25兆超級大基建，來了。 2026年3月兩會上，中國國家發改委主任鄭柵潔官宣六張網，“六張網”首次進入國家頂層戰略視野。 4月28日，中國中央政治局會議首次將水網、新型電網、算力網、新一代通訊網、城市地下管網、物流網六大基礎設施，作為整體性戰略框架進行系統化部署。 5月9日，中國國務院常務會議再次部署推進，配套1.3兆超長期特別國債、專項債、政策性金融工具，六網體系正式進入實操落地階段。

一場由人工智慧（AI）革命驅動的全球性供應鏈危機正在形成，其影響深度與廣度已超越傳統的周期性短缺。這場危機的核心矛盾在於：爆炸式增長的AI算力需求，正與傳統製造業爭奪有限而關鍵的資源，從最前端的半導體晶片，延伸到電力、冷卻系統乃至工業金屬，重塑著全球生產和貿易格局。危機的起點集中於AI晶片及其製造環節。訓練和運行大語言模型需要海量的高端圖形處理器（GPU），這導致輝達等公司的先進晶片持續供不應求，交貨周期漫長。然而，瓶頸遠不止於成品晶片。製造這些晶片所必需的極紫外（EUV）光刻機等尖端裝置同樣產能受限，其複雜的供應鏈使得擴產速度無法跟上需求激增。此外，用於晶片封裝的CoWoS等先進封裝產能也已成為全球性的緊缺資源。更深遠的影響沿著產業鏈向上游傳導。AI資料中心的巨量能耗，正與工業生產和居民生活“爭奪”電力。在美國和歐洲部分地區，電網已面臨壓力，新的資料中心項目甚至因無法獲得穩定供電而被推遲。與電力配套的資料中心冷卻系統，其所需的零部件（如泵、冷卻劑）交貨時間也大幅延長。危機進一步蔓延至基礎原材料領域。用於製造伺服器機櫃、散熱系統以及電力基礎設施的銅、鋁等工業金屬，因AI基礎設施建設潮而需求大增。同時，為AI晶片提供超高速儲存支援的高頻寬儲存器（HBM），其產能已被幾家頭部企業鎖定，導致價格飆升並擠佔了其他儲存晶片的產能。這場由單一技術浪潮引發的廣泛短缺，本質上是新舊經濟模式對核心資源的一次重新配置。與傳統製造業不同，AI基礎設施的建設者——大型科技公司和雲服務提供商——對成本的承受能力更高，對獲取戰略資源的意願更為迫切，從而迅速推高了關鍵環節的價格並佔據了供應優先權。面對這種結構性變化，全球主要經濟體正採取不同策略。美國通過《晶片與科學法案》等產業政策，大力推動本土半導體製造和綠色能源投資，以夯實AI基礎設施的底層供應。中國則在強化晶片自主可控的同時，利用其在太陽能、風電等綠色能源領域的製造優勢，為資料中心建設提供可持續的電力解決方案。分析指出，此次供應鏈危機不會在短期內輕易緩解。它標誌著全球產業正步入一個以“算力”為核心資源進行配置的新階段。如何平衡AI前沿發展與傳統產業的基礎資源需求，建構更具韌性和彈性的新型供應鏈體系，將是各國政府和企業共同面臨的長期挑戰。這場由AI掀起的浪潮，正在考驗著全球工業體系的適應與進化能力。 (晶片行業)

