边际变化：AIDC与传统数据中心最大的区别点之一，在于用电水平大幅提高。AIDC具有数据量大、算法复杂以及24/7即时响应的特点，因此与传统的数据中心相比，AIDC需要消耗大量电量。随着AI的迅速发展，预计集成大语言模型的AI软件将会迅速发展，训练需求和推理需求共振，未来数据中心用电量将大幅提升，AIDC会成为新一代“电老虎”，数据中心消耗电力的比重会进一步提升。SemiAnalysis预测，全球数据中心关键IT电力需求将从2023年的49GW激增至2026年的96GW，其中AI将消耗约40GW。Vertiv指引在未来五年内，数据中心耗电量将增加100GW，到2029年全球数据中心电力需求增至140GW。

困境：美国电网难以支撑AI算力发展。相比于数据中心的建设速度，目前美国电网建设速度相对缓慢，且发电容量有限，因此短期内美国将面临AI发展下的电力需求困境。目前美国电力供应面临基础设施建设周期长、基建设施短缺、劳动力紧张、从业人员缺乏经验、建设电网需要协调多方利益相关者等阻力。而AI的迅速发展已导致部分地区电力供应短缺，北美公用事业公司Dominion Energy表示，其可能无法满足弗吉尼亚州的电力需求，导致全球增长最快的数据中心枢纽建设项目推迟多年。

解决方案：短期-天然气，中期-SMR核电，远期-可控核聚变。AI的崛起正在将资源竞争引向算力+能源。在AI驱动的数字世界中，算力是迭代和创新的基础，而能源则是支撑这些算力运转的关键。短期内，天然气结合燃料电池为数据中心提供灵活且高效的发电方案，满足当前快速扩张的需求。中期来看，小型模块化反应堆（SMR）因其稳定性和适应分布式部署的特性，成为应对数据中心功率瓶颈的关键路径。远期而言，可控核聚变有望彻底突破能源供给限制，为未来的算力生态提供无限、清洁的动力支持。在这一进程中，从能源技术的持续创新到算力生态的高效协同，不仅推动了AI技术的飞跃，也重塑了能源与计算深度融合的未来格局。

我们认为，目前尚处于算力之战，但展望未来5年，能源基础设施之争或将成为主流。短期来看，今年三季度CSP巨头资本开支均创新高，且倾向于算力侧，而未来5-10年，结合AI算力投资持续加码和美国目前的电力供应现状，我们认为美国目前电力持平的时代即将结束，算力之战将逐步转变为能源之争。亚马逊、微软、谷歌等算力巨头对SMR等核电项目的投资计划已初步证明了这一点，IT巨头的加入将大幅引进新技术并加速迭代，相关能源基础设施的投资机会将逐步显现。