這是《麻省理工科技評論》2026 年“十大突破性技術”深度解讀系列的第四篇內容，關注 DeepTech，關注新興科技趨勢。在廣闊的農田和工業園區裡，一棟棟塞滿電腦機架的超大型建築正拔地而起，為 AI 競賽提供動力。這些工程奇蹟是一種新型的基礎設施：它們是專為訓練和運行超大規模大語言模型而設計的超級電腦，並配備了專用的晶片、冷卻系統，甚至獨立的能源供應。2025 年，AI 基礎設施的投資規模已從“數十億美元”的量級躍升至“兆美元”。1 月 21 日，美國總統川普在白宮宣佈了“星際之門”（Stargate Project）——由 OpenAI、軟銀、Oracle 和阿布扎比投資基金 MGX 組建的合資企業，計畫四年內向美國 AI 基礎設施投資 5,000 億美元，首期即刻部署 1,000 億美元。軟銀 CEO 孫正義出任董事長，OpenAI 負責營運。星際之門正迅速從藍圖變為現實。位於德克薩斯州阿比林的旗艦園區已於 9 月投入營運，Oracle 開始交付首批輝達 GB200 晶片機架。到年底，星際之門已宣佈五個新址，總規劃容量接近 7 吉瓦，投資額超過 4,000 億美元。與此同時，OpenAI 還在阿聯、挪威和阿根廷啟動國際佈局，阿根廷巴塔哥尼亞的“星際之門阿根廷”項目投資高達 250 億美元，將成為拉丁美洲最大的資料中心。但星際之門只是冰山一角。據 HSBC 估計，全球已規劃的 AI 基礎設施投資超過 2 兆美元。亞馬遜承諾投入 1,000 億美元，Google 750 億美元，Meta 650 億美元，微軟僅 2025 年就將支出 800 億美元。據一項分析估算，OpenAI 已承諾在 2025 年至 2035 年間向硬體和雲基礎設施支出約 1.15 兆美元，涉及輝達、AMD、Oracle、微軟、Broadcom 等七家主要供應商。超大規模 AI 資料中心將數十萬個 GPU 晶片，如輝達的 H200 或 GB200，捆綁成協同工作的叢集。這些晶片擅長平行處理海量資料，每秒執行數兆次數學計算。數十萬英里長的光纖電纜像神經系統一樣連接著它們，巨大的儲存系統晝夜不停地輸送資料。但驚人的算力是有代價的。首先是電力。國際能源署（IEA）預測，全球資料中心電力消耗將在五年內翻一番以上，到 2030 年將超過 1,000 太瓦，相當於整個日本的用電量。僅在美國，資料中心已佔全國電力消耗的 4.4%，而 2018 年僅為 1.9%；到 2028 年可能攀升至 12%。在弗吉尼亞州這個全球資料中心最密集的地區，資料中心消耗了該州約 26% 的總電力。在建的最大型資料中心可能吞噬超過一吉瓦的電力，足以為約 75 萬戶家庭供電。某些規劃中的園區佔地 5 萬英畝，耗電量可達 5 吉瓦，超過美國現有最大核電站的容量。Grid Strategies 估計，到 2030 年美國將新增 120 吉瓦電力需求，其中 60 吉瓦來自資料中心，相當於義大利的峰值電力需求。目前，煤炭以約 30% 的份額成為資料中心最大電力來源，天然氣佔 26%，可再生能源約 27%，核能佔 15%。儘管可再生能源增長最快，但天然氣和煤炭仍將在 2030 年前滿足超過 40% 的新增需求。科技巨頭們正競相尋找清潔方案：亞馬遜從賓夕法尼亞州核電站直接獲取約 960 兆瓦電力；Google與 Kairos Power 簽署協議部署小型模組化反應堆；OpenAI 在挪威利用水電資源建立資料中心。但核能從開工到發電需要 5 至 11 年，資本支出是天然氣的 5 至 10 倍，遠水難解近渴。第二個挑戰是冷卻。AI 晶片的功率密度從過去的每機架 15 千瓦飆升至 80 至 120 千瓦，傳統空調已無法滿足需求。直接晶片冷卻（D2C）正在成為主流，這種技術將冷板直接安裝在 GPU 上，閉環系統在熱源處帶走 70% 至 80% 的熱負荷。浸沒式冷卻則更進一步：伺服器被浸泡在非導電液體浴槽中，可將冷卻能耗降低 50%，水耗降低最高 91%。微軟最新設計採用晶片內微流體冷卻，微小通道直接蝕刻在矽晶片背面，使 GPU 溫度降低 65%。然而，許多設施仍依賴蒸發冷卻，消耗大量淡水。據估計，2023 年美國資料中心直接消耗約 175 億加侖水，到 2028 年可能翻兩番。僅訓練 GPT-3 就蒸發了 70 萬升清潔淡水。彭博社報導，自 2022 年以來建造的美國資料中心約三分之二位於高水壓力地區。公眾正在為這些建設買單。Dominion Energy 的 2025 年報告顯示，弗吉尼亞州居民電費預計到 2039 年將翻一番以上，主要因資料中心增長。在佐治亞州牛頓縣，某些擬議資料中心每天請求的水量超過整個縣的日用水量，迫使當地官員在拒絕項目、要求替代冷卻方案或對居民實施限水之間艱難抉擇。地方反對正在加劇。據 Data Center Watch 統計，自 2023 年以來美國已有 180 億美元項目被取消，460 億美元被延遲。僅 2025 年第二季度，被阻止或延遲的項目價值達 980 億美元。居民們因噪音、光污染、水資源枯竭和電費上漲而組織抵制；2025 年 12 月，超過 200 個環保組織聯名致信國會，呼籲暫停批准新的資料中心。科技高管們對此不以為然。AMD 首席執行長蘇姿丰在被問及 AI 熱潮是否過度時斬釘截鐵：“絕對不是。”他們將答案訴諸於 8 億每周 ChatGPT 使用者、40% 大型企業的 AI 採用率，以及 AI 作為經濟引擎和國家安全優先事項的戰略價值。OpenAI 首席財務官 Sarah Friar 引用歷史作為辯護：“當網際網路剛起步時，人們總覺得我們建設過度了。