Інвестиції у електроенергетику в епоху ШІ: як керівники відкритих фондів планують свої стратегії?

文丨韦钰    编辑丨张桔

З точки зору інвестиційної стратегії, особливо високовольтні лінії, розподільчі мережі, трансформатори, високовольтні джерела живлення, твердотільні трансформатори, накопичувачі енергії, електролічильники та інтелектуальні пристрої можуть очікувати тривалого періоду високого попиту.

Це зображення, ймовірно, створено штучним інтелектом

З 2026 року пов’язані з електроенергією сектори, включаючи виробництво електроенергії, транспортування та розподіл, накопичення електроенергії, загалом демонструють зміцнення, що пов’язано з перетворенням фундаментальних показників усієї галузі. Будівництво штучного інтелекту перетворює “обчислювальну потужність” на щось подібне до традиційного промислового “жорсткого навантаження”; а попит на обчислювальну потужність переосмислює глобальну криву попиту на електроенергію та інвестиційний цикл в електричну інфраструктуру.

Відповідно до поточних очікувань ринку, попит на електроенергію в центрах обробки даних (особливо в центрах обробки даних штучного інтелекту) може зростати на високі двозначні темпи в найближчі кілька років, що призведе до системних змін в обсягах споживання електроенергії, пікових навантаженнях і структурі навантаження. Цей новий попит сприяє запуску нового середньо- та довгострокового циклу підвищеного попиту на виробництво електроенергії, електричні мережі, електричне обладнання, накопичувачі енергії та “метали обчислювальної потужності”, такі як мідь і алюміній.

Що стосується інвестиційної стратегії, ми узагальнили її у вигляді “трьох шарів і трьох ліній”: верхній шар - переоцінка обсягу і ціни на комунальні послуги; середній шар - “суперциклі” капітальних витрат на електричні мережі та електричне обладнання - особливо високовольтні лінії, розподільчі мережі, трансформатори, високовольтні джерела живлення, твердотільні трансформатори, накопичувачі енергії, електролічильники та інтелектуальні пристрої можуть очікувати тривалого періоду високого попиту, в поєднанні з розширенням китайського обладнання на міжнародних ринках. Нижній шар - “облікова премія” на ресурси та матеріали - інвестиції в центри обробки даних та електричні мережі можуть значно підвищити структурний попит на промислові метали, такі як мідь та алюміній, з перенесенням їх з “циклічних товарів” до “стратегічних активів”.

Серед цих трьох шарів можливостей, ми вважаємо, що середній і нижній шари можуть бути більш еластичними, і вони стануть напрямком, на який буде особлива увага у 2026 році.

Штучний інтелект змінює глобальну криву попиту на електроенергію

Протягом останніх кількох років інтерес інвесторів до штучного інтелекту, ймовірно, більше зосереджувався на обчислювальній потужності та великих моделях. Однак з ростом інвестицій в AIDC (центри обробки даних штучного інтелекту) стало зрозуміло, що штучний інтелект має величезний попит на електроенергію. Ми вважаємо, що величезний попит штучного інтелекту на електроенергію може змінити глобальну криву попиту на електроенергію, електроспоживання в центрах обробки даних переходить від традиційного “бокового” попиту на електроенергію до “головного двигуна”.

Згідно з оцінками IEA (Міжнародної енергетичної агенції), глобальне споживання електроенергії центрами обробки даних, штучного інтелекту тощо може зрости з 460 ТВт·год у 2022 році до 620–1050 ТВт·год у 2026 році, з середньорічним темпом зростання 9,6%–22,9% за 4 роки. Інша група оцінок вважає, що в 2030–2035 роках споживання електроенергії центрами обробки даних може досягти близько 20% від загального світового попиту на електроенергію, що може створити величезний тягар для існуючих електричних мереж. А в процесі цього розширення навантаження, яке забезпечує обчислювальна потужність штучного інтелекту, стане абсолютним ядром додаткового споживання електроенергії. Прогнози показують, що з 2024 по 2030 рік загальне навантаження нових обчислювальних потужностей AIDC може зрости з 10,6 ГВт до 54 ГВт, з яких обчислювальна потужність штучного інтелекту зросте з 7,6 ГВт до 49 ГВт, а навантаження нештучного інтелекту може коливатися в межах 5–6 ГВт. Розширення навантаження практично повністю походить від штучного інтелекту, в той час як традиційне IT навантаження має тенденцію до стабільності.

