关于 AI 快速增长对电力需求的拉动有多大，一直是今年的热点话题，之前类似的讨论还有 AI 服务器里会用到高速铜缆，市场看多 AI 对铜价有潜在的拉动，但经过外资行的测算，目前 AI 服务器增多使用铜缆，对铜价的刺激还微乎其微，所以这话题也暂时告一段落。

虽然目前市场还未有具体的数字得出 AI 对电力的需求，但市场对 AI 服务器的吞电量是很认可逻辑的，也就是传的最多的重启核电站，或者是增多核电站的建设。

前两周，谷歌投资了一家小型核反应堆，据传微软和亚马逊还会有更多同样的投资，接二连三的报道下，近期美股在讲着科技公司将来会不会都有一个小型核反应堆的故事。

一、投资核能的热潮？

据 WSJ 报道，亚马逊、谷歌、微软近期达成协议，旨在增加核能的使用，以满足 AI 增长需要的能源需求，他们正在投入数十亿美元，押注核能可以帮助遏制与数据中心相关的激增碳排放，因为这些排放威胁到他们的气候承诺，但这些核反应堆的建设也需要几年才能完成。

在这 3 家科技巨头开始行动后，美股的核电相关公司都在疯涨，涨的最多的是 OpenAI CEO Altman 投资的 OKLO，过去一个多月涨了接近 3 倍。不过，在涨了 3 倍之后，这家公司也就 20 多亿美金，200 亿人民币左右，今年上半年总营收才 186 万美金，股价上肯定存在着对未来的炒作，但也是值得关注的，可能会是 AI 发展中的其他分支线，目前还是在 0 到 1 的阶段。 

这轮行情是始于谷歌在 10 月中旬时投资了 7 个小型核电反应堆，这也是科技巨头里的首个为 AI 的能源需求投资核电的交易，点燃了这轮的上涨。根据协议条款，谷歌向核能初创公司 Kairos power 建造的 7 个反应堆所产生的电力。据公司表示，这协议旨在未来增加 500 兆瓦的核电，科技公司跟核电企业签署的购 ` 电协议就类似于跟风能买协议一样。

实际上，谷歌选择的做法跟之前市场预估有些出入，因为之前市场预计科技公司可能会投资更大的核电站，因为 AI 对能源需求量很高，而小型核电站的产能支撑不了那么大的需求。

根据高盛预估，在 AI 需求的推动下，到 2030 年全球数据中心的电力消耗将增长 160%。以及国际原子能机构的数据，到 2050 年，北美的核电产能会翻一倍。当然，说到 2050 年去显然有些远了，但对于上市的核电公司来说，资本开支投入开始了，就是炒作叙事的机会。   

从外资行的分析来看，现在投小型核电站可能是因为大型核电站的成本过高，以及核电站的建设时间太久，科技巨头为了挤出更多的 Cpaex，或是考虑到安全和技术问题，先投资个小型的核电站试试。尤其是投资小型模块化核反应堆（SMR）能拿到政府补贴，比投资大型核电站的成本更低。

据统计，美国接近 20% 的电力来自核电厂，但由于高成本和过久的建设时间，大型的新项目已经被暂停。预计到 2040 年，SMR 市场可能会增长到 3000 亿美元的规模。

根据美国能源部的数据显示，首批 SMR 项目的平准化电力成本约为每兆瓦时 180 美元，目前主要是靠政府补贴，拿到补贴后降至 100 美元 / 兆瓦时左右，随着技术进步未来成本可能会越来越低。         

由于 SMR 项目建设起来要几年时间，有不少观点建议科技巨头直接去投资更多的天然气发电厂，这都要比投资 SMR 划算且效率高的多。对比来看就很直观，天然气发电的成本要比小型核反应堆 SMR 的发电成本低很多。在美国，天然气发电的成本通常在每兆瓦 40-70 美元之间，若没有政府补贴，SMR 项目成本比天然气发电要贵 2-3 倍的程度。

而风能的平均成本是 146 美元，太阳能是 109 美元，且核电站的平均正常运行时间是超过 90%，而风能只有 35%，太阳能只有 25%，核能在运行上是比风能 / 太阳能更加稳定的。

