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AI的新視角:從算力之戰到能源之爭

作者:國盛通信團隊摘要

站在當前時點,我們重新評估AGI的發展趨勢和投資者預期。市場以算力為起點,延伸出GPU、光模塊、交換機、存儲等賽道,并借力海外映射,對AI應用翹首以盼,但忽略了當算力放量時對上游基礎設施的拉動。如果說應用是爆發力最強的方向,那基礎設施便需久久為功,不僅是液冷散熱,對能源的需求才是根本,這也是本文的出發點。

邊際變化:AIDC與傳統數據中心最大的區別點之一,在于用電水平大幅提高。AIDC具有數據量大、算法復雜以及24/7即時響應的特點,因此與傳統的數據中心相比,AIDC需要消耗大量電量。隨著AI的迅速發展,預計集成大語言模型的AI軟件將會迅速發展,訓練需求和推理需求共振,未來數據中心用電量將大幅提升,AIDC會成為新一代「電老虎」,數據中心消耗電力的比重會進一步提升。SemiAnalysis預測,全球數據中心關鍵IT電力需求將從2023年的49GW激增至2026年的96GW,其中AI將消耗約40GW。Vertiv指引在未來五年內,數據中心耗電量將增加100GW,到2029年全球數據中心電力需求增至140GW。

困境:美國電網難以支撐AI算力發展。相比于數據中心的建設速度,目前美國電網建設速度相對緩慢,且發電容量有限,因此短期內美國將面臨AI發展下的電力需求困境。目前美國電力供應面臨基礎設施建設周期長、基建設施短缺、勞動力緊張、從業人員缺乏經驗、建設電網需要協調多方利益相關者等阻力。而AI的迅速發展已導致部分地區電力供應短缺,北美公用事業公司DominionEnergy表示,其可能無法滿足弗吉尼亞州的電力需求,導致全球增長最快的數據中心樞紐建設項目推遲多年。

解決方案:短期-天然氣,中期-SMR核電,遠期-可控核聚變。AI的崛起正在將資源競爭引向算力+能源。在AI驅動的數字世界中,算力是迭代和創新的基礎,而能源則是支撐這些算力運轉的關鍵。短期內,天然氣結合燃料電池為數據中心提供靈活且高效的發電方案,滿足當前快速擴張的需求。中期來看,小型模塊化反應堆(SMR)因其穩定性和適應分布式部署的特性,成為應對數據中心功率瓶頸的關鍵路徑。遠期而言,可控核聚變有望徹底突破能源供給限制,為未來的算力生態提供無限、清潔的動力支持。在這一進程中,從能源技術的持續創新到算力生態的高效協同,不僅推動了AI技術的飛躍,也重塑了能源與計算深度融合的未來格局。

我們認為,目前尚處于算力之戰,但展望未來5年,能源基礎設施之爭或將成為主流。短期來看,今年三季度CSP巨頭資本開支均創新高,且傾向于算力側,而未來5-10年,結合AI算力投資持續加碼和美國目前的電力供應現狀,我們認為美國目前電力持平的時代即將結束,算力之戰將逐步轉變為能源之爭。亞馬遜、微軟、谷歌等算力巨頭對SMR等核電項目的投資計劃已初步證明了這一點,IT巨頭的加入將大幅引進新技術并加速迭代,相關能源基礎設施的投資機會將逐步顯現。

投資建議:綜上所述,能源是科技競爭的下一場戰役,正如液冷從可選到必選的過程一樣,AI上游基礎設施賽道也正在從傳統行業走向核心科技配套,搶占布局先機是未來勝出的關鍵。建議關注美股核心標的ETN、EMR、SMR、OKLO、NNE、BE等,A股在核電、天然氣及基建供應鏈建議關注中國廣核、中國核電、新天然氣、中廣核礦業、金盤科技、英維克、麥格米特、能科科技、科華數據、歐陸通、壹石通等。

風險提示:技術與監管風險,高資本需求與融資壓力,市場需求與競爭風險投資要件

OpenAI創始人SamAltman在訪談中曾說過一句話:未來的兩種重要資源,將是算力和能源。AI對性能的追逐,在算力領域已經逐步呈現白熱化,而下一階段競爭的核心因子,將在能源基礎設施上初步顯現。

【從算力到能源:科技競爭的下一場戰役】

人工智能的崛起更直接地將資源競爭引向算力和能源。在AI驅動的數字世界中,算力是迭代和創新的基礎,而能源則是支撐這些算力運轉的關鍵。「未來最重要的兩種資源是算力和能源」,這一趨勢從算法優化到硬件突破,再到當前對高效能源系統的需求,將貫穿AI技術發展的每一階段。

【算力的加速需求與硬件極限】

AI算力的需求呈指數級增長。以英偉達H100GPU為例,60TFLOPS的計算能力正在推動大模型的規模化訓練,算力激增帶來了巨大的能耗挑戰。Vertiv預計,到2029年,全球數據中心的總裝機功率需求預計將從40GW飆升至140GW,而數據中心每MW價值量將從250-300萬美元提高到300-350萬美元。英偉達下一代產品Rubinultra單機柜高達1MW以上的功耗也表明,AI算力提升正對電力基礎設施施加前所未有的壓力,算得多快很大程度上依賴于功率大小。

【能源瓶頸的突顯與基礎設施的挑戰】

數據中心的擴張暴露了電力供應體系的脆弱性。ElonMusk曾經指出,變壓器等關鍵電氣設備的生產能力難以滿足當下AI需求,而這種電力基礎設施的短缺還會進一步放大電網負載的擺幅效應(loadfluctuation),尤其是在AI訓練峰值期,功率需求可能瞬時超過平均負載的數倍,高峰低谷的用電模式對能源系統的穩定性構成巨大威脅。這種瓶頸在AI發展的初期并不明顯,而隨著集群規模擴大、AI應用放量將愈發明顯,Sora的落地過程就能看出這樣的窘境。

【能源技術革新與算力生態協同】

在算力需求飛速增長的背景下,能源瓶頸正成為限制AI發展的核心障礙。核能,尤其是小型模塊化反應堆(SMR),逐步顯露頭角,成為適配AIDC的最佳方案之一。以OKLO\Nuscale為代表的新興核能企業正在開發微型反應堆技術,Google和Microsoft等云服務提供商已經啟動SMR項目布局,目標是通過分布式小型核電站為未來的數據中心供電,提供持續、穩定的算力支持。天然氣+燃料電池/清潔能源/儲能等方案也作為快速落地的選項之一,積極推進中,以BloomEnergy為代表的初創公司也借助行業東風快速崛起。

從投資角度看,市場對算力的重要性已有認知,對應用的落地也翹首以盼,不斷尋找映射,而忽略了AI基礎設施的重要性,這不僅僅是液冷、機房的機會,更大的視角來看,下一階段的競爭,正在各個能源(天然氣、核電等)領域逐步蓄力。1、「電老虎」AIDC與薄弱電網1.1用電:AIDC下一個短板

1.1.1美國用電的供與需

需求側:數據中心已經是「燒電大戶」,用電量占比達到全美4%。2023年美國數據中心合計功率約19GW,按此估算全年耗電量約166TWh(太瓦時),在全國用電量中占比4%。

數據中心燒電166TWh,超過紐約市全年耗電量,相當于1538萬家庭用戶全年耗電量。分地區來看,22年紐約全年耗電量143.2TWh,德州全年耗電量475.4TWh,加州251.9TWh,佛羅里達248.8TWh,華盛頓90.9TWh,美國數據中心全年耗電量超過紐約市全年耗電量。而2022年每位住宅用戶的年平均用電量為10791kWh,照此估算,166TWh相當于約1538萬家庭用戶一年的耗電量。

*1TWh=1000GWh=10^6MWh=10^9KWh

供給側:美國全年的發電量較為固定,目前仍以火電為主要來源,新能源發電增速較快,核能占比進一步提高。美國全年的發電量大約在4000-4300太瓦時(TWh)之間,其中2023年火電(燃煤、天然氣、石油)占比約60%,是主要能源來源;新能源發電(風能、太陽能等)近年來快速增長占比達到21%;核能約占19%,占比進一步提高。

1.1.2邊際變化:AI對電網的挑戰

【挑戰一:用電總量大幅提升】

與傳統的數據中心相比,AI數據中心需要消耗大量電量。主要原因是數據量的大幅增長、復雜的算法以及24/7即時相應的需求。例如,一個Google傳統搜索的請求消耗約0.3Wh,而一個ChatGPT請求需要消耗2.9Wh,為前者的十倍;《焦耳》上發表的一篇論文稱,如果谷歌每一次搜索都使用AIGC,其用電量將上升到每年290億KWh,這將超過肯尼亞、克羅地亞等許多國家的總用電量;根據紐約客雜志報道,ChatGPT每天消耗超過50萬KWh。

【挑戰三:后續用電需求更大】

AI數據中心的推理由于用戶的大量請求,會比訓練更消耗能源。目前,谷歌已在今年上半年宣布將加入新的AI功能完善搜索體驗,將推出基于Gemini的AIOverviews,該功能已面向部分用戶開放試用;微軟推出名為MicrosoftCopilot的個人AI助手,并已將ChatGPT集成到Bing中。而目前谷歌搜索引擎的訪問量已經達到每月820億次,Office商業產品的付費用戶數量已超過4億,龐大的用戶基數意味著訓練好的大模型如果集成到公司產品中,用戶請求數將大量增長,AI即時響應次數激增,導致模型推理耗能超過訓練耗能。根據麥肯錫估計,直到2030年美國數據中心電力負載可能占所有新增需求的30%至40%。

現狀:缺時間、缺人、缺基建、缺經驗、阻力多。

缺時間:建設一個數據中心大概要兩年時間,但是電網的建設要慢得多,建設一個發電站可能需要三五年的時間,而建設一條長距離的高容量的傳輸線,則需要8年甚至10年的時間。根據美國區域輸電組織MISO的說法,其正在規劃的18個新輸電項目可能需要7到9年的時間,而歷史上類似的項目需要10到12年。據此推斷,電網的建設速度很可能無法追趕AI的增長速度。

缺基建:根據美國的電力投資趨勢,從2016年到2023年,美國公用事業的資本開支顯著增加,尤其是發電、配電和輸電領域,電網投資從2018年開始提速,主要由于制造業回流對電力需求的推動,在這種背景下,美國依舊沒有大規模擴建電網,根據GridStrategy出具的調查報告,2010-2014年美國平均每年安裝1700英里的新高壓輸電里程,但在2015-2019年下降到每年僅645英里。