Саме на основі величезних очікувань щодо попиту на електроенергію світ має розпочати новий цикл інвестицій в електричне обладнання, при цьому два лідери у сфері технологій штучного інтелекту - США та Китай, безумовно, є основними гравцями.

Виробництво електроенергії в США з 2008 року тривалий час коливалося близько 4 трильйонів кВт·год, тільки в останні роки воно знову почало зростати. У 2024 році виробництво електроенергії вперше перевищить 4,3 трильйона кВт·год, що на 3% більше в річному обчисленні. У 2022–2024 роках максимальне навантаження в США буде приблизно на рівні 820 ГВт. Тим часом OpenAI планує до 2033 року розгорнути понад 250 ГВт обчислювальних центрів, тільки одна компанія додасть навантаження, яке перевищує поточне максимальне навантаження в США більш ніж на чверть.

Крім того, прогнози Grid Strategies показують, що до 2029 року максимальне навантаження в США зросте до 947 ГВт, що на 128 ГВт більше, ніж у 2024 році, з яких близько 90 ГВт буде забезпечено центрами обробки даних, що становить понад 70% нового навантаження. У відносно оптимістичному сценарії, з урахуванням того, що традиційні установки продовжують виходити з експлуатації, до 2030 року дефіцит електричної потужності в США може досягти 182 ГВт, що призведе до негативної системної резервності (-1%), перетворивши електроенергію з такої, що є в достатку, в структурно напружену. Тому в найближчі кілька років у США буде здійснено значні інвестиції в електроенергію, щоб задовольнити швидко зростаючий попит на електроенергію від штучного інтелекту.

Що стосується Китаю, швидкий розвиток штучного інтелекту та постійно зростаючий попит на заряджання електромобілів також можуть привести до пікового періоду інвестицій в електроенергію в найближчі п’ять років. Згідно з оптимістичними сценаріями, у період з 2026 по 2030 рік середньорічний темп зростання споживання електроенергії в країні може зрости з базового сценарію на 1,2 процентного пункта до понад 5%. Крім того, структурно, штучний інтелект значно підвищить частку споживання електроенергії в третьому секторі та центрах обробки даних. Очікується, що до 2035 року частка споживання електроенергії в третьому секторі в Китаї помітно зросте, а частка споживання електроенергії в центрах обробки даних може зрости з 2% у 2024 році до майже 10% у майбутньому; відповідно, частка споживання електроенергії в промисловості може помітно знизитися.

Від “нехватки електроенергії” до “модернізації електромережі”

Щодо того, як задовольнити зростаючий попит на електроенергію від штучного інтелекту, в даний час існують два основні шляхи.

З точки зору будівельного циклу, газові турбіни безумовно є найшвидшим варіантом для задоволення високої щільності навантаження від штучного інтелекту. Особливо в країнах, де розвиток штучного інтелекту є найбільш активним, газові турбіни вважаються вибором для забезпечення стабільних базових навантажень з урахуванням екологічних вимог, їх замовлення прогнозується на досягнення десятирічного максимуму близько 2026 року. Однак світовий ринок газових турбін є висококонцентрованим, три основні виробники мають спільну частку ринку понад 80%, існуючі потужності вже заплановані до 2028-2029 року, що створює значні обмеження по постачанню. У довгих термінах, в умовах тривалого циклу постачання газових турбін, газові двигуни та SOFC (одиночні твердотільні паливні елементи) можуть стати потужним доповненням до самостійних джерел живлення центрів обробки даних, завдяки їх модульності, короткому часу будівництва та гнучкій регулюваності.

