SpaceX的上市计划与战略转变 - 公司正在加强上市准备工作，试图在AI数据中心领域率先实现太空部署[1] - 公司CEO马斯克希望公司成为全球首家在轨部署AI数据中心的公司[1] - 实现太空AI数据中心目标所需的数百亿美元资金，几乎离不开IPO融资[1] - 公司已准备遴选投行牵头上市事宜，马斯克希望最早在2024年7月前完成IPO[2] - 公司此前立场是“在火箭实现常态化火星飞行前不会上市”，但这一立场已发生明显转变[2] - 随着AI与太空战略重要性上升，公司对上市的态度明显转向务实[2] 太空AI数据中心的技术与竞争格局 - 将AI数据中心置于近地轨道的设想因技术难度高、能源与散热要求苛刻而长期饱受质疑[1] - 该概念近一年持续升温，马斯克对此高度投入，并将其视为公司未来战略的关键方向[1] - 公司多年来已在研发计算节点等关键技术，为构建AI卫星网络做准备[3] - 至2023年秋季，公司在“如何建造并发射太空数据中心”方面取得阶段性突破，该目标在2023年年中被提升为“高度紧迫事项”[3] - 竞争者亦在加速布局，OpenAI创始人曾考虑通过合作或收购火箭公司部署太空算力，亚马逊创始人贝索斯也认为将数据中心转移至轨道“在逻辑上说得通”[3] - 马斯克多次在其社交平台X上称，太阳能供电的AI卫星是未来方向[3] - 部署成千上万颗AI数据中心卫星，公司必须首先让其新一代重型火箭“星舰”实现稳定运行[3] - “星舰”已测试飞行近三年，但尚未执行商业有效载荷任务，公司预计将很快进行一次升级版星舰的测试飞行[3] SpaceX上市与马斯克旗下AI公司xAI的关联 - 马斯克将SpaceX上市视为支持其AI初创公司xAI的重要路径[1] - 若SpaceX成功登陆资本市场，其产生的现金流与估值溢价将显著提升xAI在算力、模型训练与商业化上的竞争力[2] - 公司于2023年7月向xAI投资约20亿美元，这是其首次公开披露的对AI公司的重大外部投资之一[1] - 2024年早些时候，xAI宣布完成E轮融资，募资规模达200亿美元，高于此前市场预期的150亿美元[1] - 目前，xAI在收入规模和用户基础等关键指标上仍落后于OpenAI、Anthropic及谷歌的Gemini模型[2] - 马斯克希望SpaceX抢在这些AI巨头之前完成IPO[2]

公司动态 - 加密矿企CleanSpark(CLSK.US)盘前股价上涨超过5%，报13.2美元 [1] - 公司已签订最终协议，收购美国德克萨斯州布拉佐里亚县高达447英亩的土地 [1] - 公司同时签订了长期输电设施扩展协议 [1] 业务扩张 - 此次收购将使公司能够开发一个大型数据中心，初始电力容量为300兆瓦(MW) [1] - 该数据中心有潜力再扩展300兆瓦，使总潜在容量达到600兆瓦 [1] - 这是CleanSpark在大休斯顿地区的第二个战略性开发项目，此前公司已在奥斯汀有所布局 [1]

美国AI热潮推高电价及政策应对 - 美国人工智能热潮持续推高电价，引发广泛关注[2][4] - 前总统特朗普在社交媒体表态，绝不希望美国人因数据中心支付更高电费[2][4] - 特朗普政府正与主要科技公司合作，要求其作出承诺，未来几周将公布相关计划[2][4] 特朗普的具体表态与政治背景 - 特朗普点名微软将宣布举措，确保建设更多AI数据中心时，美国民众不会面临电费上涨问题[4] - 其表态直接针对科技行业AI基础设施扩张，要求企业承担相应电力成本，而非转嫁给普通用户[4] - 发表言论正值美国中期选举临近，旨在通过降低物价来提振民众支持率[4] - 