缺人:勞動力緊張也是一個制約因素,尤其是實施新電網項目所必需的電氣專業工人的短缺問題。根據麥肯錫的估計,根據預計的數據中心建設和需要類似技能的類似資產,美國可能出現40萬名專業工人的短缺。

缺經驗:對于美國來說,整個電力行業的從業人員,在過去20年中沒有見過電力需求的大規模增長,而且這20年很可能意味著有整整一批工程師、工作人員都沒有大規模建設新電網的經驗。

阻力多:電網的建設需要電站、傳輸線等基礎設施,而這些可能需要無數利益相關者共同努力,就線路走向和承擔費用達成妥協。

假設一:芯片增速為每年50%(參考臺積電說法)。

假設二:假設芯片平均壽命為5年(參考英偉達給出的GPU壽命)。

假設三:IT設備平均功率利用率為90%(考慮IT設備中NVSwitches、NVLink、NIC、重定時器、網絡收發器等功耗,假設GPU、TPU耗能占比90%,其他IT設備耗能占比10%)。

假設四:考慮IT不可能都滿負荷運行,且不可能永遠24小時運行,參考Semianalysis,將可能利用率設置為80%。

假設五:PUE為1.3(PUE為數據中心總耗電量除以IT設備所用電量)。

假設六:美國算力需求占比全球34%(經中國信息通信研究院測算,美國在全球算力規模中的份額為34%)。

1.3.2測算角度二(樂觀):數據中心

測算邏輯:測算角度二是從數據中心建設角度出發,參考第三方預測的全球數據中心建設進度(復合增速25%),同時由于預測數據截至2026年,我們假設2027至2030年依舊維持25%的復合增速,對全球數據中心電力需求進行預測,并假設其中AIDC的用電量和占比,因此我們認為,該預測角度得到的數據較為「樂觀」,最終預測到2030年美國AIDC用電需求最高為91GW。

研究公司SemiAnalysis利用了5000多個數據中心的分析和建設預測,并將這些數據與全球數據以及衛星圖像分析相結合,預計未來幾年數據中心電力容量增長將加速至25%的復合年增長率,同時AIDC占比將進一步提升,數據中心方面,根據預測數據,全球數據中心關鍵IT電力需求將從23年的49GW激增到26年的96GW,我們假設27-30年繼續保持數據中心25%的復合增速(參考2023到2026年增速,為25%),那么到29、30年全球數據中心關鍵IT電力需求分別增長至188、234GW;參考SemiAnalysis數據,結合AI算力蓬勃發展、下游應用陸續爆發大背景,我們認為未來AI在數據中心中占比有望持續加速提升,因此我們假設23-30年全球AIDC占比分別達到12%/16%/30%/44%/56%/68%/78%/88%,從而計算出29、30年全球的AIDCIT設備電力需求分別為65GW、91GW。

角度二結論:以美國占比為34%,PUE為1.3計算,到2030年美國AIDC電力需求將達到91GW。

假設一:結合AI算力蓬勃發展、下游應用陸續爆發大背景,我們認為未來AI在數據中心中占比有望持續加速提升,因此我們假設23-30年全球AIDC占比分別達到12%/16%/30%/44%/56%/68%/78%/88%。

假設二:PUE為1.3(PUE為數據中心總耗電量除以IT設備所用電量)。

假設三:美國算力需求占比全球34%(經中國信息通信研究院測算,美國在全球算力規模中的份額為34%)。

1.3.3總結一:AIDC占比全美總耗電比例提升

(1)AI耗電量占全美耗電量比重提升,占比有望超1成

根據Statista預測數據,2022年,美國的電力使用量約為4085太瓦時,預計未來幾十年美國的電力使用量將繼續上升,到2030年達到4315太瓦時(對應493GW),到2050年將達到5178太瓦時。根據我們前面的「測算角度一」,假如2030年AIDC總功耗最高為57GW,那么占全美用電量的比重將提升至12%(57GW/493GW),較2023年的4%大幅提升。

2、困境何解:短期「天然氣+」是主流2.1短期內最快落地方案是天然氣

2.1.1變電站成為傳統用電瓶頸

【數據中心供電的現狀】

購買電力與變電站:數據中心通常通過與電力公司簽訂合同來購買電力,這意味著數據中心的電力供應是從發電站生成的電流經過傳輸網絡輸送到數據中心。然而,電力經過長距離輸送后,電壓通常需要通過變電站進行調整,以確保電力符合數據中心的電壓需求。

變電站的必要性:變電站將高電壓的電力轉化為適合本地使用的低電壓。大多數電力系統都需要經過變電站進行電壓轉換和分配。若沒有本地變電站,電力就無法直接用于數據中心。

變電站的建設難度較大、周期較長、成本較高:變電站的建設通常需要大量資金投入,涉及到土地、基礎設施建設、設備采購和人力儲備等。此外,變電站建設的周期較長,且需要滿足嚴格的環境和安全標準。

結論:目前現有買電方式下,變電站成為制約AIDC用電的瓶頸。由于數據中心的電力需求不斷增長,新建變電站或擴容現有變電站需要較長的時間,而且需要大量的審批和建設時間,可能無法迅速跟上數據中心的需求。

2.1.2AI快速發展與SMR核電落地存在時間差

雖然核電在諸多方面具備優勢,但北美算力市場當下最重要的需求是「快速實施」,迅速點亮GPU獲得算力,天然氣成為當下首選。

盡管2023年2月美國核管理委員會批準核電公司NuscalePower設計首個SMR(SmallModularReactors小型模塊化反應堆),且中俄等世界各國都在競相將SMR技術付諸實踐,但SMR的商業化仍需要一段時間,安全審批流程復雜且較為耗時。目前已經可以看到SMR已喚起全球對核能的興趣。在美國核裂變行業已獲得《通脹削減法案》提振,該法案包括多項稅收抵免和激勵措施,同時為核能辦公室提供7億美元資金,用于支持發展高純度低濃縮鈾(SMR所需的燃料)的國內供應;全球有70多種商業SMR設計正在開發中,且目前已經有兩個SMR項目在中國和俄羅斯運營。但根據美國能源監管部門的說法,核反應堆是極其復雜的系統,必須符合嚴格的安全要求,并考慮到各種各樣的事故情景,且許可流程繁瑣且因國家而異。這意味著SMR需要一定的標準化才能進入商業市場,因此需要尋找其他方案解決短期的能源短缺問題。

2.4燃料電池:以BloomEnergy為例

公司概況:BloomEnergy專注于開發高效、低排放的能源技術,致力于通過創新的固體氧化物燃料電池(SOFC)和固體氧化物電解槽(SOEC)技術,推動全球能源轉型。作為一家領先的清潔能源公司,公司通過其先進的氫氣和燃料電池技術,致力于為工業、商業以及數據中心等高需求領域提供可持續、可靠的能源解決方案。公司成立于2001年,總部位于美國加利福尼亞州,并在全球范圍內拓展業務。

核心技術:公司核心技術包括固體氧化物燃料電池(SOFC)和固體氧化物電解槽(SOEC),SOFC系統在使用100%氫氣時提供高效的電力輸出,電氣效率高達65%,遠超傳統能源系統。BloomEnergy的燃料電池系統還能夠集成熱電聯產(CHP)技術,使得總能效高達90%,從而有效降低能源消耗和碳排放。此外,SOEC技術可用于高效的氫氣生產,是清潔能源轉型中的關鍵技術之一。

3、中期方案:SMR核電脫穎而出3.1為什么是核電:更適配AI

3.1.1AIDC的特征:分布式與高密度

AIDC算力中心與傳統IDC數據中心相比較,有兩大最顯著的區別,也是AIDC的重要特征。

【AIDC特征一:分布式部署】

AI的應用場景和任務要求等決定了AIDC需要采用分布式部署方式。AIDC與傳統的IDC在計算需求、應用場景、資源消耗等方面有顯著差異,AIDC的任務通常是計算密集型的,尤其是AI領域的大規模深度學習、機器學習、數據分析等任務,單個計算節點無法承載所有的任務,因此,AIDC需要將計算任務拆分成多個小任務,通過分布式計算框架將任務分發到多個節點并行計算,這就需要多個地理位置的數據中心或計算節點協同工作。

【AIDC特征二:24小時高密度計算】

AI計算任務的持續性與高負載決定了AIDC必須24小時高負荷運轉,對電力資源和冷卻支持的要求更高。AI模型訓練往往是一個長周期的過程,需要持續的計算力支持,因此AIDC通常會進行長時間持續的計算任務;傳統IDC的負載一般會根據業務需求有所波動,且很多應用不需要如此長期、不間斷的計算支持。因此AIDC的高功耗計算硬件需要全天候的強電力供應和冷卻支持。

3.1.2核電SMR落地速度最快

SMR是什么——模塊化、更小、更便于部署的核反應堆。SMR(SmallModularReactor,小型模塊化反應堆)是核能技術的一種新型發展,SMR是核電站的一種類型,但與傳統的核電站有明顯的不同。SMR是一種小型、模塊化的核反應堆,其設計目的是提供較小規模的電力輸出,并且在建造時采用模塊化組件,便于工廠化生產和運輸,通常SMR的輸出功率相比傳統的大型核反應堆更小。在AIDC出現之前SMR常應用于遠離電網的偏遠地區、小島嶼、軍事基地,或者作為工業用電的補充來源。

SMR的原理——與大型核反應堆基本相同,還是通過核裂變反應產生熱能形成蒸汽,進而驅動發電機發電。(1)核裂變反應:與傳統核電站一樣,SMR的核心是核反應堆,通過核裂變反應產生熱量,反應堆中的鈾-235等可裂變材料(如鈾或钚)吸收中子后發生裂變,裂變過程會釋放出大量的熱能和中子;(2)熱交換和蒸汽產生:反應堆中的裂變反應產生的熱量可以用來加熱冷卻劑,冷卻劑在核反應堆內流動,將熱量帶走,并傳遞到蒸汽發生器或直接通過熱交換器將熱量傳遞給水,形成蒸汽;(3)蒸汽驅動發電機:產生的蒸汽被導入渦輪機,通過渦輪機的轉動來驅動發電機,發電機再將機械能轉換為電能,供給電網或用戶;(4)冷卻系統和安全機制:SMR通常采用天然循環冷卻系統或被動安全系統,利用自然的物理過程(如熱對流)來保持反應堆冷卻,從而減少對外部電力和設備的依賴,這些系統可在出現故障時自動關閉反應堆并降溫。

