AI吞噬电力，一场史无前例的缺电危机，谁在闷声发大财？

事情正在起变化。

过去几年，所有人都在谈论芯片、算力、大模型，一个比一个热闹，但很少有人注意到，这些光鲜亮丽的AI背后，是一个“电老虎”正在苏醒。

训练一个GPT-4级别的模型，耗电量是多少？答案是惊人的，一次训练，就可能消耗上万兆瓦时的电力，这相当于上千个家庭一整年的用电量，而且这还只是训练阶段，到了推理阶段，当数以亿计的用户每天向ChatGPT、文心一言、通义千问抛出问题时，每一次回答，都在消耗电力，如果把全球所有主流AI模型的日常运行加起来,这个数字正在以指数级的速度攀升。

缺电，史无前例的缺电。

这不是危言耸听，全球多个数据中心聚集区，电网已经发出预警，美国弗吉尼亚州，世界最大的数据中心聚集地，当地的电力公司明确表示，现有电网容量无法支撑未来几年新增的AI算力需求，爱尔兰、新加坡、荷兰甚至一度暂停了新建数据中心的审批，原因很简单——没有电。

在中国呢？情况同样严峻，长三角、珠三角、京津冀、中西部枢纽节点，各大算力中心正在疯狂扩张，地方政府的招商引资名单里，数据中心项目排着队，但电网的扩容速度,永远跟不上算力的膨胀速度。

供需严重失衡，这就是最大的机会。

当经济下行周期里，传统工业用电需求疲软，房地产相关的建材、钢铁、水泥用电量下滑时，AI和数据中心正在成为电力需求端唯一的增量担当，这意味着什么？意味着电力设备行业，正在迎来一轮全新的、逻辑强硬的景气周期。

电力设备，被AI“烧”出来的硬需求

先说最直接的：变压器、开关柜、配电柜、UPS不间断电源，这些东西听起来很传统，没什么技术含量，但它们是数据中心的生命线，一台高性能AI服务器，功率动辄几百瓦到上千瓦，一个大型数据中心，内部有成千上万台服务器同时运行，加上散热系统的巨大功耗,对电力基础设施的要求几乎是苛刻的。

过去几年，国内电力设备行业经历过一段低谷期，产能过剩、价格战、毛利率压缩，但现在,情况完全变了。

头部变压器企业，订单接到手软。 以许继电气、中国西电、特变电工、保变电气为代表的电力设备巨头，变压器产能利用率已经接近饱和，尤其是大容量、高电压等级的变压器，用于超大型数据中心和特高压输电，更是一货难求，一些中型变压器厂商，交货周期已经延长到8到12个月以上，客户为了抢产能,甚至愿意加价预付。

开关柜和配电设备的景气度同步飙升，数据中心内部电力系统复杂，需要大量的中低压开关柜、配电柜、母线槽，这类设备看起来不起眼，单价不高，但用量极大，一个中型数据中心，可能就需要数千台配电设备，正泰电器、良信股份、宏发股份、天正电气这类企业，订单数据非常亮眼，良信股份的财报显示，其数据中心领域营收连续多个季度保持高速增长,已经成为公司最重要的成长极。

UPS和高压直流电源，更是数据中心的心脏。 没有不间断电源，AI训练跑到一半突然断电，可能意味着几天甚至几周的算力成果直接作废，科华数据、科士达、盛弘股份、英威腾这些企业，几乎吃掉了整个数据中心UPS市场的成长红利，尤其是科华数据，不仅在UPS领域深耕多年，还在数据中心的整体建设和运维上布局深厚,直接受益于AI算力扩张。

再看一个更细分的领域：液冷散热与电力调节。

AI芯片功耗飙升，英伟达最新的H100和B200系列，单芯片功耗已经超过700瓦，传统的风冷完全压不住，数据中心的制冷系统本身就是电老虎，空调系统能占到数据中心总用电量的30%到40%，如果无法有效散热，服务器就会降频甚至宕机，液冷技术正在成为标配，液冷散热的核心设备，包括冷却液管道、冷却塔、冷板、泵阀系统等，全部需要电力驱动或者与电力系统深度耦合，这个产业链上的公司，比如英维克、高澜股份、申菱环境，正在经历订单爆发期，高澜股份的液冷产品已经进入国内多家头部互联网企业的数据中心供应链，一旦这些订单持续放量,业绩弹性会非常惊人。

电网改造和特高压，另一条隐线

AI数据中心的大规模建设，对电网本身提出了更高的要求，很多数据中心规划在偏远地区，或者电力资源富集的大西北，但算力需求集中在东部发达地区，这就倒逼特高压输电线路加速建设，特高压的受益方，依然是中国西电、特变电工、许继电气、国电南瑞、思源电气这批企业，特高压项目一旦开工，投资动辄百亿级别，核心设备企业的毛利率极高,利润弹性极大。