看看我們今天在那裡？”這些交易的循環性質以及預測的需求能否兌現，仍是懸而未決的問題。電網規劃者發現科技公司正在向多個公用事業展示同樣的項目以尋求最快的電力接入，使需求預測變得困難。聯邦能源監管委員會前主席 Willie Phillips 坦承：“有些地區預測了巨大的增長，然後又向下調整了。”從 1990 年代的本地伺服器到 2000 年代的雲端運算，再到如今的 AI 超級工廠，資料中心的演進從未停止。生成式 AI 已從瓶中釋放，沒有回頭路。但關於經濟預測是否精準、資源供應能否持續、建成後誰來使用，這些問題的答案，或許只有時間才能揭曉。我們邀請了三位來自產業與科研一線的代表，圍繞其關鍵技術路徑與產業影響進行點評。以下評論內容均為個人見解，不代表《麻省理工科技評論》觀點從算力堆疊到能源博弈：超大規模 AI 資料中心的現狀、瓶頸與趨勢首先需要明確一個核心概念：超大規模 AI 資料中心，絕對不是傳統資料中心的簡單放大版。它誕生的根本驅動力，是為了滿足大模型對算力近乎指數級增長的海量需求。因此它的架構是革命性的，本質上是把數十萬計的 GPU 通過極高速網路“粘合”在一起，形成前所未有的單體式超級電腦。Google、微軟、亞馬遜、Meta 等全球科技巨頭，都在投入數千億美元競相佈局。但與此同時，這個龐然大物也帶來了一系列前所未有的挑戰：驚人的功耗、棘手的散熱、巨大的能源壓力，以及如何在規模擴展與效率提升之間找到最佳平衡點。目前業界的技術路徑已經比較清晰，核心思路是通過高速互聯技術建構高效的“超節點”，最大程度減少晶片間的通訊延遲和開銷。算力確實已邁入 ZFLOPS 時代，但“記憶體牆”，即資料搬運的瓶頸，也愈發突出。另一個無法迴避的挑戰是散熱：隨著晶片密度飆升，傳統風冷已力不從心，液冷技術正從“可選項”變為“必選項”，配套供電架構也必須同步升級。而這個產業也面臨著多維度的瓶頸。首先是能源約束。一個超大規模資料中心的功耗可超過 1 吉瓦，相當於一座中型城市的用電量。這使它從單純的電力消費者，變成必須像能源公司一樣深度規劃電力獲取的“准公用事業體”。獲取穩定充足的清潔能源成為首要任務，而全球許多地區老舊電網的承載能力，已開始反向制約資料中心的選址和規模。其次是時間約束。AI 晶片迭代速度極快，約一年一代，遠超傳統資料中心基礎設施兩年左右的更新周期。這導致一個尷尬局面：本代資料中心剛建成，就要準備迎接兩三代新晶片。而市場競爭又要求算力快速上線，建設周期被從近兩年壓縮至一年以內，對預製化、模組化的快速交付能力構成極致考驗。最後是生態與治理約束。算力高度集中必然引發一系列新問題：市場壟斷的擔憂、資料主權的爭議、對當地水資源和環境的影響等。產業競爭也在從純粹的技術比拚，轉向標準與生態之爭——未來是走向開放協作，還是形成若干封閉的私有體系，將深刻重塑整個算力市場的格局。往前看，幾個趨勢比較確定：架構將更加立體協同。“雲端集中訓練、邊緣就近推理”的模式會日趨成熟，“全球算力網際網路”的構想也可能逐步落地，實現跨地域的算力調度與最佳化；它的營運將更加智能高效，用 AI 最佳化資料中心自身能耗會成為標配，行業關注的指標將從單純的 PUE，轉向更本質的“每瓦特電力產出多少有效算力”；這項技術將更加綠色多元，液冷全面普及之外，餘熱回收、水循環等深度綠色方案會加速落地；芯粒（Chiplet）、光計算等後摩爾時代的新技術，也將從實驗室走向產業試點。綜上，超大規模 AI 資料中心無疑是智能時代最關鍵的基石之一，但它也對能源、基建和治理能力提出了巨大挑戰。資料中心正從支撐業務的“成本中心”，演變為驅動創新的“智能生態樞紐”。其成功將取決於能否與電網、社區共建可持續的“數字能源共同體”，並對環境影響實現透明、負責任的管理。未來能在這一領域脫穎而出的，必定是那些以架構創新破解算力瓶頸、以卓越工程能力贏得時間競賽、同時以生態責任感建構可持續未來的實踐者。從電力成本到模型安全：AI 資料中心的三重挑戰隨著大模型的規模化應用，AI 資料中心正面臨一系列深層次的產業挑戰。以下從成本、算力調度和資料安全三個維度，分析當前的關鍵瓶頸與應對方向。首先，電力成本將成為 AI 服務社會的主要成本。大模型目前在正確性和確定性上仍有待改進：錯誤會快速累積，導致不可接受的結果；而提高正確性，則意味著增加計算量；不確定性帶來的重試機制，又可能引發新的錯誤，形成惡性循環。在這一背景下，更廉價的電力意味著在同樣計算成本下獲得更好的模型服務效果。電力成本，正在成為AI能否大規模服務社會的核心變數。其次，加速卡的多樣性將持續提高。隨著時間推移，不同品牌、不同代際的加速卡將長期共存於資料中心。CPU 與 GPU 虛擬化技術以及高速網路技術的發展，將使算力調度更加靈活——推理任務可以有效利用不同加速卡從而降低成本，但大型訓練任務的複雜性仍需適應多樣化的算力環境。短期來看，宏觀的任務調度策略與微觀的通訊計算融合策略會有所幫助；長期來看，建構混合加速卡計算框架將是必然選擇。最後，丟失模型等於丟失資料。大模型有效壓縮了海量資料並支援靈活提取，壓縮比可達十萬倍。丟失一個磁碟容量僅為 700GB 的模型成品，基本等效於丟失 70TB 的原始訓練資料。由於資料的差異化帶來模型的差異化，企業獨有的資料正在轉化為企業獨有的競爭力。在資料安全合規的諸多限制下，企業需要擁有自有算力，在開源模型基礎上精調自有模型。這意味著，基礎設施在保護核心模型方面面臨的挑戰，比傳統資料安全場景更為嚴峻。超大規模 AI 資料中心的關鍵轉向：液冷與新型能源架構超大規模 AI 資料中心是人工智慧時代的關鍵基礎設施。