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 美洲能源


弗吉尼亚数据中心之行:重申对电力需求和资本支出的多年看涨前景


我们重申对数据中心增长、电力需求增长、公用事业支出未来以及数据中心电力需求供应链股票的看涨态度,这是基于 6 月 26 日在弗吉尼亚州和华盛顿特区与企业和行业专家会面的情况。我们的会议强化了我们的观点:

  1. 数据中心的容量和功耗可能会显著增长,我们略微提高了对 2030 年全球数据中心功耗的估计。

  2. 超大规模数据中心和云计算领导者致力于减少排放

支持太阳能、陆上风电、电池储能以及先进核能等新兴技术的发展。

  1. 电网可靠性将成为数据中心客户和监管机构关注的重点领域 - 特别是考虑到太阳能/风能周围的间歇性问题。

  2. 公用事业支出预计将增加,以满足数据中心(以及更广泛的)负载增长、电网弹性/可靠性和可再生能源容量的结合。

  3. 负荷增长和可再生能源权重上升的结合有可能增加天然气需求和价格波动。

在这里,我们强调了与 Iron Mountain(买入)、AES Corporation(覆盖暂停)、Fluence Energy(买入)以及天然气和电力行业专家会面的要点。我们强调了一些在供电链中的股票,我们在此次旅行之后仍然看好,如 PWR、FSLR 和 NEE。


旅行日程和背景

 尼尔·梅塔

+1(212)357-4042 | neil.mehta@gs.com 高盛集团有限责任公司
Carly Davenport

carly.davenport@gs.com 高盛集团有限责任公司
 布莱恩·辛格,特许金融分析师

+1 (212)902-8259 | brian.singer@gs.com 高盛集团有限责任公司

乔治·K·汤,特许金融分析师

| george.tong@gs.com 高盛集团有限责任公司
 布莱恩·李,特许金融分析师

+1(917)343-3110 | brian.k.lee@gs.com 高盛集团有限责任公司
 约翰·麦凯

+1(212)357-5379 | john.mackay@gs.com 高盛集团有限责任公司
 约翰·米勒

-0292 | john.y.miller@gs.com 高盛集团有限责任公司
 萨米·纳西尔,特许金融分析师

+1(415)834-7967 | sami.nasir@gs.com 高盛集团有限责任公司
 亚历克莎·佩特里克

+1(917)343-9472 | alexa.petrick@gs.com 高盛集团有限责任公司
 布伦丹·科贝特

brendan.corbett@gs.com 高盛集团有限责任公司

高盛集团正在与其研究报告中涵盖的公司开展业务,并寻求开展业务。因此,投资者应意识到该公司可能存在利益冲突,可能影响本报告的客观性。投资者应将本报告视为做出投资决策的唯一因素之一。有关 Reg AC 认证和其他重要披露,请参阅披露附录,或访问。

www.gs.com/research/hedge.html。非美国子公司雇佣的分析师未在美国注册/取得 FINRA 认证的研究分析师资格。

可靠性公司讨论电力需求和数据中心展望。议程包括:

对 Iron Mountain 数据中心园区(IRM,由 George Tong 负责)在弗吉尼亚州曼纳萨斯的现场参观。该现场包括九个计划中的数据中心,五个运营设施和两个即将到来的设施。关键管理参与者包括首席财务官 Barry Hytinen 先生。

在 AES 总部举行的炉边聊天(AES,暂停报道)讨论了电力需求和数据中心前景。关键管理参与者包括首席执行官兼首席财务官史蒂夫·科夫林先生、开发副总裁乔尔·托马斯先生、投资者关系副总裁苏珊·哈考特女士、投资者关系总监艾米·阿克曼女士和投资者关系高级经理马克斯·特拉斯克先生。

与 Fluence Energy(FLNC,由 Brian Lee 覆盖)的炉边聊天,讨论电力需求、储存和电池的前景。关键管理参与者包括首席财务官 Ahmed Pasha 先生和财务副总裁兼 IR Lexington May 先生。

大卫·卡尼先生,Foresight Capital 创始人兼总裁,EQT 前首席财务官,就未来几年天然气和数据中心需求展望进行了演讲。

与北美电力可靠性公司(NERC)进行的炉边谈话,讨论电网的多年展望,以及数据中心和人工智能可能带来的机遇和挑战。主要参与者包括 Mark Lauby 先生,高级副总裁兼首席工程师。


我们在宏观和 GS SUSTAIN 视角上对电力需求和铝有什么看法?


