随着 AI 技术迈入普及与应用的新纪元，其算力需求蓬勃增长的同时，算力成本随技术进步呈现下降趋势。
摩根士丹利在 3 月 24 日的 AI 报告中指出，随着 GPU 技术的不断进步，例如英伟达从 Hopper 发展到 Blackwell GPU 架构，GAI 的算力成本正显著降低。
展望未来，大摩预测，AI 算力成本将迅速下降，AI 算力需求将蓬勃增长，预计 2024/27 全球数据中心电力需求将占到全球的～2%/4%，但电力基础设施可能跟不上这一增长形势。
因此，大摩指出，能够满足 AI 快速增长电力需求的公司将从这一趋势中收益，特别是那些能够减少数据中心供电延迟的电力解决方案提供商。
<h2>AI 算力成本迅速下降</h2>
大摩指出，随着 GPU 效率的提高，数据中心算力成本正在迅速下降，以英伟达最新发布的 Blackwell 为例，只占到 hopper 能耗的一半，具体来看：
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数据中心模型显示，使用 Hopper GPU 的数据中心每 teraFLOPs（每秒万亿次浮点运算）资本成本为 14.26 美元，而 Blackwell 数据中心的成本为 7.48 美元，这意味着当从 Hopper GPU 升级到 Blackwell GPU 时，资本成本每 teraFLOPs 下降约 50%。
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数据中心建设成本方面，Blackwell 数据中心的总设施资本成本（包括 GPU）为 33.49 亿美元，而 Hopper 数据中心的总设施资本成本为 35.83 亿美元。这些成本是针对假设的 100MW 数据中心，并且包括了 8 个芯片/服务器和 70% 的服务器利用率。
在每兆瓦时电力成本为 100 美元的假设下，Hopper 数据中心的年度电力成本约为每 teraFLOPs 0.24 美元，而 Blackwell 数据中心的年度电力成本约为每 teraFLOPs 0.14 美元。
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</blockquote>
这种下降主要是由于随着技术进步，GPU 在能效方面的改进，使得在相同的电力消耗下能够提供更多的算力。
<h2>AI 算力需求激增 给电力基础设施带来挑战</h2>
与此同时，大摩预测，AI 电力需求将迅猛增长，在基准情景下，预计 2023-27 年全球数据中心电力需求 (包括 GAI) 为 430—748 太瓦时 (TWh)，相当于 2024/27 年全球电力需求的 2%—4%。
具体来看：
<blockquote>
在基准情景下（GPU 利用率从 60% 提高到 70%），数据中心在 2023-27 年的总电力容量将为 70/122 吉瓦。2023-27 年 GAI 电力需求的复合年增长率为～105%，而同期全球数据中心电力需求 (包括 GAI) 的复合年增长率将为～20%。
牛市情景下 (反映 90% 的芯片利用率)，预计 2023-27 年全球数据中心电力需求为～446/820 太瓦时。
而熊市情景下 (反映 50% 的利用率)，预计 2023-27 年数据中心电力需求为～415/677 太瓦时。
</blockquote>
此外，大摩还提到，其减少可再生能源服务占新数据中心电力的百分比，因为数据 (如亚马逊/Talen 交易) 表明不可再生能源将发挥更大的作用。
进一步来看，大摩指出，根据对全球数据中心电力需求预测，预计将给电力基础设施带来挑战，包括输电线路容量限制、规划和许可延误以及供应链瓶颈。因此，展望未来，能够满足 AI 快速增长能源需求的公司，特别是那些能够减少数据中心供电延迟的电力解决方案提供商将受市场欢迎。
大摩表示，全球各地数据中心增长有所不同，但相似之处在于，数据中心公司和超大规模公司经常与电力开发公司合作，以最大限度地减少供电延迟，降低成本并减少排放。
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在美国，我们看到了合作伙伴关系的最初迹象，超大规模企业和核电厂所有者在核电厂建立新的大型数据中心，有利于电力公用事业 Constellation Energy 和独立电力生产商与能源贸易商 Vistra 等 。而且我们还看到了现场发电的可能，这可能有利于许多电力股。
在欧洲，到 2035 年，欧洲国家的数据中心需求将推动电力增长五倍，低估值欧洲电力股将受益，入西班牙私营跨国电力公司 Iberdrola，芬兰能源企业 Fortum。
在东盟，马来西亚、新加坡和泰国电力需求强劲增长。为了最大限度地减少 “供电时间”，我们看到数据中心开发商与东盟当地电力公司建立伙伴关系：
英伟达和马来西亚杨忠礼集团合作，计划在马来西亚打造价值 43 亿美元的人工智能数据中心，泰国最大的私人发电公司海湾 Gulf 和泰国电信 AIS 开始建设新的泰国数据中心，
新加坡电信 Singtel、印尼电信公司 Telkom 于印度尼西亚能源公司 Medco Power 就其在印度尼西亚的第一个数据中心项目建立战略合作伙伴关系。
</blockquote>

摩根士丹利

大摩指出，随着 AI 需求增长和算力成本降低，电力基础设施和电力资源需求将大幅增长，能够满足 AI 快速增长能源需求的公司，特别是能够减少数据中心供电延迟的电力解决方案提供商将受市场欢迎。

全市场都忽视了！大摩：数据中心算力成本正在迅速下降