Scaling Laws 揭示了模型性能與參數規模、資料量、算力投入之間的冪律關係 [1]，使大模型發展從經驗探索轉向可預測的工程實踐，並推動 Amazon、Google、Microsoft 等科技巨頭斥資數千億美元建構數十萬塊 GPU 互連的超級計算叢集，以滿足大模型訓練的爆炸性算力需求。然而，當 GPU 機櫃的功率密度突破 50 千瓦時（例如輝達 GB200 NVL72 機櫃級系統的功率密度高達 132 千瓦/櫃 [2]），傳統風冷散熱技術成為了制約系統的瓶頸。風冷散熱依賴空氣對流傳熱，其有效功率密度上限為 20-50 千瓦，超過此閾值後，維持散熱所需的風量呈指數級增長，導致風道截面積、風扇功耗、噪音和系統體積急劇上升而難以工程實現。另一方面，全球資料中心預計 2030 年佔全球總用電量 4%-7%、單體資料中心能耗將突破吉瓦級 [3]。因此，傳統的風冷與供電模式已難以為繼，行業正加速向液冷技術及核能等新型能源架構轉型。液冷技術通過直接接觸式散熱並將餘熱用於園區供暖、工業供熱，能夠有效改善資料中心的電能使用效率，而核能的穩定基荷特性為解決“AI 大模型訓練的持續高功耗與傳統電網的負荷平衡模式存在本質衝突”這一困境提供了有效途徑。Google、Amazon、Microsoft 等公司均在積極推進核電工程，以滿足超大規模 AI 資料中心的用電需求 [4]。此外，瑞士 Deep Atomic 公司和美國愛達荷國家實驗室計畫建造首個核動力人工智慧資料中心 [5]，標誌著能源-算力一體化資料中心架構正在從概念走向實踐。因此，基於液冷與核能的超大規模資料中心能夠有效地支撐算力規模的擴展與躍遷，代表了全球 AI 算力基礎設施形態的趨勢，也為物理極限約束下的 AI 持續發展開闢了新的空間。 (麻省理工科技評論APP)

在我們印象裡，水母要麼是水族館裡的水中精靈，要麼是餐桌上的涼拌海蜇，沒人會把它和威脅國家能源安全聯絡起來。但軟趴趴的越前水母，卻差點把日本逼瘋，這貨的老家還在黃海和東海，算是生在中國混在日本，最後成了日本揮之不去的夢魘。普通水母就巴掌大，越前水母可是世界現存最大的水母之一，成年個體的傘蓋直徑能達兩米，體重直接飆到200 公斤以上，四五百斤的肉球在海裡飄，看著沒殺傷力，實際撞擊力驚人。2009 年日本千葉縣一艘 10 噸重的漁船，一網下去沒撈著魚，倒撈了幾十隻越前水母，這些大傢伙在網裡一折騰，直接把漁船弄翻沉了底，這事兒成了日本航海界的奇恥大辱。翻漁船還只是小事，越前水母真正掐住了日本的命脈，也就是核電站，日本是島國缺能源，核電全靠海水冷卻，取水口全建在海邊。每到夏天水母爆發的季節，成群的越前水母會堵死核電站的過濾網，冷卻水進不來，反應堆溫度就降不下去，輕則緊急停機，重則可能引發核事故，日本核電工程師們每年這時候都頭皮發麻。日本人試過直接殺水母，用刀把它們切碎，結果反而捅了馬蜂窩，越前水母遇危險會瞬間釋放精卵，切一隻可能催生出上萬隻小水母，直接觸發種群大爆發。想靠吃解決也不行，它和海蜇雖是親戚，口感卻差遠了，含水量極高還帶毒素，做成餅乾冰淇淋也沒人買，根本形成不了大規模消費。為何中國沒成災，一是洋流把近海的小水母全送日本了，二是咱們有水母粉碎機，還建了預警系統，提前在遠海干預，還和鄰國合作共享監測資料。日本就慘了，漁業本就因核污水排海出口受阻，水母又搶食魚卵，漁獲量少了一半以上，簡直是屋漏偏逢連夜雨。現在日本科學家盯上了水母體內的芽基細胞，想從基因層面研發抑製劑，阻止它繁殖再生，這也是被逼到牆角的無奈辦法。越前水母氾濫是海洋生態失衡的結果，過度捕撈和海水富營養化給了它溫床。人類造得出頂尖核電和鋼鐵巨輪，卻奈何不了低等的軟體動物，在海洋面前，永遠別太狂，日本能不能擺脫這個果凍噩夢，我們拭目以待。 (科技直擊)

“中國會在AI競賽中取勝，因為他們的發電量甩了我們幾條街。”前不久，馬斯克接受了一場深度訪談，在為美國電力焦慮的同時，誇了一嘴中國電力。事實上也是如此。先講個例子。近日，追覓創始人俞浩在矽谷住酒店時遇了件怪事：一開吹風機，房間燈光就變暗。他忍不住吐槽：“這不是二三十年前中國電力不足時才有的情況嗎？難道矽谷的電都拿去搞算力了？”還真讓他說中了。現在全球都在押注AI，可很少有人想過，AI跑得有多快，全看電力給不給力。PART.01大廠們紛紛佈局就在大家熱議電力優勢時，阿里悄悄幹了件大事——參股核電站，用真金白銀押注AI時代的“硬通貨”。AI這東西看著高大上，實際上是個“電老虎”——ChatGPT訓練三天耗的電，夠3000輛特斯拉跑32萬公里；一座中型資料中心，光降壓變壓器就得備上百台。國際能源署更是預警，到2030年全球資料中心耗電量將超日本全年用電量。馬斯克的焦慮絕非危言聳聽：“未來會出現有晶片卻沒電開的尷尬，電力才是AI競賽的勝負手。”阿里顯然早就看透了這一點。據華夏能源網，前不久，中核（象山）核能有限公司正式成立，公司註冊資本2.5億。阿里旗下公司赫然出現在股東名單中。資料顯示，毅旗網路註冊資本1000萬元，由阿里巴巴旗下阿里雲100%持股。這個總裝機約720萬千瓦的核電項目，全部建成後年發電量可達550億千瓦時，相當於給阿里的算力中心裝了個“超級行動電源”。其實這不是阿里第一次佈局電力，此前它已投資可控核聚變研發商，螞蟻集團也跟進相關領域，一整套操作下來，本質是在搶佔AI時代的“能源主權”。阿里CEO吳泳銘算過一筆帳：到2032年，阿里雲資料中心能耗將是2022年的10倍。這麼大的電力需求，單靠傳統電網根本不夠。與其被動等電，不如主動造電，這也是所有科技巨頭的共識。