目前小型模塊化反應堆SMR主要有幾種不同的技術路線,最主流的是輕水反應堆(LWR-SMR),因為技術基礎成熟,容易獲得監管批準。截至2021年,全球各國提出70多種不同的SMR核電方案,包括壓水堆方案、氦氣冷堆方案(HTGR)、高溫氣冷實踐堆方案、鈉冷快中子堆方案(SFR),這些方案中約有一半是輕水堆反應,是從第二代核電技術演變而來,技術承接性較高,能快速商業化。但是由于2011年福島核電站問題,關于核電的科技樹選擇變得更為復雜,對輕水堆的安全擔憂更加突出,更安全的非輕水堆方案受到青睞,高溫氣冷堆方案也逐步流行:

輕水反應堆(LWR-SMR):基于成熟的輕水冷卻技術,如NuScale的設計,最主流且靠近商業化;

高溫氣冷反應堆(HTGR):使用惰性氣體(如氦氣)冷卻,適用于高溫工藝熱需求,如國內的華能高溫氣冷堆;

液態金屬冷卻反應堆(如鈉冷堆):如TerraPower開發的Natrium反應堆,具有高效散熱能力;

熔鹽反應堆(MSR):使用高溫熔巖作為冷卻快中子反應堆(FNR):利用快中子高效率裂變燃料,如俄羅斯BREST堆型。

3.3SMR核電現狀與產業鏈

3.3.1云巨頭大力部署核電

電力緊缺,各家云巨頭紛紛布局SMR核電,一方面是數據中心對電力需求巨大,SMR提供長期穩定的清潔能源,可以減少對傳統電網的依賴,另一方面,長期來看SMR可以降低電價波動風險,并優化長期運營成本,并且幫助公司實現碳中和承諾:

亞馬遜:早在今年3月已開始尋找核電支持方案,以6.5億美元收購了位于賓夕法尼亞州SusquehannaSteamElectricStation核電站旁的TalenEnergy數據中心園區;并于今年10月公布了三項重大核電投資協議,分別與EnergyNorthwest、DominionEnergy合作在華盛頓、弗吉尼亞建設960MW、300MW的SMR;領投了核能初創公司X-energy獲得的500億美元C-1輪融資;

微軟:對于核電的支持力度同樣不小,比爾蓋茨在今年6月表示將通過其創辦的初創公司TerraPowerLLC繼續對美國懷俄明州「下一代」核電站投資數十億美元,預計首座商業反應堆將于2030年完工;在9月與星座能源達成策略協議,旨在重啟ThreeMileIsland(三里島)核電站,約為微軟的數據中心提供835兆瓦的電力。

谷歌:10月表示已同意購買一家名為KairosPower的初創公司正在開發的小型模塊化反應堆的核能,開發超過500MW的電力,并預計第一座反應堆將于2030年投入運行;

甲骨文:創始人拉里·埃里森9月稱甲骨文計劃建設一個由三個SMR支持的1GW數據中心園區;

Meta:正積極向核電開發商征求提案,旨在通過增加核能發電能力來推動其人工智能技術的發展并實現環境目標,計劃在2030年代初增添1至4千兆瓦的美國核能發電能力。

AI數據中心產生的龐大電力缺口以及CSP面臨的迫切電力要求使得SMR核電產業趨勢越發明顯,預計后續將會有更多SMR布局公布。

鈾加工:鈾濃縮技術對安全性、成本和技術要求非常高,因此主要由幾家跨國公司主導。天然鈾主要由鈾-235和鈾-238組成,當中子與鈾-235碰撞時,會通過裂變反應釋放出巨大的能量,而鈾-238的裂變性比鈾-235小,天然鈾中僅含有約0.7%的鈾-235,因此需要同位素分離(鈾濃縮)將其含量提高到3%至5%,以用作輕水反應堆的燃料。濃縮方法包括氣體擴散法、激光濃縮法和離心法。

*離心法原理:將氣態鈾化合物六氟化鈾送入離心機快速旋轉的轉子中,分離出U-235和U-238,較重的同位素U-238被向外推,而較輕的同位素U-235則聚集在轉子中心。U-235濃度較高的氣體被抽出并送入另一臺離心機,重復此過程數次可產生U-235含量更高的鈾。

主要鈾濃縮公司:CentrusEnergy(NYSE:LEU,美國,主導全球市場)、Orano(法國,同時布局開采與加工)、Rosatom(俄羅斯)、Urenco(歐洲)。

(2)核燃料組件制造

SMR反應堆使用的燃料包括鈾燃料棒、燃料元件和控制棒等,組件必須符合特定的標準以確保反應堆的安全和高效運行。

參與者:如Westinghouse、Orano等,提供核燃料組件和技術支持。

(3)反應堆組件制造

反應堆組件是SMR的重要組成部分,包括反應堆壓力容器、冷卻系統、控制系統、堆芯和其他相關設施,這些組件需要高度的耐輻射性、抗高溫性能以及可靠性。由于SMR的模塊化設計,反應堆組件通常在工廠進行大規模制造,再運輸到現場進行快速組裝,減少了現場建設時間。

參與者:如NuScalePower、Rolls-Royce等。

【中游:設計、研發與建造】

(1)SMR設計與研發

設計與研發:設計公司負責SMR反應堆的技術開發、設計標準化工作,SMR的研發通常包括核反應堆的結構設計、冷卻系統設計、控制系統的集成等,設計研發公司與政府部門、監管機構緊密合作,確保設計符合核安全標準。

參與者:SMR設計與研發公司如NuScalePower、OKLO、TerraPower、Rolls-Royce等;政府機構如美國能源部(DOE),提供資金支持并對SMR的設計進行監管與驗證。

(2)反應堆建造與安裝

SMR的模塊化設計允許大部分組件在工廠預制,然后運輸到現場進行快速安裝。建造階段相較于傳統核電站更為簡便,因為SMR的規模較小、模塊化程度高,可以在不需要大規模建設的情況下投入運行,比如建造公司負責將SMR反應堆的各個模塊組裝成一個完整的核電站,完成現場安裝,工廠預制的組件將大大縮短現場建設周期。

參與者:建設公司如Bechtel、Fluor等,負責SMR電站的建設與組裝。

(2)電力銷售與電網連接

SMR電站生產的電力通過電力購買協議(PPA)出售給電網公司或工業用戶。SMR適用于小型電網,尤其適合遠程地區、偏遠城市或工業項目等特定市場。

*電力購買協議(PPA):運營商與電力購買方(如電網公司、大型工業用戶、政府等)簽訂長期合同,確保穩定的現金流和盈利模式。

參與者:電力購買方如地方電網公司、大型工業企業、政府機構等。

4、遠期展望:可控核聚變

核聚變是通過兩個輕原子核結合形成一個較重原子核,并釋放大量能量的過程。可控核聚變反應釋放的能量比燃燒煤炭、石油或天然氣高出約400萬倍,比核裂變多4倍,如果核聚變過程可以實現工業化復制,則能夠提供無限的清潔且價格低廉的能源。目前已有50多個國家正在開展核聚變研究,但由于核聚變發生條件嚴格,實現可控核聚變仍需要新材料和新技術上的突破。而實現可控核聚變具體需要多長時間將取決于行業的技術開發進度,同時需要開發必要的基礎設施并制定該項技術的管理要求和標準。根據space報道,英國TokamakEnergy公司首次在新型反應堆中將氫等離子體加熱到2700萬華氏度,溫度高于太陽核心。該公司表示利用核聚變生產商業電力可能于2030年實現。

競爭優勢:公司擁有自己的核電工廠——VOYGRPlantModels。VOYGRPlantModels是NuScale為其小型模塊化反應堆SMR設計的標準化核電廠,電力輸出靈活且運營效率更高,可以滿足不同規模的電力需求,是首個也是唯一一個獲得美國核管理委員會(NRC)設計批準的小型模塊化反應堆。

VOYGRPlantModels不同參數模塊:

VOYGR-4:由4個NuScaleSMR模塊組成,提供約308兆瓦電力輸出,適合為中小型社區和工業應用提供電力;

VOYGR-6:包含6個模塊,提供約462兆瓦電力,適合中型電力需求的應用,例如小城市或較大工業設施;

VOYGR-12:由12個模塊組成,總計約924兆瓦電力輸出,這是NuScale最大容量的VOYGR布局,適合用于滿足大規模電力需求的城市和工業應用,甚至可以作為國家級電網的基荷電力,即使發生災難性損失,VOYGR-12可以在不使用新燃料的情況下,以154MW的功率供電12年。

項目進展:已經與全球多個國家的客戶合作SMR核電項目。目前為止,公司已經與RoPowerNuclearS.A.(羅馬尼亞)、KGHMPolskaMiedS.A.(波蘭)、Kozloduy發電廠(保加利亞)、StandardPower(俄亥俄州和賓州)、ProdigyMarine發電站(加拿大)、IndonesiaPower(印度尼西亞)、GSEnergy(韓國)有項目合作。

「軟實力」:注重科研、培養人才,在全球多個大學開設E2核能探索中心實驗室。此外,公司還設置了E2中心(能源探索中心),通過模擬的真實核電站運行場景,為用戶提供應用核科學和工程原理的實踐機會,E2在全球多個大學和多個區域設有中心點,如得克薩斯州大學城、布加勒斯特理工大學(羅馬尼亞)、韓國首爾國立大學、俄勒岡州立大學等。

財務分析:公司財務情況目前處于波動階段,現金流充盈且無債務,降本增效成果優異。公司最新發布的三季報顯示,2024三季度:

營收:公司營業收入為50萬美元,去年同期公司營收700萬美元,營收減少主要是與CFPP合約終止導致(2023年11月8日,UAMPS和NuScale宣布雙方同意終止無碳電力項目CFPP);

凈利潤:公司凈虧損4550萬美元(其中720萬美元是已發行認股權證公允價值相關的非現金費用),去年同期公司凈虧損5830萬美元,凈虧損進一步縮窄;

費用:運營費用為4120萬美元,而去年同期為9390萬美元,運營費用同比減少5270萬美元,公司進一步提高降本增效能力;

現金:截至24年三季報,現金、現金等價物和短期投資為1.6億美元(其中510萬美元受限制),并且沒有債務。

核心產品(燃料側):子公司HALEUEnergy專注于為其反應堆以及其他SMR和微反應堆公司開發和制造高純度低濃縮鈾HALEU,并被選為美國能源部的新高純度低濃縮鈾聯盟(HALEU聯盟于2022年12月7日成立)的正式創始成員。HALEU是經過濃縮的鈾,其可裂變同位素U-235的濃度占燃料質量的5%至19.9%。相較于傳統鈾燃料,HALEU具有較多優點——反應堆不需要經常補充燃料、減少廢棄物量、可以作為現有反應堆的下一代燃料使用、具有更高的經濟性和安全性等。根據NNE數據,到2030年需要近600公噸的HALEU才能將新反應堆推向市場。