У довгостроковій перспективі, з урахуванням трьох обмежень: високого навантаження штучного інтелекту, низького вуглецевого викиду та контрольованої ціни на електроенергію, ядерна енергетика може бути найбільш масштабованим, стабільним і довгостроково передбачуваним джерелом базового навантаження на сьогодні. Вже кілька великих закордонних хмарних компаній почали безпосередньо пов’язуватися або інвестувати в ядерні активи. У Китаї ядерна енергетика вже увійшла в нормалізований цикл затвердження, в 2025 році буде досягнуто історичного максимуму з 10 затвердженими блоками за один раз, темпи запуску та введення в експлуатацію в галузі помітно прискорилися. У перспективі, до 2031 року, встановлена потужність ядерної енергетики в країні продовжить зростати, а лідери галузі сподіваються на стабільне зростання обсягу установок та активів.

У цьому процесі, виробники газових турбін, постачальники ключових лопатей і камери згоряння, обладнання ядерних і звичайних островів, постачальники ядерного пального та ресурсів, всі можуть виграти від тривалого циклу інвестицій в електроенергію, що зумовлений штучним інтелектом.

Але просто виробити електроенергію недостатньо, також потрібно доставити електроенергію до користувачів центрів обробки даних. Особливо в таких сферах, як гідроелектрика, сонячна енергія, ядерна енергетика, будівництво на виробничому боці зазвичай потребує урахування географічних факторів, тому електричні мережі стануть “основним активом”, що з’єднує виробництво електроенергії, обчислювальну потужність та кінцеве споживання електроенергії, і в найближчі роки глобальні електричні мережі можуть увійти в новий “суперцикл”, їх інвестиційна еластичність може бути значно вищою за традиційний цикл споживання електроенергії.

Згідно з прогнозами IEA (Міжнародної енергетичної агенції), до 2025 року інвестиції в електричні мережі вперше перевищать 400 мільярдів доларів, а до 2035 року можуть досягти 650 мільярдів доларів, у період з 2025 по 2035 рік середньорічний темп зростання може досягти приблизно 5%. Протягом “П’ятнадцятого п’ятирічного плану” загальні інвестиції в країні можуть перевищити 5 трильйонів юанів, щорічно перевищуючи 1 трильйон юанів. За високими темпами інвестицій пов’язані з електричними мережами сектори можуть спостерігати досить багаті інвестиційні можливості.

З точки зору сегментів, трансформатори можуть стати “найтвердішою валютою” в інфраструктурі електроенергії штучного інтелекту. В даний час залежність Північної Америки від імпорту електричних трансформаторів становить близько 80%, під впливом обмежень на сировини та робочу силу, розширення місцевого виробництва перенесено на 2027-2028 роки. З урахуванням зростаючого попиту на трансформатори в центрах обробки даних, великих нових джерел енергії та оновлення старих електричних мереж, замовлення на трансформатори активно плануються, терміни доставки деяких трансформаторів для центрів обробки даних вже затягнулися до 100-127 тижнів. Тим часом, Китай вже є найбільшим виробником трансформаторів у світі, його потужності становлять близько 60% світових. У 2025 році загальний обсяг експорту трансформаторів складе близько 64,6 мільярдів юанів (зростання на 36%), замовлення зазвичай затримуються до 2027 року. В умовах глобального дисбалансу попиту та пропозиції, галузь трансформаторів може мати потенціал для зростання цін і замовлень. А місцеві компанії з виробництва трансформаторів та високовольтного обладнання мають потенціал для подальшого зростання на ринках Європи, США та Близького Сходу за рахунок вартості, потужностей, повного виробничого ланцюга та міжнародних сертифікацій, що може створити триразовий резонанс “внутрішнього попиту + експорту + AIDC” з високою інвестиційною цінністю.