國內大廠，字節跳動一邊找合作夥伴搞風光儲微網系統，一邊招標自建變電站，專門給資料中心供電。國外大廠，像微軟、Google簽長期購電協議，亞馬遜8300萬美元收購太陽能項目。PART.02全球搶電誰最受益？全球AI競賽越激烈，電力短缺越嚴重，而最受益的，正是賣鏟子的中國的電力裝置企業。2026年開年，高盛就重金押注中國6家AI電力企業，直言它們會在“算力搶電大戰”中封神。為何是中國企業？答案很實在：全球都缺電力裝置，而我們又快又好還不貴。先說說這6家企業的“獨門絕技”，用大白話給大家講明白。比如，應流股份做的燃氣輪機葉片，是資料中心供電的核心零件，技術門檻高到沒幾家能做，西門子、GE都得跟它簽長期協議；思源電氣能給AI資料中心定製變壓器，交貨比歐美快1-2年，海外收入已佔34%；科士達的UPS應急電源，是資料中心的“保命符”，已經拿下美國AI大廠的訂單；英維克的液冷技術，能解決AI伺服器30%的散熱難題，歐美市場搶著要；江海股份的電容器能調節電力負載，宏發股份的高壓直流繼電器市佔率超40%，都是AI供電架構轉型的關鍵部件。這些企業的崛起，背後是中國電力產業的硬實力。2025年，中國全社會用電量突破10兆千瓦時，每3度電裡就有1度多是綠電（太陽能、風力、生質能、地熱等）；全球60%的變壓器產能在中國，特高壓技術更是領跑世界，能把西部的風電、太陽能直送東部計算中心。反觀國外，歐美電網設施普遍超期服役，美國電力變壓器缺口激增，歐洲電網擴建因裝置短缺進展緩慢，就算對中國產品加征高額關稅，最後也得悄悄放鬆管制——畢竟沒人想在AI競賽中輸在電力上。馬斯克的親身經歷更能說明問題：他旗下xAI申請1吉瓦（等於10億瓦）電力，結果被電網公司告知要排隊12-18個月，只能自購燃氣輪機燒天然氣供電。而中國不僅電力充足，電力裝置還能快速交付，這也是馬斯克羨慕中國的核心原因。高盛押注的，本質是中國在電力基建和裝置製造上的雙重優勢——當全球都在搶電力時，中國既能自己穩定供電，又能給世界提供關鍵裝置，自然能在這場大戰中佔據主動。以前大家覺得AI競爭拼的是演算法、晶片，現在才明白，往深了看拼的是電力。從阿里投資核電站，到字節自建變電站；從國際巨頭瘋搶電力資源，到高盛押注中國電力裝置企業，都在印證一個道理：AI的盡頭是電力，電力的盡頭是主權。未來，不會搞定電力問題的科技公司，可能會像現在不會用AI的傳統企業一樣被淘汰。這場“算力搶電大戰”才剛剛開始。而那些手握核心技術、能解決電力難題的中國企業，註定會在全球AI賽道上，收穫屬於自己的紅利。作為普通人的你我，看懂這其中的邏輯了嗎？ (花朵財經觀察)

大家總說中國核電牛，從反應堆到螺絲釘基本都能自己造，可十年前咱們竟被個C 形密封環卡了脖子。這玩意兒一人合抱大，看著普通，卻是核電站的保命關鍵，三百多度高溫、一百七十多個大氣壓加強輻射，得五十年不漏水不漏氣。以前全球就美國一家能造，漫天要價，普通款幾萬十幾萬，超大的敢喊兩百萬，還得提前一年申請，發貨慢到讓核電工程停工，一天損失幾百萬，人家還一副愛買不買的傲慢樣。沒想到寧波一家小民營企業，花十幾年硬生生造了出來，逼得美國降價七成，連他們自己的核電站都來買。美國人這下急眼了，他們壟斷全球半個世紀，如今居然被寧波一家小廠干翻了。可能有人會問，不就是個金屬圈嗎，為何非得被美國卡脖子。這就得說說C 形密封環的特殊之處，咱們家裡的高壓鍋靠橡膠圈密封，可核電站的反應堆堪比超級核能高壓鍋，裡面是帶強輻射的核燃料，工作環境比高壓鍋苛刻上千倍。三百多度的高溫能把普通金屬烤變形，一百七十多個大氣壓相當於每平方釐米壓一百七十公斤重物，再加上強輻射侵蝕，普通材料根本扛不住。它是管狀金屬切開一個口，像個 C 字，裡面藏著特殊彈簧，全靠這個結構和材料，在極端環境下保持回彈力，五十年不失效。材料配方、熱處理溫度、銀層電鍍工藝，每一個環節都藏著玄機，最關鍵的金屬記憶效應，更是長期以來的技術難題。從上世紀中期開始，美國公司就壟斷這項技術，封鎖得嚴嚴實實，咱們搞核電建設，只能乖乖求購。上世紀九十年代末，秦山核電站檢修急需密封環，美國公司獅子大開口，價格翻三倍，還得等半年發貨，工程師急得團團轉，卻毫無辦法。就在這時，寧波老闆勵行根站了出來，他做密封件生意多年，看著國家被拿捏，心裡不是滋味，當場拍板要自己造。說起來容易，做起來難，他原以為一兩年就能攻克，實際難度遠超想像，光是材料配方，就做了上千次實驗。他投光積蓄，抵押廠房房子，把家底全押上，研發初期失敗是家常便飯，大年三十還在實驗室對著失敗資料落淚。身邊人都勸他放棄，說他自不量力，可勵行根越難越不服輸，他說別人能做到，中國人為何做不到，今天放棄，以後永遠被卡脖子。團隊每天泡在實驗室，穿厚重防護裝備守十幾個小時，反覆調整配方和工藝，上千次失敗後終於摸到門道。2010 年，歷經十二年攻關，中國國產C 形密封環下線，洩漏率比美國產品低三成，壽命達六十年，遠超對方五十年標準。產品造出來，卻沒人敢用，核電站安全第一，民營企業的產品沒應用案例，陷入造得出用不出去的尷尬。好在國家能源局和專家伸出援手，制定嚴苛測試方案，模擬地震、失水事故等極端工況，歷經兩年測試，產品表現遠超預期。2012 年，國產密封環通過認證，秦山核電站率先試用，運行一年後，性能完美，而美國產品已出現銀層脫落。各大核電站紛紛下單，“華龍一號” 出口也用它，中國高端製造跟著走向世界。美國公司慌了，火速來華提出降價七成，想扼殺本土產業，可這次打錯了算盤，國產產品性能好、價格低，沒人再回頭買美國的。更諷刺的是，後來美國本土核電站也主動採購中國造的密封環。如今這家寧波企業產品覆蓋國內所有核電站，出口二十多個國家和地區，年銷售額突破十億元，成了全球領導者。一枚小小的C 形密封環，承載著中國高端製造打破壟斷的決心，核心技術從來買不來、要不來，只能靠自己鑽研。未來會有更多卡脖子技術被攻克，國貨替代進口越多，中國工業的安全感就越足，為這些死磕技術的中國企業點贊。 (科技直擊)