公司財務:公司持續推進各類稀土元素開采,近期因運輸問題產量低于預期。公司成功完成了對BaseResources的收購,其中包括馬達加斯加先進的世界級的加圖利亞鈦鋯項目,確保公司在鈦和鋯礦產行業的領先地位。公司最新發布三季報顯示,2024三季度:

營收:公司三季度實現營收404萬美元,去年同期為1100萬美元,主要由于從PinyonPlain礦到WhiteMesaMill的礦石運輸出現延誤,預計該問題將在2024年第四季度得到解決;

凈利潤:公司三季度歸屬于公司的凈虧損1206萬美元,去年同期為凈收入1056萬美元,主要原因為與推進Donald項目相關的交易和整合成本、收購BaseResources相關成本和經常性運營費用;

毛利率:公司三季度鈾礦業務毛利潤為215萬美元,毛利率為54%;

費用:公司三季度運營費用為1411萬美元,去年同期為1238萬美元,增長原因為新項目整合成本以及并購交易成本的增加。

資方背景:

BlackRock:全球知名資產管理公司,持有EnergyFuels的公開交易股份;

VanguardGroup:另一大型資產管理公司,通過公開市場投資于EnergyFuels;

StateStreetCorporation:作為大型金融服務機構,StateStreet持有EnergyFuels的部分股份。

5.1.6其他

小微型核電產業鏈龐大,除了專注于SMR技術的創新企業外,傳統核電企業和電力運營商也參與其中:

UEC(UraniumEnergy):注于北美鈾資源的勘探、開發和生產的公司,主要采用原地浸出(In-SituRecovery,ISR)技術,采礦方式成本較低且更環保,公司目前運營兩大ISR平臺:一個位于德克薩斯州,由Hobson工廠支持;另一個位于懷俄明州,依托Irigaray和ChristensenRanch(原WillowCreek項目)支持,這些平臺管理多個鈾礦項目,具備較高的生產準備度,此外公司在加拿大擁有高品位傳統鈾項目如HendayLake和Carswell。

CCJ(Cameco):加拿大的鈾礦開采和供應商,專注于上游鈾礦的開采和加工,是全球最大的鈾供應商之一,為核燃料市場提供原材料。

BWXT(BWXTechnologies):專注于核反應堆組件制造和核能技術,與SMR/OKLO等最大的區別在于,BWXT是大型設備供應商和技術服務商,主要為政府和商業領域提供核反應堆組件、核燃料、以及國防相關核技術,客戶包括美國政府(如為海軍核潛艇提供核反應堆)。

DUK(DukeEnergy)、CEG(ConstellationEnergyGroup)、EXC(ExelonCorporation)、ETR(EntergyCorporation):美國大型綜合性電力公司,運營傳統核電站并提供電力服務,核心業務包括發電、輸電和配電服務等,DUK側重于東南部地區,發電組合較均衡,包括天然氣、煤和可再生能源;CEG以清潔能源為核心,運營美國最大的無碳核電站群,聚焦碳減排;EXC專注于核能發電,是美國最大的核電運營商,覆蓋多個州;ETR服務于美國南部,以核電和天然氣發電為主,注重高可靠性供電。5.2競爭格局與優勢

從行業競爭格局來看,由于SMR核電目前尚處于發展初期,競爭格局尚未穩定,各公司市場份額差距不大,主要的差異體現在技術路徑、商業模式和市場布局:

1)技術路線的差異

壓水堆(PWR)主導地位:目前,NuScalePower等企業推動的壓水堆技術占據主流市場,因為其技術成熟度高,監管審批路徑較為清晰,更容易獲得政府和投資者信任;

創新技術崛起:如X-energy的高溫氣冷堆(HTGR)和TerrestrialEnergy的熔鹽堆(MSR),代表了核能的下一代創新技術,提供了更高的效率和靈活性,但面臨研發周期長和監管復雜等挑戰;

關鍵分歧:傳統技術的穩健性和先進技術的潛在突破性形成了差異化競爭格局。

2)商業模式的差異

模塊化與可擴展性:NuScalePower等企業專注于模塊化的設計,使得反應堆更易于生產、運輸和組裝,從而降低建設和運營成本;

特定市場定位:NanoNuclearEnergy將目標鎖定在偏遠地區和軍事基地的小型高效反應堆市場,提供更靈活的電力解決方案。

3)市場布局的區域化差異

美國:得益于政策支持(如《通脹削減法案》)和技術優勢,美國企業(NuScale、X-energy)在技術領先和資本獲取方面具備先發優勢;

俄羅斯:Rosatom憑借RITM-200已實現商用化,是浮動核電站和極地市場的領先者;

中國:政府推動的石島灣高溫氣冷堆并網成功,為國家能源安全提供支撐,同時在出口市場上展現潛力。

展望未來,技術成熟度、成本競爭力、政策支持、市場定位是決定SMR參與者成敗的幾項重要因素:

1)技術成熟度與安全性

核電行業的核心是技術的安全性與成熟度,這是進入市場的首要門檻。NuScale已獲得美國核管理委員會(NRC)的設計認證,是全球首家獲得這一認證的SMR公司;X-energy的Triso燃料具有高安全性和無法熔化的特性,是未來事故容錯核燃料和高溫堆核燃料的重要發展方向。

2)成本優勢

SMR需要證明其在全生命周期成本(建造、運營、退役)上優于傳統核電站和其他能源形式,模塊化設計是降低成本的關鍵。NuScale、OKLO等都通過標準化制造和批量生產來減少單堆成本。

3)政策與資金支持

政府的扶持政策和初期資本投入是決定SMR項目能否落地的重要因素。美國通過各種激勵政策支持核能復興,包括直接撥款和稅收優惠,此外,企業也可以通過國際合作進行融資,如NuScale與羅馬尼亞、波蘭達成協議推動全球部署。

4)市場定位與應用場景

多樣化應用是SMR的重要競爭優勢,涵蓋發電、工業熱供應、海水淡化、氫氣生產等。比如NuScale目標市場集中在公共電力供應和工業電力市場,NanoNuclear定位偏遠地區和特種用途市場,強調小型化、移動性和快速部署能力。

5)國際化與客戶資源

國際市場競爭將成為未來關鍵,企業需要證明其技術在不同國家的監管、地質、經濟條件下的適用性。目前NuScale與多個國家簽署供應協議,搶占全球市場,Rolls-Royce在英國本土市場的政策支持下,計劃向歐洲擴展。

財務數據橫向比較發現位于產業鏈上游的核燃料開采公司如EnergyFuels、CentrusEnergy商業化進展較快,2023年均實現營收、利潤為正,而位于產業鏈中游的微型反應堆制造公司如NuScalePower、OKLO、NANONuclearEnergy整體來說尚處于商業模式驗證階段,高額研發、生產開支使得凈利潤呈現負數,其中NuScalePower進展較快,通過與多國合作的SMR項目,2023年取得2281萬美元營收。具體來看,各公司競爭優勢包括:

NuScalePower:1、公司擁有自己的核電工廠——VOYGRPlantModels,是首個也是唯一一個獲得美國核管理委員會(NRC)設計批準的小型模塊化反應堆;2、公司目前已經與全球多個國家的客戶合作SMR核電項目;

OKLO:1、OKLO的Aurora微型反應堆屬于中等規模的SMR,在滿足中型的分布式、偏遠和獨立電力需求上具有競爭優勢;2、Oklo的Aurora反應堆采用金屬燃料,而非傳統的輕水反應堆燃料,更為清潔環保、成本更低;

NANONuclearEnergy:業務覆蓋較廣,公司主業涵蓋4塊SMR相關內容,囊括制造、燃料、運輸等多環節,旨在打造多元化垂直整合產業鏈;

EnergyFuels:產能規模較大,公司在美國擁有多個生產設施,是北美核燃料供應鏈的重要參與者,同時近期成功完成了對BaseResources的收購,其中包括馬達加斯加先進的世界級的加圖利亞鈦鋯項目,確保公司在鈦和鋯礦產行業的領先地位;

CentrusEnergy:1、專注于為全球核能市場提供高純度低濃縮鈾和高效核燃料解決方案,尤其在先進燃料(如HALEU)領域處于市場前沿;2、公司獲得了美國能源部的大力支持,特別是在高濃縮低濃鈾(HALEU)生產方面,以促進先進核燃料的研發和部署。6、投資建議

【從算力到能源:為什么在當下推薦能源基礎設施賽道】

存在預期差:當下推薦能源賽道的核心邏輯,源于AI驅動下的科技產業鏈條正在從算力生態向能源IT基礎設施延展,而市場目前對這一關鍵環節的中長期價值,尚未充分認知。同時市場認為中國的電力基礎設施完備,AI占比較小,很難有彈性。但我們認為,全球算力放量已是趨勢,算力功耗上行已是必然,國內在IT基礎設施領域的優勢更能趁著這波東風實現海外布局。

1.從算力到能源:產業鏈驅動的必然路徑

AI產業加速發展下,GPU、CPU到存儲、通信、銅纜等各細分領域,已經成為當前市場熱議的主題,但這些算力生態的背后,強烈依賴于能源和基礎設施的持續供給。從下游AI應用場景(無論是游戲、金融、還是醫療等)到上游基礎配套(囊括散熱、IDC、能源等),每一個環節都環環相扣,然而,目前市場在算力競爭白熱化的背景下,更多聚焦于中下游環節(硬件和應用),而忽略了基礎設施對算力長期可持續發展的關鍵作用,當下電力及IT基礎設施已成為北美算力市場的瓶頸。算力軟硬件毫無疑問已成為市場熱點,展望未來3-5年,挖掘更多算力相關的機會,更需要提前研究上游基礎設施環節,尤其是能源環節。

2.市場對基礎設施中長期規劃的忽視,帶來能源賽道的投資窗口

1)供需矛盾日益突出

北美的電力供給處于緊平衡狀態,而AI算力需求正在迅速提升,預計到2029年全球數據中心的裝機功率需求將從40GW增長至140GW。這種指數級的能耗增長,已經暴露了當前基礎設施規劃的不足。電力基礎設施擴張滯后,變壓器等關鍵設備的生產周期制約能源供給能力。

2)市場短期行為帶來的長期隱患

當前資本市場對算力相關賽道(如GPU、存儲、通信)的關注度極高,但對散熱、IDC、能源等基礎設施的中長期布局重視不足。而這些基礎設施環節,正是推動算力生態可持續發展的核心。以液冷為例,當我們在24年初發布液冷行業深度報告的時間點,行業變化并未在資本市場被重視,其市場熱度是在AI功耗需求爆發后逐步顯現的,類似的邏輯同樣適用于能源賽道,而這一切才剛剛開始。

3.為什么能源賽道值得提前布局?