电网的配网侧也在升级，传统配电网设计标准低，不能适应数据中心这种“巨无霸”级别的负荷，各地电网公司正在加大配电网的投资改造力度，这意味着更多的高压开关、配电柜、智能电表、自动化终端的需求，林洋能源、威胜信息、迦南智能这类智能电表和配网终端供应商,同样受益。

矿业公司转型售电？闷声发大财的新玩法

电力设备企业受益，逻辑很直接，但有一个更隐蔽的赛道,正在被少数人盯上。

矿业公司。

传统矿业，挖煤、挖铜、挖锂、挖金，这些企业有一个共性：用着极其低廉的电价，很多矿企位于偏远地区，当地电力富裕，煤炭资源丰富，甚至有自备电厂，电价成本可能在0.2元到0.3元每度，甚至更低，而AI数据中心，尤其是西部枢纽节点的数据中心，拿到的电价可能在0.4元到0.6元每度,这中间存在巨大的套利空间。

更直白一点：矿业公司如果能拿到数据中心的直供电订单，或者直接转型卖电给AI，这是远比挖矿更暴利的生意。

已经有企业在尝试这种模式，一些拥有大量自备电厂和配电网的矿企，正在积极寻求与数据中心运营商合作，将自己过剩的廉价电力直接销售给算力中心，在中国西北、内蒙古、新疆等地，有部分矿业公司已经与当地政府和电网公司谈判，试图建设直供电线路，这种操作一旦跑通，矿业公司就能从资源开采商，变成能源服务商，业务的估值逻辑完全不一样，过去是周期股，随矿价波动；转型售电后，变成稳健的能源基础设施股,市场愿意给高估值。

更激进的做法是，矿业公司直接下场建数据中心，自己拉光纤，自己建算力集群，同时运营电力设施，这种“矿电算”一体化的模式，毛利极高，因为电力成本占数据中心总运营成本的50%以上，矿业公司自备廉价电力，就相当于直接砍掉了最大的成本项，阿里、腾讯、字节跳动这些互联网巨头，已经意识到这一点，开始在西部枢纽节点自建数据中心,或者与矿业公司合资建厂。

哪些矿业公司值得关注？

首推拥有大量自备电厂和丰富煤炭资源的公司，比如广汇能源、中国神华、陕西煤业、兖矿能源，这几家公司的自备电站装机容量巨大，甚至超过很多中型电厂，它们如果能够与数据中心、地方政府谈妥直供电或者增量配电网业务,利润增量会非常可观。

另一类是拥有高耗能产业园区资源的公司，比如中国铝业、铜陵有色、云铝股份，这些公司的电解铝、铜冶炼工艺本身需要大量电力，很多都拥有自备电厂或者长期低价电力合约，它们的园区内部电网基础设施完善，有现成的配电系统，如果引入数据中心作为新用户，不需要重新规划电网，改造成本极低,这是一步绝佳的降本增效和业务转型。

还有一类是拥有水力发电资源的公司，比如长江电力、华能水电、川投能源，水电的特点是稳定、清洁、成本低，AI企业对ESG（环境、社会和治理）要求越来越高，尤其是海外布局的互联网企业，更倾向于使用绿色电力，水电企业直接给数据中心供电，或者通过绿电交易卖出高价,也是实实在在的受益者。

矿业公司转型售电，不可能一蹴而就，电网的硬阻抗、地方政府的利益分配、电价政策的博弈，都存在不确定性，但这不妨碍资本市场提前炒作这个逻辑，一旦有具体项目落地,相关公司的股价会迅速反应。

风险与反思

讲完了受益方,必须提一句风险。

AI缺电这件事，目前最受益的还是电力设备制造商，订单确定性最高，矿业公司转型售电，逻辑很性感，但落地的坑很多，电网公司是否愿意让出利益？电价是否会被管制？数据中心能不能拿到直供电的牌照？这些都不是企业自己能做主的事。

另一个风险是电力设备产能过剩的反噬，现在大家都在扩产，变压器、开关柜、UPS，订单好得离谱，但一旦AI算力投资放缓，或者技术上出现突变的节能方案，电力设备的景气周期可能急转直下，这种事情在光伏、锂电行业都发生过,电力设备也不会例外。

最后说一句最实在的话：

AI的终局，不只是芯片和算法的对决，更是电力的战争，谁掌握了稳定、廉价且充足的电力，谁就掌握了AI时代的基础设施话语权，这轮“缺电”风暴，正在把一批低调的电力设备企业和传统的矿业公司,送上资本的聚光灯下。

押注AI的下半场，不妨看看那些正在“发电”和“卖电”的公司,它们正在闷声发大财。