1.【韓國公司展示全球首部小型核電站】在1月6日於拉斯維加斯開幕的CES 2026上，韓國電力公司展出了號稱世界上第一台小型核能發電裝置。隨著 AI、量子計算和雲技術對電力的需求呈爆炸式增長，尋找清潔、穩定的替代能源已成為全球科技界的迫切任務，這類創新是填補能源缺口的關鍵。這些裝置被稱為小型模組化反應堆（SMR），其設計初衷是提供比傳統核電站更安全、更靈活且更易於部署的能源方案。夏皮羅指出，這類技術的出現標誌著核能正在從“龐大的基礎設施”向“可部署的科技產品”轉型，為資料中心和偏遠地區供電提供了可能。（新浪科技）2.【智元機器人與MiniMax達成合作，全模態AI加速落地機器人應用】1月5日，智元機器人已與MiniMax（上海稀宇科技）達成合作，MiniMax將為智元機器人提供文字到語音全流程AI技術支援。針對智元機器人的產品定位與功能特性，MiniMax為其量身打造專屬人設體系，最佳化使用者與機器人的語音互動體驗。同時，基於人設體系建構定製化提示詞策略，為使用者生成專屬音色，實現千人千面的個性化音色合成，滿足多樣化語音互動需求。此外，MiniMax還基於自研音樂生成模型，助力智元機器人拓展娛樂場景玩法。（上證報）3.【2025年北京人工智慧核心產業規模預計達4500億元】1月5日，北京舉辦“2026北京人工智慧創新高地建設推進會”，這是2026年北京人工智慧第一會。會上，北京市發展和改革委員會黨組書記、主任楊秀玲發佈《北京人工智慧創新高地建設行動計畫》（以下簡稱《行動計畫》）。 楊秀玲介紹，北京具有產業叢集發展的優勢。廣泛推動應用落地，產業叢集效應初步顯現，2025年，預計全市人工智慧核心產業規模達4500億元，企業集聚超2500家，這兩項均佔全國半數左右。人工智慧領域上市企業近60家、獨角獸約40家。國內市值最高的人工智慧獨角獸、單筆融資額最大的具身智能企業、科學智能企業，首個上市國產人工智慧晶片企業和大模型企業都誕生在北京。豆包三季度月活突破1.72億，成為國內月活規模最高的原生AI應用，豆包手機助手帶動行業變革。（北京日報）4.【波士頓動力機器人首次進廠幹活】波士頓動力的新一代電動Atlas人形機器人最近取得了重大進展。首先，它首次離開實驗室，在現代汽車集團位於美國喬治亞州的工廠進行真實工作測試。通過AI驅動的強化學習，Atlas能夠自主分揀車頂行李架等物體，展示了更高的機動性和靈巧性，這標誌著人形機器人從實驗室演示向工業應用的實質性轉變。（創業邦）

2025年末的日本核領域，上演了一出荒誕到令人脊背發涼的“打臉劇”。當地時間12月22日，日本最大核電站柏崎刈羽核電站剛被新潟縣議會批准重啟，結果第二天就傳來噩耗——福井縣一座正在報廢的核反應堆發生高濃度放射性水洩漏，數名作業人員可能已遭輻射。有人將這兩件事歸為“純屬巧合”，但只要梳理日本核領域的一貫操作就會發現，這絕非偶然，而是其核安全管理混亂到極致、核野心急於膨脹卻又能力匱乏的必然結果。先把時間線拉回到這兩天的詭異事件中。12月22日，日本新潟縣議會的投票現場堪稱一片混亂。共同社當天的報導顯示，議會當天批准了補充預算等相關決議，正式為柏崎刈羽核電站的重啟開了綠燈。這一決定瞬間點燃了當地民眾的怒火，旁聽席上的抗議聲此起彼伏，“不要忘記福島的教訓”“重啟與否該由居民決定”的呼聲穿透議會大廳，政府辦公樓前更是聚集了大批舉著標語的民眾，現場一度失控。民眾的憤怒絕非無理取鬧。這座位於新潟縣、跨柏崎和刈羽兩地的核電站，總裝機容量高達821.2萬千瓦，是日本當之無愧的“核動力巨無霸”。2011年“3·11”東日本大地震引發福島第一核電站嚴重核洩漏後，日本境內所有核電站被下令關閉，柏崎刈羽核電站也在2012年停止營運。如今時隔13年，這座巨無霸要重見天日。而營運方還是那個讓全日本民眾談之色變的東京電力公司——當年福島核事故的直接責任人，更是全球核安全領域出了名的“失信慣犯”。更值得警惕的是，這座核電站的重啟處理程序本身就充滿安全隱患。2017年其6號、7號機組獲批強化安全措施後，2021年便曝出員工身份識別缺陷、入侵探測器故障等關鍵安保漏洞，導致批準被緊急撤銷，直至2023年12月才解除禁令。安全問題頻發卻仍強行推進，足見日本政府核計畫的急切。新潟縣10月調查顯示，60%居民認為重啟條件不齊備，70%對東京電力公司感到不安，當地民眾的焦慮與反對，恰恰印證了重啟決策的草率。民眾的擔憂話音剛落，極具諷刺意味的“打臉”事故就來了。當地時間12月23日，也就是柏崎刈羽核電站獲批重啟的第二天，日本福井縣敦賀市的新型轉換反應堆“普賢”在報廢施工過程中，發生了含有放射性物質氚的水洩漏事件。日本原子能規制廳當晚緊急召開新聞發佈會，通報了這一事故。日方通報一如既往充滿“安撫性話術”，稱洩漏水量約20毫升、未外洩、周邊監測正常，卻對洩漏水具體放射性濃度避而不談，僅模糊表述“濃度高”，作業人員外部輻射情況也僅稱“正在調查”。這種遮遮掩掩的態度，與當年福島核事故初期刻意隱瞞、延誤救援的拙劣表現如出一轍。更關鍵的是，發生洩漏的“普賢”反應堆絕非普通反應堆，而是以鈈為燃料的新型轉換反應堆。鈈是製造核武器的核心材料之一，每3到8千克就可以製造一枚核武器。