--- title: "認識電力領域的 Nvidia——五隻股票在大科技公司 7000 億美元的 AI 能源爭奪戰中獲勝" type: "News" locale: "zh-HK" url: "https://longbridge.com/zh-HK/news/286275636.md" description: "人工智能的崛起正在顯著影響美國經濟中的能源成本，特別是對數據中心和能源密集型行業產生影響。像 Alphabet、Amazon、Microsoft 和 Meta 這樣的主要科技公司預計到 2026 年將在資本支出上花費約 7000 億美元，這推動了電力需求和成本的上升。公用事業公司正在以創紀錄的幅度提高費率，而那些無法將這些成本轉嫁的公司，尤其是較小的企業和能源密集型製造商，面臨風險。投資者應關注像道明尼資源和 GE Vernova 這樣的基礎設施公司，它們有望從這一轉變中受益" datetime: "2026-05-13T14:03:01.000Z" locales: - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/news/286275636.md) - [en](https://longbridge.com/en/news/286275636.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/news/286275636.md) --- # 認識電力領域的 Nvidia——五隻股票在大科技公司 7000 億美元的 AI 能源爭奪戰中獲勝 作者：Jurica Dujmovic 基礎設施巨頭如 GE Vernova 和 Bloom Energy 成為 AI 電網的新守門人 AI 正在重新定價美國經濟中的能源，但並不是均勻的。 數據中心的電力需求增長速度是全球電力消費的幾倍，而專注於 AI 的設施增長速度更快。 大型科技公司的 AI 擴展面臨電力問題，這個問題不再侷限於數據中心。短缺正在通過電網蔓延，進入公用事業費率申請，影響能源密集型行業的資產負債表，並直接影響那些以計算成本低廉為假設建立商業模式的軟件公司。 對於投資者來説，問題不在於 AI 是否在推高能源成本。這個爭論已經有了定論。問題在於誰來承擔這些成本，誰能夠將其轉嫁，以及哪些公司處於兩者之間。 讓我們從電網本身開始。彭博社的分析發現，自 2020 年以來，主要數據中心集羣附近的批發電價急劇上升，一些地區的漲幅超過 250%。為美國中大西洋和中西部地區提供服務的 PJM 互聯電網運營商顯示出這種壓力如何迅速從地方需求轉移到市場整體定價。其容量價格從 2024-2025 年的每兆瓦日不足 30 美元上漲到 2026-2027 年的 300 多美元。 一旦新的負荷對可用的發電和輸電施加壓力，成本就不會整齊地附着在創造需求的公司身上。它會通過容量市場、費率申請和工業電費擴散開來。 國際能源署明確指出：數據中心的電力需求增長速度是全球電力消費的幾倍，而專注於 AI 的設施增長速度更快。支撐這種需求的資本支出週期是巨大的。Alphabet (GOOG) (GOOGL)、Amazon.com (AMZN)、Microsoft (MSFT) 和 Meta Platforms (META) 預計在 2026 年將花費約 7000 億美元的資本支出，比前一年增長約 77%。這些支出正在落在電網上，而電網正在將其轉嫁出去。 消費者已經感受到影響。公用事業在 2025 年提交了創紀錄的 310 億美元的漲價申請，而學術估計表明，數據中心的負荷可能會在 2030 年前顯著推高美國的平均電費，在最受限制的市場中影響更大。美國各州開始作出反應。德克薩斯州的第 6 號參議院法案就是一個例子：大型負荷客户現在被迫承擔更多他們所造成的基礎設施風險。 對投資者來説，最有用的框架不是簡單地看誰在使用能源，而是看誰有能力將上漲的成本轉嫁出去，誰被迫承擔這些成本。 超大規模公司在很大程度上是隔離的。亞馬遜、微軟、谷歌和 Meta 有能力直接與發電商談判長期電力採購協議，在電錶後面建立發電能力，並在開放市場重新定價之前鎖定費率。他們的資本預算使他們能夠以小公司無法做到的方式吸收、對沖或預防能源成本的通脹。