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資料中心電力需求激增,推動大型電力公司數十億美元投資
過往的十年左右,資料中心(Google(GOOG)、亞馬遜(AMZN)、微軟(MSFT)等企業使用來提供雲端運算服務的設施)只佔全球能源需求的 1-2%。即使全球的運算負荷逐日攀升,大型科技「超大規模業者」(hyperscalers)從他們的伺服器群獲得了越來越高的能源效率。此外,他們也投資大量資源在潔淨能源以抵消碳足跡。在美國,超大規模業者的電力供應商也非常樂意為抵消碳足跡提供幫助,畢竟過去二十年美國的電力需求幾乎沒有成長,因此迫切想尋求新的成長來源。五月初,Talen Energy(TLNE)(美國第六大核電廠蘇斯奎哈納發電站的主要擁有者和運營者)就宣布以6.5億美元出售位於賓夕法尼亞州佔地1200英畝的960兆瓦資料中心Cumulus Data Assets給亞馬遜旗下的雲端服務提供商Amazon Web Services (AWS)。該資料中心由鄰近的核能電廠蘇斯奎哈納蒸汽發電站(Susquehanna Steam Electric Station)提供2500兆瓦的電力。
生成式AI引發能源需求激增,電力公司面臨巨大挑戰
然而,生成式 AI 改變了遊戲的本質。自從這些處理器成為虛擬貨幣挖礦的主力工作設備以來,訓練與運行 ChatGPT 這類模型所需的 GPU(圖形處理器),一直都是耗能怪獸。根據出租資料中心的 Equinix 公司的克里斯托弗・韋利斯(Christopher Wellise)所表示,一般超大規模伺服器機櫃會使用 10-15 千瓦的電力,但 AI 機櫃需要的電力是 40-60 千瓦。不只是運算本身會消耗大量電力,維持 GPU 機櫃低溫所需要的電力同樣耗費巨大。再加上過去一年多以來,相當多的 AI 相關能源需求來自「基礎模型」(如 OpenAI 最新版本的 GPT-4o)訓練者的工作。如果這些模型工具被廣泛使用(例如用於預測股價、天氣、學術研究或是任何AI應用)都可能對電網帶來更大壓力。美銀美林預測,2028年前,AI相關用電量將以25-33%的年複合成長率(CAGR)增長,至2030年前,美國電力需求將以2.8%的年複合增長率(CAGR)增長,數據中心和電網營運商需要尋找更有效的電力和散熱管理解決方案來支持這一增長。
多模態AI模型可能進一步加劇電力需求
誠如Arm執行長勒內·哈斯(Rene Haas)所言,AI產業需要更高的能源效率。哈斯在受訪時表示,類似OpenAI的ChatGPT這樣的AI模型,對於電力的消耗幾乎是無止盡的。事實上,根據過去介紹的Scaling laws for Large Language Models,模型越大,所使用的數據越多,其產出水準就越好,但同時也必須使用越多的運算效能與電力。根據哈斯預測的估計,若保持現在的能源效率,到了本世紀末,AI資料中心的電力使用量將激增數倍,由現在約4%的全美電力消耗占比提升至約20%到25%的電力消耗占比。且這還未考慮未來新型態的AI模型,如Sora,所帶來更高的電力需求。
雖然生成式 AI 仍處於初期發展階段,要做出硬性預測仍言之過早,但是根據國際能源署(IEA)在1月份的報告中指出,一次對ChatGPT的查詢平均需要2.9瓦時的電力,相當於開一顆60瓦的燈泡約三分鐘,這比一般的Google搜尋耗電量高出近10倍。該機構預計AI產業的電力需求在2023至2026年之間至少會成長10倍。另外,美銀美林預計到2030年前,數據中心的電力需求預計將以11%的複合年增長率增長。這相當於全球電力需求的約1-2%,即240-340太瓦時(1太瓦時等於10億千瓦時),資料中心將占美國新增電力需求的三分之一。且儘管Sora尚未公佈其價格與所需的算力細節,但我們可以根據產生一張圖片需要的電力來估算產生一部影片所需的資源。產生60秒30 fps(每秒刷新影象的幀數)的影片就相當於產生1,800張圖片,根據卡內基梅隆大學的研究,產生一張圖片所需的電力為產生一段文字的20倍,因此再相同的需求量下Sora將需要比對ChatGPT多出約三萬六千倍的電力。
經濟復甦、工業成長與電動車與AI一同挑戰電網負荷
對於美國而言,有兩個外在因素使得電力市場複雜性增加。第一個是時機點。現在生成式 AI 的興起恰巧與經濟蓬勃發展的時期重疊,同時生成式AI也帶動經濟進一步發展,使得電力消耗隨著工業增長以及建築電氣化等與日俱增,例如,過去12個月內,美國製造設施的支出增加了60%。同樣地,電動車(EV)產業亦然,EV 市場的成長雖有趨緩,但仍未止歇。2023年,電動乘用車在美國總銷量中的佔比達到7%,預計到2030年,美國的電動車隊將佔總量的13%,且許多電力消費者都要求使用零碳能源,為這個珍稀的資源帶來競爭壓力。第二個是擴大電網的挑戰。即使有白宮的支持,電力公司要快速興建新的電力基礎設施仍有困難。根據報導,過去不到一年即可交貨的變壓器,現在要三年才會送達。升息也造成風力與太陽能專案的成本提升,融資變得困難。新建輸電線更是艱難的任務。
