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description: "⚡🚨 Big Tech 开始盯上铀矿？AI 革命真正的瓶颈不是芯片，而是电力当市场还在讨论谁会赢得下一代模型竞争时，真正的约束变量正在另一条曲线上——电力供给。最近的核心信号是：多家科技巨头正在与 NexGen Energy 接触，探讨为铀矿项目提供融资。目标很明确——为 AI 数据中心提供长期、可预测的核电来源。这不是简单的能源投资，而是产业链的再一次延伸。据行业测算，到 2030 年，美国新"
type: "topic"
locale: "zh-CN"
url: "https://longbridge.com/zh-CN/topics/38784336.md"
published_at: "2026-02-19T12:51:26.000Z"
author: "[辰逸](https://longbridge.com/zh-CN/profiles/16318663)"
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# ⚡🚨 Big Tech 开始盯上铀矿？AI 革命真正的瓶颈不是芯片，而是电力当市场还在讨论谁会赢得下一代模型竞争时，真正的约束变量正在另一条曲线上——电力供给。最近的核心信号是：多家科技巨头正在与 

⚡🚨 Big Tech 开始盯上铀矿？AI 革命真正的瓶颈不是芯片，而是电力

当市场还在讨论谁会赢得下一代模型竞争时，真正的约束变量正在另一条曲线上——电力供给。

最近的核心信号是：

多家科技巨头正在与 NexGen Energy 接触，探讨为铀矿项目提供融资。目标很明确——为 AI 数据中心提供长期、可预测的核电来源。

这不是简单的能源投资，而是产业链的再一次延伸。

据行业测算，到 2030 年，美国新增电力需求中，接近一半来自 AI 数据中心。

这些设施不是 “高峰用电”，而是 24/7 不间断运行的负载。训练模型、推理服务、存储与检索，都在持续消耗电力。

太阳能与风能可以补充，但它们的核心问题是间歇性。

而数据中心的需求，是稳定、连续、不可中断的。

核电的优势在于：

高容量因子

稳定基载输出

低碳属性

对长期资本密集型设施而言，这种可预测性比 “便宜” 更重要。

如果把这条逻辑放进科技公司战略框架里，其实非常熟悉。

科技公司历来擅长的事情只有一个：

当某个关键资源成为瓶颈，就主动垂直整合。

过去是芯片（自研加速器）、

后来是云计算基础设施、

现在是电力与燃料。

你会看到：

Microsoft 在核电重启与长期电力协议上动作频繁

Meta 加大自有能源布局

Google 持续锁定清洁能源长期合同

这不是环保姿态，而是算力扩张的生存条件。

AI 竞争如果进入十年周期，电力将成为 “硬约束”。

而拥有能源保障的公司，将拥有更稳定的扩张节奏与成本曲线。

但要保持理性：

买铀矿 ≠ 明天就自建核电站。

核能项目涉及监管、建设周期、资本强度与政策风险。

从融资到真正并网发电，中间可能需要多年时间。

真正值得观察的三个信号是：

1）科技公司是否签订长期核电 PPA（电力购买协议）

2）是否出现科技资本直接入股核能或燃料项目

3）数据中心扩张节奏是否与电力供应节奏匹配

如果这些开始同步推进，那么 “算力即能源” 的叙事就会从概念走向现实。

问题在这里：

当 AI 的核心输入从 “GPU 数量” 转向 “可获得电力规模” 时，你会重新评估哪些公司是真正的基础设施持有者？

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