馬斯克、英偉達集體「搶電」！當「缺晶片」變成「缺電」，誰是下一個賣鏟人？

AI產業的瓶頸，正在從「有沒有足夠多的芯片」，逐漸轉向「有沒有足夠多、能夠及時接入的電力」。

9月1日，馬斯克在G20會議上表示，AI有望令全球經濟規模增加20%至30%，相當于每年新增約20萬億至30萬億美元產出。但在描繪這一宏大前景的同時，他也發出了一個更現實的警告：AI行業正面臨嚴重的電力供應缺口。

馬斯克預計，2027年生產的AI芯片中，可能有對應至少15GW的算力無法在當年獲得足夠電力支持，原因在于AI芯片產量正以每年約40%至50%的速度增長，而發電、輸電及并網基礎設施的擴張速度遠遠跟不上。

從表面上看，這是一場電力總量的供需缺口；但從產業本質來看，AI電力危機並非單純的「電不夠用」，而是供給端與需求端在時間、空間及質量上的嚴重脫節。

巨頭們「搶電」與「造電」的背後，本質上是在為這場結構性矛盾買單。要釐清電力板塊的投資主線，我們首先需要拆解造成 AI 電力缺口的三重底層錯配，進而看清資金究竟會流向哪些能率先解決問題的產業鏈環節。

AI為什么會出現結構性電力缺口？

事實上，電力約束已經不再停留在行業預測層面，而是開始影響AI公司的真實商業決策。 $SpaceX (SPCX.US)$ 此前先后向Anthropic、 $谷歌-C (GOOG.US)$ 出租AI算力，8月底，馬斯克進一步透露，SpaceX計劃自行生產燃氣輪機葉片和導向葉片。

$英偉達 (NVDA.US)$ 也在向電力基礎設施上游延伸。據The Information報道，英偉達計劃向得州電力及數據中心基礎設施開發商Lancium投資最高30億美元，其中首期投資20億美元、取得約20%股權，另外10億美元將與Lancium的電網連接進度掛鉤。

從SpaceX自制燃氣輪機零部件，到英偉達投資電力基礎設施，AI巨頭正在從「購買算力」轉向「控制算力背后的電力資源」。

國際能源署最新預測顯示，全球數據中心用電量可能由2025年的約485TWh增加至2030年的約950TWh，接近翻倍；其中，AI數據中心用電量預計增長至目前的約三倍。

來源：國際能源署

但AI電力缺口并不是簡單的發電量不足，而是由三重錯配共同造成：

第一是建設周期錯配。AI芯片和服務器的產能可以在一兩年內快速增加，但大型發電機組、輸電線路、變電站及并網工程通常需要數年時間。

第二是地理位置錯配。一個地區即使擁有充足發電量，也不代表電力能夠通過現有電網輸送至數據中心所在地。美國聯邦能源監管委員會已經要求六大區域電網運營商改革大型負荷接入規則，以加快數據中心等項目并網。

第三是供電質量錯配。AI數據中心需要24小時連續運行，對停電、頻率波動及電壓穩定性的容忍度極低。單獨依賴間歇性風電和光伏難以滿足要求，通常需要配套儲能、天然氣發電、電網電力或核電。

因此，AI電力投資的核心并不是押注某一種能源，而是圍繞「更快通電、持續供電、穩定送電」形成一套完整基礎設施。

AI電力投資主線如何拆解？

年初《2026年展望 | 馬斯克、黃仁勳集體預警！缺電荒引爆新風口，這份電力「掘金名單」請收好》一文曾梳理過電力上中游以及配套設施的公司，供牛友們參考：

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從產業鏈角度看，AI電力需求帶來的機會，可以分為上游核心技術與設備、中游電力生產與運營，以及電網與儲能配套三大方向。

上游：誰能最快提供新增電力？

上游首先受益的是核電、燃氣輪機、燃料電池及備用發電設備。這些環節共同解決的問題，是如何在電網擴建尚未完成之前，盡快為數據中心提供可調度、全天候的電力。

核電的核心優勢在於穩定、低碳且適合承擔基荷。隨着科技巨頭開始探索小型模組化反應堆（SMR）及核電重啟，核能技術商、核電設備商與核燃料供應商有望共同受益。相關公司包括 $NuScale Power (SMR.US)$ 、 $Oklo Inc (OKLO.US)$、$NANO Nuclear Energy (NNE.US)$、$X-Energy (XE.US)$、 $BWX Technologies (BWXT.US)$ 、$Cameco (CCJ.US)$、$Centrus Energy (LEU.US)$、 $Uranium Energy (UEC.US)$ 及 $Energy Fuels (UUUU.US)$ 等。