AI 和前 Al 的结合增加了数据需求,而功率效率增益的显著减速使数据中心成为加速全球和美国电力需求增长的关键驱动因素。我们预计,除加密货币外,数据中心的电力需求将在 2030 年相对于 2023 年水平增长 165%(从 以前的水平上调,因为我们更新了最近 TMT 团队 Al 服务器出货预测的估计),在我们的基准情况下,到 2030 年将增加约 680 TWh。我们的美国公用事业研究团队估计,仅数据中心就将为美国整体电力需求贡献 的复合年增长率,将总体预期的复合年增长率带到 至 2030 年。我们看到数据中心为全球整体电力需求增加 的复合年增长率。我们的基准情况意味着数据中心的电力需求将从全球整体电力需求的 增加到 至 2030 年。美国的增长更为显著,从 增加到 。我们对整体数据中心电力需求的估计高于 IEA 的预测(2026 年),我们对 Al 在 2028 年占数据中心电力需求的比例约为 高于最近的企业预测。

三个关键假设将有助于推动数据中心电力需求预测。

  • 数据消费前景-无论是 Al 还是非 Al。在我们的旅行后,我们仍然看涨


    基于 Iron Mountain、AES 和 Fluence 的评论,数据中心增长的食欲取决于大型和小型数据中心的客户扩展。人工智能在为客户提供盈利解决方案方面的最终成功将决定电力需求是否受到技术公司预算或人工智能计算速度需求的限制。

  • 功率效率提高。在我们的旅行之后,我们继续期待能够持续推动降低功率强度的创新。

  • 潜在的基础设施限制。从我们的旅行中,我们看到了为了减轻电力供应或设备瓶颈风险而需要高效规划增长的需求。铁山表示新数据中心设施的电力供应需要 2-5 年的前期时间。

图表 1:在 2015-19 年间保持平稳后,我们看到数据中心的电力需求在 2021-23 年加速增长,并预计在本十年的其余时间内会有 的增长

全球数据中心的电力消耗,TWh;包括铝,不包括加密货币

来源:Masanet 等人(2020 年),思科,国际能源署,高盛全球投资研究


为什么数据中心的电力需求最近一直在增长,而之前却没有增长。数据需求一直在增长,但直到最近,数据中心的电力需求一直保持平稳。在 2015 年至 2019 年期间,数据中心的工作负载需求几乎翻了三倍,而数据中心的电力需求相对平稳。这主要有两个驱动因素:


  • 云和超大规模数据中心的功耗效率提升(即功耗强度降低的速度)。年度效率提升平均约

  • 向云和超大规模数据中心的转变,其能耗强度明显低于传统数据中心。到 2020 年,超过


    数据中心工作负载需求的百分之六十在云/超大规模中心。

我们根据国际能源署、思科和学术来源的数据估计,2020 年数据中心的电力需求约为 240 TWh。

展示 2:2015 年至 2019 年间,数据中心工作负载需求几乎翻了三倍,但数据中心的电力消耗保持不变

数据中心工作负载需求(RHS)以百万计算实例为单位;数据中心功耗需求(LHS)以 TWh 为单位

来源:Masanet 等人(2020 年),思科,国际能源署,高盛全球投资研究

然而,在过去的三年中,数据中心的能耗一直在上升。随着大部分混合转变已经完成,从转向云/超大规模的收益已经变窄。此外,我们看到云/超大规模数据中心内的效率收益似乎有所减弱(用于计算效率的报告数据并不每年都一致可用,因此对于一些历史年份是估计或暗示的)。国际能源署估计,2022 年数据中心的能耗约为 350 TWh,不包括加密货币的贡献;其他一切相等,这意味着云/超大规模的年度效率收益在 2020-22 年间减速至约

图 3:数据中心效率提升和向云/超大规模转变一直是数据中心功耗适度增加的关键驱动因素,但效率提升的减速有助于推动近年来数据中心功耗的增加

数据中心功耗强度(左侧)以每个计算实例的千瓦时为单位;云/超大规模数据中心的份额(右侧)作为工作负载的

来源:Masanet 等人(2020 年),思科,国际能源署,高盛全球投资研究

加速电力需求增长

我们假设到 2024-2030 年,Al 的电力需求增长约 ,到 2030 年,AI 将占数据中心总电力需求的约 。在我们的基准情况下,由于需求和电力效率的不确定性,我们在看涨/看跌情景中看到了广泛的范围。随着中期 Al 培训需求的增长和长期推理需求的增长,我们看到需求增长远远超过了导致高功率 Al 服务器功率密度显著降低的效率改进。我们注意到,ChatGPT 搜索消耗的电力约为传统 Google 搜索的

我们已经看到新的人工智能创新提高了计算速度和每台服务器的最大功耗,但计算速度的增长速度更快,代表着功耗密度的显著降低。随着对 GPU 的需求增长,仍然存在着显著的公司预测的功耗密度降低。创新如何降低了每台服务器的功耗密度,但增加了每台服务器的总功耗的一个例子是:

  • NVIDIA DGX A100 系统被列为净 5 petaFLOPS,消耗 最大,或每 pFLOPS

  • 最新的 NVIDIA DGX H100 系统列为 32 petaFLOPS,消耗 最大,或每 pFLOPS

  • 新一代 NVIDIA DGX B200 系统采用新的 Blackwell 芯片,列出净 72 petaFLOPS(训练),消耗 最大,或

展示 4:我们已经看到新的 Al 创新增加了每台服务器的最大功耗,但是将每台服务器的计算速度提高到更高的水平,代表着功耗密度的显著降低

最近 NVIDIA 服务器系统规格的演变表明每台服务器的最大功率正在增加,但相对于计算速度(用于训练)的功率密度较低
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无论需求、预算还是两者都是增长的限制因素,对于能源使用预测来说都是至关重要的。影响计算需求的一个关键问题是需求是否积压(即无论预算如何都会购买新服务器),不积压且受需求本身限制,还是受客户预算限制。换句话说,客户是否会购买与较弱服务器相同数量的更强大服务器?

对上述问题的信心是决定预测方法论应该偏向基于服务器(考虑到不同和动态的功耗强度和计算强度)还是基于需求(预测每单位计算能力的计算能力和功耗强度)的关键。新一代的人工智能服务器消耗更多的电力并提供更快的计算速度,即使电力强度已经显著下降。如果对服务器的购买和利用没有限制,我们的基本情况可能会有显著的上行空间。如果功率效率高于预期,或者功率/计算速度效率导致购买的服务器数量少于预期,我们的基本情况可能会有下行风险。我们注意到企业对人工智能创新可以推动显著效率提升,最终减轻电力需求和排放增长的乐观情绪。

根据我们的旅行经历,计算速度需求似乎并不是当前的限制因素。我们继续假设技术预算将是数据中心功耗的关键驱动因素,特别是在人工智能培训阶段。随着时间的推移, 在推动为客户提供盈利解决方案方面的最终成功将决定功耗需求是否受到技术公司预算或人工智能计算速度需求的限制。

展示 5:对 Al 服务器供应的潜在需求程度和技术资本支出的贪婪程度将对 AI 功耗的速度至关重要

需求与预算限制如何影响 Al 计算速度和功耗的指示性场景分析


电力需求预测:约束问题


Al 服务器的出货量会受需求、预算或两者之间的限制吗?

假设一位客户最初计划购买 10 台 Al 服务器,然后宣布推出新一代产品:

计算速度对 最大功率和 价格。
 预算受限

服务器数量:减少 8 个 预算:不变

计算速度:增加 最大功率:增加

客户购买 台服务器(2),保持为服务器购买分配的预算,但获得更多的计算速度( ),并消耗更多的电力

 需求受限

# 服务器数量:减少 9 个 预算:减少 50% 计算速度:相同

客户购买 台服务器(1),保持与创新之前相同的计算能力,花费更少的钱 ,并消耗更少的最大能量

 无约束

 # 服务器数量:相同 预算:增加
计算速度:增加

最大功率:增加

客户购买相同数量的服务器

(10), 花更多的钱 ( ),

大幅提高计算速度

并大幅增加能量

使用( )作为创新的结果。


假设发电、输电和互联不是约束性目的

高盛全球投资研究


效率提高:数据中心在过去已经变得更加节能,但效率提高的速度似乎明显放缓。


相对于 2015 年基准,根据我们的分析,到 2030 年数据中心避免的二氧化碳排放量为 10 亿至 20 亿吨。值得注意的是,很大一部分避免的排放是基于 2015-19 年的效率提高。需求增长目前超过了功耗效率,推动了更高的预期排放。效率的重新加速到高于我们基准情况的水平可能会减缓我们预测的排放增长,我们注意到企业对此持乐观态度。对于 Al,我们假设每年实现 的功耗效率提高,以反映预期未来服务器创新——相对于基于需求的能源强度,在生命周期早期看到更高年度效率的情况下,我们假设在供应为基础的方法中采取较慢的步伐以反映采用的时间。

图 6:到 2030 年,运营中的人工智能服务器预计将大幅增长,即使 2027-2030 年间人工智能服务器出货收入放缓

全球 TMT 团队预测的所有运营中的服务器和暗示的收入


展示 7:尽管由于混合转变和预期效率提高,未来十年内每台 Al 服务器的用电量下降,但我们看到 Al 电力需求仍在迅速增长

铝电力使用,TWh(左侧);每台铝服务器的最大功率使用,千瓦(右侧)

高盛全球投资研究


可持续性考虑


电力发电的来源将是数据中心二氧化碳排放的关键。根据我们最新的分析,到 2030 年,数据中心的电力需求增长将导致数据中心二氧化碳排放量增加超过 (约 万吨),这一增长约占全球能源排放的 。这意味着在未来几年,数据中心将为总需求的约 提供可再生 PPA 资金,并且天然气将填补发电的大部分空缺。

