行业与公司 * 行业焦点为人工智能、科技扩散、关键材料以及电力供应[1][2] * 公司为摩根士丹利，其研究团队分析了AI、关键材料和电力之间的联动关系[7] 核心观点与论据 AI能力、电力、芯片和关键材料之间的联动关系 * AI大语言模型能力、电力、芯片和关键材料之间的联系日益紧密，可能引发四大动态：(1) 不断升级的美中贸易紧张关系 (2) 特朗普政府大力关注减少美国在关键材料上对中国的依赖（依赖范围比普遍认知更广） (3) 为确保美国"电力获取时间"而进行战略交易的可能性 (4) 特朗普政府可能采取行政行动增加美国天然气发电的可用性[4] * 计算能力供需失衡日益严重，加上AI能力不断增强，这表明可能存在"为获取电力而进行的并购"机会[9] * 确保数据中心电力的经济价值正在上升，因为AI能力继续以非线性速度提升[26] * 单一年度内更快地将高性能计算数据中心接入电网的价值至少为每瓦4美元[26] 美国对中国的关键材料依赖 * 美国目前依赖中国的关键能力类别包括：(1) 重稀土（如镝、铽） (2) 碳化硅 (3) 精炼锂 (4) 石墨 (5) 稀土磁铁 (6) 钴 (7) 钇 (8) 钆 (9) 锰 (10) 锑 (11) 钨 (12) 镓 (13) 钽 (14) 钪 (15) 锗 (16) 铽 (17) 镍 (18) 铜 (19) 镁[5] * 美国国防部评估，88%的微电子产品生产和98%的组装、封装及测试在海外进行，主要在中国、台湾和韩国[28] * 美国在航空、生物制造、铸锻件、能源存储与电池、地面系统电气化、动能能力、微电子和潜艇工业基地等多个优先领域存在对外国（包括中国）的依赖风险[16][29] * 根据CSIS评估，美国在关键矿物方面的资助超过70亿美元，其中20亿美元用于国防部长通过国防储备交易基金增加美国关键矿物储备，50亿美元用于通过工业基础基金投资关键矿物供应链（截至2029年9月30日可用）[10] 潜在的美国政策行动与支持措施 * 正在评估的潜在美国政策行动包括：涡轮机制造、核燃料、各种稀土、电池金属[9] * 潜在的美国行政行动范围包括：(A) 涉及上述关键材料的假设性公私合作伙伴关系 (B) 为与数据中心开发相关的天然气涡轮机建立加速电网互联流程的假设 (C) 美国政府为增加美国天然气涡轮机（可能包括燃料电池）制造提供后备支持，并整合大型科技公司的订单 (D) 在核燃料转化和浓缩方面的假设性公私合作伙伴关系（应用于数据中心供应链其他环节如变压器的可能性较低） (E) 为AI基础设施支出提供信贷支持[17][18][19][20][21][22] * 美国能源部启动了"电力提速倡议"，以加速大型电网基础设施项目的开发，确保美国拥有赢得全球AI竞赛所需的电力[22] * 特朗普总统在2025年3月的一项行政命令中表示，美国国家与经济安全受到依赖敌对外国势力矿物生产的严重威胁，必须立即采取行动最大限度促进国内矿物生产[23] "电力获取时间"战略交易的可能性 * 鉴于计算需求与供应之间日益严重的不匹配，为确保电力获取而进行战略活动的概念日益受到关注[25] * OpenAI总裁描述了AI行业面临"计算荒漠"的风险，即对计算能力的需求远远超过供应[25] * 领先的AI生态系统参与者对确保电力的紧迫感正在增加[25] 风险与不确定因素 * AI能力可能不会继续以非线性速度进步，存在"苦涩教训"的概念，认为当前LLM通过下一词预测模仿人类是错误路径，可能需要能够实时学习的新架构，这可能使当前LLM方法过时[27] 其他重要内容 补充资源与数据 * 提供了美国关键矿物和材料项目的数据库资源，用于评估可能获得政府支持的项目[14] * 美国能源部的一份报告强调了为发展美国生产潜力可能获得更多支持的材料[23] * 提供了评估AI改进非线性速率的资源，包括Elon Musk的观点（应用10倍计算能力将使模型"智能"翻倍）、关于合成数据在LLM预训练中作用的研究以及自进化模型架构的提案[24] * 摩根士丹利基础材料分析师Carlos de Alba指出，过去35年，美国完全依赖进口的矿物数量从1990年的9种增加到2024年的15种，进口超过消费量50%的矿物从27种增加到46种[22] 新兴投资类别 * 与关键材料/矿物类似的新兴股票类别是那些可能增强美国无人机和机器人生产的公司[31] * 在机器人制造能力方面，美国存在不足，例如谐波减速器的生产历史上由德国和日本制造商主导，但中国公司正以低30%至50%的价格提供可比产品，并获得中国境内超过30%的市场份额[32]