此前已采取其他措施缓解民众生活成本压力，如向军人发放1776美元津贴、要求购买2000亿美元抵押债券以降低利率[5] AI数据中心扩张对电力系统的影响 - 美国各大科技公司正迅速建设耗电量巨大的AI数据中心产能[6] - 受此影响，2025年8月美国消费者支付的电费同比上涨了6%[6] - 在数据中心活动密集地区，过去五年电费涨幅高达267%[6] - 弗吉尼亚州作为数据中心最集中地区，预计到2030年平均电费将再上涨25%[6] - 美国能源部与劳伦斯伯克利国家实验室估算，数据中心用电量将从2023年约176TWh，到2028年可能再增加325至580TWh[2][6] - 电力需求显著推高并产生局部容量缺口[2][6] 行业动态与企业回应 - 随着AI热潮持续，美国科技巨头预计2026年还将继续加大资本支出[6] - Meta近期宣布与三家核电公司达成协议，在俄亥俄州建设数据中心[6] - 在特朗普发帖前，微软已发布声明，称正与社区合作并密切关注数据中心对当地居民的影响[6] - 微软公司总裁布拉德·史密斯计划在华盛顿发表声明，并曾在威斯康星州承诺解决因数据中心导致电费上涨的问题[7]

核心观点 - 受AI数据中心需求激增驱动，美国最大电网运营商PJM Interconnection面临严重的供需失衡危机，电网逼近负荷极限，推高用电成本并带来轮流停电风险 [1] 供需失衡与电网危机 - PJM预计未来十年电力需求年均增长4.8%，对于一个多年需求停滞的系统构成惊人挑战 [1] - 在北弗吉尼亚“数据中心巷”，Dominion Energy收到的数据中心电力请求已超过40吉瓦，是其2024年底弗吉尼亚网络总容量的两倍，足以支撑至少1000万个家庭的用电量 [2] - 预计到2039年，该系统的峰值需求将翻倍 [2] - 供应侧持续萎缩，伊利诺伊州、马里兰州等地的煤炭和天然气机组因环境政策和经济原因相继关闭 [2] - 老旧发电厂的关闭速度超过了新厂建设进度，一旦遭遇极端天气，PJM可能被迫采取轮流停电措施 [1] 政治与管理挑战 - PJM服务范围横跨13个州，各州政府在发电类型、建设许可及价格监管上政策导向迥异，加剧了协调难度 [3] - 宾夕法尼亚州州长已于2024年向联邦监管机构投诉，寻求控制价格上涨 [3] - 新泽西州候任州长誓言就职首日宣布“紧急状态”以降低公用事业成本 [3] - 宾夕法尼亚、弗吉尼亚和马里兰州的州长甚至威胁要退出PJM组织 [3] - PJM长期首席执行官已于2025年底离职，目前由董事会主席担任临时首席执行官，管理层动荡加剧了挑战 [3] 监管博弈与行业对峙 - PJM曾于去年9月提出方案，要求在电网极端受压时切断数据中心电力，遭到亚马逊、Alphabet（谷歌）和微软等科技巨头的强烈反对 [1][4] - 科技巨头认为该提议具有歧视性，并对断电带来的业务风险表示担忧 [4] - 科技公司提出了反建议，要求将“建设自备电厂”或“高峰期离线”改为自愿行为 [4] - 由于各方无法达成共识，相关规则的制定在去年11月陷入停滞 [4] - 电网独立监察员已向联邦能源管理委员会提出申诉，警告除非数据中心能够自带电源，否则PJM未来将面临如何“分配停电”的问题 [5] 市场与社会反应 - 消费者因费率上涨表达愤怒 [1] - 科技行业对AI数据中心近乎“无底线”的电力渴求，导致用电需求增速远超电网承载力 [1] - 前联邦能源管理委员会主席表示，几年前可靠性风险还在远郊，而现在“风险已近在咫尺” [1]

