AI耗电激增下的新能源机遇与挑战

近期，OpenAI的首席执行官萨姆·奥特曼与微软CEO萨提亚·纳德拉一同现身BG2播客节目。

纳德拉在节目中透露，微软储备了大量AI芯片，却因电力供应不足而无法投入使用。

去年我曾向大家解释过AI技术惊人的耗电量（奥特曼甚至为此投资了核能项目）。

A股市场也注意到了这一趋势，因此今年新能源板块表现相当亮眼。

以新能源ETF（516160）为例，截至11月10日，其年内累计涨幅达54.85%（同期沪深300指数上涨19.32%）。

然而，根据国际能源署（IEA）2025年的数据，数据中心在全球总用电量中的占比仅为1.5%。

即便按照IEA预测，到2030年这一比例翻倍至3%，仍然是一个较小的份额。

而AI在数据中心用电中的占比，高盛估计目前为14%，并预测2027年将升至27%。

即使到2030年该比例跃升至50%，AI用电占全球总需求的比例也仅为1.5%。

毕竟发电站的产能利用率理论上也达不到100%。

那么，为何当前众多AI数据中心仍面临缺电困境呢？

Part 1 缺的并不是总量

确实，从整体比例看，AI的电力消耗似乎微不足道。

但电力与其他商品不同，无法简单地通过“平均分配”来解决。

① 地域不平衡

首先是国家层面的不平衡。

中美两国是全球最大的AI数据中心市场。

IEA预测，到2030年电力增长中的80%将来自这两个国家。

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电力生产后需依靠输电网络输送至消费端。

因此发电设施也需集中在这两个区域。

进一步而言，国内地区间也存在不平衡。

以中国为例——

数据需求高度集中于北上广深杭等经济发达城市，这些地区数据中心密集。

但恰恰这些地方并非电力主产区。

而内蒙古、新疆、四川、贵州等地风能、水能、太阳能资源丰富，发电潜力大，但以往数据中心建设较少。

幸运的是，中国在“西电东送”工程后，又推出了“东数西算”战略，旨在将东部算力需求导向西部，在电力充裕地区建设数据中心。

同时，中国的特高压输电技术已较为成熟，可实现西部电力向东部高效输送。

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美国的情况则更为棘手。

除了硅谷所在的加利福尼亚州，美国数据中心多集中于弗吉尼亚州、德克萨斯州、俄勒冈州等地。

德克萨斯州发电量虽大，但人口密集，化工、油气及制造业耗电也高。

加之美国电网基础设施老化严重，跨州输电能力有限。

② 时间不平衡

从供给侧看，问题源于可再生能源的间歇性。

光伏发电仅限白天，风电和水电则受季节影响。

而需求侧，AI的用电模式带来挑战。

AI数据中心的电力消耗并非“稳定负载”，而是“峰值负载”——

模型训练时功耗骤升，推理时相对平稳，但整体波动显著。

储能领域，中国优势明显——

中国储能产能占全球90%以上，宁德时代、阳光电源、亿纬锂能等企业位居全球前列。

简要总结——

AI数据中心面临的并非发电总量不足，而是输电设备（如特高压、变压器等）和储能（电池）的短缺。

因此，若分析新能源ETF（516160）的前十大持仓，可见——

年内涨幅最大的当属储能（及其上游材料），以及输电设备，而下游发电环节的涨幅则落后于整体。

Part 2 新经济中的耗电大户

无论如何，数据中心确实是电力消耗巨头，包括其配套设施。

例如空调制冷系统，可占数据中心总耗电的40%。

尽管液冷技术逐步推广能提升能效，但总耗电量仍在上升。

当然，新经济领域除AI数据中心外，还有众多“电老虎”持续推动新能源需求——

如新能源汽车。

2024年中国新能源汽车销量突破1,200万辆（数据来源：中国政府网），截至2025年6月底，全国新能源汽车保有量达3,689万辆（数据来源：公安部）。

加之新能源汽车制造能耗远高于传统汽车，新能源车贡献了约三分之一的新增用电（数据来源：汽车商报）。

再如芯片制造厂，同样是耗电大户。

一是生产环境需恒温22℃左右，空调耗电巨大。

二是EUV光刻机本身耗电极高——据彭博2022年报道，阿斯麦最新EUV光刻机耗电量为前代产品的10倍。

台积电2024年数据显示，其用电量约占台湾省总电力的8%；预计到2030年这一比例将升至10%~12%。

随着全球竞相发展先进制程，这类工厂的用电需求必将持续增长。

最后

中长期而言，新能源赛道的发展逻辑依然顺畅。

一方面，AI、新能源汽车等新经济领域的用电需求持续扩张。

另一方面，全球能源转型加速，碳中和趋势未变。

在此过程中，中国在储能与输电两大关键环节具备显著优势。

若继续看好新能源板块，可关注中证新能源指数（399808）。

目前追踪该指数的ETF中，规模最大的是新能源ETF（516160），规模已超60亿元。

其年化跟踪误差最低，为0.32%（数据来源：天天基金）。

若无股票账户，可考虑场外联接基金（A类：012831，C类：012832）。

最后附上一张总结图——