能源消耗者转型为稳定、高效、低碳的基础设施 [7]

核心观点 - 6月规上企业利润降幅收窄，制造业改善明显；农业农村部发布方案扩大农产品消费；美欧达成新贸易协议；国家发改委推进消费品以旧换新；财政部公布上半年财政收支数据；武汉发起设立百亿人形机器人母基金；多行业有新动态和政策发布 [1] - 推荐中广核技、国轩高科等多只金股 [3] - 全球白银市场进入供需缺口结构性放大阶段，工业需求是增长核心动力，推荐兴业银锡、盛达资源 [7][14][16] - 雅江水电站开工释放政策信号，拉动内需，相关央国企建筑公司和建材企业受益 [16][17][20] - 莲花控股调味品与算力双轮驱动，预计营收和净利润增长，首次覆盖给予“推荐”评级 [24][29] - 6月快递业务量增长，通达系增速分化，关注反内卷政策长期影响 [30][31] - 青岛银行扎根经济大省，预计盈利高增，首次覆盖给予“推荐”评级 [32][35] 各行业公司研报要点 金属行业 - 2024年全球白银需求36207吨，工业需求占比58.5%，是主要构成部分 [7] - 2019 - 2024年全球白银需求增长4966吨，工业用银增长4884吨，占总增长量98% [8] - 电子电气白银需求是工业用银主体，2024年占工业白银需求67.7%，光伏行业需求量居首 [9] - 电子电气领域发展是工业用银增长主要动力，光伏行业白银需求CAGR高达21.4% [10] - N型电池替换叠加光伏装机，光伏用银需求上行，预计2025 - 2027年消耗量分别达6552/7128/7500吨 [12] - 新能源汽车行业发展带动白银需求增长，预计2025 - 2027年汽车行业白银消耗量分别达2566/2799/2926吨 [13] - 预计2024 - 2027年全球白银需求CAGR达2.9%，供需缺口持续放大 [14][15] 建筑建材行业 - 雅江水电站开工释放中央财政加大发力信号，拉动内需，推动经济转型 [16][17] - 2025年上半年中国经济稳定增长，政策在消费补贴、设备更新改造和基建投资等方向发力 [16] - 雅江水电站投资1.2万亿，带动相关需求提升，藏区水泥企业受益大 [19][20] - 推荐关注中国电建、中国能建等央国企建筑公司和西藏天路、华新水泥等建材企业 [20] 电子行业 - 莲花控股是调味品龙头，跨界发展算力业务，开启双轮驱动增长新纪元 [24] - 中国调味品市场潜力大，莲花控股多平台销售，拓展市场 [25] - 算力是AI产业发展基石，2024上半年中国智算服务市场同比增长79.6% [26] - 全球算力规模增长，中国智能算力规模有望提升，莲花控股深耕智算租赁业务 [27] - 公司在多领域有解决方案，随着AI渗透业务有望放量，预计2025 - 2027年营收和净利润增长 [28][29] 交运行业 - 6月全国快递业务量168.73亿件，同比增长15.8%，通达系增速分化 [30] - 申通、韵达与圆通6月单票收入同比有降幅，圆通对份额诉求高 [30] - 7月国家加强反内卷力度，关注政策对行业格局的长期影响 [31] 银行业 - 青岛银行扎根山东，大股东增持释放积极信号，信贷增速有望领先 [32][33] - 负债成本有下降空间，净息差降幅有望收窄，资产质量改善，信用成本下降推动盈利增长 [34][35] - 预计2025 - 2027年归母净利润增速分别为16.2%、15.9%、15.1% [35] 公司资讯 - 施耐德电气发布《算电协同》报告，提出解决方案赋能AI产业 [5] - 同洲电子上半年营收约5.4亿元，同比增长606.52%，净利润约2.03亿元 [5] - 德赛电池量产全球首款主动安全AI电芯，推出储能系统解决方案 [5] - 中国电建总承包的孟松风电项目首批300兆瓦装机商业运行 [5] - 宇树机器人发布新款人形机器人“UnitreeR1智能伙伴” [6]