能源是科技行業下一階段競爭的核心要素,而市場對能源的規劃和認知仍在起步階段:

戰略性稀缺資源:SamAltman提到,未來最重要的資源是算力和能源。能源賽道不僅是算力的支撐,更是實現可持續科技發展的基礎。

初期投資窗口:當前AI能源賽道正處于起步階段,投資估值相對合理,未來需求上修空間大。

政策與科技協同驅動:以SMR核電為例,其具備低碳環保、高效供電等特性,與全球碳中和政策目標高度契合。天然氣作為過渡性能源也將在短期內受益于數據中心的擴張需求。

6.3A股相關標的

供給側:美國全年的發電量較為固定,目前仍以火電為主要來源,新能源發電增速較快,核能占比進一步提高。美國全年的發電量大約在4000-4300太瓦時(TWh)之間,其中2023年火電(燃煤、天然氣、石油)占比約60%,是主要能源來源;新能源發電(風能、太陽能等)近年來快速增長占比達到21%;核能約占19%,占比進一步提高。

電價:美國是全球電價最低的國家之一,且個別州因為能源優勢有更低的電價水平。美國電力消費結構主要劃分為4個領域:居民、商業、工業和運輸。2024年9月居民用戶電價為0.17美元/千瓦時(約折1.24元/千瓦時,匯率截至12月13日),商業用戶電價為0.135美元/千瓦時(約折0.98元/千瓦時);工業用電價為0.09美元/千瓦時,運輸用電價為0.13美元/千瓦時,2023年批發電價為0.036美元/千瓦時。而一些州因為其能源優勢電價水平較低,截至2024年4月,德克薩斯州(天然氣和可再生能源豐富)的電價約為0.147美元/千瓦時、路易斯安那州(能源資源豐富)約為0.115美元/千萬時、田納西州(水電資源豐富)約為0.125美元/千瓦時。一些較為耗電的大型基建比如數據中心等,往往在低電價省份建設,上述州府也成為當今算力產業集中地。

數據中心全年用電成本測算:按照批發價0.036美元/千瓦時估算,美國數據中心(AI尚未大規模應用情況下)一年耗電166TWh,預估需要約60億美元。

1.1.2邊際變化:AI對電網的挑戰

【挑戰一:用電總量大幅提升】

與傳統的數據中心相比,AI數據中心需要消耗大量電量。主要原因是數據量的大幅增長、復雜的算法以及24/7即時相應的需求。例如,一個Google傳統搜索的請求消耗約0.3Wh,而一個ChatGPT請求需要消耗2.9Wh,為前者的十倍;《焦耳》上發表的一篇論文稱,如果谷歌每一次搜索都使用AIGC,其用電量將上升到每年290億KWh,這將超過肯尼亞、克羅地亞等許多國家的總用電量;根據紐約客雜志報道,ChatGPT每天消耗超過50萬KWh。

【挑戰二:用電擺伏加劇】

現象:AI數據中心(無論是訓練還是推理)電流需求高度瞬變,會在幾秒內出現巨大的擺幅。隨著神經網絡模型任務負載的增加或減少,電流需求會有劇烈波動,每微秒變化甚至可達2000A。

原理:1)高峰負載波動:AI模型的訓練和推理對算力需求巨大,但并非持續運行,模型訓練啟動時會出現高峰負載,而低谷時則維持基礎運行,導致用電擺伏;2)資源動態調度:AI任務具有周期性,例如大規模訓練需要集中資源,而推理階段相對分散,這使得功耗曲線更加不穩定;3)實時響應需求:生成式AI和大模型應用需要低延遲和高吞吐,驅動基礎設施實時擴展,進一步放大功耗波動性。

結果:影響電網穩定性。電網設計并不適應擺伏過大,電網基本針對用電負荷進行設計,希望看到一個比較平穩、有規律的緩慢變化的負載,例如,用電負荷100GW的用電設備接入電網后可能會有兩條200GW的傳輸線進行供電,兩條傳輸線有一條傳輸線正常就可以保證運行。而AI用電特征會在幾秒內出現巨大擺幅,這種劇烈波動可能會影響電網的穩定性。

【挑戰三:后續用電需求更大】

AI數據中心的推理由于用戶的大量請求,會比訓練更消耗能源。目前,谷歌已在今年上半年宣布將加入新的AI功能完善搜索體驗,將推出基于Gemini的AIOverviews,該功能已面向部分用戶開放試用;微軟推出名為MicrosoftCopilot的個人AI助手,并已將ChatGPT集成到Bing中。而目前谷歌搜索引擎的訪問量已經達到每月820億次,Office商業產品的付費用戶數量已超過4億,龐大的用戶基數意味著訓練好的大模型如果集成到公司產品中,用戶請求數將大量增長,AI即時響應次數激增,導致模型推理耗能超過訓練耗能。根據麥肯錫估計,直到2030年美國數據中心電力負載可能占所有新增需求的30%至40%。

結論:隨著AI的迅速發展,預計集成大語言模型的AI軟件將會迅速發展,訓練需求和推理需求共振,未來數據中心用電量將大幅提升,AIDC會成為新一代“電老虎”,數據中心消耗電力的比重會進一步提升。

1.2現實困境:電網難以支撐

經濟發展結構決定了北美電網基建較為薄弱。近20年來,美國電力需求與經濟增長脫鉤速度急劇加快。自2010年以來,美國經濟累計增長24%,而電力需求卻幾乎保持不變,2023年,美國電力消耗甚至比2022年下降了2%。其本質是區別于國內經濟主要靠工業和服務業帶動,美國的經濟增長主要并不依靠用電或能源的消耗,而主要依賴于高科技產業,能源消耗較低。且效率的提高(主要是用熒光燈和LED取代白熾燈)已經抵消了人口和經濟增長帶來的電力需求,使得公用事業公司和監管機構沒有擴大電網或發電能力。

現狀:缺時間、缺人、缺基建、缺經驗、阻力多。

缺時間:建設一個數據中心大概要兩年時間,但是電網的建設要慢得多,建設一個發電站可能需要三五年的時間,而建設一條長距離的高容量的傳輸線,則需要8年甚至10年的時間。根據美國區域輸電組織MISO的說法,其正在規劃的18個新輸電項目可能需要7到9年的時間,而歷史上類似的項目需要10到12年。據此推斷,電網的建設速度很可能無法追趕AI的增長速度。

缺基建:根據美國的電力投資趨勢,從2016年到2023年,美國公用事業的資本開支顯著增加,尤其是發電、配電和輸電領域,電網投資從2018年開始提速,主要由于制造業回流對電力需求的推動,在這種背景下,美國依舊沒有大規模擴建電網,根據GridStrategy出具的調查報告,2010-2014年美國平均每年安裝1700英里的新高壓輸電里程,但在2015-2019年下降到每年僅645英里。

缺人:勞動力緊張也是一個制約因素,尤其是實施新電網項目所必需的電氣專業工人的短缺問題。根據麥肯錫的估計,根據預計的數據中心建設和需要類似技能的類似資產,美國可能出現40萬名專業工人的短缺。

缺經驗:對于美國來說,整個電力行業的從業人員,在過去20年中沒有見過電力需求的大規模增長,而且這20年很可能意味著有整整一批工程師、工作人員都沒有大規模建設新電網的經驗。

阻力多:電網的建設需要電站、傳輸線等基礎設施,而這些可能需要無數利益相關者共同努力,就線路走向和承擔費用達成妥協。

假設一:芯片增速為每年50%(參考臺積電說法)。

假設二:假設芯片平均壽命為5年(參考英偉達給出的GPU壽命)。

假設三:IT設備平均功率利用率為90%(考慮IT設備中NVSwitches、NVLink、NIC、重定時器、網絡收發器等功耗,假設GPU、TPU耗能占比90%,其他IT設備耗能占比10%)。

假設四:考慮IT不可能都滿負荷運行,且不可能永遠24小時運行,參考Semianalysis,將可能利用率設置為80%。

假設五:PUE為1.3(PUE為數據中心總耗電量除以IT設備所用電量)。

假設六:美國算力需求占比全球34%(經中國信息通信研究院測算,美國在全球算力規模中的份額為34%)。

1.3.2測算角度二(樂觀):數據中心

測算邏輯:測算角度二是從數據中心建設角度出發,參考第三方預測的全球數據中心建設進度(復合增速25%),同時由于預測數據截至2026年,我們假設2027至2030年依舊維持25%的復合增速,對全球數據中心電力需求進行預測,并假設其中AIDC的用電量和占比,因此我們認為,該預測角度得到的數據較為“樂觀”,最終預測到2030年美國AIDC用電需求最高為91GW。

研究公司SemiAnalysis利用了5000多個數據中心的分析和建設預測,并將這些數據與全球數據以及衛星圖像分析相結合,預計未來幾年數據中心電力容量增長將加速至25%的復合年增長率,同時AIDC占比將進一步提升,數據中心方面,根據預測數據,全球數據中心關鍵IT電力需求將從23年的49GW激增到26年的96GW,我們假設27-30年繼續保持數據中心25%的復合增速(參考2023到2026年增速,為25%),那么到29、30年全球數據中心關鍵IT電力需求分別增長至188、234GW;參考SemiAnalysis數據,結合AI算力蓬勃發展、下游應用陸續爆發大背景,我們認為未來AI在數據中心中占比有望持續加速提升,因此我們假設23-30年全球AIDC占比分別達到12%/16%/30%/44%/56%/68%/78%/88%,從而計算出29、30年全球的AIDCIT設備電力需求分別為65GW、91GW。

角度二結論:以美國占比為34%,PUE為1.3計算,到2030年美國AIDC電力需求將達到91GW。

假設一:結合AI算力蓬勃發展、下游應用陸續爆發大背景,我們認為未來AI在數據中心中占比有望持續加速提升,因此我們假設23-30年全球AIDC占比分別達到12%/16%/30%/44%/56%/68%/78%/88%。

假設二:PUE為1.3(PUE為數據中心總耗電量除以IT設備所用電量)。

假設三:美國算力需求占比全球34%(經中國信息通信研究院測算,美國在全球算力規模中的份額為34%)。

1.3.3總結一:AIDC占比全美總耗電比例提升

(1)AI耗電量占全美耗電量比重提升,占比有望超1成

根據Statista預測數據,2022年,美國的電力使用量約為4085太瓦時,預計未來幾十年美國的電力使用量將繼續上升,到2030年達到4315太瓦時(對應493GW),到2050年將達到5178太瓦時。根據我們前面的“測算角度一”,假如2030年AIDC總功耗最高為57GW,那么占全美用電量的比重將提升至12%(57GW/493GW),較2023年的4%大幅提升。

