電力缺口為何進一步擴大？

  • 摩根士丹利將2026—2028年美國資料中心累計電力需求預測從97GW上調至116GW。在新增快速供電方案之前，預計缺口從57GW擴大至70GW。
  • 上調來自三項模型變動：納入此前排除的儲存、網路等機架元件用電，提高傳統非生成式AI資料中心需求假設，並按75%負載率調整晶片所需供電容量。
  • 計入現場發電等方案後，該行預計美國境內淨缺口為43GW；再考慮部分美國需求轉移至亞太，淨缺口為38GW，約占116GW需求的33%。此前淨缺口預測為33GW。

現場發電和海外擴張能填補多少缺口？

  • 摩根士丹利基準情境預計，2026—2028年將有31GW表後供電方案投入運行，即在資料中心現場或靠近負載側配置電源。該預測取已簽約專案與潛在總產能的平均值；即使設備產能更高，施工勞動力仍可能限制部署。
  • 該行估計現有勞動力可支持每年10—20GW新增燃氣發電，其中包括現場電源和電網電源；到本世紀末，年新增能力可能超過50GW。
  • 模型計入2026—2028年約6GW美國資料中心需求轉移至亞太，並預計到2030年累計約15GW。泰國、印度和日本合計約有30GW富餘發電容量，但電網限制制約近期可接入的規模。
  • 電網最佳化和資料中心削峰也可能釋出容量，但前者取決於公用事業公司的投資意願；後者通常持續時間較短，未必能滿足電網因應長期極端天氣的要求。

Rubin機架耗電量假設有多可靠？

  • 該行維持Vera Rubin NVL72每機架234千瓦的假設：72顆GPU按每顆2,300瓦計算，占165.6千瓦，其餘68.4千瓦用於CPU、網路和其他機架元件。輝達路線圖約240千瓦的數字，以及供應鏈約220—250千瓦的估計，為這項假設提供參照。
  • 輝達提到的330千瓦是第二代供電架構支援的容量，該行認為不能直接當作NVL72的預期耗電量。Rubin Ultra則採用約600千瓦的假設，但原Kyber機架設計取消、替代架構仍在演進，使最終耗電量的不確定性更高。
  • 提高效率也可能緩解供電壓力：輝達的功率調度、機架功率平滑和800V直流配電分別著眼於提高固定電力預算下的算力、減少峰值和降低傳輸損耗；這些潛在效益尚未計入該行模型。

電力瓶頸會如何傳導至供應鏈？

  • 摩根士丹利預計，缺電將提高客戶取得快速供電方案和已通電資料中心場地的迫切性及願付溢價，也會推動美國以外的資料中心增長。
  • 半導體方面，該行相對看好輝達和博通，理由包括指引保守、晶片部署可見度及美國以外擴張；該行還認為輝達每瓦生成的token更多。其模型顯示，新一代晶片雖提高前期投入，但單位算力成本下降、每瓦token產出提升，仍能支持客戶升級。
  • 若部署出現暫停，儲存、光元件及電源管理等下游零組件可能受到擾動：部分環節的營收和每股盈餘受到短缺帶來的價格支撐，悲觀情境下也可能出現超額訂購。