文章核心观点 - 美国正经历一场由人工智能驱动的数据中心建设热潮，已规划项目总容量超过45吉瓦，预计总投资额将超过2.5万亿美元 [1][2] - 此轮扩张主要由OpenAI的Stargate项目、亚马逊、Meta、微软及xAI等超大规模厂商推动，旨在满足训练和运行复杂AI模型的算力需求 [1][3] - 激增的电力需求遭遇美国现有电网瓶颈，即“电力墙”，迫使科技巨头采取“自备电力”策略，建设现场发电设施 [1][8] 巨头领衔的建设规模与投资 - OpenAI的Stargate项目计划到2025年底实现10吉瓦容量、5000亿美元投资目标，目前已承诺约7吉瓦容量，分布在德克萨斯州、威斯康星州等地 [6] - Meta正在推进多个“泰坦集群”，包括俄亥俄州的1吉瓦Prometheus项目和路易斯安那州计划扩展至5吉瓦的Hyperion项目 [6] - 亚马逊在过去12个月全球新增3.8吉瓦容量，预计到2027年容量将再次翻倍，推算其2026-2027年间仅在美国就可能增加约13吉瓦容量 [6] - 微软正在威斯康星州建设900兆瓦的AI工厂，并已在美国其他地区规划多个类似项目 [6] - xAI正在田纳西州孟菲斯市将其数据中心扩容至1.4吉瓦，用于训练其Grok模型 [6] - 数据中心建设成本（不含IT设备）已达到每兆瓦1700万美元以上，OpenAI的Stargate项目7吉瓦容量对应超4000亿美元投资，折合每兆瓦成本高达5700万美元（含IT设备） [7] 电网瓶颈与自建电厂模式 - 电网容量不足、审批延迟和供应限制是数据中心建设面临的最严峻挑战，项目方倾向于建设现场发电设施以加快通电时间并确保电力可靠性 [9] - Stargate 1项目尽管已获得1.2吉瓦电网接入批准，仍计划部署约350兆瓦现场天然气发电容量，旨在加速项目通电时间表并用天然气替代柴油作为长期备用电源 [9] - 为应对AI工作负载带来的毫秒级功率剧烈波动，行业采取复杂电力解决方案，如Meta的Prometheus项目采用燃气轮机、燃气内燃机和柴油发动机组合 [10] 投资背后的资本结构 - 巨额投资背后除科技巨头自身资本支出，私募股权公司和专业基础设施基金扮演关键角色，例如Blue Owl Capital与Crusoe成立150亿美元合资公司为Stargate 1项目提供资金 [12] - “能源即服务”模式兴起，能源公司如Williams与数据中心运营商签订长期购电协议，投资数十亿美元建设专用发电设施，例如为Meta的Prometheus项目投资20亿美元 [12] 供应链面临的挑战 - 需求爆炸式增长给电力设备供应链带来巨大压力，重型燃气轮机价格在不到两年内上涨50%，且交付周期显著延长 [14] - 设备制造商如GE Vernova和卡特彼勒在增加产能时面临零部件和劳动力短缺制约 [14] - 部分公司通过收购二手或“在箱”新设备规避漫长订单排队，例如Fermi America公司通过收购未使用的西门子燃气轮机获得发电能力 [14]

随着企业竞相应用尖端人工智能技术，一个兼具技术与客户沟通能力的新兴职位——前沿部署工程师 （FDE），正成为AI行业最新的招聘热点。 据《金融时报》11月2日报道，AI头部公司正掀起一场针对前沿部署工程师的招聘热潮。包括OpenAI、 Anthropic和Cohere在内的AI巨头，正积极招募这类稀缺的软件开发人才，以加速其AI模型的商业落地 和收入增长。 市场对此类职位的需求已出现爆炸式增长。招聘平台Indeed的数据显示，在2025年1月至9月间，此类面 向客户的AI职位月度招聘信息量增幅超过800%。 为应对客户需求，OpenAI计划在2025年将其FDE团队规模扩大至约50名工程师；Anthropic也表示，今 年将把包括FDE在内的应用AI团队规模扩大五倍。OpenAI欧洲及中东地区FDE负责人Arnaud Fournier透 露，市场对这些角色的需求已超出公司预期。 深入客户，兼顾技术专家和商业顾问 前沿部署工程师的核心职责是深入客户业务一线，扮演技术专家和商业顾问的双重角色。当前，从制造 业到医疗保健，各行各业的企业都渴望引入AI工具，但普遍面临如何有效使用技术并实现投资回报的 困境。FDE正是 ...