而這座反應堆2003年就已停止運行，如今在報廢階段還能發生放射性水洩漏，足以說明日本核設施維護和管理的混亂程度已經到了觸目驚心的地步。連報廢的舊反應堆都管不好，卻急著重啟規模更大、技術更複雜的柏崎刈羽核電站，所謂的“安全可控”說辭，在現實面前不攻自破。事實上，日本近期在涉核問題上的動作早已超出了正常能源政策調整的範疇。高市早苗政府上台後，屢屢透露出修改日本“無核三原則”的企圖。所謂“無核三原則”，即不擁有、不製造、不引進核武器，是日本戰後核政策的基石。但在高市早苗及其周邊的右翼政治圈看來，這一原則早已成為日本提升戰略能力的“絆腳石”。他們反覆強調，核能絕非單一的能源問題，而是關乎國家戰略安全的核心議題。這種表態背後，是日本對核力量的長期覬覦。從現實來看，日本早已是典型的“核門檻國家”——雖然名義上不擁有核武器，但隨時可以在短期內具備核武能力。最核心的支撐，就是其囤積的海量敏感核材料。據最新估算，日本目前擁有約47噸鈈，總量大致足以製造6000枚核彈，這一數字遠超其民用核能的實際需求。要知道，受福島核事故影響，目前日本只有9台核反應堆仍在運行，且使用的是低濃度鈾燃料，根本不需要鈈；即便按照日本經濟產業省2018年《能源基本計畫》中2030年將使用MOX燃料的反應堆數量增加到18個的目標計算，每年鈈的消耗量也僅約2.6噸。更離譜的是，日本在無明確鈈消耗或處理計畫的前提下，仍每年從英、法等國進口約8噸鈈擴充儲備。作為全球唯一非核武國家中從核電站乏燃料提取鈈的國家，日本擁有世界最大後處理工廠和成熟技術；還以科研名義積累上千千克高濃鈾，加速濃縮鈾製造本土化，鈾分離處理能力達年產1500噸。這種遠超民用需求的核材料與技術儲備，顯然是為突破核門檻鋪路。而重啟核電站，正是日本實現核能力隱性擴容的關鍵一步。表面上看，這是能源政策調整，本質上則是妄圖通過維持和強化核能基礎設施與核材料體系，讓“無核三原則”逐步失去對日本國家能力的實質性約束。日本的核野心從未熄滅。二戰時其秘密核研發因戰敗終止，戰後在美國庇護下，以“和平利用核能”為幌子囤積核材料。如今借配合美國印太戰略之機，日本加速突破軍事束縛，不斷增加軍費、發展進攻性武器，而核能力正是其覬覦的“終極戰略籌碼”，妄圖以此提升地區話語權。有分析指出，柏崎刈羽核電站重啟後，除了名義上提供電力，更重要的是可以進一步完善日本的核燃料循環體系，擴大鈈的生產和儲存規模。一旦該核電站全面營運，日本的核材料儲備能力將得到大幅提升，核工業體系的軍民轉換效率也會進一步提高。到那時，日本距離突破核門檻，只差一張“政治支票”。國際社會已察覺日本的危險動向。俄羅斯明確反對日本探討核武議題，警告其“再軍事化”將加劇地區緊張；韓國要求日方履行核安全義務，保障資訊透明；中國常駐國際原子能機構代表也指出，日本對“無核三原則”表態模糊，釋放危險訊號，需國際社會嚴加管束。但日本顯然沒有把國際社會的擔憂放在眼裡。在柏崎刈羽核電站獲批重啟後，東京電力公司已計畫在明年1月20日就重啟該核電站的6號核電機組。說到底，日本一邊重啟巨無霸核電站，一邊發生核洩漏事故，看似是混亂的“巧合”，實則是其核野心膨脹與核安全能力不足之間尖銳矛盾的必然爆發。高市早苗政府試圖用“能源短缺”的藉口掩蓋推進核戰略的真實意圖，卻在現實中連最基本的核設施安全管理都無法保障，這種“心有餘而力不足”的尷尬，恰恰是對其核野心最辛辣的諷刺。要知道，核安全事關全人類的共同利益，任何國家都不能以“國家戰略”為名，忽視核安全風險、突破核道德底線。更需警惕的是，日本若突破“無核三原則”實現核武裝，將徹底打破東北亞安全平衡，引發軍備競賽，給周邊國家帶來致命威脅，讓亞太地區陷入動盪。日本的核野心早已昭然若揭。此次重啟與洩漏的接連發生，不過是其核戰略的小插曲，卻為全世界敲響警鐘：對日本核動作絕不能掉以輕心，突破核底線的行為必須堅決遏制。畢竟，歷史已經無數次證明，一個對戰爭歷史缺乏深刻反思、對核風險缺乏敬畏之心的國家，一旦掌握核力量，帶來的必將是災難。 (有理兒有面)

2025年，居然是“核電元年”？。今年4月，經中國國務院常務會議審議，決定核准浙江三門、廣西防城港、廣東台山、山東海陽、福建霞浦等5個核電項目、10台機組，總投資超過2000億。一次性核准10台核電機組，力度相當猛。而在去年8月出台的一份頂層檔案《中共中央 國務院關於加快經濟社會發展全面綠色轉型的意見》中，還出現這樣一段非常罕見的表述：“加快西北風電太陽能、西南水電、海上風電、沿海核電等清潔能源基地建設……到2030年，非化石能源消費比重提高到25%左右。”要知道，這可是2011年日本福島核電事故後，中國首次在最高規格的官方檔案中明確使用“加快”一詞來指導核電項目發展。此前的檔案在談到核能時，一定會“戴上緊箍咒”，強調“安全第一”。如：在確保安全的前提下積極有序發展核電；安全穩妥推動沿海核電建設等……其實，不只中國，其他大國也在迅猛上馬核電站。2023年，法國取消了“核電佔比降至50%”的目標，並大力支援新建核電項目；2025年2月，英國首相府發公告稱，將批准在該國英格蘭和威爾士地區建設更多核電站；2025年2月，韓國政府宣佈，將在2038年底前新建兩台1400MWe級核電機組；印度計畫到2032年新增18台核電機組，使核電裝機容量達到22.4吉瓦，實現翻番增長；就連受核電傷害最深的日本，也重啟了核電計畫，試圖將核電佔日本電網總發電量的佔比從9%提高到20%。為什麼短短幾年內，因核污染擔憂而被“喊停”的核電產業，重新迎來“春天”？為什麼能源領域經歷了幾輪大洗牌，最終核電捲土重來，再返巔峰？