1.3.3總結二:AIDC耗電量有望比肩BitcoinMining

在我們2024年8月6日發布的報告《AI東風已至,Bitcoin礦場開啟第二增長曲線》中,對Bitcoin礦場用電量進行過假設和預測,在該報告中,據我們預測2024/2025/2026/2027/2028年得州Bitcoin礦場負荷分別為4.7/6.5/8.3/10.1/11.9GW(假設得州Bitcoin礦場年新增負荷為1.8GW),關于得州Bitcoin礦場負荷在美國的份額,我們假設保持28.5%不變,因此據我們預測美國Bitcoin礦場年負荷分別為17/23/29/36/42GW。

為了方便對比,我們將數據預測至2030年,假設:1)得州Bitcoin礦場年新增負荷為1.8GW,2)假設2029年和2030年德州礦場份額保持28.5%不變。因此得出2024/2025/2026/2027/2028/2029/2030年,美國Bitcoin礦場每年耗電分別為17GW/23GW/29GW/26GW/42GW/48GW/54GW。

結論:保守預測下,美國AIDC耗電量將在2030年趕超BitcoinMining電力需求;樂觀預測下,美國AIDC電力需求將在2029年超過BitcoinMining。

2、困境何解:短期“天然氣+”是主流

2.1短期內最快落地方案是天然氣

2.1.1變電站成為傳統用電瓶頸

【數據中心供電的現狀】

購買電力與變電站:數據中心通常通過與電力公司簽訂合同來購買電力,這意味著數據中心的電力供應是從發電站生成的電流經過傳輸網絡輸送到數據中心。然而,電力經過長距離輸送后,電壓通常需要通過變電站進行調整,以確保電力符合數據中心的電壓需求。

變電站的必要性:變電站將高電壓的電力轉化為適合本地使用的低電壓。大多數電力系統都需要經過變電站進行電壓轉換和分配。若沒有本地變電站,電力就無法直接用于數據中心。

變電站的建設難度較大、周期較長、成本較高:變電站的建設通常需要大量資金投入,涉及到土地、基礎設施建設、設備采購和人力儲備等。此外,變電站建設的周期較長,且需要滿足嚴格的環境和安全標準。

結論:目前現有買電方式下,變電站成為制約AIDC用電的瓶頸。由于數據中心的電力需求不斷增長,新建變電站或擴容現有變電站需要較長的時間,而且需要大量的審批和建設時間,可能無法迅速跟上數據中心的需求。

2.1.2AI快速發展與SMR核電落地存在時間差

雖然核電在諸多方面具備優勢,但北美算力市場當下最重要的需求是“快速實施”,迅速點亮GPU獲得算力,天然氣成為當下首選。

盡管2023年2月美國核管理委員會批準核電公司NuscalePower設計首個SMR(SmallModularReactors小型模塊化反應堆),且中俄等世界各國都在競相將SMR技術付諸實踐,但SMR的商業化仍需要一段時間,安全審批流程復雜且較為耗時。目前已經可以看到SMR已喚起全球對核能的興趣。在美國核裂變行業已獲得《通脹削減法案》提振,該法案包括多項稅收抵免和激勵措施,同時為核能辦公室提供7億美元資金,用于支持發展高純度低濃縮鈾(SMR所需的燃料)的國內供應;全球有70多種商業SMR設計正在開發中,且目前已經有兩個SMR項目在中國和俄羅斯運營。但根據美國能源監管部門的說法,核反應堆是極其復雜的系統,必須符合嚴格的安全要求,并考慮到各種各樣的事故情景,且許可流程繁瑣且因國家而異。這意味著SMR需要一定的標準化才能進入商業市場,因此需要尋找其他方案解決短期的能源短缺問題。

2.2“天然氣+多能源”搭配更穩健

天然氣+其他多能源的搭配方案,是目前能適應AI電力需求的最快落地方案。相比SMR核電這種高能量密度但部署周期較長的獨立解決方案,天然氣發電因其高效性和靈活性,可作為基礎能源快速響應負載需求,同時與可再生能源、燃料電池、儲能系統協同使用,有效彌補間歇性和穩定性不足。這種多能源組合既能滿足AI數據中心對穩定供電的需求,又在碳排放和成本之間提供平衡,成為當前數據中心能源戰略的重要選擇。

協同不是必需,但對于需要綜合平衡穩定性、環保性和成本的大規模AI數據中心,協同使用多能源方案是更靈活且長遠的選擇,有明確目標(如低成本、超快速部署)的情況下,單一方案也可以滿足:

【僅用天然氣發電(單一方案)】

優點:天然氣發電本身可以作為獨立的供電方案,適合對電力需求穩定、快速部署要求高的場景,尤其是需要高可調度性的AI數據中心;

局限:雖然部署速度快,但長期來看碳排放較高。

【多能源協同的必要性】

更穩定安全:AI數據中心對電力連續性要求極高(不允許短時斷電),可以采用天然氣+儲能系統或燃料電池作為后備支持;

更環保:天然氣+風能、太陽能等低碳能源搭配。

2.3天然氣方案:以xAI為例

天然氣發電技術路徑成熟、配套設備完善、且性價比較高,在短期內是能夠最快解決AI電力短缺問題的選擇,特斯拉xAI采用天然氣方案作為應急電力供應。天然氣發電機是一種使用天然氣而不是汽油或柴油的發電機。相比于柴油,天然氣購買成本較低且不存在“濕堆積”問題。因此從短期的能源解決方案來看,天然氣發電機相比于燃油等其他使用化石燃料的發電機相比具有成本效益、運行效率高、更環保等優勢。根據DCD報道,目前特斯拉CEO馬斯克已從Voltagrid采購了14臺移動天然氣發電機,每臺發電機可提供2.5MW電力,用以緩解其初創公司xAI的數據中心電力短缺問題。

*補充細節1:馬斯克xAI主要采用英偉達H系服務器,集群散熱采用液冷方案。xAI數據中心中的每個液冷機架包含8個英偉達H100GPU服務器,總計64塊GPU,密集布局要求每個計算節點都能高效散熱,傳統風冷方式難以適應,因此xAI選擇了超微的液冷方案。

*補充細節2:xAI數據中心同時采用了Megapack儲能系統。xAI表示其團隊在建設計算集群時發現AI服務器并不會全天候以100%的功率運行,而是存在許多功耗的峰值和谷底,因此在中間添加特斯拉的電池存儲產品Megapack來緩沖波動,從而提高整體系統的可靠性,減少電力損耗。

2.4燃料電池:以BloomEnergy為例

公司概況:BloomEnergy專注于開發高效、低排放的能源技術,致力于通過創新的固體氧化物燃料電池(SOFC)和固體氧化物電解槽(SOEC)技術,推動全球能源轉型。作為一家領先的清潔能源公司,公司通過其先進的氫氣和燃料電池技術,致力于為工業、商業以及數據中心等高需求領域提供可持續、可靠的能源解決方案。公司成立于2001年,總部位于美國加利福尼亞州,并在全球范圍內拓展業務。

核心技術:公司核心技術包括固體氧化物燃料電池(SOFC)和固體氧化物電解槽(SOEC),SOFC系統在使用100%氫氣時提供高效的電力輸出,電氣效率高達65%,遠超傳統能源系統。BloomEnergy的燃料電池系統還能夠集成熱電聯產(CHP)技術,使得總能效高達90%,從而有效降低能源消耗和碳排放。此外,SOEC技術可用于高效的氫氣生產,是清潔能源轉型中的關鍵技術之一。

產品應用:公司產品廣泛應用于多個領域,包括工業電力供應、商業能源管理和數據中心能源解決方案。特別是在數據中心領域,隨著對能源高效性和碳中和目標的需求不斷增加,BloomEnergy的燃料電池技術的高效、低排放的特點更為突出,其氫氣解決方案不僅可以滿足大規模能源需求,還能為企業提供可靠的備用電源,確保運營的連續性和穩定性。目前BloomEnergy的市場已經覆蓋北美、亞洲和歐洲等多個地區,尤其是在韓國與SKEcoplant的合作中,BloomEnergy的氫氣燃料電池項目預計將在2025年上線。此外,公司已經宣布與AEP達成千兆瓦燃料電池采購協議,為AI數據中心提供動力。

3、中期方案:SMR核電脫穎而出

3.1為什么是核電:更適配AI

3.1.1AIDC的特征:分布式與高密度

AIDC算力中心與傳統IDC數據中心相比較,有兩大最顯著的區別,也是AIDC的重要特征。

【AIDC特征一:分布式部署】

AI的應用場景和任務要求等決定了AIDC需要采用分布式部署方式。AIDC與傳統的IDC在計算需求、應用場景、資源消耗等方面有顯著差異,AIDC的任務通常是計算密集型的,尤其是AI領域的大規模深度學習、機器學習、數據分析等任務,單個計算節點無法承載所有的任務,因此,AIDC需要將計算任務拆分成多個小任務,通過分布式計算框架將任務分發到多個節點并行計算,這就需要多個地理位置的數據中心或計算節點協同工作。

【AIDC特征二:24小時高密度計算】

AI計算任務的持續性與高負載決定了AIDC必須24小時高負荷運轉,對電力資源和冷卻支持的要求更高。AI模型訓練往往是一個長周期的過程,需要持續的計算力支持,因此AIDC通常會進行長時間持續的計算任務;傳統IDC的負載一般會根據業務需求有所波動,且很多應用不需要如此長期、不間斷的計算支持。因此AIDC的高功耗計算硬件需要全天候的強電力供應和冷卻支持。

3.1.2核電SMR落地速度最快

SMR是什么——模塊化、更小、更便于部署的核反應堆。SMR(SmallModularReactor,小型模塊化反應堆)是核能技術的一種新型發展,SMR是核電站的一種類型,但與傳統的核電站有明顯的不同。SMR是一種小型、模塊化的核反應堆,其設計目的是提供較小規模的電力輸出,并且在建造時采用模塊化組件,便于工廠化生產和運輸,通常SMR的輸出功率相比傳統的大型核反應堆更小。在AIDC出現之前SMR常應用于遠離電網的偏遠地區、小島嶼、軍事基地,或者作為工業用電的補充來源。

相較于傳統核電站,SMR具備規模小、建設時間短、(建設和維護)成本更低、安全性更高、更清潔綠色、壽命更長等特點:

模塊輸出功率小:SMR的輸出功率比傳統核電站小,通常在幾十到幾百兆瓦之間,而傳統核電站的規模通常為1000兆瓦以上,比如NuScale的SMR模塊單個能提供77MW的電力,最高拼裝12個模塊后能提供924MW的電力;

建設時間較短:因為SMR采用模塊化設計,允許工廠化預制和快速組裝,比如NuScale的SMR核電站只需要36個月(3年),而傳統核電站的建設周期通常較長,可能需要五到十年以上。

占地面積小:傳統核電站占地面積較大,通常大于1平方英里(約等于2.6平方公里),而模塊化的SMR占地面積通常更小,NuScale預測的SMR核電站占地面積0.06平方英里,接近一個小型公園的面積。

成本更低:傳統核電站的建設成本通常較高,且受規模效應影響,但SMR的建設成本相對較低,部分原因是采用標準化、模塊化設計,使得各個模塊能夠批量生產,降低單個反應堆的建設和維護成本。

安全性更高:SMR設計往往具備更高的被動安全特性和抗災能力,能夠在出現故障時自動停堆,不需要人為干預,而且SMR反應堆體積更小,因此具備更高的安全性和可靠性。

更清潔:SMR采用先進的反應堆設計,可以更高效地使用燃料,并且減少核廢料的產生,更符合清潔能源的要求;

壽命更長:SMR的設計使用壽命長達幾十年而無需換燃料,壽命遠超傳統發電模式,比如Nuscale的SMR設計壽命長達60年。

SMR的構成——通常包括多個模塊,采用標準化的組件,可以快速組裝和部署。(1)反應堆核心:包含核燃料、發生核裂變、產生大量熱能;(2)冷卻系統:通過循環冷卻劑將熱量從反應堆核心帶走,冷卻劑可以是液態金屬(如鈉)、氣體(如二氧化碳或氦氣)、或者水,一些SMR設計采用自然對流或被動安全系統,不依賴外部動力來保持冷卻,增強了系統的安全性;(3)蒸汽發生器:將熱交換后的冷卻劑傳遞給水,從而產生蒸汽,蒸汽導入渦輪機,驅動發電;(4)渦輪機和發電機:將機械能轉換為電能;(5)控制系統:SMR采用數字化控制系統,部分還引入AI技術;(6)安全系統:采用被動安全系統,即在無外部電源或操作員干預的情況下,系統能夠自動冷卻反應堆,常見的設計包括自然對流冷卻、蓄熱裝置等,這些設計能在出現緊急情況時,通過物理原理(如熱對流或重力)維持反應堆的安全;(7)核廢料處理系統:存儲或處理核廢料和放射性物質。

目前小型模塊化反應堆SMR主要有幾種不同的技術路線,最主流的是輕水反應堆(LWR-SMR),因為技術基礎成熟,容易獲得監管批準。截至2021年,全球各國提出70多種不同的SMR核電方案,包括壓水堆方案、氦氣冷堆方案(HTGR)、高溫氣冷實踐堆方案、鈉冷快中子堆方案(SFR),這些方案中約有一半是輕水堆反應,是從第二代核電技術演變而來,技術承接性較高,能快速商業化。但是由于2011年福島核電站問題,關于核電的科技樹選擇變得更為復雜,對輕水堆的安全擔憂更加突出,更安全的非輕水堆方案受到青睞,高溫氣冷堆方案也逐步流行:

輕水反應堆(LWR-SMR):基于成熟的輕水冷卻技術,如NuScale的設計,最主流且靠近商業化;

高溫氣冷反應堆(HTGR):使用惰性氣體(如氦氣)冷卻,適用于高溫工藝熱需求,如國內的華能高溫氣冷堆;

液態金屬冷卻反應堆(如鈉冷堆):如TerraPower開發的Natrium反應堆,具有高效散熱能力;

熔鹽反應堆(MSR):使用高溫熔巖作為冷卻快中子反應堆(FNR):利用快中子高效率裂變燃料,如俄羅斯BREST堆型。

3.3SMR核電現狀與產業鏈

3.3.1云巨頭大力部署核電

電力緊缺,各家云巨頭紛紛布局SMR核電,一方面是數據中心對電力需求巨大,SMR提供長期穩定的清潔能源,可以減少對傳統電網的依賴,另一方面,長期來看SMR可以降低電價波動風險,并優化長期運營成本,并且幫助公司實現碳中和承諾:

亞馬遜:早在今年3月已開始尋找核電支持方案,以6.5億美元收購了位于賓夕法尼亞州SusquehannaSteamElectricStation核電站旁的TalenEnergy數據中心園區;并于今年10月公布了三項重大核電投資協議,分別與EnergyNorthwest、DominionEnergy合作在華盛頓、弗吉尼亞建設960MW、300MW的SMR;領投了核能初創公司X-energy獲得的500億美元C-1輪融資;

微軟:對于核電的支持力度同樣不小,比爾蓋茨在今年6月表示將通過其創辦的初創公司TerraPowerLLC繼續對美國懷俄明州“下一代”核電站投資數十億美元,預計首座商業反應堆將于2030年完工;在9月與星座能源達成策略協議,旨在重啟ThreeMileIsland(三里島)核電站,約為微軟的數據中心提供835兆瓦的電力。

谷歌:10月表示已同意購買一家名為KairosPower的初創公司正在開發的小型模塊化反應堆的核能,開發超過500MW的電力,并預計第一座反應堆將于2030年投入運行;

甲骨文:創始人拉里·埃里森9月稱甲骨文計劃建設一個由三個SMR支持的1GW數據中心園區;

Meta:正積極向核電開發商征求提案,旨在通過增加核能發電能力來推動其人工智能技術的發展并實現環境目標,計劃在2030年代初增添1至4千兆瓦的美國核能發電能力。

AI數據中心產生的龐大電力缺口以及CSP面臨的迫切電力要求使得SMR核電產業趨勢越發明顯,預計后續將會有更多SMR布局公布。

鈾加工:鈾濃縮技術對安全性、成本和技術要求非常高,因此主要由幾家跨國公司主導。天然鈾主要由鈾-235和鈾-238組成,當中子與鈾-235碰撞時,會通過裂變反應釋放出巨大的能量,而鈾-238的裂變性比鈾-235小,天然鈾中僅含有約0.7%的鈾-235,因此需要同位素分離(鈾濃縮)將其含量提高到3%至5%,以用作輕水反應堆的燃料。濃縮方法包括氣體擴散法、激光濃縮法和離心法。

*離心法原理:將氣態鈾化合物六氟化鈾送入離心機快速旋轉的轉子中,分離出U-235和U-238,較重的同位素U-238被向外推,而較輕的同位素U-235則聚集在轉子中心。U-235濃度較高的氣體被抽出并送入另一臺離心機,重復此過程數次可產生U-235含量更高的鈾。

主要鈾濃縮公司:CentrusEnergy(NYSE:LEU,美國,主導全球市場)、Orano(法國,同時布局開采與加工)、Rosatom(俄羅斯)、Urenco(歐洲)。

(2)核燃料組件制造

SMR反應堆使用的燃料包括鈾燃料棒、燃料元件和控制棒等,組件必須符合特定的標準以確保反應堆的安全和高效運行。

參與者:如Westinghouse、Orano等,提供核燃料組件和技術支持。

(3)反應堆組件制造

反應堆組件是SMR的重要組成部分,包括反應堆壓力容器、冷卻系統、控制系統、堆芯和其他相關設施,這些組件需要高度的耐輻射性、抗高溫性能以及可靠性。由于SMR的模塊化設計,反應堆組件通常在工廠進行大規模制造,再運輸到現場進行快速組裝,減少了現場建設時間。

參與者:如NuScalePower、Rolls-Royce等。

【中游:設計、研發與建造】

(1)SMR設計與研發

設計與研發:設計公司負責SMR反應堆的技術開發、設計標準化工作,SMR的研發通常包括核反應堆的結構設計、冷卻系統設計、控制系統的集成等,設計研發公司與政府部門、監管機構緊密合作,確保設計符合核安全標準。

參與者:SMR設計與研發公司如NuScalePower、OKLO、TerraPower、Rolls-Royce等;政府機構如美國能源部(DOE),提供資金支持并對SMR的設計進行監管與驗證。

(2)反應堆建造與安裝

SMR的模塊化設計允許大部分組件在工廠預制,然后運輸到現場進行快速安裝。建造階段相較于傳統核電站更為簡便,因為SMR的規模較小、模塊化程度高,可以在不需要大規模建設的情況下投入運行,比如建造公司負責將SMR反應堆的各個模塊組裝成一個完整的核電站,完成現場安裝,工廠預制的組件將大大縮短現場建設周期。

參與者:建設公司如Bechtel、Fluor等,負責SMR電站的建設與組裝。

【下游:運營、銷售與廢料處理】

(1)SMR核電站運營

運營商負責電站的長期管理、維護、監控反應堆運行,并確保反應堆處于安全狀態。SMR核電站其運營管理的復雜度較傳統核電站更低,此外運營商還負責SMR系統的定期維護,包括燃料更換、設備檢查和技術升級等。

參與者:如美國電力公司(AEP)、英國電力公司(EDF)、SouthernCompany、ExelonCorporation、DukeEnergy(NYSE:DUK) 、EntergyCorporation(NYSE:ETR) 、PSEG(PublicServiceEnterpriseGroup,NYSE:PEG)、DominionEnergy等,部分運營商可能會購買SMR電站并進行運營;管理與監控公司會提供智能監控、數據分析與系統優化的服務。

(2)電力銷售與電網連接

SMR電站生產的電力通過電力購買協議(PPA)出售給電網公司或工業用戶。SMR適用于小型電網,尤其適合遠程地區、偏遠城市或工業項目等特定市場。

*電力購買協議(PPA):運營商與電力購買方(如電網公司、大型工業用戶、政府等)簽訂長期合同,確保穩定的現金流和盈利模式。

參與者:電力購買方如地方電網公司、大型工業企業、政府機構等。

(3)廢料及核電退役處理

SMR反應堆在生命周期結束后需要廢料管理,核廢料的長期存儲和處理是核電行業的重要環節,廢料管理公司負責廢料的安全處理、運輸與存儲,確保符合核安全標準。

參與者:廢料處理公司如WasteControlSpecialists,專門從事核廢料的處置。

4、遠期展望:可控核聚變

核聚變是通過兩個輕原子核結合形成一個較重原子核,并釋放大量能量的過程。可控核聚變反應釋放的能量比燃燒煤炭、石油或天然氣高出約400萬倍,比核裂變多4倍,如果核聚變過程可以實現工業化復制,則能夠提供無限的清潔且價格低廉的能源。目前已有50多個國家正在開展核聚變研究,但由于核聚變發生條件嚴格,實現可控核聚變仍需要新材料和新技術上的突破。而實現可控核聚變具體需要多長時間將取決于行業的技術開發進度,同時需要開發必要的基礎設施并制定該項技術的管理要求和標準。根據space報道,英國TokamakEnergy公司首次在新型反應堆中將氫等離子體加熱到2700萬華氏度,溫度高于太陽核心。該公司表示利用核聚變生產商業電力可能于2030年實現。