中美的人工智慧，差距有多大？算力有差距，但電力已經把老美遠遠甩在身後了。因為大模型可不是堆幾張顯示卡就能算力起飛，還要依靠龐大的電力系統拉滿整個能量槽。就這麼說吧，AI大模型就是個吃電老虎，每訓練一次，就能消耗一個中等城市一年的用電量，美國的資料中心就因為電力短缺，被迫搬到德州、愛荷華這樣的荒漠地帶，核心原因就一個，用電便宜。所以你看，咱們這兩年除了在瘋狂追趕晶片、資料中心、光刻機，還在太陽能、核電、水電等項目上加大了籌碼。2024年，中國新裝太陽能227吉瓦，這一年的裝機量就超過了全球任何一個國家的總量；今年一季度還在繼續狂飆，相當於在全國又擺上了兩百多座百萬千瓦級的超大電站。再看核電，去年年底的時候，中國還在運行的核電機組大約有58台、裝機接近61吉瓦，在建的機組有27台，已經常年霸榜全球第一；結果今年4月又一次行核准了10台新機組，還要對煤電廠進行魔改，把燒煤的鍋爐換成核反應堆，連廠址、配套電網都不用換了。這就好比你已經有了個江蘇在兜底，卻還要在工地上再造個上海，別的國家是一點點攢機組，你可好，不僅批次生產，還要大範圍魔改，這種硬核操作，就算蘇聯老專家活過來，都得誇一句“另類”！當然還有雅魯藏布江下游超級水電站，這個項目一旦建成，裝機量能到60吉瓦，年發電3000億度，約等於3個三峽、2個深圳、1個上海的用電量。可能有人還是會問，中國並不缺電，越南工廠高負荷運轉的時候，咱們還要給他們輸電，現在怎麼把發電這事兒按死在了鍵盤上？我們到底缺不缺電？怎麼說呢？現在很富裕，但未來可不好說。大家可別以為太陽能和風電就能把問題徹底解決掉，中國電網的底色其實還是“黑”的。截止到2024年，全國發電量差不多是9.8兆度，其中僅煤電就佔了一半以上，發電量超過了5.5兆度。而水電的貢獻率大約是16%，太陽能和風電加起來17%，核電的比例也只有5%。這就帶來一個巨大矛盾，一邊是清潔能源拚命上馬，一邊是煤電還死死佔著主力位置。如果要在2030年實現碳達峰，那就得把煤電的比例強行壓下來。但這件事兒難就難在，用電需求還在漲，去年的全社會用電量比上一年多了6%，這還是在整體經濟不算好的情況下。那接下來，AI資料中心、工業電爐、綠氫、電動車都要集體上路，社會的用電量只會蹭蹭地往上漲。另外，咱們要在2030年碳達峰，新增用電就必須是清潔能源。但風電這玩意兒看天吃飯，有風、沒風的日子差距非常大，剩下的缺口只能靠煤電頂著，如果突然一下子砍掉煤電，那電網可能就要掉鏈子。還有就是資源分佈不平衡，西北的風光發電量多到用不完，東部沿海才是負荷大戶，這中間需要靠特高壓和儲能去調配，又是時間和資金的巨大投入。那不搞碳達峰行不行？不行！因為這不是咱們的口號，而是對外放出的承諾。全球都在盯著中國，如果2030沒能實現，那就得給別人去交保護費。要知道，歐盟那邊已經開始徵收碳稅，美國和日本也在最近的貿易協定中加了一條，要求日本鋼鐵綠色環保。咱們可以算一筆帳，歐盟碳價現在是70歐元一噸，按照中國目前的出口量，那怕碳排放增長幾個百分點，那都是上千億的利潤被拿走了。但更關鍵的是，AI資料中心不僅吃算力，還狂吃電力。一個1萬張GPU規模的AI訓練叢集，滿負荷運行，一年要消耗2.5-4億度電，按照0.6元/度計算，那電費就是15-25億元。目前，中國有近七千家資料中心，其中專門跑AI算力的大概是200多家，還在瘋狂擴容。這些吃電老虎僅在去年就用掉1千億度電，都快趕上一個中等國家了。而根據國際能源署的預測，到了2030年，中國資料中心的耗電量可能衝到四五千億度，是現在的4、5倍，這就相當於把上海、深圳、廣州三座城市的電都拿去“煉丹”了。但這還只是AI的基礎消耗，如果再加上電動車上路、鋼鐵廠換電爐、化工廠用綠氫，現在不去瘋狂搞基建，那未來所有產業都要排著隊用電。換句話說，現在的電網曲線就像是一輛大巴車，看著寬敞，但已經塞不下未來的一堆行李，而一些城市已經感受到了這種壓力。比如北京開始強推資料中心改造，要求把能效指標降下來，不然就不批新機房；上海試點零碳資料中心，直接要求用多少算力，簽多少綠電合同；而貴州因為高溫疊加算力負荷，甚至一度給機房拉閘，優先確保居民用電。所有這些都說明了一件事，綠色電力已經成為AI產業的生命線，誰能提供穩定、便宜、乾淨的能源，誰就能在AI賽道獲得先手。這就是慣性思維的反差點，大家以為AI競爭就是血拼晶片，其實更大的戰場在能源，電力的表面是夠不夠用，實際是能不能把握住未來。總之，國家為了不被碳稅卡脖子，不在AI時代掉隊，再次變成了基建狂魔形態。未來十年是算力時代，也是電力狂飆時代，國家的競爭力不只是晶片和演算法，還要有乾淨、穩定且便宜的電力系統。所以到了2030年，我們該關心的不是電夠不夠用，而是工廠和空調，到底該先保那一個？ (不嚴肅問題研究室)

中國以外的電力大賽道，擠滿了矽谷科技大佬。 山姆·奧特曼是其中的一個典型代表。他是OpenAI聯合創始人，同時也是核裂變初創企業OKLO的投資人和董事長。這家公司在去年5月11日上市，最近5個月的漲幅接近900%，是美股市場漲幅規模最大的上市公司之一。 Oklo股價表現（自2024年7月至今） 除了奧特曼，押注核能的還有比爾·蓋茲、傑夫·貝索斯、彼得·蒂爾、拉里·埃裡森以及木頭姐凱瑟琳·伍德等等美國科技和投資界的頂流人物。

大家好 我是佳螢😊 5/8(三) 美股漲跌互見，Fed決策官員，傳遞訊息相當一致