· 供应链分析

电力成美国AI最大瓶颈,看好$XLU因降息及基建资本支出重估。

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美国AI最大的瓶颈: 电力与电网容量。 最近,美国各大AI公司的CEO都反复强调这一点。 以下是从$MSFT到$AMZN的名单: 黄仁勋($NVDA):“在最底层:能源。中国的能源总量是我们的两倍,而我们的经济体量比他们大。这对我来说毫无道理……没有能源,你就无法发展任何新产业。”(CSIS活动) 埃隆·马斯克($TSLA / xAI):“价值数十亿美元的最先进AI硬件。处于闲置状态。不是因为芯片不工作。而是因为电力不足,无法运行它们。”(最近播客) 山姆·阿尔特曼(OpenAI):“满足全球AI需求最终需要数百吉瓦的电力。谁控制了电力,谁就控制了AI价值链。”(最近采访) 安迪·贾西($AMZN):“[我们]最大的单一制约因素是电力。我不相信我们在几个季度内就能完全解决我们所需的需求容量。”(亚马逊财报电话会议) 萨提亚·纳德拉($MSFT):“我们现在面临的最大问题不是算力过剩,而是电力。也就是能否在靠近电力的地方快速完成建设。如果你做不到,你可能会有一堆无法插电使用的芯片库存。”(BG2 Pod) 每一位美国AI实验室的CEO都在告诉你美国人工智能的主要瓶颈是什么: 发电和扩大电网。 因此,我们可能会看到$XLU中无聊的公用事业和电力生产商因为以下原因被强烈重估: 1. AI推理+训练极端扩张以及对GW级数据中心的需求。 2. 超大规模云厂商向该领域投入极端资本支出。 3. 降息顺风。 最重要的是: 作为一个国家,美国必须重建其电网以赢得地缘政治军备竞赛。 (该推文引用了 @aleabitoreddit 的推文,引用内容仅供理解语境): 如果我要在1年内将$10万变成$100万。 我会选择:$XLU 2年期虚值看涨期权 2026年是现代历史上市场首次同时具备: - 利率下降 - AI推理+建设 通过映射,XLU有潜在~40%的涨幅(虚值期权1000%+)。 这是我的宏观论点: 1. 降息 当美联储在不引发衰退的情况下降息时,公用事业债务成本降低,机构将低收益现金转向公用事业股息。 这导致估值倍数立即扩张: 1995年:标普公用事业板块在1995年回报+31.3%,1996年再+12.1% - 累计回报~47% 2019年中周期降息:结果:XLU在那一年产生了+25.9%的总回报 标准的软着陆降息周期自然映射到25%到30%的基准回报。而我们要进入2026年的新降息周期。 2. 基础设施超级周期资本支出 基础设施资本支出为该板块带来复合盈利增长。继2000年代初之后,公用事业进入了一个巨大的资本支出周期以现代化老化的电网基础设施。 因为他们不断支出并扩大其保证费率基数,XLU在2004年回报+23.5%,2005年+16.3%,2006年+20.8%,2007年+18.4%。 然而这一次: 2026年8000多亿美元的AI建设使得2004年的电网现代化看起来像零钱。 所以你有来自#1降息的估值倍数扩张(+15%到+20%)。来自#2资本支出历史数据的每股收益增长(+18%到+20%)。仅从历史教训来看。 但2026年是历史上AI使用最独特的时刻。 仅从我自己的模型预测来看,所有以前的估计可能都因AI极端扩张而错误(例如DOE/LBNL预测): 超大规模云厂商资本支出流入(支出)(亚马逊、微软、Meta、谷歌、甲骨文)到数据中心估计: 2024年:2200亿美元 2025年:3500亿美元 2026年:5500亿美元 2027年:8000亿美元 2028年:1.2万亿美元(4年增长:+445%) 美国数据中心电力使用: 2024年:190 TWh 2025年:280 TWh 2026年:430 TWh 2027年:650 TWh 2028年:980 TWh(4年增长:+415%) AI消耗的总美国电力百分比: 2024年:美国电网的4.5% 2025年:6.6% 2026年:8.2-10.2% 2027年:13.4-15.4% 2028年:21.3-23.3% 劳伦斯伯克利国家实验室和能源部似乎在AI使用上偏离了(他们预测到2028年约为12%) 物理电网容量需求: 2024年:18 GW 2025年:35 GW 2026年:65 GW 2027年:105 GW 2028年:160 GW 基本上你可以看到2026年到2028年是拐点,而2024-2025年是爬坡的缓慢年份。 然后是独立公司的“绝望溢价”。因为电网容量已售罄,科技巨头向公用事业支付巨额溢价以插队。例如PJM互联(弗吉尼亚“数据中心巷”),容量价格从2024年的每兆瓦日28.92美元飙升至2026/2027年令人难以置信的329.17美元。 $VST或Constellation是ETF中独立电力生产商的大权重。 纵观全局,你可以看到从2026年(现在)到2028年的极端扩张,以及用于建设基础设施的极端资本支出,与往年相比。 2026年是现代市场历史上第一次所有因素同时为无聊的电网/电力板块发力,AI是最大的顺风。 正如埃隆所引用的:“价值数十亿美元的最先进硬件。处于闲置状态。不是因为芯片不工作。而是因为电力不足,无法运行它们”。 再次强调,2026年是一个绝对的历史异常值,由于AI和做市商已将历史隐含波动率(极度平坦~14%-16%)计入虚值看涨期权。 我们看到AI推理(超出之前的测量)以及训练(根据OpenAI今天的报告)的爆发。 所以地球上最无聊的板块(电力/电网),可能会因为超大规模云厂商/政府支出用于电网改进 -> AI推理/训练的极端电力消耗 -> 降息和其他因素,成为主要反弹的起点。 这只是我的个人论点,期权带有风险并放大下行风险。这些也是我自己的预测,不确定是否会超过或低于它们。 但基本上: 2026年是一个绝对的历史异常值。 美国的新瓶颈是电力。 来自AI的极端需求,极端资本支出,降息: $XLU看起来是最好的暴露交易。 时间会证明这是否正确与否。