文章核心观点 美国AI热潮带来的数据中心电力需求激增，正对美国最大的区域电网PJM构成严峻的可靠性挑战，导致电价上涨、政策争议和潜在的轮流停电风险，而中国在电网投资和备用容量方面的优势被视为其在AI竞赛中的一张王牌[1][2][6] 美国电网面临的挑战 - **电力需求激增**：PJM预计未来十年电力需求年均增长4.8%，对于一个多年来需求几无增长的系统而言是惊人速度[5] 咨询公司ICF预测，到2030年美国电力需求将比2023年高出25%，其中很大一部分来自数据中心[6] - **供应能力不足**：老旧发电厂退役速度快于新电厂建设速度，电网在用电高峰期面临容量耗尽风险[1] 自2020年以来，发电厂关闭速度持续快于替代建设速度，尽管需求已上升[8] - **可靠性风险迫在眉睫**：美国联邦能源监管委员会前主席认为，电网的可靠性风险“已经就在眼前了”[4] 市场监测机构警告，PJM可能将不得不分配停电时间而非确保可靠性[14] 数据中心的影响与争议 - **巨大的电力消耗**：数据中心对电力的需求“几乎是无底洞”[1] 为弗吉尼亚州部分地区服务的Dominion Energy收到超过40吉瓦的数据中心用电申请，足够为至少1000万户家庭供电，这约相当于该公司截至2024年底在弗吉尼亚州全网装机容量的两倍[8] - **引发电价上涨与民怨**：消费者电价正在上涨并引发不满[1][5] 新泽西州居民电价在去年6月上涨了约2%[9] 至少有16个总价值达640亿美元的数据中心项目因当地民众反对电费上涨而被搁置或延期[7] - **政策与规则博弈**：科技公司反对PJM提出的、可能在电网压力大时切断数据中心供电的规则提案[13] 科技公司提出反提案，要求建设发电厂或下线停运必须完全由数据中心自愿决定[14] 超过230个环保组织组成的联盟呼吁美国在全国范围内暂停新建数据中心[6] 政治与监管困境 - **多州管理复杂化**：PJM电网横跨13个州，由政治立场各异的官员共同管理，各州对发电方式和建厂政策有不同立场，这是根本的政治问题[10] - **州级政治压力**：宾夕法尼亚州州长曾向联邦监管机构提起诉讼要求限制PJM市场价格上涨，并召集13个州的州长呼吁加强电价政治监管[9] 部分州长曾威胁要退出PJM，但实际操作困难[10] - **领导层空缺加剧不确定性**：PJM长期担任首席执行官已于2025年年底卸任，目前尚无继任者，由董事会主席担任临时CEO[5] 中国的对比优势 - **巨大的电网投资**：摩根士丹利预测，到2030年中国将在电网项目上投入约5600亿美元，较前五年增长45%[2] - **充足的备用容量**：高盛预测，到2030年中国将拥有约400吉瓦的备用电力容量，约为届时全球数据中心预期用电量的三倍[2] - **积极的能源建设**：中国内蒙古地区布满了成千上万的风力发电机，已有超过100个数据中心投入运营或正在建设中[2] 具体案例与风险场景 - **极端天气下的压力**：去年夏天酷热天气将PJM用电需求推至接近历史最高水平，迫使电网要求所有电厂满负荷运转并启动“需求响应”计划以避免轮流停电[13] - **轮流停电的风险**：PJM可能被迫在酷暑或严寒天气来临时实施轮流停电以避免损坏电网[1] 得州2021年寒潮导致轮流停电，造成200多人死亡[13] - **科技公司的扩张计划**：谷歌计划未来两年内在弗吉尼亚州北部服务区域投资250亿美元建设数据中心[8] 弗吉尼亚州北部拥有比美国任何其他地区都多的科技公司数据中心[8]

