隨着 AI 技術邁入普及與應用的新紀元，其算力需求蓬勃增長的同時，算力成本隨技術進步呈現下降趨勢。
摩根士丹利在 3 月 24 日的 AI 報告中指出，隨着 GPU 技術的不斷進步，例如英偉達從 Hopper 發展到 Blackwell GPU 架構，GAI 的算力成本正顯著降低。
展望未來，大摩預測，AI 算力成本將迅速下降，AI 算力需求將蓬勃增長，預計 2024/27 全球數據中心電力需求將佔到全球的～2%/4%，但電力基礎設施可能跟不上這一增長形勢。
因此，大摩指出，能夠滿足 AI 快速增長電力需求的公司將從這一趨勢中收益，特別是那些能夠減少數據中心供電延遲的電力解決方案提供商。
<h2>AI 算力成本迅速下降</h2>
大摩指出，隨着 GPU 效率的提高，數據中心算力成本正在迅速下降，以英偉達最新發布的 Blackwell 為例，只佔到 hopper 能耗的一半，具體來看：
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數據中心模型顯示，使用 Hopper GPU 的數據中心每 teraFLOPs（每秒萬億次浮點運算）資本成本為 14.26 美元，而 Blackwell 數據中心的成本為 7.48 美元，這意味着當從 Hopper GPU 升級到 Blackwell GPU 時，資本成本每 teraFLOPs 下降約 50%。
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數據中心建設成本方面，Blackwell 數據中心的總設施資本成本（包括 GPU）為 33.49 億美元，而 Hopper 數據中心的總設施資本成本為 35.83 億美元。這些成本是針對假設的 100MW 數據中心，並且包括了 8 個芯片/服務器和 70% 的服務器利用率。
在每兆瓦時電力成本為 100 美元的假設下，Hopper 數據中心的年度電力成本約為每 teraFLOPs 0.24 美元，而 Blackwell 數據中心的年度電力成本約為每 teraFLOPs 0.14 美元。
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</blockquote>
這種下降主要是由於隨着技術進步，GPU 在能效方面的改進，使得在相同的電力消耗下能夠提供更多的算力。
<h2>AI 算力需求激增 給電力基礎設施帶來挑戰</h2>
與此同時，大摩預測，AI 電力需求將迅猛增長，在基準情景下，預計 2023-27 年全球數據中心電力需求 (包括 GAI) 為 430—748 太瓦時 (TWh)，相當於 2024/27 年全球電力需求的 2%—4%。
具體來看：
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在基準情景下（GPU 利用率從 60% 提高到 70%），數據中心在 2023-27 年的總電力容量將為 70/122 吉瓦。2023-27 年 GAI 電力需求的複合年增長率為～105%，而同期全球數據中心電力需求 (包括 GAI) 的複合年增長率將為～20%。
牛市情景下 (反映 90% 的芯片利用率)，預計 2023-27 年全球數據中心電力需求為～446/820 太瓦時。
而熊市情景下 (反映 50% 的利用率)，預計 2023-27 年數據中心電力需求為～415/677 太瓦時。
</blockquote>
此外，大摩還提到，其減少可再生能源服務佔新數據中心電力的百分比，因為數據 (如亞馬遜/Talen 交易) 表明不可再生能源將發揮更大的作用。
進一步來看，大摩指出，根據對全球數據中心電力需求預測，預計將給電力基礎設施帶來挑戰，包括輸電線路容量限制、規劃和許可延誤以及供應鏈瓶頸。因此，展望未來，能夠滿足 AI 快速增長能源需求的公司，特別是那些能夠減少數據中心供電延遲的電力解決方案提供商將受市場歡迎。
大摩表示，全球各地數據中心增長有所不同，但相似之處在於，數據中心公司和超大規模公司經常與電力開發公司合作，以最大限度地減少供電延遲，降低成本並減少排放。
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在美國，我們看到了合作伙伴關係的最初跡象，超大規模企業和核電廠所有者在核電廠建立新的大型數據中心，有利於電力公用事業 Constellation Energy 和獨立電力生產商與能源貿易商 Vistra 等 。而且我們還看到了現場發電的可能，這可能有利於許多電力股。
在歐洲，到 2035 年，歐洲國家的數據中心需求將推動電力增長五倍，低估值歐洲電力股將受益，入西班牙私營跨國電力公司 Iberdrola，芬蘭能源企業 Fortum。
在東盟，馬來西亞、新加坡和泰國電力需求強勁增長。為了最大限度地減少 “供電時間”，我們看到數據中心開發商與東盟當地電力公司建立夥伴關係：
英偉達和馬來西亞楊忠禮集團合作，計劃在馬來西亞打造價值 43 億美元的人工智能數據中心，泰國最大的私人發電公司海灣 Gulf 和泰國電信 AIS 開始建設新的泰國數據中心，
新加坡電信 Singtel、印尼電信公司 Telkom 於印度尼西亞能源公司 Medco Power 就其在印度尼西亞的第一個數據中心項目建立戰略合作伙伴關係。
</blockquote>

摩根士丹利

大摩指出，隨着 AI 需求增長和算力成本降低，電力基礎設施和電力資源需求將大幅增長，能夠滿足 AI 快速增長能源需求的公司，特別是能夠減少數據中心供電延遲的電力解決方案提供商將受市場歡迎。

全市場都忽視了！大摩：數據中心算力成本正在迅速下降