摩根士丹利日前发布研报瞻望，跟着生成式东谈主工智能的算力成本飞快下落，AI需求的快速增长与电力基础轨范增长逐步将出现显贵不匹配。大摩将这种不匹配时局比作念“龟兔竞走”，示意当下AI天然爆火，像兔子在比赛中一马最先，但AI需求的增长有赖于电力供应，更多数据中心会因为但愿更快确保电力而支付更高的电价溢价。因此增长逐步的电力基础轨范算作龟，电力股板块远景可能更佳，并擢升了一众电力公司的筹画价。
新一代AI芯片算力成本大降 或引发升级需求研报线路，生成式东谈主工智能的算力成本将飞快下落，但阛阓这一情况有所低估。大摩的数据中心模子知道，从英伟达H100的Hopper GPU转为使用B100的Blackwell GPU时，数据中心每秒浮点运算次数（teraFLOP）的老本成本下落了约50%。大摩线路，这一数字是数据中心总老本成本与数据中心每秒浮点运算次数之比，可能有助于详情生成式东谈主工智能营业方法是否会产生较高的投资请问率。
参议发现，使用Hopper GPU的数据中心经济模子中，这个数字约为每teraFLOP 14好意思元，而关于Blackwell数据中心模子，这一数字下落到每teraFLOP 7好意思元。这种计较成本的快速下落是由英伟达GPU功率成果的快速提高所使可能的，因此瞻望数据中心对新技能的升级需求将提高。
AI电力需求到2027年或翻倍有鉴于此，摩根史丹利修改了此前的计算，瞻望宇宙生成式AI对电力的需求可能将翻倍。大摩将GPU/定制芯片的诈欺率预期从60%升至70%，况兼瞻望可新动力在数据中心电力的百分比将减少，传统动力将饰演更大扮装。
大摩瞻望，基本情况下，2024年和2027年，宇宙数据中心电力需求约隔离为430和748太瓦时（TWh），这隔离特地于宇宙2022年电力需求的约2%和4%。同期，生成式AI电力需求从2023年到2027年的复合年增长率（CAGR）瞻望约105%，而在合并时间内宇宙数据中心电力需求（包括生成式AI）的相宜年增长率大要是20%。
而在乐不雅情况下（响应90%芯片诈欺率），大摩瞻望2024和2027宇宙数据中心电力需求是约446和820 TWh，而悲不雅情景（响应50%诈欺率）预测的2024和2027数据中心电力需求是约415和677 TWh。将这些数字休养为千兆瓦的电力容量（GW），基本情况下2024和2027年的数据中心电力总容量将是约70和122 GW。
电力基础轨范增长慢 数据中心愿支付更多电价溢价而在AI电力需求激增的同期，电力基础轨范的增长面对挑战。大摩指出，其中一个主要担忧是，为接济新数据中心容量所需的电网流畅的可用性，关键问题包括有限的电力领会容量、新输电和配电技俩的筹画和许可延伸，以及供应链瓶颈。
例如，据好意思国劳伦斯伯克利国度执行室称，由于监管阻滞耗时较长，升级现存输电领会可能需要三年或更永劫期，华泰优配而且新技俩接入电网的列队时间已从2008年的不到2年加多到2022年的5年。因此，加多较小二级阛阓的发电和电网容量是合适的战略。
因此，研讨到在这些新的、相配大的数据中心上部署的多数老本，以及AI芯片改革的快速轮换，数据中心齐会但愿尽快流畅到电网具有渊博的价值。因此为了弥补时间成本，大摩以为可能会有更多数据中心开发商快意支付电价溢价。
研报例如，要是一个数据中心开发商八成比其他数据中心开发商早两年确保电力开端，在假定GPU的经济寿命为六年的情况下，开发商快意支付约101%的电价溢价，或者假定10年的经济寿命时，支付约61%的电价溢价。
确保电力？数据中心建在核电站围栏内最合适因此，大摩以为最安妥开垦数据中心的是好意思国的核电站，并指出亚马逊和Talen动力的协作案中，就筹画在宾夕法尼亚州的一个核电站“围栏内”建造容量约960兆瓦的数据中心。
研报线路，核电站之是以最合适，是因为核电站给数据中心供电的流程更快，而且核电站风光庸俗相配大，八成提供开垦大型数据中心所需的空间；同期，核电站已有多数的电力基础轨范，八成减少了开发所需电力基础轨范的成本。而且核电站不错取得多数冷却水，鉴于新的、温度更高的数据中心可能需要液体冷却，这可能是数据中心的上风。临了，双单位核电站在职何单一单位出现运营问题时提供冗余上风。此外，核电行业的运营记载相配出色，不太可能出现非筹画停机。
不外，大摩在研报中也承认，要是电力基础轨范的增长瓶颈八成得到处分，从而使得开发新的数据中心变得愈加容易，这反过来可能会裁减现存数据中心的价值。但鲜有分析知道，即即是核电站这种最有但愿的处分决策，其供电才调增长相干于数据中心的增长仍然有限。
同期，要是英伟达和其他芯片制造商达成了芯片计较才调的极速擢升，现存数据中心可能需要陆续升级，以保抓与新建数据中心的竞争力，要是数据中心悉数者未能十足取得这些陆续更正的抵偿，数据中心悉数者可能会发现我方处于“老本支拨跑步机”上。而升级旧数据中心可能存在本色挑战，尽头是波及到液体冷却（水资源可能是一个问题——但一些新的液体冷却技能使用闭环系统）。要是生成式AI的营业方法未能产生预期的利润率，数据中心客户可能面对毁约风险。
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