马斯克关于中国AI算力优势的观点 - 全球首富、特斯拉CEO埃隆·马斯克表示，在运行人工智能（AI）所需的算力方面，中国将远超世界其他国家 [3] - 马斯克认为，中国在AI竞赛中的决定性优势在于其大规模供应电力的能力 [3] - 马斯克估计，到2026年，中国的发电量可能达到美国的3倍左右，从而具备支撑高能耗AI数据中心的能力 [3] 电力成为AI发展的关键制约因素 - 马斯克表示，电力生产是扩大AI系统规模的限制因素，但人们低估了增加电力供应的难度 [4] - 能源供应与数据基础设施正逐步取代芯片和算法，成为人工智能发展的关键制约因素 [5] - 全球多家企业都在竞相建设AI数据中心，其中许多数据中心的耗电量堪比一座小型城市 [6] 机构对美国电力短缺的担忧 - 高盛在报告中指出，电力短缺可能会拖慢美国在AI竞赛中的步伐 [6] - 高盛指出，由于AI耗电量巨大，稳定且充足的电力供应可能成为影响这场竞赛走向的关键因素，因为电力基础设施瓶颈的解决往往耗时良久 [6] - 上月初，摩根士丹利将2025-2028年美国数据中心累计电力缺口从44吉瓦上调至47吉瓦，此缺口相当于9个迈阿密或15个费城的用电量 [8] 中国在能源供应方面的优势 - 在美国电网面临越来越大的压力之际，中国一直在稳步扩大其能源产能 [6] - 根据高盛的预测，到2030年，中国可能拥有约400吉瓦的备用电力容量，这是全球数据中心电力需求总量的3倍多 [6] - 高盛分析师预计中国的备用电力容量将足以满足数据中心电力需求的增长，同时支持其它行业的需求 [7] 行业领袖的其他相关观点 - 去年10月，全球AI领军企业OpenAI呼吁美国大幅增加对能源产能的投资，以在AI竞赛中保持领先，并表示“电力是新石油” [7] - 去年11月，英伟达CEO黄仁勋表示“中国将赢得人工智能竞赛”，理由是更有利的监管环境和更低的能源成本 [8]

核心观点 - 高盛与摩根士丹利均预测美国经济在2026年将实现比市场预期更强劲的增长，实际GDP增速预计达2.6%，高于彭博一致预期的2% [1][2] - 增长驱动力主要来自三方面：关税拖累效应大幅减轻、“大而美”法案的财政刺激、以及美联储降息带来的宽松金融条件，并与史无前例的AI投资周期形成共振 [1][2][3][5][8] 宏观经济预测 - 高盛预测美国2026年实际GDP增速约为2.6%，高于市场普遍预期的2% [2] - 高盛对2025年美国经济增长的估算为2.1%，比其先前预测低了0.4个百分点，主要因平均有效关税税率上升了11个百分点，高于基准预测假设的4个百分点 [2] - 摩根士丹利同样将2026年定义为“拥抱风险之年”，认为罕见的财政、货币及监管宽松“政策三重奏”将驱动经济增长 [2] 关税影响分析 - 平均有效关税税率上升11个百分点在2025年下半年使美国GDP减少了0.6个百分点 [3] - 高盛预计，若关税税率大体保持不变，其对经济增长的拖累效应将在2026年逐渐消退 [3] - 摩根士丹利预期关税带来的暂时通胀效应将在2025年下半年逐渐消散，2026年上半年将是关税成本继续向消费终端传导的尾声 [3][4] 财政政策（“大而美”法案）影响 - “大而美”法案中的减税细则预计将在2026年上半年为美国消费者带来高达1000亿美元的退税，相当于年度可支配收入的约0.4% [5] - 该法案中允许对厂房与设备支出进行全额费用化的企业税收条款，已经开始提振前瞻性的资本开支指标 [5] - 摩根士丹利认为该法案和此前的基础设施法案将为公共投资提供稳定支撑，对2026年美国GDP中的“整体投资增长”有显著正贡献 [7] 货币政策与金融条件 - 高盛预计美联储在2026年还将降息至少2次，高于FOMC点阵图显示的仅降息一次的预期中值 [8] - 美联储降息路径将带来更有利的金融条件，尤其是对美国高净值家庭的庞大股债资产构成长期利好 [8] - 