AIDC змушує оновлення архітектури електропостачання

Основна різниця між центрами обробки даних штучного інтелекту та традиційними центрами обробки даних полягає в тому, що попит штучного інтелекту на електроенергію має нелінійний та непередбачуваний характер. У процесі навчання штучного інтелекту великі кластери GPU виконують синхронні обчислення, потужність шафи може за мілісекунди підвищуватися з 30% до 100% і швидко знижуватися, що легко викликає стрибкові навантаження в шафах і електричних мережах. Крім того, інвестиційний обсяг в центри обробки даних штучного інтелекту продовжує зростати, але їх бізнес-моделі все ще перебувають на стадії дослідження, що ставить дуже жорсткі вимоги до зниження витрат і підвищення ефективності електричних систем, що може змусити оновити всю архітектуру електропостачання, включаючи електропостачання, накопичення енергії, охолодження тощо.

Далі, з точки зору електропостачання, традиційна архітектура електропостачання для центрів обробки даних зазвичай така: міська електромережа → підстанція середньої напруги → розподіл низької напруги + UPS (безперебійне живлення) → електропостачання шафи (AC змінний → DC постійний). У сценаріях з високою потужністю та високою щільністю штучного інтелекту, система стикається з трьома обмеженнями: ефективність, витрати на мідь та простір. Наразі деякі компанії вже надали шляхи оновлення електропостачання для центрів обробки даних штучного інтелекту. Наприклад, у білому папері NVIDIA на 800VDC запропоновано такі шляхи:

По-перше, UPS → HVDC (системи бокового підключення, поточний перехідний варіант); по-друге, подальше впровадження архітектури середньої напруги / твердотільних трансформаторів (SST) NVIDIA Panama, що дозволяє здійснити пряму конверсію середньої напруги AC в 800V HVDC; по-третє, дальня мета - перейти до 1500VDC, щоб подальше підвищити ефективність та радіус розподілу.

В порівнянні з традиційною архітектурою, нова архітектура може мати три основні переваги: по-перше, підвищення ефективності, зменшення багатоступінчастих перетворень AC/DC/AC, система може підвищити ефективність з приблизно 94%–95% до 97,5%–98,5%, що дозволяє зекономити значні витрати на електроенергію; по-друге, зменшення витрат на мідь та економія простору, високовольтний постійний струм зменшує струм, що зменшує площу та довжину мідного кабелю при однаковій потужності, що дозволяє знизити витрати на мідь приблизно на 45%; по-третє, легше інтегрувати з розподіленими відновлювальними джерелами енергії та накопиченням, постійна шина дозволяє пряме підключення сонячних панелей та накопичувачів, досягаючи інтеграції “джерело-мережа-навантаження-накопичення” та місцевого споживання.

У цьому напрямку, “HVDC (високовольтне джерело живлення) + SST (твердотільний трансформатор)” може стати найголовнішим новим сегментом джерел живлення для центрів обробки даних штучного інтелекту, що стимулює модернізацію технологій середньовольтних випрямлячів, електронних перетворювачів, твердотільних вимикачів та джерел живлення серверів.

Що стосується накопичення енергії, рішення полягає в двошаровій архітектурі “двох часів”, що включає довгострокове накопичення за межами кімнати (літій-іонні/рідинні тощо); короткострокове накопичення всередині кімнати (BBU/суперконденсатори/високопотужні свинцеві акумулятори). Прогнози на 2030 рік показують, що ринок накопичення енергії для глобальних/китайських центрів обробки даних може досягти 212/98,8 ГВт·год, з середньорічним темпом зростання від 2023 до 2030 року, ймовірно, досягне близько 49%.