而核电站的建设时间，美国平均需要 80 个月的时间，全球平均建设周期是 85 个月，而我们国内平均建设周期要 73 个月左右。由于国内 AI 服务器的电力需求量还没有那么紧缺，这波行情也轮不上国内的核电炒作。

所以，用核电来给 AI 补充电力需求，这还处在早期阶段，短期内还是以天然气、风能、太阳能为主。

二、AI 有多吃电？

根据 WSJ 报道称，亚马逊大型数据中心的电力消耗大致相当于一个中型城市的用电量。

若更具体的说，2023 年，仅台积电一家就占台湾电力消耗的 9%，单独占台湾工业部门需求的 16%，高于 2019 年的 5.1%。相比之下，半导体产业小号了台湾电力的 13.4%，高于 2019 年的 8.4%。

根据标普预计，到 2030 年，台积电的用电量将占台湾总用电量的 15.6%。假设 AI 发展更乐观的情况下，台积电一家的耗电量最多可能达到台湾总用电量的 23.7%。   

随着 Capex 的增加和更先进技术的生产，预计到 2028 年，AI 相关的电力需求将增加 8 倍；台湾今年计划将建设超过 10 个数据中心，预计电力需求增长可能加速超过每年的 2.8%，相比之下，在过去 10 年里，每年的电力需求增速只有 1.4%。

与此同时，在电力需求增加的同时，电价也是在不断上涨的，台湾工业用户在 10 月中旬增加了 12.5%，而台湾的做法是增多天然气发电，放弃核电能源。

这几天谷歌和 ChatGPT 都新增了联网搜索功能，预计接下来其他互联网产品也会增多 AI 搜索的部分，跟上这两家。而这可能带来很大的能源损耗，例如，ChatGPT 单条问答估计比传统谷歌搜索多消耗 6-10 倍的能源需求。   

高盛预计，在 AI 的驱动下，到 2030 年，全球数据中心的电力需求将较 2023 年增长 165%。数据中心将为全球整体电力需求增加 0.3% 的 CAGR，到 2030 年，数据中心的电力需求将全球电力消耗的 1-2% 上升到 3-4%。

台湾电力需求增长主要来源于一是半导体产业，二是自 2020 年以来，科技巨头都开始在台湾建 AI 数据中心，包括微软的 Azure、谷歌的 AWS、特别是今年就有 10 多个新的数据中心准备在建厂，例如英伟达、苹果、AWS、富士康等等。预计这些投资从 2023 年的 15 亿美元增加到 2029 年的 35 亿美元。   

所以说，通过这样来看，AI 无疑是对电力需求有很大的拉动，而美国科技公司在本土建设的核能也只是刚刚起步，更便利的还是用天然气发电，毕竟还要考虑到成本的因素，这几年铀价也并不便宜，虽然铀价今年是跌的，但供给端也不乐观。

根据下图来看，若铀矿开采商不再大规模的开采锌矿，铀市场不久之后将陷入供应短缺。

由于科技公司开始投资核反应堆，美股除了炒核电站之外，就是炒作铀矿企业。例如美股的 URA Global 铀 ETF，在 9 月份微软宣布重启核电站之后，ETF 从低点反弹了 30-40%，创近几年的高位。   

过去一年，电和铀 ETF 获得了 16 亿美元的资金流入，而清洁能源基金的资金流出为 24 亿美元。核能 ETF 的资产规模已经超过了其他清洁能源基金，核能 ETF 的总资产超过 60 亿美元，而 ICLN 等其他受欢迎的清洁能源基金在短短三年内从 220 亿美元跌到 55 亿美元。

而持有现货铀的基金 URNM ETF 从 2019 年以来涨超 300%。

结语

但归根结底，微软和谷歌投资的核电站最早也得在 2030 年才能正式交付，现在核能投资还处于很早期的阶段，市场对核电站股票的炒作也就是炒预期，短期内其他能源更加可靠。    

另外，若说科技公司受碳排放的标准限制，说不定为了 AI 发展顺利，指标都是可能会放宽的，毕竟科技公司都是赚钱为先，若真的付出更高的成本建设核电厂，反过来就会限制 AI Capex，若炒核电站，市场的结论是还不如炒铀矿商。

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