板块市场表现 - AI算力产业链于10月31日出现调整，光模块、PCB等热门股如鹏鼎控股、深南电路、天孚通信、工业富联、新易盛、光库科技均下跌超过6% [1] - 相关ETF同步下跌，创业板人工智能ETF华夏（159381）下跌超过3%，5G通信ETF（515050）下跌近5% [1] - 此次调整源于板块前期快速上涨后，部分资金选择获利止盈，导致短期波动加大 [1] 中长期行业前景 - 算力需求仍处于爆发阶段，海外大型科技公司密集的资本开支动作反映了AI领域持续的高景气度 [1] - 海外厂商合作频繁，谷歌与Anthropic达成数百亿美元合作，为AI模型训练与推理提供算力支持 [1] - OpenAI与Oracle达成5年3000亿美元的协议，并向英伟达和AMD采购GPU [1] - OpenAI还与英伟达、AMD、博通达成26GW数据中心部署协议，并与CoreWeave累计达成224亿美元的算力租赁合作协议 [1] 中国算力产业展望 - 中国算力产业面临挑战，包括国产芯片需突破先进制程与生态壁垒，以及达成绿色低碳目标 [2] - 算力互联互通的标准统一与高效实施是构建全国一体化算力网的关键 [2] - 深化区域协同以最大化“东数西算”效益，并挖掘更广泛、更深层次的应用场景以释放算力价值是重要主题 [2] - 随着政策深化、技术迭代和应用场景拓展，算力基础设施将更普惠、高效、绿色、智能，成为国家数字竞争力的坚实底座 [2] 相关ETF产品信息 - 5G通信ETF（515050）跟踪中证5G通信主题指数，最新规模超过80亿元，深度聚焦英伟达、苹果、华为产业链 [3] - 该指数通信与电子行业合计权重占比79.4%，其中通信占44%，聚焦5G网络基建；电子占35%，覆盖半导体、PCB等上游领域 [3] - 创业板人工智能ETF华夏（159381）跟踪创业板人工智能指数，光模块CPO权重占比高达51.8% [3] - 该ETF前三大权重股为中际旭创（20.95%）、新易盛（20.42%）、天孚通信（5.39%），场内综合费率为0.20% [3]

美股主要指数表现 - 道琼斯工业平均指数上涨0.4% [1] - 标普500指数上涨0.29% [1] - 纳斯达克指数上涨0.5% [1] 公司动态与股价异动 - PayPal股价上涨超过8%，公司与OpenAI展开合作 [1] - 微软股价上涨超过3%，公司总市值再度站上4万亿美元 [1] - 微软将持有OpenAI 27%股权并获得AI模型使用权 [1] - 联合包裹服务股价上涨超过10%，公司上调2025年全年盈利预期 [1]

翻倍基业绩与持仓 - 年内已有超过30只基金实现翻倍收益，领跑的永赢科技智选A年内总回报高达206.10% [2] - 永赢科技智选A规模从二季度末的11.66亿元增长近十倍至115.21亿元，中欧数字经济A规模从15.27亿元跃升至130.21亿元 [2][3] - 翻倍基普遍重仓于光通信、PCB、半导体等AI产业链核心环节，前十大重仓股普遍录得大幅上涨 [1][2] 核心持仓个股表现 - 永赢科技智选A前十大重仓股包括新易盛、中际旭创、天孚通信、深南电路、沪电股份等，三季度全部录得正收益 [2] - 新易盛三季度涨幅高达187.96%，天孚通信上涨110.76%，沪电股份上涨72.55% [2][4] - 多只翻倍基的前十大重仓股中均出现新易盛、沪电股份、天孚通信等标的，显示资金集中度与行业共识 [3] AI产业发展趋势 - 海外领先AI企业和互联网巨头显著加快了商业化进程，AI技术开始重塑传统互联网的搜索、社交、电商等领域 [5] - 科技巨头投入巨额资金进行数据中心和算力集群建设，并运用多元化金融工具为AI军备竞赛储备弹药 [6] - 全球旗舰模型正通过不降价、限流等方式进行实质性提价，并可能调整商业模式，挑战搜索、公有云、电商等领域的巨头 [6] 产业链投资机会 - 市场对2026年的算力行业发展情况已有较完善的跟踪预测，计算、通信、存储的配置方案将带来更多产业链机会 [6] - 光通信和PCB行业预计2027年有望成为新技术交汇的大年，相关新品的价值量变化和渗透率提升值得期待 [6] - AI板块整体估值已不再处于低位区间，部分热门概念股估值包含对未来多年高速成长的乐观预期 [7]

市场表现 - CPO概念股盘中走势强劲，东田微股价上涨超过13%并一度涨停，仕佳光子股价上涨超过12% [1] - 景旺电子、生益科技、德明利等多只个股涨停，生益电子上涨约9%，新易盛上涨逾8%，中际旭创上涨近3%且盘中均创出新高 [1] 行业动态 - 谷歌与Anthropic达成一项价值数百亿美元的合作，为AI模型训练与推理提供大规模算力支持 [1] - Oracle获得OpenAI为期5年、价值3000亿美元的协议，并向英伟达和AMD采购GPU [1] - OpenAI与英伟达、AMD、博通达成总计26GW的数据中心部署协议 [1] - OpenAI与CoreWeave累计达成价值224亿美元的算力租赁合作协议 [1] 机构观点 - 上述进展反映AI领域持续高景气，有望引领国内外大型厂商持续上修资本开支 [1] - 建议关注国产化板块、工业软件及智能体板块以及AI应用相关标的 [1]