歷史性的一刻到來，背後訊號很不尋常。0114年前的福島核電站事故，給核電行業貼上了一道“定身符”。以中國為例，2011年、2013年、2014年、2016年、2017年、2018年，這六年時間沒有批准一個核電機組，中國核電行業進入“冰凍時刻”，相關企業業績低迷，從業者士氣低落。2015年8月至2021年8月，“中國核電”的股價下滑了53%。轉機出現在2019年，那一年中國重啟了新核電機組的審批。此後，核電建設進入爆發期，審批節奏不斷提速，核准機組的數量井噴式爆發：2019年4台，2020年4台，2021年5台，2022年10台，2023年10台，2024年11台……今年的勢頭更猛，4月27日一口氣核准了10台機組，接下來8個月如果再批幾組，就能打破年度紀錄。目前，中國已經建好且正常使用的核電機組有58台，裝機容量約6000萬千瓦，僅次於美國。而正在建設、未來可投用的核電機組則有54台，裝機容量約為6000萬千瓦；已建和在建核電機組加起來算，中國核電規模位居世界第一。不過，無論是核電裝機量還是發電量佔比，中國均低於全球平均水平。目前，法國、美國、俄羅斯的核電佔總電量比例分別為70%、20%、20%左右，而2024年中國核能發電佔比僅為4.73%。按照目前的趨勢，預計到2035年，中國核電發電總量佔比將提升至10%左右，與當前的全球平均水平相當；到2060年佔比將達到18%左右，與當前經合組織國家平均水平相當。這就意味著，中國的核電建設潮，至少還要持續30多年，核電產業擁有廣闊的想像空間。面對這麼大一塊蛋糕，各省市都忍不住想咬一口。山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東等沿海省份均出台了扶持核電產業發展的政策。上海的目標是，2027年把核電產業規模幹到700億元。出人意料的是，湖北、湖南等中西部省份，也在積極申請核電站。2024年11月15日，湖北咸寧發佈《咸寧市發展新質生產力三年行動方案（2024—2026年）》，其中提到“做好核電廠址保護，全力爭取內陸核電突破”。有些讀者或許會感到詫異，“核電站不都應該建在海邊嗎”。其實，在內陸修建核電站，是國際慣例。美國98台核電機組有84台分佈在內陸，其中密西西比河流域有32台核電機組。此時此刻，中國核電的狂飆突進，已是勢不可擋。02為什麼全球各國突然轉向？前幾年還在關停並轉核電站，現在又要拚命發展核電。簡單來說，就是核電實在“太香了”，具有不可替代性。其中有三大因素，值得說道。首先，在所有發電類型中，核電的綜合競爭力最強。與污染嚴重的火電相比，核電站沒有高高的煙囪，不會向天空排放二氧化碳、二氧化硫等氣體。與“看天吃飯”的水電、太陽能、風電相比，核電站運行更加穩定，可以7x24小時不間斷髮電，而且發電量還可以精準控制，想要多少給多少。再來看核電的極致效率：核電裝機佔全國總裝機的比例不到2%，但發出的電量接近全國總發電量的5%。與之相對應，風電和太陽能發電累計裝機量佔比高達42.09%，發電量佔比卻只有19.43%。水、火、風、陽各有各的缺陷，只有核電是妥妥的“六邊形戰士”。其次，全球局勢越來越動盪，新冠疫情、俄烏衝突、貿易戰等“黑天鵝”事件層出不窮，世界各國都把“能源安全”提上了核心議程。以前歐洲有個小循環，由俄羅斯向西歐輸送量大又便宜的天然氣，然後在西歐發電，以供歐洲人搞生產或服務，歐洲人賺了錢，再去俄羅斯買能源。但是俄烏衝突後，這條通道被切斷了，西歐國家就必須重建電力體系。重建的話，要選擇什麼形式的電力呢？歐洲人以前痴迷太陽能和風電等新能源電力，但現在吃了大虧。今年4月28日，葡萄牙和西班牙遭遇極為罕見的全國範圍大停電，導致交通癱瘓、通訊中斷、商業停擺、醫療系統混亂，數萬乘客被困地鐵，數千萬人工作生活被按下“暫停鍵”。發生如此大規模的停電，或許是因為當地過度依賴太陽能和風電，容易受極端天氣影響，發電量大漲大跌，導致電網極其不穩定，一不小心就會崩盤。最後，經濟要發展，社會要進步，電力需求肯定會越來越大。當前，全球各國都在瘋狂發展AI產業，AI產業的基石就是算力中心，而算力中心都是“耗電狂魔”。調查顯示，資料和算力中心每處理1G資料大約需要消耗電力13kWh。在中國，AI產業主要集中在東部沿海地區，自然會加大東部地區的耗電量。用電量上升，發電量就得跟上。要在東部興建發電站，選擇什麼類型最好呢？東部缺煤，搞火電站的成本較高；東部地勢落差小，水電不太好搞；太陽能和風電發揮不穩定，會影響算力中心運轉；算來算去，還是應該在海邊多建幾個核電站。可見，核電大發展也關係到中國攀登AI科技樹的處理程序，極為關鍵。03全國上下都在大搞核電站，會讓很多人產生疑慮，“安全性如何保障”。不用擔心。在核電安全性方面，中國走到了世界前沿。截至2025年一季度，中國運行的核電機組和研究堆從未發生INES2級及以上事件或事故，安全運行業績保持國際領先的水平。從資料上看，2023年中國核電機組WANO綜合指數高於美俄法等主核國家，33台機組為WANO綜指滿分，同樣位於世界前列。這源於技術的進步。三代核電技術的革新，讓中國核電的安全性顯著提升。中國三代核電技術，配備了一四套冷卻反應堆的安全系統作為核電站的 “ 應急預案 ”，以應對地震、海嘯等極端情況。就算冷卻失敗，堆芯真的發生了熔燬，中國核電站還配備了能動與非能動兩套方案進行堆腔注水，封死壓力容器的底部，將融化的放射性物質控制在核島內。進一步假設，如果這些方案失效、堆芯發生爆炸，那也不用擔心核電站的有毒氣體往外洩露。