更有趣的投資問題是其他公司會發生什麼。 在實體方面，能源密集型製造商是市場持續低估的最暴露羣體。在一個數據中心需求與緊張供應相碰撞並大幅推高容量價格的區域市場中，鋼鐵廠或鋁冶煉廠在爭奪電力時並沒有太多選擇。它是一個價格接受者——而價格正在上漲。利潤壓縮直到新的發電能力上線才會得到解決——考慮到燃氣輪機的交貨時間現在長達七年，這並不快。 在軟件方面，動態有所不同，但結論相似。AI 熱潮以傳統 SaaS 經濟學未曾預見的方式重構了計算成本。傳統軟件公司因邊際成本接近零而運營在 80% 到 90% 的毛利率，而 AI 原生公司則結構性地較低——大約在 50% 到 60%——因為每個查詢都會產生實際的推理成本。構建 AI 功能的中型軟件公司在第三方應用程序接口之上處於中間地帶：按令牌付費；通過仍在調整的定價模型傳遞部分成本，並與擁有計算能力的超大規模公司競爭，後者總是能夠在價格上壓低他們。 最明確的投資案例在於那些別無選擇只能建設的基礎設施。直接處於超大規模資本路徑上的公用事業是最明顯的投資對象。道明尼資源（Dominion Energy，D）和恩特吉（Entergy，ETR）都預計到 2029 年將實現強勁的盈利增長，得益於合同數據中心負荷的支持。 5 只值得關注的股票 電網設備和電力管理公司具有更大的不對稱上行潛力。GE Vernova (GEV) 已經有效地將其燃氣輪機生產銷售一空，2026 年第一季度的訂單積壓達到 100 吉瓦；管理層預計剩餘的生產能力將在年底前售罄。伊頓公司（Eaton Corp.，ETN）提供每個數據中心都需要的電氣管理系統，無論任何單個 AI 公司的情況如何。Quanta Services (PWR) 建設這些設施所需的電網連接，在某些地區，這一瓶頸現在與芯片供應相媲美，成為限制因素。特靈科技（Trane Technologies，TT）則是製冷方面的對應投資——這是一個與計算密度直接相關的非自願成本。 在發電方面，Bloom Energy（BE）從清潔能源替代品轉變為關鍵基礎設施提供商，因為運營商發現燃料電池安裝可以繞過在受限市場中延續多年的併網排隊，能夠在極短的時間內投入使用。與 Brookfield Asset Management 的 50 億美元合作在 2025 年底驗證了這一地位。最後，NextEra Energy（NEE）擁有 33 GW 的可再生能源和儲能開發待辦事項，是同一理論的大型公司版本。 不穩定的環境 一個值得關注的警告：監管環境尚未穩定。例如，Constellation Energy（CEG）在 1 月份的一個交易日中大幅下跌，當時監管機構表示有意限制電價。當消費者已經看到更高的公用事業賬單時，電力的政治經濟對未限制定價並不友好。那些在批發市場定價而非長期合同中有顯著暴露的公司面臨監管風險，而當前的估值可能未能完全反映這一點。 人工智能正在重新定價美國經濟中的能源，但並不均勻。重新定價集中在計算密集的地方，通過電網定價機制向外流動，並根據公司是否能夠圍繞它進行談判、將其轉嫁，或僅僅是作為無法控制的成本暴露於此而不均勻地落地。 值得擁有的公司是那些擁有合同需求、受控供應鏈或在物理基礎設施中佔據不可替代位置的公司，這些位置無法通過任何軟件優化來消除。需要密切關注的是在人工智能密集的電網區域內的能源密集型製造商和在第三方計算上大規模運行推理的軟件公司，其定價模型尚未跟上其實際成本結構。 電網是人工智能經濟運行的基礎。其約束和定價現在成為投資變量，投資者如果將其視為投資變量，將比那些仍然將其視為純粹技術故事的投資者更具優勢。 更多信息：聰明的錢正在投資這些電力行業股票，併為人工智能驅動的增長開闢新的前沿。 另請閲讀：這是下一個人工智能 “戰場”——投資者如何參與其中。 \-Jurica Dujmovic 此內容由 MarketWatch 創建，MarketWatch 由道瓊斯公司運營。MarketWatch 與道瓊斯新聞通訊和《華爾街日報》獨立出版。 （結束）道瓊斯新聞通訊 05-13-26 1003ET ### 相關股票 - 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