从我们的旅行中,企业对超大规模云服务提供商和云领导者致力于减少二氧化碳排放并签署购电协议以增加可再生能源容量 - 太阳能、陆上风电和电池储能的承诺充满信心。此外,我们预计技术公司将继续支持新兴核技术的发展,如小型模块反应堆,尽管我们仍然预计潜在影响将在 2030 年代出现。我们的基本预期是,可再生能源购电协议在 2028-2030 年期间平均将占数据中心电力需求的约 ,同时电网可再生能源将额外贡献约 。在我们的旅行中,像铁山和 AES 这样的企业专注于通过虚拟购电协议以及太阳能+风能+电池储能解决方案实现更高比例的可再生能源的机会。与此同时,其他行业参与者如 NERC 强调了可再生能源可靠性的波动性以及需要热电力来减轻尾部风险。我们相信结果可能会导致对可再生能源、电池储能、天然气峰值发电机和电网基础设施的全面投资。

展示 8:我们看到数据中心排放量在 水平相比翻了一番,净影响了技术公司的购电协议(PPAs)

百万吨二氧化碳排放量(左侧);2022 年能源排放量百分比(右侧)

来源:IEA,高盛全球投资研究

我们继续看到通过加快药物/疫苗/治疗方法的发现、提高作物产量以及增加能源效率等潜在创新来实现人工智能带来的潜在好处,尽管在规模和时间上存在不确定性。人工智能的能量激增和排放增加可能会引起更多可持续投资者的兴趣,以量化人工智能的附加价值(类似于避免排放框架),与人工智能能源消耗增加导致的排放上升相比。我们估计从我们预测的数据中心二氧化碳排放增长(人工智能+非人工智能)在 2024-2030 年间可能导致的社会成本约 亿美元,这可以作为衡量抵消好处的基准。

我们相信数据中心电力需求增长将成为许多公司的助力,这些公司已经准备从更广泛的绿色资本支出主题脱碳、基础设施和清洁水中受益。我们也相信数据中心能源使用量的增加将导致更多的投资用于可再生能源发电和相关供应链,以及资源和土地的效率解决方案。我们看到可持续投资者在那些暴露于数据中心电力激增的公司中有机会,这些公司要么:(a)可以直接受益于增加的可再生能源开发;要么(b)也与至少两个主题重叠,包括脱碳、适应性、循环经济、生物多样性和可负担性/可访问性,我们看到了助力。

有关更多详细信息,请参阅我们 2024 年 4 月的报告《世代增长:Al/数据中心的全球能量激增及可持续性影响》。


美国电力需求/容量/投资展望


在过去的十年里,美国的电力需求增长平均为

尽管经济和人口在这段时间内增长,但效率已经抵消了这一点,LED 照明等技术的进步推动了更低的能源使用。话虽如此,我们预计电力需求将加速增长,达到多年来美国未曾见过的水平。在我们之前发布的数据中心报告中,我们将美国的电力需求预测提高到 2030 年的 5,036 TWh,这意味着从 2022 年到 2030 年的复合年增长率为 2.4%。与我们之前对 2030 年需求为 4,733 TWh 和从 2022 年到 2030 年的 1.7%复合年增长率的估计相比。我们最新的估计预计到 2030 年,数据中心在我们的基准情况下将对整体美国电力需求贡献 ,目前估计为 。这意味着在我们的基准情况下,数据中心从 2023 年到 2030 年的复合年增长率为 16%,并在同一时间段内对我们整体电力需求的复合年增长率贡献约 90 个基点。

我们相信这将推动美国需要增量发电能力的建设,我们认为部分已经通过近年来几家公司的大规模 IRP 申报表明,这些公司已经增加了负荷增长预测/发电需求,以及 RTOs 已经将负荷增长假设上调。我们假设数据中心需求将通过天然气和可再生发电能力之间的 60/40 分配来满足,并预测到 2030 年将建造 的天然气容量和 的可再生能源容量,仅用于支持数据中心。我们假设增量天然气容量中大约三分之二将是天然气峰值发电厂,其余将是 CCGT 电厂,而建造的可再生能源容量将大约三分之二是太阳能,三分之一是风能。


展示 9:过去 10 年美国电力需求增长平均为 ,相对于 2000 年代初平均增长 ,我们预测到 2030 年美国电力需求增长平均超过


来源:EIA,高盛全球投资研究

展示 10:我们看到约 的增量容量增加,以满足通过 数据中心驱动的负载。数据中心驱动的容量增加,兆瓦

高盛全球投资研究

我们预计这种负载增长将支持对电网可靠性的投资,特别是对输电方面。虽然肯定存在可以利用或增强的现有容量,但我们仍然认为需要增加对输电领域的投资。正如我们在未来公用事业资本支出系列中所写的那样,我们预计在未来我们的覆盖范围内的资本投资将