英文原文

The biggest United States AI bottleneck: Power and Grid Capacity. This has been echoed by the CEOs of every major US AI company recently. Here's the list from $MSFT to $AMZN: Jensen Huang ( $NVDA ): "At the lowest level: energy. China has twice the amount of energy we have as a nation, and our economy is larger than theirs. It makes no sense to me... There are no new industries you can grow without energy." (CSIS event) Elon Musk ( $TSLA / xAI): "Billions of dollars of the most advanced AI hardware ever built. Sitting dark. Not because the chips don’t work. Because there isn’t enough electricity to run them." (Recent Podcast) Sam Altman (OpenAI): "Meeting global AI demand will eventually require hundreds of gigawatts of power. Whoever controls power controls the AI value chain." (Recent Interview) Andy Jassy ( $AMZN ): "[Our] single biggest constraint is power. I don't believe that we will have fully resolved the amount of capacity we need for the demand that we have in a couple of quarters." (Amazon Earnings Call) Satya Nadella ( $MSFT ): "The biggest issue we are now having is not a compute glut, but it's power. It's sort of the ability to get the builds done fast enough close to power. So, if you can't do that, you may actually have a bunch of chips sitting in inventory that I can't plug in." (BG2 Pod) You have every single CEO of American AI labs telling you what the major bottlenecks are for US Artificial Intelligence: Generating the Energy, and expanding the Grid. So, we might see boring utilities and power producers in $XLU be strongly re-rated because of: 1. AI inference + training extreme ramp and demand for GW-scale DCs. 2. Hyperscaler extreme capex pouring into the sector. 3. Rate Cut tailwinds. And most of all. That fact that: The United States as a country has to rebuild its grid to win a geopolitical arms race.

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