报告投资评级 - 基础化工行业投资评级：强于大市 [1] 报告核心观点 - 欧洲化工产业正经历由高成本和低需求驱动的系统性危机，陷入难以破解的“死亡循环”，未来3-5年基础化工品将面临新的关停潮，对全球供需格局产生长期影响 [2] - 与欧洲系统性退出相反，中国化工产业经历了资本开支-成本优化-需求增长的良性循环，通过建设世界级产业园、超大型一体化装置和完善的产业链集群，将规模效应发挥到极致，有望承接欧洲外溢的化工市场 [2] - 中国企业的机会有两类：一是国内化工龙头企业有望受益于欧洲化工产业的系统性退出；二是欧洲在部分中小体量产品的消费/产能份额较高，未来2-3年也将受到当地产业链退出影响，国内这类行业的从业企业有望受益 [2] - 投资建议关注中国石化、荣盛石化、恒力石化、万华化学、卫星化学、东方盛虹、华鲁恒升、鲁西化工等 [2] 一 荣光不再：欧洲化工风采不如当年 - **历史地位与市场结构**：欧洲长期是全球第二大化工市场，2023年全球化学品销售收入51950亿欧元，欧盟27国市场规模6550亿欧元，占全球12.6%，广义欧洲市场占全球16.6%，中国市场占43.1%为全球第一 [9] 化工行业曾是欧盟工业增加值贡献最大（2018年贡献3350亿欧元）、就业贡献第二大（2020年直接就业人口340万）的制造业 [15] 欧洲化工高度集中于安特卫普-鹿特丹-莱茵-鲁尔集聚区，拥有150个化工园区和完善的油气基础设施 [27][28][32] - **市场份额显著下滑**：欧盟27国化工产业全球占比从2013年的16.4%下降至2023年的12.6% [37] 从2008-2023年，欧洲在全球化工市场份额从23%下降约10个百分点，CAGR仅2%，同期中国占比从19%升至43%，CAGR达13% [40] - **贸易竞争力下降**：2003年至2023年，欧洲化工品出口全球份额从25%降至18%，下降7个百分点，中国份额从4%升至16%，上升12个百分点 [45] 2023年欧盟27国化工产品出口额2250亿欧元，前三大出口目的国为美国（377亿欧元，占比16.7%）、英国（286亿欧元，占比12.7%）、中国（171亿欧元，占比7.6%），中国是其最大进口来源国（348亿欧元，占比18.3%） [50] - **产能关停与利用率低迷**：2022年俄乌冲突以来，欧洲大量化工产能陷入关停潮，原因包括高昂的能源成本、激进的碳税政策、严苛的环保政策、需求下滑及来自亚洲的竞争加剧 [78][79] 以乙烯为例，2021年欧洲拥有2530.5万吨产能，近5年内已关停+拟关停产能占比约19% [81][84] 俄乌冲突以来，欧洲化工行业产量萎缩，行业开工率处于75%的水平，大幅低于历史平均水平 [88] 二 困境深陷：缰绳束缚下竞争力衰退 - **成本竞争力全面劣势**：欧洲在能源与原料成本上在全球范围内劣势明显，在创新和人力资本方面优势明显 [93] 美国在原料、资本成本、税收、创新等方面有较明显优势，但劳动力成本偏高 [93] - **能源成本成为致命伤**：欧洲化工行业33%的直接能源来源是天然气，30%是电力 [100] 2022-2024年，欧盟工业用户天然气均价较2008-2021年增长104%，达到0.0631欧元/kwh [106] 2024年德国工业电费为0.248欧元/kWh，是中国的2.95倍，是美国的2.03倍 [121] 预计到2030年，欧洲电价将是美国和沙特的两倍，天然气价格将是北美价格的2-3倍 [144][148] - **原料路线与碳成本劣势**：欧洲乙烯和丙烯生产主要依赖石脑油路线，而美国和中东使用成本更低的乙烷 [151] 2014-2019年，北美乙烯平均现金成本为304美元/吨，欧洲为625美元/吨 [155] 欧洲推行全球最激进的碳排放政策，2025年碳税价格达65欧元/吨（约70美元/吨），为全球最高，预计2030年达到130欧元/吨 [156][162][169] - **环保与监管负担沉重**：欧洲环保法规数量远超其他地区，程序复杂、行政效率低下、增加企业成本 [174] 民用天然气和电力的税费率基本在30%左右，工业用税费率在10%-15%以上 [138] - **资本开支不足与产业恶性循环**：欧洲化工资本开支在全球占比从2003年的29%下降至2023年的12% [192][204] 