競爭優勢:公司擁有自己的核電工廠——VOYGRPlantModels。VOYGRPlantModels是NuScale為其小型模塊化反應堆SMR設計的標準化核電廠,電力輸出靈活且運營效率更高,可以滿足不同規模的電力需求,是首個也是唯一一個獲得美國核管理委員會(NRC)設計批準的小型模塊化反應堆。

VOYGRPlantModels不同參數模塊:

VOYGR-4:由4個NuScaleSMR模塊組成,提供約308兆瓦電力輸出,適合為中小型社區和工業應用提供電力;

VOYGR-6:包含6個模塊,提供約462兆瓦電力,適合中型電力需求的應用,例如小城市或較大工業設施;

VOYGR-12:由12個模塊組成,總計約924兆瓦電力輸出,這是NuScale最大容量的VOYGR布局,適合用于滿足大規模電力需求的城市和工業應用,甚至可以作為國家級電網的基荷電力,即使發生災難性損失,VOYGR-12可以在不使用新燃料的情況下,以154MW的功率供電12年。

項目進展:已經與全球多個國家的客戶合作SMR核電項目。目前為止,公司已經與RoPowerNuclearS.A.(羅馬尼亞)、KGHMPolskaMiedS.A.(波蘭)、Kozloduy發電廠(保加利亞)、StandardPower(俄亥俄州和賓州)、ProdigyMarine發電站(加拿大)、IndonesiaPower(印度尼西亞)、GSEnergy(韓國)有項目合作。

“軟實力”:注重科研、培養人才,在全球多個大學開設E2核能探索中心實驗室。此外,公司還設置了E2中心(能源探索中心),通過模擬的真實核電站運行場景,為用戶提供應用核科學和工程原理的實踐機會,E2在全球多個大學和多個區域設有中心點,如得克薩斯州大學城、布加勒斯特理工大學(羅馬尼亞)、韓國首爾國立大學、俄勒岡州立大學等。

財務分析:公司財務情況目前處于波動階段,現金流充盈且無債務,降本增效成果優異。公司最新發布的三季報顯示,2024三季度:

營收:公司營業收入為50萬美元,去年同期公司營收700萬美元,營收減少主要是與CFPP合約終止導致(2023年11月8日,UAMPS和NuScale宣布雙方同意終止無碳電力項目CFPP);

凈利潤:公司凈虧損4550萬美元(其中720萬美元是已發行認股權證公允價值相關的非現金費用),去年同期公司凈虧損5830萬美元,凈虧損進一步縮窄;

費用:運營費用為4120萬美元,而去年同期為9390萬美元,運營費用同比減少5270萬美元,公司進一步提高降本增效能力;

現金:截至24年三季報,現金、現金等價物和短期投資為1.6億美元(其中510萬美元受限制),并且沒有債務。

核心產品(燃料側):子公司HALEUEnergy專注于為其反應堆以及其他SMR和微反應堆公司開發和制造高純度低濃縮鈾HALEU,并被選為美國能源部的新高純度低濃縮鈾聯盟(HALEU聯盟于2022年12月7日成立)的正式創始成員。HALEU是經過濃縮的鈾,其可裂變同位素U-235的濃度占燃料質量的5%至19.9%。相較于傳統鈾燃料,HALEU具有較多優點——反應堆不需要經常補充燃料、減少廢棄物量、可以作為現有反應堆的下一代燃料使用、具有更高的經濟性和安全性等。根據NNE數據,到2030年需要近600公噸的HALEU才能將新反應堆推向市場。

公司財務:公司目前正處于項目開拓階段,現金流較為充足,2024年二季度:

費用:運營費用為432萬美元,而去年同期為270萬美元,投入顯著擴大

凈利潤:公司凈虧損467萬美元,去年同期為270萬美元。凈利潤虧損擴大由持續投入導致

現金:截至24年二季度末,現金、現金等價物為1379萬美元,主要來自于2024年5月上市融資。

資方背景:

CitizensFinancialGroupInc:公民金融集團(CitizensFinancialGroupInc)通過公開市場投資持有NNE的股份。

BlackRock:全球最大的資產管理公司之一,BlackRock通過公開市場投資持有NNE的股份。

5.1.4LEU(CentrusEnergy,燃料加工)

公司概況:CentrusEnergy定位是核燃料和服務供應商(位于產業鏈中游),專注于為全球核能市場提供高純度低濃縮鈾和高效核燃料解決方案。公司總部位于美國,業務涵蓋鈾濃縮服務及其相關技術的研發,尤其在先進燃料(如HALEU)領域處于市場前沿,支持小型模塊化反應堆(SMR)和下一代核能項目的商業化。在傳統核能領域,Centrus設計、制造并成功運行氣體離心濃縮技術——美國離心機,并已通過美國能源部的測試,目前公司正在逐步從傳統核燃料業務拓展到更多先進燃料業務。

主要業務:公司主要業務有三類,1)核燃料供應:提供低濃縮鈾(LEU)和高濃縮鈾(HALEU),服務于核能和新型反應堆市場;2)先進制造:利用高精密工程技術制造復雜部件,具體產品包括用于核燃料循環的高效設備、超高精度機械部件以及用于核能和安全系統的復雜模塊等,為能源、國防和航空航天行業提供支持;3)國防:為美國政府提供核燃料技術和相關服務,保障核能基礎設施安全。

公司財務:公司營收保持增長趨勢,主要驅動力為與能源部(DOE)簽署的HALEU操作合同,但毛利隨著SWU銷售數量減少出現較大程度下降。公司最新發布三季報顯示,2024三季度:

營收:公司三季度實現營收5770萬美元,去年同期為5130萬美元,營收穩中有升,主要是2022年公司與能源部(DOE)簽署的HALEU操作合同,正在從2023年底的第一階段過渡到第二階段帶來營收擴;

毛利:公司毛利在截至2024年和2023年9月30日的三個月內分別為890萬美元和1130萬美元,2024年9月30日的三個月的減少主要歸因于LEU部門毛利的減少,這主要由于出售的SWU數量減少導致SWU單位成本上漲;

費用:運營費用為1650萬美元,而去年同期為1420萬美元,運營費用同比增加230萬美元,主要在于銷售、管理費用增加;

凈利潤:公司凈虧損500萬美元,去年同期為凈收入820萬美元,主要由于毛利下降導致。

資方背景:

美國能源部(DOE):CentrusEnergy獲得了美國能源部的大力支持,特別是在高濃縮低濃鈾(HALEU)生產方面,以促進先進核燃料的研發和部署。

BlackRock:全球最大的資產管理公司之一,BlackRock通過公開市場投資持有Centrus的股份。

TerraPower:由比爾·蓋茨創立的核能公司,與Centrus合作開發適用于小型模塊化反應堆(SMR)的先進核燃料。

X-Energy:美國核能公司,與Centrus合作開發高溫氣冷堆的燃料技術。

5.1.5UUUU(EnergyFuels,原料開采)

公司概況:EnergyFuels是一家總部位于美國的礦業和能源公司(位于產業鏈上游,直接儲備燃料資源),2006年正式成立,2013年在紐交所上市,專注于生產天然鈾和釷,是核能和先進燃料(如HALEU)技術的重要原料,還涉足稀土元素(REE)的分離和提煉。公司在美國擁有多個生產設施,是北美核燃料供應鏈的重要參與者。

主要業務:公司主要業務包括天然鈾和釷的開采與加工,為核能行業提供關鍵燃料,同時通過旗下設施提煉稀土氧化物,用于風力發電、電子設備等清潔能源和高科技應用。公司的商業模式圍繞礦產資源的提取、加工和銷售展開,并與能源和技術領域的客戶建立長期供應關系。

綜上,能源賽道的邏輯,與我們在去年推薦液冷行業時的邏輯類似:在行業爆發的早期,市場估值并不低,但投資的是長期成長性,而非短期便宜價位。能源是科技競爭的下一場戰役,正如液冷從可選到必選的過程一樣,AI上游基礎設施賽道也正在從傳統行業走向核心科技配套,搶占布局先機,是未來勝出的關鍵。

6.1SMR核電美股

SMR核電單一方案即可滿足供電需求,因此我們梳理了產業鏈上中下游參與者:

6.2天然氣+多能源美股

除了SMR核電,還有多種方法來應對能源挑戰,包括天然氣發電、可再生能源(如太陽能、風能)、儲能系統,以及利用燃料電池等創新技術,通常采用天然氣+其他能源的復合方案,因此我們梳理了各個環節主要參與者:

天然氣發電:NextEraEnergy(NYSE:NEE)、DominionEnergy(NYSE:D)、CheniereEnergy(NYSEAMERICAN:LNG)等。

可再生能源(太陽能和風能):FirstSolar(NASDAQ:FSLR)、EnphaseEnergy(NASDAQ:ENPH)、BrookfieldRenewablePartners(NYSE:BEP)等。

儲能技術(平衡可再生能源的間歇性):Tesla(NASDAQ:TSLA)、FluenceEnergy(NASDAQ:FLNC)等。

燃料電池和分布式發電(燃料電池以天然氣或氫氣為燃料):BloomEnergyCorporation(NYSE:BE)、PlugPower(NASDAQ:PLUG)等。

核心能源效率技術(數據中心冷卻):Vertiv(NYSE:VRT)、SchneiderElectric等。

7、風險提示

1.技術與監管風險。

SMR技術尚處于研發和早期部署階段,許多設計尚未獲得全面的監管批準,開發周期長且存在技術不確定性,例如安全性測試、材料性能驗證等,任何技術上的失敗或監管延誤都可能顯著增加成本,并影響商業化進程。

2.高資本需求與融資壓力。

SMR的開發和部署需要巨額資本投入,包括設計、建設和審批成本,許多初創企業依賴外部融資維持運營,一旦資金鏈斷裂,可能導致項目中止。此外,投資回報周期較長,需數十年才能收回初始投入。

3.市場需求與競爭風險。

市場接受度和需求可能受到能源政策、公眾態度和技術

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