AI伺服器、資料中心散熱助長電力需求
美國銀行美林在報告中指出,隨著數據中心電力密度的增加,傳統的冷卻方法可能需要升級。舉例而言,目前85%的數據中心最大機架電力密度低於30千瓦,而對於超過20千瓦的電力密度,可能就需要依賴液體冷卻解決方案,也就是將冷卻劑直接輸送到晶片,每個晶片都有兩根管道(一根熱管和一根冷管)。傳統上,冷卻系統能耗佔資料中心總能耗的30-50%
此外,隨著資料中心轉向更高的電力密度,對電力和熱管理的需求也在增加。例如,Nvidia(NVDA)的液體冷卻供應商VertiTech(VRTC)預計,每兆瓦的電力消耗將增加18%的潛在市場價值,每兆瓦熱管理更是將增加740%的潛在市場價值。
AI數據中心助力康斯特雷能源
目前,S&P 500成分股康斯特雷申能源(CEG)(美國一家領先的核能發電和能源供應公司)宣布正在與多家大型企業洽談,計劃提供核能支持AI數據中心。該公司預計其核電廠數據中心將於2026年至2028年間上線並逐步增長。執行長Joe Dominguez表示,康斯特雷申能源正與多家知名公司進行深入對話,期望達成具有長期轉型價值的協議。
該公司第一季度盈利大增858%,每股收益達2.78美元,但營收下降18%至61.6億美元,主因為購電和燃料成本大幅下降。調整後每股收益增長133%至1.82美元,主要得益於商業業務的強勁表現、客戶利潤提升、核能產量的增加以及核能生產稅收抵免(PTCs)的引入,高於分析師預期的1.30美元。公司重申全年調整後每股收益指引為7.23-8.03美元。因此,CMoney團隊認為康斯特雷能源公司在清潔能源特別是核能發電方面的領先地位,以及強勁的財務表現和市場支持,將為未來的增長奠定了堅實基礎。
NRG Energy擴展數據中心相關供電業務
另一家值得關注的公司是NRG Energy (NRG) ,一家總部位於美國德克薩斯州休斯頓的綜合能源公司,致力於提供電力和能源解決方案。該公司擁有多元化的發電資產組合,分佈於全美各地,總發電容量超過2300兆瓦。其短期戰略不落人後,計劃在未來36個月內將現有設施的負荷量增加三倍,利用21個佔地超過21,000英畝的站點來發展數據中心和其他大負荷電力供應。由於NRG擁有美國第二大零售電力和天然氣業務,約有800萬住宅客戶,為其提供,CMoney團隊認為未來AI需求實際落地,智能居家相關電力需求有望進一步推動NRG股價。
Vistra基本面強勁,仍具成長潛力
除了康斯特雷申能源,今年第一季上漲145%的Vistra (VST) 仍具有潛力,該公司是一家總部位於美國德克薩斯州的綜合能源公司,專注於發電和能源零售業務並計劃利用數據中心推動增長。隨著AI技術加速,天然氣需求預計也將增加。值得關注的是,Vistra於2024年3月1日完成了對Energy Harbor的收購,增加了四座位於俄亥俄州和賓夕法尼亞州的核電廠,增加了4000 兆瓦的發電容量,使其核能發電總容量達到6400 兆瓦,占其總發電能力的15.6%。這筆交易花費了34.3億美元,包括30億美元現金和4.3億美元的淨債務。因此,CMoney團隊認為Vistra的核能與天然氣資產將會為公司提供了穩定的基載發電能力和成長潛力。
電力需求蓬勃發展,但受限於政府政策等因素,電力相關股票更適合長期持有
由於公用事業股息率為3%,遠低於十年期國債的4.4%,因此未來股價的增長可能是投資者購買的主要原因。但這些電力公司卻受到政府嚴格的監管。由於電力可以被視為人們賴以為生的基礎需求,因此美國每個州對於電力公司有不同的監管要求,例如2023年第一季,美國公用事業委員會(PUCs)所決定的電力公司平均授權股東權益報酬率(allowed ROE)為9.71%,雖然高於2022年的9.54%,也顯示出該產業恐怕難有爆炸性增長,更何況各州政府會要求電力公司證明其漲價的合理性。
另一方面,若經濟放緩,即使資料中心需求再大恐怕都難以彌補製造業用電量缺口,目前資料中心用電量僅占總發電量的2%。更何況訓練AI方式將會越來越有效率,Nvidia每一代新晶片的算力都是上一代的1.5到2倍。因此,總結而言,近期美國能源股票的漲幅不斷,主要是由於潔淨能源轉型和數據中心需求激增帶來的市場信心增強。投資者在面對高利率環境尋求避險時,同時瞄準新興科技需求,為公用事業板塊提供了強勁支撐。展望未來,儘管短期需求相當強勁,長期趨勢也向上,但受到政府法規的限制,CMoney團隊認為應該將電力相關股票是為長期持有的資產,而非短期操作標的。
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