欧洲裂解装置平均服役年限已达45年，远高于美国的29年、中东的19年和中国的11年 [212] 欧洲化工陷入“高成本→低开工率→低投资回报→低资本开支→低运营效率→高成本”的死亡循环，至今未找到有效破局之道 [218][219][222] 三 前途暗淡：欧洲化工锈带隐隐若现 - **产业链概况与压力**：2023年欧洲化工行业创造了约1650亿欧元的附加值 [225] 上游基础化学品资本与能源密集度高，受能源成本恶化影响严重；下游特种化学品更多由劳动力密集型驱动，欧洲仍保持较强优势但面临环境合规成本高、融资难、政策框架恶化等压力 [230] - **关键子行业前景黯淡**：欧洲裂解装置受到本地需求走弱、外部竞争加剧、成本走高的多重冲击 [233] 预计2024-2028年欧洲乙烯和丙烯的产能利用率下降幅度将明显高于世界平均水平 [238] 多重压力叠加导致欧洲裂解装置关停产能将超过300万吨 [238]

文章核心观点 - 微软首席执行官萨提亚·纳德拉指出，能源成本是决定各国在人工智能竞赛中胜负的核心因素，人工智能基础设施的建设与应用与能源成本深度关联 [1] - 人工智能的发展必须兼顾社会价值，其应用需切实改善医疗、教育、公共部门效率及企业竞争力，否则将失去将稀缺能源用于AI发展的社会许可 [3] - 欧洲若想在人工智能时代取得成功，需树立全球化视野并提升其产品的全球竞争力，而非仅聚焦于主权话题或依赖保护主义政策 [4] 人工智能发展的核心驱动力与成本 - 能源成本直接关系到各国GDP增长与人工智能应用的竞争力，降低作为AI处理基础的“token”成本对经济发展有利 [1] - 人工智能竞争的关键要素不仅在于能源生产端，还需从总拥有成本视角考量，包括成为低成本能源生产方、推进数据中心建设以及芯片成本曲线走势 [3] - 微软等超大规模云服务商正大力投资AI数据中心，该公司曾宣布预计投入800亿美元用于相关建设，其中50%的支出将投向美国以外的地区 [3] 对欧洲人工智能发展的具体建议 - 欧洲是全球能源成本最高的地区之一，自2022年俄乌冲突以来能源成本进一步攀升，这对其AI发展构成挑战 [4] - 欧洲的竞争力取决于其产品在全球市场的竞争力，而非仅限于内部市场，需加大投入确保拥有支撑本土AI发展的能源与“token” [4] - 欧洲当前在相关讨论中过多聚焦“主权”话题，应更关注如何让本土工业与金融服务企业获得更广阔的市场准入，并认识到只有产品具备全球竞争力才能真正拥有竞争力 [4]

AI与能源关系的核心哲学观点 - 人工智能是能量找到了自主意识，智能本身是一种能量现象，创造局部有序（如训练大模型）需要消耗能量 [4] - 根据热力学第二定律，宇宙趋向无序（熵增），超级智能必然需要超级能量来支撑 [4][12] - 文明的跃迁，从碳基生命到硅基智能，底层始终是能量获取与组织方式的进化 [4] 美国“AI用电荒”的现状与根源 - 美国“电荒”本质是基础设施与AI需求的结构性错配，其主体电网建于七八十年前，难以承载AI算力中心5%以上的爆发式负荷增长 [6][10] - 当前美国90%的算力依赖天然气发电，而其本土天然气产量预计将在2035年达峰，今日的AI繁荣可能建立在十五年后供给见顶、价格暴涨的“流沙”之上 [6][11] - 美国的缺电已导致数据中心并网要等待五年之久，对AI发展构成了实质性制约 [7][10][32] 中美能源体系对比及对AI竞赛的影响 - 中国得益于完善高效的电网和蓬勃发展的新能源产业，实际上并不缺电，缺的是能完美匹配AI需求的未来新型能源体系 [7][30] - 中国的“缺”是追求更领先能源体系的“锦上添花”，美国的“缺”是亟需“雪中送炭”的能源供给短缺 [7][31][32] - 人工智能的边际成本很大程度上就是能源成本，一个国家若想让人工智能产业具备全球竞争力，就必须在能源成本上做到极致 [7][31] - 未来能源很可能成为AI竞赛中最关键的影响因素之一 [7] 支撑AI时代的能源要求与成本目标 - 要让AI时代真正到来，能源成本必须在现有基础上再降50%甚至80% [9][20] - 化石能源总量有限、达峰在即、成本看涨，难以担当大任，最终答案是基于可再生能源、由AI实时调度控制的能源系统 [9][27] - 可再生能源成本在过去30年下降了99%，太阳照射地球一小时的能量相当于全球人类一年的能源消耗总量 [20] 中美能源结构现状与趋势 - 美国发电结构中天然气占40%以上，风电、光伏合计约20%多 [21] - 中国电力消费中可再生能源（包括水电、风电、光伏）占比已超过30%，且目前电力装机增量主要来自可再生能源 [21] - 在中国，风电、光伏的最低度电成本已可降至0.1元以下，即使配上储能，其成本也远低于煤电和天然气发电 [21] AI对能源需求的颠覆性影响 - 未来，智能世界对能量的需求可能是无止境的，并成为最主要的能量消耗领域 [16] - 从GPT-2到GPT-5，模型参数和复杂度指数级增长，训练能耗也成百倍增加 [16] - 构建“物理人工智能”（如实时模拟整个地球）所需的算力能量，可能是当前最先进大模型的成千上万倍 [16] - 训练GPT-6最大的瓶颈就是能源，其能耗可能是一个天文数字 [17] 未来数据中心建设的核心逻辑 - 未来AI算力中心的核心逻辑是能源逻辑，而非传统的商业地产逻辑，关键是建立具备竞争力且可持续的能源系统的能力 [23][27] - 数据中心公司的关键核心竞争力之一，是对未来能源系统的深刻理解和驾驭能力 [23] - 能源公司做数据中心的优势在于对能源本质有更深理解，能致力于让数据中心最大化使用低成本绿电、摆脱电网带宽限制 [24] 远景科技的实践与模式 - 远景在内蒙古赤峰打造了全球最大的绿色氢氨项目，规划年产能152万吨，首期32万吨已投产，核心是构建了100%基于可再生能源的独立电力系统 [26] - 通过将电力系统与制氢系统深度融合，实现了绿氢、绿氨与灰氢、灰氨的平价，证明了其驾驭和管理复杂未来电力系统的能力 [26] - 该系统背后依赖气象大模型对区域气象的预测，以及能源大模型对复杂流程进行毫秒级实时调控的能力 [26] - 远景的“天机”气象大模型是为自身新型电力系统服务的垂直模型，有明确的价值闭环，不同于谷歌、微软的通用型天气模型 [25] 未来能源体系的核心特征与投资视角 - 未来的能源体系必须具备永续、融合和互相促进的特征，能源网络与智能系统将像生命体的双螺旋一样融合共生 [9][46][47][48] - 从投资视角，评估与AI联动的能源公司需关注：中长期能源成本具备可持续竞争力；公司是能驾驭复杂系统的科技公司；具备与数据中心深度整合、电算一体化的能力 [41] - 可再生能源技术体系被视为中国的“第五大发明”，包括光伏、风电、储能、特高压及智能电网、能源大模型等一整套系统解决方案 [35] 全球能源格局与地缘政治 - 全球戈壁、沙漠地区蕴含的可再生能源潜力足以满足人类当前能源需求的十倍以上 [33] - 构建100%可再生能源的独立系统，可以在全球资源丰富地区（如撒哈拉）训练大模型，这可能规避传统化石能源带来的地缘政治问题 [33][34] - 美国不愿大力发展可再生能源的原因包括：天然气本土供应充足上马快；缺乏完整的可再生能源制造产业链；决策更受短期政治周期和商业利益影响 [36][37]

文章核心观点 - 英伟达CEO黄仁勋认为中国将赢得人工智能竞赛 其观点基于对中美AI竞争格局的深度研判 [3][5] 中国的关键优势 - 监管环境高效敏捷 能为AI产业发展提供确定性支持 而西方陷入怀疑主义并可能推出50个新法规拖慢创新 [8] - 数据中心享有丰厚能源补贴 能源成本远低于西方 成为竞争利器 例如微软GPU因缺电在仓库闲置 [8] 时机与产业格局 - 言论恰逢中美首脑会晤后关键节点 英伟达最新Blackwell芯片对华销售议题未纳入议程 [10] - 中国AI实力崛起已成事实 DeepSeek等实验室的尖端模型引发硅谷讨论 国产芯片年产能达数百万颗可满足自身需求 [10] 英伟达的市场困境与诉求 - 公司占据全球AI芯片市场80%以上份额 但受美国出口管制影响 对中国市场份额从95%跌至100%退出 中国曾贡献27%营收 [13] - 为应对管制推出降级版H20和特供芯片B30A 并与AMD同意将中国市场低性能芯片销售额的15%上缴美国政府 但相关法规停滞 [13] - 表态是对中国AI实力的认可 也是向美国政府释放信号 表明封锁无法遏制竞争且伤害中国的政策往往更伤美国 [13]