报告行业投资评级 报告未明确提及行业整体投资评级，但对部分公司给出了评级，如在多元化公用事业/独立发电商行业中，AES Corp.（AES.N）评级为O（03/23/2020），American Electric Power Co（AEP.O）评级为O（03/10/2020）等[126]。 报告的核心观点 - 近期数据显示人工智能基础设施支出和电力需求呈乐观态势，预计将有多个大型数据中心电力交易宣布 [1] - 美国为人工智能供电相关的关键股票有望受益，如VST、TLN、BE等 [3] - 2024年是人工智能基础设施快速发展的变革之年，2025年将更活跃，“时间到电力”相关交易将增多，摩根士丹利“多极世界”主题与人工智能基础设施领域的交集潜力增加 [3] - 人工智能电力需求风险被误解，部分风险被高估或低估，能提供“时间到电力”解决方案的公司有望获得更强利润率和长期合同 [9] 根据相关目录分别进行总结 关键催化剂 - 关注德克萨斯州参议院第6号法案通过，可能推动多个大型数据中心+发电项目宣布，涉及VST、NRG等公司 [9] - 关注ET的“星际之门”管道项目许可申请及后续相关宣布 [9] - 关注联邦为促进数据中心更快“时间到电力”采取的行动，如政策和人员调整、减轻监管负担等 [9] - 关注美国公用事业因数据中心电力需求增长等因素增加输电资本支出计划 [9] - 关注与大型数据中心交易相关的大型碳捕获项目 [9] - 关注位于核电站的大型电表前数据中心项目 [9] - 关注垂直整合、完全监管辖区（特别是南部和中西部）的大型数据中心交易 [9] - 关注小型模块化反应堆和大型核技术供应商与超大规模企业之间的新核开发协议 [9] - 关注与超大规模客户的大型可再生能源电力合同 [9] - 关注涉及多种商业模式的比特币到数据中心交易宣布 [9] 人工智能电力需求风险 - 被高估的风险包括硬件和软件效率提升降低计算需求、人工智能基础设施资本支出无法获得有吸引力的投资回报率 [13] - 被低估的风险是美国电力接入不足，预计2025 - 28年美国数据中心电力需求约65GW，而可用电力容量仅21GW，存在约45GW缺口 [16][31] 比特币矿场转型分析 - 比特币矿场向高性能计算数据中心转型是可行的“去瓶颈”解决方案，但比特币价格上涨可能降低可操作容量并增加转换成本 [46] - 通过分析比特币股票的企业价值/瓦特指标，部分股票有进一步上涨潜力，如RIOT、CIFR等 [40] - 比特币矿场转型为数据中心的EBITDA提升幅度因比特币价格和数据中心租赁价格而异，可能导致比特币矿场管理团队在转换决策上较为谨慎 [52] 数据中心发展策略 - 可能采用“桥接”方法，部署临时移动发电以满足“额外性”要求，随着电网连接获批，可扩大数据中心项目规模 [60] - 不同电力部门监管机构对“额外性”要求不同，严格要求地区的受益者包括燃料电池制造商和小型移动天然气发电机制造商，要求不严格地区则有利于可再生能源、储能和新核能解决方案 [61] 脱碳解决方案 - 预计超大规模企业为实现碳减排目标将大力投资脱碳解决方案，潜在受益者包括AES Corp.、NextEra Energy等公司 [63] 核能需求 - 预计超大规模企业将推动新核能项目开发，小型模块化反应堆和大型新反应堆需求增加，核能可满足“电力额外性”、减排目标和提供优质可控电力 [65]