摩根士丹利预期美联储在2025-2026年进行多次“预防式”降息，终端利率大概率落在约3.0–3.25%区间 [3] 劳动力市场与通胀展望 - 高盛预计2026年劳动力市场将继续呈现“低招低裁”的疲软均衡，失业率将稳定在约4.5%左右，短期内不会出现有意义的进一步下降 [8][9] - 2025年核心PCE通胀维持在2.8%的相对较高水平，主要原因是关税传导；若无此影响，通胀本会降至约2.3%附近 [9] - 高盛预计，尽管关税对通胀的传导可能在2026年年中升至约0.8个百分点，但其影响将在下半年显著减弱，核心PCE通胀到2026年末可能降至低于2%，并长期稳定在2%附近 [9] 行业驱动因素 - AI数据中心建设进程如火如荼，是提振经济增长动能的关键因素之一，微软、谷歌等科技巨头是主要推动力 [1][6][8] - 高盛认为AI带来的最大化生产率效益还需要几年时间才能完全显现 [9] - 特朗普政府放松监管与人工智能技术发展的推进，也是有利于经济更快增长的核心影响因素 [8]

美股市场表现 - 美国三大股指全线收跌 道琼斯工业平均指数下跌0.51%至48,461.93点 标准普尔500指数下跌0.35%至6,905.74点 纳斯达克综合指数下跌0.5%至23,474.35点 [2] - 道指成份股中 高盛集团下跌1.61% 美国运通下跌1.50% 摩根大通下跌1.26% 领跌该指数 [2] - 大型科技股多数下跌 美国科技七巨头指数下跌0.6% 其中特斯拉下跌3.27% 英伟达下跌1.21% 脸书下跌0.69% 领跌该板块 仅苹果微涨0.13% [4][5] 中概股市场表现 - 中概股多数下跌 纳斯达克中国金龙指数下跌0.67% 中概科技龙头指数下跌1.43% [6] - 中概科技龙头指数成份股中 小米集团-ADR下跌3.78% 阿里巴巴下跌2.47% 腾讯控股-ADR下跌1.45% 领跌该指数 [6][7] - 部分中概股逆势上涨 脑再生上涨逾10% 蔚来上涨超5% 比特小鹿上涨逾2% 百度集团和爱奇艺上涨逾1% [8] 贵金属市场动态 - 国际贵金属期货大幅收跌 COMEX黄金期货下跌4.45%至4,350.2美元/盎司 COMEX白银期货下跌7.2%至71.64美元/盎司 [9] - 价格下跌主要因CME上调黄金和白银期货保证金触发多头获利了结 同时白银技术面超买叠加假期流动性稀薄放大了价格波动 [9] - 黄金股表现疲软 哈莫尼黄金下跌超8% 盎格鲁黄金下跌近7% 金田下跌超6% 泛美白银下跌逾5% 金罗斯黄金下跌超5% 巴里克黄金下跌逾4% [9] 软银集团战略收购 - 日本软银集团宣布 已同意以40亿美元收购数据中心投资公司DigitalBridge 作为其人工智能布局的一部分 [10] - 收购价格为每股16美元现金 较DigitalBridge在12月26日的收盘价有15%的溢价 [13] - 交易宣布后 DigitalBridge股价大幅高开 全天收于15.27美元/股 上涨9.70% 软银集团股价收于57.36美元/股 上涨1.06% [14][15] - 公司表示此次收购将强化下一代AI数据中心的基础 推动其成为领先的“人工超级智能”平台提供商 交易预计于明年下半年完成 [10][16]

