电力、散热、金属及工程建设，中国AI数据中心的“非IT基建”将是个8000亿的大市场

抖音热门 2025年10月31日 16:02 6 admin

本文作者：龙玥

来源：硬AI

人工智能的浪潮不仅关乎算法与算力，其背后更隐藏着一场关于能源与物理基础设施的竞赛。除了芯片与服务器，为AI数据中心提供动力的电力系统、确保其稳定运行的散热技术，以及建造所需的金属材料，正共同构成一个全新的投资领域。

根据美银全球研究部最新发布的一份报告，到2030年，中国AI相关的“非IT”基础设施资本支出市场规模预计将达到8000亿元人民币。

报告预测，到2030年，全球AI相关资本支出将超过1.2万亿美元。其中，中国市场将扮演关键角色，其AI总资本支出将从2025年的6000亿至7000亿元，以25-30%的复合年增长率增长至2030年的2万亿至2.5万亿元。

电力、散热、金属及工程建设，中国AI数据中心的“非IT基建”将是个8000亿的大市场

其中，能源供应被视为AI发展的基石。这些投资中约有三分之一即高达8000亿人民币，将被用于支持AI数据中心运行的非IT基础设施。这包括电力生产与传输（占38%）、数据中心建设所需金属（12%）、先进冷却系统（10%）及其他工程建设。

而这一趋势为核电、电网设备、储能、备用电源及先进散热技术等领域带来了明确的投资机会，并已传导至铜、铝、铀等上游金属市场。

随着AI算力需求的爆炸式增长，全球AI竞赛的焦点正从算力本身扩展至能源。国际能源署（IEA）的数据显示，预计到2030年，中国数据中心的电力消耗将从2024年的102太瓦时（TWh）增至277太瓦时，年均复合增长率高达18%。

为AI供电：五大机遇浮现

“没有电力，就没有AI。”

AI模型的训练和推理过程需要巨大的计算能力，而这背后是同样巨大的能源消耗。

报告称，电力需求的激增主要源于三大驱动力：首先，AI数据中心对传统数据中心的加速替代；其次，以英伟达Blackwell架构为代表的高性能计算芯片功耗急剧上升，其GB200芯片功耗高达2.7千瓦，远超前代产品；最后，服务器机柜的功率密度不断攀升，报告预测英伟达下一代Rubin Ultra NVL576架构的机柜热设计功耗（TDP）可能高达600千瓦。

报告认为，相较于欧美，中国在电力储备、成本、可再生能源供应链、电网设施及设备供应方面具备优势。

据估算，2025年中国电网的有效备用裕度约为30%，高于美国的不足25%和欧盟的约15%。此外，中国的工业电价较美国和欧盟低30-60%，且电网设施更为年轻，平均使用年限低于20年，而欧美则普遍超过40年。

而中国的电力优势为AI数据中心发展铺平了道路，并由此带来五大投资机遇。

核电与铀：核电因其稳定、高效、低碳的特性，成为AI数据中心理想的基荷电力来源。报告预测，到2030年，中国核电装机容量将从2025年的60吉瓦（GW）增至100吉瓦，占全球在建核电容量的60%。这将直接导致铀资源短缺和价格上涨。
电网设备：全球范围内的电网升级和AI带来的新增负荷，正驱动变压器等关键设备需求激增。中国供应商凭借其强大的供应链和产能优势，有望填补全球市场缺口。
储能系统（ESS）：为保障电力稳定，储能系统不可或缺。报告预测，2024至2030年，全球ESS新增装机量将以21%的复合年增长率增长，而中国企业的订单增速预计将超过30%。
柴油发电机：作为数据中心断电时的最后一道防线，柴油发电机市场需求强劲。报告预计，2024至2027年，该市场复合年增长率将达到28%。
特种电源：AI服务器内部的高压直流（HVDC）、电源供应单元（PSU）等特种电源系统，随着芯片功耗的指数级增长，其价值和技术要求也水涨船高。