但核電項目的審批和建設周期較長，短期內難以完全填補AI用電缺口。因此，燃氣輪機可能是未來數年最現實的過渡方案之一。燃氣發電啟動較快、可持續運行，也能與風電、光伏形成互補，GE Vernova、西門子能源、卡特彼勒及三菱重工等設備供應商值得關注。

另一條路徑是數據中心自建「表後電源」。 $Bloom Energy (BE.US)$ 、 $燃料電池能源 (FCEL.US)$ 等燃料電池公司，以及 $康明斯 (CMI.US)$ 、 $Power Solutions International (PSIX.US)$ 等備用發電設備商，能夠減少項目對電網並網進度的依賴。這類方案雖然發電成本未必最低，卻可能以更短的部署周期，換取更早投運的算力收入。

中游：擁有電力資產的公司價值重估

如果AI數據中心用電持續攀升，受益者不僅是發電設備製造商，也包括擁有實際發電資產、可售電能力及區域電網資源的公用事業公司。

其中， $新紀元能源 (NEE.US)$ 、 $美國南方公司 (SO.US)$ 及 $杜克能源 (DUK.US)$ 等垂直整合公用事業公司，同時擁有發電、輸電和配電能力，在承接大型數據中心負荷時具備較強協調優勢； $Vistra Energy (VST.US)$ 、 $Talen Energy (TLN.US)$ 、 $NRG Energy (NRG.US)$ 、 $Constellation Energy (CEG.US)$ 及 $AES發電 (AES.US)$ 等獨立發電商，則可能受益於電力需求增長、長期購電協議增加及部分地區電價中樞上移。

$Sunrun (RUN.US)$ 等分布式能源服務商則代表另一種方向：通過屋頂光伏、儲能及微電網，把發電能力部署在更接近負荷的位置。

由此來看，公用事業公司的估值邏輯也可能發生變化。市場過去主要將其視為低增長、高股息資產；但在AI數據中心集中布局的地區，部分電力公司可能逐步具備負荷增長加快、資本開支擴張及盈利預期上修的成長屬性。

配套環節：有電之外，更重要的是把電送進數據中心

AI電力缺口中最容易被忽視的部分，是輸電、變電與配電設備。

即使新增發電項目順利投產，如果變壓器、開關設備、輸電線路及數據中心內部配電系統不足，電力仍然無法及時轉化為可用算力。因此，AI電力投資最終必然從電源端延伸至電網端，伊頓等電氣設備企業有望受益於數據中心配電升級及電網擴容。

儲能同樣不可或缺。儲能系統能夠平滑風電、光伏的波動，也能在電網故障或負荷快速上升時提供備用電力。 $特斯拉 (TSLA.US)$ 、 $Fluence Energy (FLNC.US)$ 、 $Eos Energy (EOSE.US)$ 、 $ESS Tech (GWH.US)$ 、 $QuantumScape (QS.US)$ 及 $Microvast (MVST.US)$ 等公司，分別覆蓋大型儲能系統、長時儲能及電池技術等方向。

可再生能源則主要解決AI數據中心的新增電力與減碳需求。 $第一太陽能 (FSLR.US)$ 、 $Nextpower (NXT.US)$ 、 $Enphase Energy (ENPH.US)$ 及 $Brookfield (BN.US)$ 等公司，覆蓋光伏設備、項目開發及可再生能源資產。不過，風電和光伏通常需要與儲能、天然氣或核電配合，才能滿足數據中心全天候運行需求。

哪些方向的確定性更高？

從受益順序來看，短期確定性可能更集中在燃氣輪機、備用發電、電氣設備和電網擴建。原因在於這些環節能夠直接縮短通電時間，也是當前大型數據中心最迫切需要解決的問題。

中期則可關注擁有發電資產、輸電能力及數據中心客戶資源的公用事業公司，以及核電設備、核燃料和儲能系統供應商。

長期來看，如果AI算力需求維持高速增長，核電、SMR、長時儲能及分布式能源可能成為下一階段的增量方向，但商業化節奏仍取決於審批、融資、技術成熟度和項目落地速度。

不過，電力缺口并不意味著所有電力概念股都會無差別受益。美國部分地區的數據中心用電申請中存在重復申報和「幽靈需求」，一些電力公司在提高保證金要求后，項目規模已經明顯下降。

因此，判斷一家公司能否真正受益，最終仍要觀察四個指標：是否獲得正式訂單、客戶是否支付預付款、項目是否拿到并網及許可，以及新增收入能否轉化為自由現金流。

AI時代真正稀缺的，已經不只是芯片，而是「能夠及時通電的算力」。誰能以最快速度將穩定電力送到數據中心，誰就可能成為AI基礎設施下一階段最重要的「賣鏟人」。

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