Водночас дизельні генератори, газові двигуни та SOFC (одиночні твердотільні паливні елементи) залишаються незамінними резервними джерелами електроенергії для центрів обробки даних. Дизельні генератори становлять близько 23% у витратах на інфраструктуру центрів обробки даних, виконуючи як роль резервного, так і короткострокового основного джерела живлення. У регіонах з серйозною недостатністю електроенергії та де чиста енергетика ще не повністю реалізована, природні газові генератори та дизельні генератори можуть навіть перейти з “резерву” до “основи”, коли постачальники хмарних послуг забезпечують надійні потужності та ціни на електроенергію через власні електростанції.

Що стосується систем охолодження, з ростом споживаної потужності GPU від штучного інтелекту та густини потужності на один шафі, раніше, в основному покладалися на повітряне охолодження, тепер в епоху штучного інтелекту необхідно впроваджувати нові технології, такі як рідинне охолодження через охолоджувальні плити, занурювальне рідинне охолодження та охолодження з фазовими змінами. Крім того, сама система охолодження також є важливою частиною споживання електроенергії. У загальному споживанні електроенергії AIDC, охолодження становить близько 30%–40%, поступаючи лише після IT-обладнання. Обладнання для охолодження, електродвигуни, насоси, теплообмінники та теплопровідні матеріали формують повний сегмент обладнання та матеріалів, що можуть разом з електричними пристроями скласти дві основи інфраструктури центрів обробки даних штучного інтелекту.

Мідь, алюміній та інші “метали обчислювальної потужності”

Верхні ресурси мають середньострокові можливості

Насправді, центри обробки даних штучного інтелекту не лише “споживають” електроенергію, але й “споживають” мідь та алюміній. Тому в рамках цього нового циклу “суперцикла” інвестицій в електричне обладнання, особливо сектори верхніх ресурсів, такі як мідь, алюміній та інші “метали обчислювальної потужності”, можуть отримати середньо- та довгострокові можливості.

Згідно з кількісними оцінками, проведеними кількома агентствами щодо потреби в мідях для центрів обробки даних, на основі середнього сценарію споживання енергії, Microsoft прогнозує, що на кожен ГВт центру обробки даних потрібно близько 27 тисяч тонн міді, тоді як для центрів обробки даних штучного інтелекту ця потреба може досягати 50 тисяч тонн. У 2026 році глобальне споживання міді центрами обробки даних може становити близько 1% від загального світового попиту на мідь, а в майбутньому частка щорічно зростатиме.

Крім того, зростання споживання електроенергії в центрах обробки даних, зумовлене штучним інтелектом, передається на інвестиції в електричні мережі та виробництво електроенергії, що ще більше підвищує попит на мідь в електричній системі: у такому випадку частка попиту на мідь, спричинена новими установками у центрах обробки даних та відновлювальними джерелами енергії, може підвищитися до приблизно 5%.

Не випадково, що алюміній також має подібну ситуацію. Основні застосування алюмінію в центрах обробки даних включають шафи та каркаси, системи охолодження (радіатори, теплообмінники), оболонки для шин, електричні шафи тощо. Оцінки показують, що з урахуванням використання алюмінію в шафах та системах охолодження, на кожен ГВт центру обробки даних витрачається близько 0,4–0,6 тисяч тонн алюмінію. У секторі постачання електролітичного алюмінію потужності Китаю вже знаходяться на високому рівні, а розширення потужностей за межами країни, під впливом електричної енергії та витрат, відбувається повільніше, ніж очікувалося, що призводить до того, що нові вимоги, представлені центрами обробки даних та накопиченням енергії, легше трансформуються в підвищення цін та прибутковості.

(Ця стаття була опублікована 21 березня в “Тижневику ринків цінних паперів”. Автор є менеджером фонду HSBC Jintrust з стратегічного вибору, двоядерної стратегії, фонду у дельті Жемчужини. Думки гостей представляють лише особисту точку зору, не відображаючи позицію цього видання.)