AI技术应用与产业变革 - AI技术正快速迭代，其规模化应用将全面推进能源、工业等关键领域的结构性变革，充分释放科技创新的巨大影响力 [1] - 中国是全球AI产业发展高地，也是施耐德电气AI创新战略布局的关键一环，公司持续加大在华研发投入、拓展本土生态协作 [1] - 施耐德电气展示了AI技术在工业、能源、楼宇等领域的规模化应用成果，发布《算电协同——数据中心的能源挑战与应对》洞察报告 [1] AI规模化落地与生产力提升 - 2025年，推动AI技术与实体产业的融合成为全球焦点，AI规模化应用需要前沿技术优势和对产业需求的深度理解 [2] - 上海普陀工厂通过部署AI技术解决方案，人均生产效率提高82%，获评"端到端灯塔工厂" [2] - 无锡工厂以AI驱动生态设计、开发闭环碳跟踪平台，实现范围一和范围二减碳90%，获评"可持续灯塔工厂" [2] - 施耐德电气将AI技术融入数字化和绿色解决方案，展示EcoStruxure™边缘智能盒等创新成果，为工业自动化和能源管理带来全维价值 [2] 边缘智能与工业AI融合 - 边缘智能、大模型、AgenticAI加速向细分行业渗透，工业专有知识与AI技术的深度融合将迸发更大价值 [3] - 智能翻牌机利用EAE平台实现分布式控制，内嵌先进AI算法，以4台控制器精准调度144台电机，展现AI在复杂工业产线中的潜力 [3] AI能源挑战与数据中心压力 - AI的蓬勃发展带来能源消耗问题，数据中心首当其冲，2030年我国数据中心用电量或突破7000亿千瓦时，占全国总用电量5.3% [4] - 近七成受访企业预计未来三年用电量年均增速超15%，61%计划新建或扩充智算中心 [4] - 智算中心快速扩张使数据中心能源管理困局凸显，电力需求指数级攀升，高密度散热成为技术瓶颈，碳排放压力加剧 [4] - 调研显示93%的企业将供电稳定性列为首要痛点，85%面临成本压力（电费占运营成本近六成），77%存在碳排放管理难题 [4] 算电协同架构与解决方案 - 施耐德电气提出"算电协同"三层架构：底层聚焦电力供给基础设施，中层挖掘IT负载灵活性调节空间，上层建立算电双向调节决策框架 [6] - 公司从硬件、软件、服务三方面提供支撑，硬件包括高低压配电柜、不间断电源等，软件覆盖数据中心全生命周期，服务端提供定制化方案 [6] - SmartCool数据中心空调末端AI节能方案通过泰尔场地节能认证，成为能效提升典型案例 [6] 生态协同与产业转型 - 算电协同机制建设需要横跨能源和算力领域，施耐德电气将发挥技术专长，帮助企业构建高效可持续的数据中心基础设施 [7] - AI发展需要数据、算法、算力、场景等关键要素，跨越多个行业领域，其研发创新和落地应用需要各界深度协同 [7] - 施耐德电气在中国积极构建AI生态，通过与开发者、系统集成商、产业合作伙伴及科研院所合作，拓展"AI+产业"生态 [7] - 中国有望成为施耐德电气全球AI布局中最具影响力的人工智能创新基地 [7] 技术创新与未来展望 - AI技术是驱动产业新质转型的核心引擎，施耐德电气将发挥技术创新、生态创新、人才创新优势，持续构建AI生态 [8]

行业挑战 - 全球算力需求爆发式增长导致数据中心电力消耗持续攀升，能源挑战日益凸显[3] - 智算中心快速扩张带来能源管理困局：电力需求指数级攀升，高密度散热成技术瓶颈，碳排放压力加剧[4] - 数据中心面临供电稳定性、成本控制和碳排放管理三重挑战：93%受访企业将供电稳定性列为首要痛点，85%坦言成本压力（电费占运营成本近六成），77%面临碳排放管理挑战[4] 解决方案 - 传统能源使用模式难以满足现代数据中心需求，需贯通供电、配电、计算、制冷全链路实现全要素灵活调配[5] - 创新性提出"算电协同"三层架构，自下而上打通电力供给、算力负荷与协同机制[7] - 能源侧重构电力供给侧：56%数据中心已使用新能源（光伏、风电、储能、核能），以保障稳定性、降低成本并减少碳排放[7] - 算力侧挖掘负载灵活性：预测算力需求及功耗，优化IT/非IT负载使资源高效利用并参与电力供需平衡[7] 行业趋势 - 新能源成为电力供给侧大势所趋，可再生能源接入对数据中心灵活用能提出更高要求[4][7] - 算电协同机制需横跨能源与算力领域，需各方协同实现全局最优目标[7] - 施耐德电气将发挥能源管理与数据中心技术专长，推动算电协同实践规模化落地[7]

行业背景与挑战 - AI产业高速发展与新型电力系统建设背景下，算电协同成为重塑能源范式的关键，为AI浪潮提供基础底座 [1] - 数据中心能源管理面临三重挑战：93%企业将供电稳定性列为首要痛点，85%企业存在成本压力（电费占运营成本近60%），77%企业面临碳排放管理挑战 [1] - 供电稳定性挑战主要源于智算中心负载波动、可再生能源接入不稳定、柴发备电环评限制等叠加因素 [1] 算电协同解决方案架构 - 公司提出"算电协同"三层架构：底层电力供给基础设施（电能质量治理与多能源接入）、中层算力负荷（IT负载灵活性调节）、上层协同机制（算电双向调节决策框架） [2] - 底层架构聚焦智算负载突增突减的电能质量治理及风光等可再生能源的接入管理 [2] - 中层架构通过IT负载变化匹配用电信号，挖掘IT负载调节空间 [2] - 上层架构整合数据/算法/激励机制，构建电力与算力联合优化模型 [2] 战略实施与行业影响 - 算电协同机制需横跨能源与算力领域，公司计划发挥能源管理与数据中心技术专长推动实践规模化落地 [2] - 方案旨在帮助企业构建高效可持续的下一代数据中心基础设施，同步支持AI产业发展与能源转型 [2]