AI用电的“困”与“破”
AI推升电力消耗
- AI模型训练和推理所需的数据量和计算量呈指数级增长，导致电力消耗大幅增加。例如，GPT-4训练能耗约38.2GWh，相当于4万个家庭单日用电量。
- 推理任务能耗受多种因素影响，且商业AI模型能耗难以精确测算，但长上下文和多模态模型将持续提升总耗能。
- 数据中心总能耗取决于IT设备容量、利用率、空闲功率及PUE，提高利用率、降低空闲功耗和PUE是管理能耗的核心。
- 2024年全球数据中心用电量达415TWh，占全球总用电量1.5%，其中美国、欧洲和中国合计占85%。美国数据中心电力消耗以每年约12%的速度增长，预计2030年将增至约945TWh，年均增长率约15%。
- 全球新增太阳能发电量已可完全覆盖数据中心用电量，但电力基础设施制造周期与AI需求周期错配是挑战。
解决方案一：燃气轮机
- 美国数据中心电力消耗占其总用电量的4%，且预计2030年将占10%。天然气发电是低成本可靠电力来源，EntergyLouisiana、NextEraEnergy等计划增加天然气发电能力。
- 美国燃气轮机订单量激增，三大制造商积压订单不断增长，预计2027年年订单量将超过100吉瓦。
解决方案二：光伏+储能
- 光伏发电具有建设周期短、安装灵活的优势，但输出受太阳辐射周期影响，无法满足7×24小时稳定用电需求。
- 2024年全球公用事业规模太阳能光伏的加权平均平准化度电成本已稳定在0.043美元/千瓦时，比成本最低的化石燃料发电替代方案便宜41%。
- 2024年锂离子电池组平均价格降至115美元/千瓦时，锂离子电池储能新增装机容量持续增长。
- 加利福尼亚州在光伏+储能方面处于领先地位，2024年储能提供的用电量占每日峰值负载的近五分之一。
- 欧洲储能也处于高景气阶段，2024年新增储能系统有望达21.9GWh，公用事业规模储能同比增长79%。
- 锂离子电池储能是当前最主要的电化学储能技术，预计到2030年，全球锂离子储能电池出货量将达1,451.3GWh。
储能+光伏或带动功率器件需求
- 大型储能PCS多采用硅基IGBT作为主功率开关器件，IGBT性能直接影响储能逆变器效率。
- 构网型储能PCS兴起，对功率器件提出“高压、高频、高可靠、高瞬态”的要求，推动功率器件向更高性能迭代。
- 更高直流母线电压成为趋势，以提升转换效率并降低系统成本，IGBT和SiC MOSFET需满足更高耐压要求。
- 变流器市场规模持续扩大，IGBT和SiC MOSFET市场预计至2030年将分别达到161.51亿美元和95.20亿美元。
- 硅基分立IGBT和模组市场，国内厂商份额仍有较大提升空间。
相关公司
- 斯达半导：推出适用于光储行业的1400V IGBT芯片平台和1400V SiC MOSFET芯片平台，发布全球首个光伏地面电站组串式2000V系统500KW逆变器功率模块解决方案。
- 扬杰科技：聚焦光伏储能领域，开发涵盖60kW–320kW功率段的IGBT模块和碳化硅模块产品。
风险提示
- 国内厂商渗透率不及预期
- 产能扩张导致的价格风险
- 技术风险