海外AI大厂资本开支动态 - 谷歌与Anthropic达成数百亿美元合作，为AI模型训练与推理提供大规模算力支持 [1] - Oracle与OpenAI签订5年3000亿美元协议，并向英伟达和AMD采购GPU [1] - OpenAI与英伟达、AMD、博通达成26GW数据中心部署协议，并与CoreWeave累计达成224亿美元算力租赁合作协议 [1] AI行业景气度与资本开支趋势 - 上述进展反映AI领域持续高景气，有望引领国内外大厂持续上修资本开支 [1] - 建议关注国产化板块、工业软件及智能体板块、AI应用相关标的 [1] AI应用投资机会 - 重视以阿里为代表的国内互联网大厂资本开支投资和生态圈玩家，包括国产芯片链企业、ISV厂商等 [1] - OA+ERP作为集成企业数据的平台入口直接受益于AI应用落地 [1] - 创收关注医疗、教育、市场营销侧AI产品，降本关注AI-coding、多模态生成 [1] - 本地推理逐步起量，利好服务和云厂商，推荐关注端侧AI和相关产业链 [1]

近日，国家发改委、国家能源局联合发布《关于推进"人工智能+"能源高质量发展的实施意见》（以下简称《意见》）。记者注意到， 《意见》特别提到"人工智能+新能源"典型应用场景：针对新能源出力波动性与间歇性问题，加快在高精度功率预测、电力市场、场站 智慧运营、新能源规划、项目后评价等方向的人工智能应用，持续推动新能源关键材料及产品不断迭代和创新，推动复杂场景及转折性 天气下功率预测大模型在更小尺度、更高精准度方向发展，支撑广域新能源资源协同优化，促进偏远地区新能源场站智能运维发展，打 造"气象预测+功率预测+智慧交易+智能运维"一体化新能源智能生产模式，全力支撑新能源稳定供给。 记者从第十九届中国新能源国际论坛上了解到，AI技术与新能源产业的深度融合，可为实现清洁、低碳、可持续的能源未来提供坚实 的技术支撑。从新能源生产到调度，再到管理等各环节，AI带来效率提升、成本降低与模式创新。业内专家认为，尽管面临诸多挑 战，但随着技术的不断进步与完善，AI必将在新能源领域发挥更大作用。 提升新能源功率预测水平是关键 近几年，随着新能源发电占比不断提高，快速消耗电力系统灵活调节资源，其间歇性、随机性、波动性特点使得系统调节难 ...

AI相关股票估值水平 - 标普500指数的周期调整市盈率已接近互联网泡沫时期高峰水平 [2] - AI股票中位数未来12个月预期市盈率达31倍，显著高于标普500指数整体的19倍 [2] - 若AI企业的高盈利预期能够实现，当前估值水平可以得到合理解释，但盈利预测能否兑现存在高度不确定性 [4] AI产业链影响范围 - AI资产价格影响不仅限于大型模型产业，还包括云服务、AI芯片、数据中心运营商等关键依赖环节 [4] - 摩根大通"AI股票"指数包含30家受AI重大影响的标普500成分股，覆盖技术、房地产、公用事业和非必需消费等多个行业 [4] - 这些AI相关股票在标普500指数中的权重从2022年底的26%上升至2025年10月的44% [4] - AI系统训练和推理带动电力需求，推动铜和铀等大宗商品的需求增长 [4] AI基础设施建设与融资需求 - 到2030年，提升AI能力的基础建设预计需要数万亿美元的资本投资 [5] - 麦肯锡估计具备AI处理能力的数据中心将需要5.2万亿美元资本支出 [6] - 摩根士丹利预计2025年至2028年AI基础设施资本支出达2.9万亿美元，其中1.5万亿美元需外部资本满足 [6] - 融资来源包括超大规模企业现金流14000亿美元、私募股权和风险投资3500亿美元、资产抵押证券1500亿美元、公司债2000亿美元以及私人信贷8000亿美元 [6] 能源基础设施需求 - 数据中心电力需求增长的60%需要新增产能来满足 [7] - 国际能源署估计到2030年全球数据中心电力需求将增加一倍以上，超过日本的消费水平 [7] - 基础设施支出数据未包含为AI数据中心建设能源基础设施所需的资本支出，这笔支出本身相当可观 [7] 金融稳定潜在传导机制 - AI相关资产价格下跌可能通过商业投资下降和财富效应影响美国经济增长 [9] - 每兆瓦AI数据中心电力容量需要20至40吨铜，大宗商品价格冲击可能对系统性机构产生溢出影响 [8] - 银行通过对AI公司的信贷敞口直接面临风险，并通过向私人信贷基金等金融机构提供融资间接面临风险 [9] - 若电力成为AI数据中心项目的运营瓶颈，可能会损害其信用风险 [8]

据消息人士透露，这些人员分别来自摩根大通、摩根士丹利、高盛集团等，时薪为150美元（约合人民币 1070元左右）。业内人士说，此举可能会改变金融行业的初级岗位技能要求。 （央视财经《天下财经》）据美国《财富》杂志22日报道，美国开放人工智能研究中心，也就是OpenAI 近期招募了100多名具有华尔街背景的前投资银行员工，让他们帮助训练AI模型以掌握金融建模等技能。 转载请注明央视财经 编辑：王昕宇 ...