近年，人工智能工作負載呈指數增長，進一步推動數據中心及能源的消耗需求。
概覽
- 人工智能的工作負載近年呈指數增長，正推動數據中心及能源消耗的更大需求。
- 能源消耗增長與多方面的供應限制，正在破壞能源的供求平衡。
- 由於私營公用事業與能源基礎設施資產在回報上與公開股票市場的相關性較低，因此它們是捕捉人工智能主題的吸引選擇。
人工智能已成為過去幾年的核心主題，推動美國與亞洲股市出現變革性需求。從超大規模營運商、開發商、無廠半導體企業，到晶片製造商及雲端營運商，人工智能的採用激增為公開市場的表現帶來顯著影響。雖然關於人工智能數據中心投資的資本性支出公告已經引來投資者關注，但是這些設施在能源供應上的關鍵問題卻相對上較少受到關注。然而，這可能代表全球能源需求的長期轉變，並重塑電力供應領域的投資格局，特別是在私營基礎設施。
本文會探討能源需求與人工智能數據中心的相互作用、能源供應及其現有限制，以及將會受惠於這種供求失衡的投資。
人工智能數據中心的耗電量有多驚人？
自2000年代後期，數據中心營運及硬件效率改善，抵消了因互聯網普及和數碼服務所推動而日益增長的電力消耗。然而，從2010年代中期開始，雲端運算、串流服務及社交媒體平台的興起打破了這一平衡，導致數據中心的電力需求再次加快。近年，人工智能工作負載呈指數增長，進一步推動數據中心及能源的消耗需求（圖表1）。
雖然運算效率有所提升，但是人工智能運算的規模與強度已經超過這些進步。過去10年，數據中心的平均電力負載容量增長超過10倍，從10年前的僅6.2兆瓦增加到如今的67.2兆瓦（圖表2）。具體來說，一個超大規模的人工智能數據中心現在消耗的電量相當於100,000戶家庭；而在建中或已宣布的最大型設施，預計將分別相當於200萬及500萬戶家庭的耗電量。重要的是，市場的供應環境正處於極度緊張情況，從數據中心容量上的極低空置率便可見一斑，凸顯出滿足未來能源需求的緊迫性與龐大挑戰。
在2024年，數據中心約佔全球整體電力需求的1.5%，緊隨全球十大電力消耗經濟體之後¹。此外，人工智能需求及為數據中心供電所需的電力，預計將會維持快速擴張，市場對未來10年內，數據中心能源需求年化增長的共識預期為13%，可能使其佔全球電力消耗比例增至3倍，達到4.5%。
能源供應是否正迎頭趕上？
儘管潛在的電力來源廣泛，但有幾項限制因素使數據中心激增的能源需求難以充分滿足。
大部分新建電力供應項目的施工期需要超過兩年。因此，太陽能及天然氣等再生能源在期內成為更具可行性的供電選項。至於煤炭、水力發電及核電廠等長期解決方案，可能需逐步分階段實施以應對未來的需求。
為回應緊急的產能擴張需求，部分企業正嘗試將已退役的核電廠重新投入運作。這種方法能夠在短時間內大幅增加可靠的電力供應，但這也伴隨著監管及設備翻新方面等挑戰。
新能源項目的審批程序往往十分漫長，須經過環境評估、土地使用批准，以及安全與排放標準的合規審查。這些繁複的審批流程會延長建設部署的時間，令新電力供應正式投入運作的時間顯著地延誤。
關稅亦是一大障礙，尤其對於太陽能及風能項目，使新建設施的建造成本顯著提高；同時，特朗普政府對再生能源的政策立場亦為相關發展增添了額外的挑戰。
供應鏈瓶頸可能會進一步令前景更為複雜。例如，過去兩年能源需求激增，導致新增渦輪機訂單大幅增長，令上游生產商備受壓力。由於過去20年能源需求增長停滯，相關企業獲得的擴產投資有限，如今訂單積壓不斷增加，渦輪機的預期交付時間亦相應延長，既令新天然氣電廠的部署受到影響，同時令現有電廠面臨更大需求壓力。
投資啟示
人工智能數據中心預期激增的能源需求，與短期內有限的供應擴張，正打破數十年來的能源供求平衡。這種轉變很可能有利於有能力彌補新興電力缺口的能源生產商及供應商，特別是那些擁有可擴展天然氣、核能或再生能源發電能力的企業。然而，這個機遇並不局限於發電本身。輸電線路、電網互聯和配套基礎設施的建設，也需要投入大量資本，這將為整個電力價值鏈的企業帶來多年發展機遇。
對投資者而言，私營公用事業與能源基礎設施資產不僅成為傳統科技股外，參與人工智能資本支出周期的另一途徑，同時還提供與公開股票回報相關性低的額外優勢（圖表3）。除可成為多元分散的額外工具，基礎設施資產通常能創造穩定的可預測收益，尤其在可靠電力需求加快增長之下。值得一提的是，在公開市場估值偏高，且集中度提升的環境裡，私營基礎設施投資可望提供替代途徑，讓投資者參與這十年間其中一個最具影響力的投資主題——能源轉型。