文章核心观点 - 全球科技巨头正掀起一场以AI数据中心为核心的万亿级基建狂潮，以争夺未来AI和AGI的领先地位 [2][3] - 建设下一代AI数据中心成本极高，以OpenAI的Stargate项目为例，单座10GW数据中心的预估投资高达5000亿美元，且业内认为其最终野心可能是此数据的十倍 [2][3] - 尽管市场对AI投资泡沫存在质疑，但巨头们认为投资不足的风险远大于过度投资，因此资本仍在疯狂涌入 [27][30][31] AI数据中心的成本构成（基于美国银行模型） - 建设一个1GW的AI数据中心总成本约为516亿美元，其中IT设备占比最高，达到84% [3][11] - **IT类设备**：每GW支出431.5亿美元，是成本大头 [3][6] - **服务器**：每GW需375亿美元，包含CPU、GPU、内存等，主要由ODM（如工业富联）和OEM（如戴尔、超微）厂商供货 [4] - **网络设备**：每GW需37.5亿美元，主要玩家包括Arista、Cisco、华为、英伟达等 [4] - **存储设备**：每GW需19亿美元，主要玩家包括三星、SK、美光、希捷等 [6] - **冷却系统**：每GW支出14.75亿美元，占总成本约3%，但随着算力密度提升，液冷已成为必需品 [7][8] - 主要设备包括冷却塔、冷水机组、CDU和CRAH [8] - 主要供应商包括维谛、江森、世图兹、施耐德等 [8] - **供电设备**：每GW支出27亿美元，约为IT设备成本的1/13 [10] - 包括备用柴油发电机、开关设备、UPS和配电设备 [9][10] - 柴油发电机需考虑冗余，实际配置量可能达数据中心算力的两倍 [10] - 主要玩家：卡特彼勒、康明斯、罗尔斯·罗伊斯（发电机）；施耐德、维谛、伊顿（电气设备）[10] - **工程建设**：每GW支出约42.8亿美元，包含建筑、安装及承包商费用 [11] 不同机构成本预测的分歧与原因 - 不同机构对AI数据中心（如Stargate）的预算估算差异巨大，可达2000亿美元 [11] - **主要分歧原因一：假设使用的芯片不同** [12][13] - 美国银行以英伟达2026年上市的Rubin架构芯片为计算对象，GPU成本为每GW 375亿美元 [13] - Bernstein和摩根士丹利以2024年发布的Blackwell架构为对象，Bernstein的GPU成本为每GW 136.5亿美元 [13] - 仅芯片成本一项，不同预测就相差超过200亿美元每GW [13] - 英伟达CEO黄仁勋提出的“黄氏数学”认为1GW数据中心总成本为600-800亿美元，其中计算成本（英伟达潜在收入）为400-500亿美元 [14][15] - **主要分歧原因二：计算范围不同** [16] - 美国银行计算的是数据中心建筑内部的成本 [16] - Bernstein的计算包括了整个数据中心园区的成本，如配电系统和涡轮发电机等 [16] - 综合来看，对于未来巨头建设的数据中心，美国银行的预算可能更接近真实情况 [16] 电力成为核心瓶颈与隐形支出 - 在美国，电力供应已成为建设数据中心的核心瓶颈 [10][17] - 为获取稳定电力，科技巨头不得不亲自下场投资建设发电厂等设施，这是一项巨大的隐形支出 [18] - 为一个10GW的数据中心配套发电厂，可能额外增加120-200亿美元成本 [18] - 例如，谷歌曾斥资30亿美元改造两座水力发电厂，以换取3000MW电力，相当于获取每GW电力花费10亿美元 [19] - 燃气轮机需求激增，GE的订单已排到三年后，分析师认为其有溢价能力，购买1GW发电机成本可能在20-25亿美元 [19][21] - 应急柴油发电机因设计用途和燃料成本高（发电成本是天然气的3-8倍），无法替代专用的天然气涡轮发电机进行7x24小时持续供电 [21][22] 创新的电力与冷却解决方案 - **太空数据中心**：被视为解决能源和散热问题的潜在方案 [22][24] - 在太空中，太阳能发电效率可达地球上的8倍，且能提供近乎无限的能源 [22] - 太空的真空环境可利用辐射散热，降低冷却需求 [22] - 谷歌、微软、亚马逊、SpaceX均已开始探索 [24] - 目前估算建设1GW太空数据中心（含发射费）的成本约为355亿美元 [24] 资本持续涌入的驱动逻辑 - **风险认知**：行业普遍认为，在AI竞赛中，投资不足的风险远大于过度投资的风险 [27] - 最先获得最佳AI模型或AGI的公司将占据巨大市场份额，其他公司的生存空间会迅速缩小 [27] - **资产处置**：过度投资的风险有上限，多余的算力、土地、电力等基础设施可用于内部降本增效、出租或出售给其他公司 [28] - **算力消化**：硅谷有“只要有基础设施和硬件，总会有办法被用掉”的理念，例如Meta已将大量GPU算力用于内容审核等内部工作 [29][30] - **资金来源**：支撑万亿投资的资金主要来自超大规云服务商的自有资金再投资、公开债券市场（投资级或高收益级）以及新兴的私募信贷等渠道 [30][31]

AI基础设施的金属需求驱动因素 - AI革命不仅是算法革命，更是一场材料革命，算力需求在物理世界转化为对特定金属材料的需求 [2] - 全球科技巨头竞相投入数千亿美元建设AI基础设施，推动底层金属材料需求 [2] - AI硬件发展追求在保证基础可靠的前提下追求极致性能，在控制总成本的同时为关键部件支付溢价，这定义了不同金属的协作生态 [14] 铜：AI基础设施的“血液”与核心材料 - 铜以其97%的导电效率承担AI数据中心高效稳定输电的关键使命，从电网到服务器电源模块广泛应用 [3] - AI服务器功率密度是传统服务器的3-5倍，导致用铜量激增，从传统数据中心转向AI数据中心每机架用铜量增加约60% [4] - 高速互联催生特种铜缆需求，如NVIDIA Quantum-2 InfiniBand平台中每台交换机有多达64条高速铜缆连接 [4] - 液冷散热系统中，与芯片直接接触的冷板通常由铜制成，因其导热性能是铝的1.8倍 [5] - 花旗银行测算，按当前规划建设所有AI数据中心，到2030年将额外增加每年100万吨的铜需求 [6] - 一座超大规模AI数据中心可能使用2000-4000吨铜，而全球规划中的类似项目有数百个 [6] 银：AI硬件中不可替代的关键连接材料 - 银拥有所有金属中最高的导电率和导热率，在AI芯片封装、高性能连接器等关键部位作用不可替代 [8] - 在AI芯片先进封装技术中，银烧结技术因更高的导热导电性及热机械可靠性，正成为新选择 [8] - 高端连接器为保障高频高速信号完整性，通常在铜基材上镀厚银以降低接触电阻，如PCIe 5.0速率达32 GT/s，PCIe 6.0将达64 GT/s [8] - AI对银的需求增长是“质”的结构性变化，高端服务器、AI专用硬件中的银用量显著增加 [9] - 一座AI数据中心使用的银可能仅几十公斤，但分布在成千上万个关键连接点，其价值在于功能性而非重量，银价上涨50%对服务器总成本影响可能不到1% [10] 关键稀有金属：突破AI性能瓶颈的“决定性少数” - 镓、铟等是化合物半导体的核心元素，用于追求更高频率、更高效率的AI芯片和光模块 [12] - 钴、钌等金属因其独特性质，在5纳米、3纳米等先进芯片制程中扮演关键角色 [12] - 钕、镨、镝、铽等稀土元素是钕铁硼永磁体的关键成分，为AI机器人、自动驾驶汽车等终端设备的高性能电机提供动力 [12] - 锡是现代无铅焊料的主要成分，锗在红外光学器件中具有不可替代性，对AI视觉系统至关重要 [12] - 这些关键稀有金属用量微小但至关重要，缺了它们AI的性能天花板将大幅降低 [13]