因為核電站安全殼兩層之間還採取了負壓設計，能保證環形區域的壓力低於大氣壓，就算發生嚴重破損，也是吸收外部空氣，而不是內部往外漏。第三代核電技術很安全，第四代核電技術更安全。在山東半島最東端，平穩運行著的華能石島灣高溫氣冷堆核電站示範工程，就是全球首座第四代核電站，也被稱為“不會熔燬的核反應堆”。即使遇到嚴重事故，在沒有人為和機器干預的情況下，核電站的反應堆堆芯也不會熔燬，放射性物質不會外洩。這是核能安全的最高目標。值得注意的是，中國核電站的建設和營運成本遠低於國外，建設進度也比國外快得多。中國核電項目能得到政府和金融機構的全力支援，土地使用成本較低，融資成本也非常低，是其他國家核電項目難以比擬的。大規模的資金投入，讓核電建設速度一路狂飆。廣西白龍核電一期工程是國家電投在廣西開發的首座核電站，計畫工期56個月，兩台機組投資約400億。不比不知道，一比嚇一跳。法國弗拉曼維爾核電項目延誤了12年之久，成本總計超過190億歐元，其中包括30億歐元的“額外融資成本”。放眼全球，中國還實現了核電站出口。中國核電的門面——華龍一號，早已走出國門，落地巴基斯坦和阿根廷。未來，中國“核電狂魔”或將像高鐵一樣，“開”進更多國家和地區。在充滿不確定性的當下，穩定可靠效率高的核電站，能夠為人們提供極大的安全感。核電產業鏈的快速發展，也能帶動中國科技力量的進步。 (智谷趨勢Trend)

摩根士丹利最新報告指出，隨著人工智慧基礎設施建設加速，美國資料中心用電需求正大幅攀升，預計到2028年將出現高達44吉瓦的電力缺口，相當於44座核電站的發電量。報告認為，若不通過天然氣輪機、燃料電池或比特幣礦場改造等方式提升供電能力，美國能源系統或難支撐AI產業擴張。摩根士丹利近日發佈最新報告稱，美國人工智慧（AI）基礎設施建設正推動國內電力需求進入新階段，而電力供應能力可能成為AI產業擴張的關鍵限制因素。該行策略師Stephen Byrd在題為《Powering AI: Bitcoin Conversion, Business Models, a US Power Shortage and the Big Picture》的研究報告中指出，截至2028年，美國資料中心的總電力需求預計將達到約69吉瓦（GW）。其中，約10吉瓦來自在建資料中心，另有15吉瓦可通過現有電網接入，但仍存在約44吉瓦的電力缺口。這一最新資料較摩根士丹利去年12月的預測（36吉瓦缺口）進一步上調。報告指出，若按核電廠發電量折算，44吉瓦相當於約44座核電站的規模。報告提到，美國能源部下屬的貸款計畫辦公室（Loan Programs Office）近期表示，已準備向核電項目提供數千億美元融資，以推動清潔能源產能建設，緩解潛在電力供給壓力。摩根士丹利認為，電力供應短缺可能影響AI相關投資的落地與節奏。根據測算，每新增1吉瓦資料中心容量的建設成本約為500億至600億美元，電力接入能力不足可能導致AI基礎設施建設周期被拉長。摩根士丹利強調，美國目前沒有新的核電反應堆在建，考慮到核電建設周期通常需十年以上，美國若不在短期內通過天然氣、燃料電池及存量設施改造等方式提升供電能力，可能無法支撐AI基礎設施快速擴張的需求。Time to Power方案為解決這一問題，摩根士丹利提出多項“Time to Power”（快速接入電力）方案，即不依賴傳統電網並網流程、能夠更快實現供電的替代性措施。假設這些方案全部實施，美國到2028年的電力缺口可縮減至約20%，相當於13吉瓦，仍約為13座核電站的發電量。報告列出了幾種潛在方案：天然氣輪機項目可新增約15至20吉瓦電力；燃料電池公司Bloom Energy可貢獻5至8吉瓦（若其年產能提升至3吉瓦，潛在供應可進一步擴大）；現有核電廠為資料中心提供直接電力的交易可帶來約5至15吉瓦（不包括以新增天然氣發電量抵消核電使用的間接方式，這部分已計入上述20 吉瓦天然氣輪機項目中）；此外，摩根士丹利估計，現有比特幣礦場已擁有接入協議完備的大型（100 兆瓦以上）場地，總計約20吉瓦潛在容量，可轉化為10至15吉瓦的實際供給。在這些方案中，摩根士丹利認為，比特幣礦場改造為AI資料中心的方案在執行速度和風險控制方面優勢明顯，未來可能獲得更高的市場認可。報告同時指出，Bloom Energy的燃料電池系統也是可靠的“快速供電”途徑，有望帶動公司出貨量快速增長。除燃料電池和比特幣礦場轉換外，摩根士丹利預計還將出現多元化的“Time to Power”交易模式，涉及獨立發電商、渦輪機製造商及能源公司等多方參與。比特幣礦場轉型資料中心受關注在AI算力需求迅速增長的背景下，摩根士丹利特別關注比特幣礦場向高性能計算（HPC）資料中心的轉型趨勢。報告指出，目前業界主要存在兩種商業模式：一是“新型雲”（New Neocloud）模式，以IREN為代表，礦企購買GPU或TPU，自建資料中心後，將算力設施短期租賃給超大規模雲服務商或企業客戶。例如，IREN與微軟簽署了為期五年的租約。二是“REIT終局”（REIT Endgame）模式，礦企負責建設“帶電外殼”（即除晶片與伺服器外的基礎設施），並與雲端運算公司簽署長期租約。例如，APLD與一家未披露名稱的雲服務商簽訂了15年租約。摩根士丹利認為，兩種模式都具備可觀的價值創造潛力，並展示了傳統加密貨幣基礎設施向AI計算領域轉型的路徑。報告最後還提供了比特幣礦場轉型資料中心的估值參考資料，顯示當前具有穩定電網接入、裝機容量超過100兆瓦的大型礦場，其企業價值/瓦特（EV/W）倍數差異較大。摩根士丹利指出，估值倍數越低，潛在轉換機會越具吸引力。(invest wallstreet)