每日經濟新聞 2024-03-11 16:23:16
每經記者 趙云 每經編輯 彭水萍
3月11日，市場全天震蕩走高，創業板指領漲，權重股表現活躍，寧德時代漲超14%。截至收盤，滬指漲0.74%，深成指漲2.27%，創業板指漲4.6%。
板塊方面，固態電池、飛行汽車、儲能、液冷服務器等板塊漲幅居前，煤炭、AI PC、油氣等板塊跌幅居前。
總體上個股漲多跌少，全市場超4400只個股上漲。滬深兩市今日成交額10059億，較上個交易日放量1453億。
北向資金尾盤加速流入，全天凈買入102.61億元；其中滬股通凈買入39.87億元，深股凈買入62.75億元。
今天的盤面可謂皆大歡喜，也很好讀懂。
簡單捋捋：
1.創業板指肉眼可見是最強的，因為權重股寧德時代史詩級大漲。
為什么堪稱史詩級？因為不算上市首日（2018年6月11日）漲幅（43.99%）的話，歷史上僅有2021年1月4日的漲幅（15.09%）超過今天。
2.“寧王”異動，帶動光伏+儲能板塊的集體爆發。
今天許多漲停的個股，都有光伏、鋰電、電力、儲能等概念。
平心而論，近期新能源板塊自身就有不少好消息。比如：
1）外資突然唱多寧德時代。
3月10日，摩根士丹利發布報告，將寧德時代評級上調至“超配”，并設定目標價為210元。前不久，東吳證券給予寧德時代263元的目標價。
2）上周五光伏板塊已有異動。新能源賽道許多分支，今年以來還是累計下跌的，有反彈需求。
3）近期行業迎政策利好。
日前，國家發展改革委、國家能源局聯合發布了《關于新形勢下配電網高質量發展的指導意見》，旨在推動配電網向有源轉變，并提出了明確的階段性建設目標。
市場人士表示，根據配電網高質量發展目標指引，利好受到配電網擴容、數智化升級與能效提升等利好的環節：綜合型電網龍頭、變壓器產業鏈、電表行業、數智化建設、充電樁產業鏈。
而更有趣的是，今天盤中一些小作文在網上流傳，大致意思是：
你有多看好AI，就該有多看好新能源。
為什么呢？據稱：
“英偉達的創始人兼首席執行官黃仁勛表示，人工智能的未來發展與光伏和儲能緊密相關。需要全面考慮能源消耗問題，而不僅僅關注計算力。
同時， OpenAI的創始人山姆·奧特曼也認為，未來AI技術的發展將高度依賴于光伏和儲能技術的進步。”
網傳截圖，注意這并不是真的
乍一看，這不就是妥妥的新能源賽道新邏輯嗎？
然而實際上，按照這些表述去檢索互聯網，你會發現，該說法是昨天到今天才突然爆火——仿佛在配合今天A股新能源板塊異動一樣。
截至收盤，最“攢勁”的那句話僅有32個（資訊類）檢索結果。
那么，黃仁勛和奧特曼，究竟有沒有這樣大力唱多過新能源？
筆者繼續考證后的結論是：有類似表述，但都不是原話。
首先來看黃仁勛。
2024年2月12日“世界政府峰會”上，在與阿聯酋國務大臣對談時，黃仁勛說，“如果你只是假設計算機的速度永遠不會變快，你可能會得出一個結論——我們需要14個不同的行星、3個不同星系、4個太陽為這一切提供燃料。”
這段話的前一段則是：
當我們替換通用計算的基礎設施時，請記住架構的性能將不斷提高。你不能只想著要購買更多的計算機，你還必須假設，計算機的速度會越來越快。因此，你所需要的總量就不會這么多了。
圖片來源：相關報道
但黃仁勛并沒有明確提到光伏、儲能。
提到二者的其實是OpenAI創始人山姆·奧特曼。
據國外科技媒體The Verge，今年1月，在瑞士達沃斯舉辦的“2024年度世界經濟論壇”上，奧特曼表達了一個觀點是——AI的未來取決于清潔能源的（技術）突破。
大致翻譯一下：
“我們仍然不了解這項技術對能源的需求”，隨著AI走向成熟，預計將消耗大量電力。奧特曼說，“如果沒有（技術）突破，就無法實現這一目標。我們需要（核）聚變，或者更便宜的太陽能+能大規模存儲（能源）的東西”。
所以，今天流傳的“小作文”，本質上是把兩位AI大佬前段時間說過的話，拼湊起來，包裝成新的“重磅”消息，給市場的走勢推波助瀾了一下。
這套邏輯不算有錯，但也稱不上新——市場原本就認這套邏輯。
如果投資者此前功課做得不夠，卻基于這類小作文來進行短線買賣，虧錢的風險還是會被放大。
市場有自己的節奏，漲跌原因往往是事后才能確認的。
想想看，如果AI和新能源的邏輯真被打通了，為什么今天AI方向許多板塊，走得并不強勢，甚至在跌呢？
當然，算力和電力關系密切，這里還是分享一些有據可依的干貨。
據中國能源報，以AIGC（生成式人工智能）為代表的人工智能應用、大模型訓練快速崛起，帶動智能算力需求爆發式增加。
工信部數據顯示，2022年我國基礎設施算力規模達到180EFlops（每秒百億億次浮點運算次數），數據中心耗電量達到2700億千瓦時。預計到2025年，我國算力規模將超過300EFlops，智能算力占比達到35%，數據中心耗電量達到3500億千瓦時。根據《綠色算力白皮書（2023）》預測，到2030年我國數據中心耗電量將達到5900億千瓦時。
算力的大規模部署和應用不僅消耗大量能源，同時也帶來碳排放問題。
以數據中心碳排放為例，數據中心碳排放主要來源于IT設備、空調系統、電源系統、照明系統等電力消費產生的間接排放，根據生態環境部環境規劃院發布的《中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）》，目前我國各省平均電網排放因子約0.61千克/千瓦時，若2025年、2030年各省平均電網排放因子保持目前的水平不變，則2025年、2030年我國數據中心間接碳排放量將分別達到2.1億噸、3.5億噸。
隨著新型電力系統建設加快，新能源大規模開發，電源結構持續優化，綠色電力占比不斷提高，各省平均電網排放因子將穩步下降，帶動數據中心間接碳排放減少，預計2025年、2030年減排潛力分別約為0.3億噸、0.8億噸，推動算力產業綠色可持續發展。
AI的發展，目前很“費水”。
因為旺盛的算力需求，要求與之匹配的散熱能力。
去年曾有媒體報道稱，微軟支持的OpenAI技術需要耗費大量水用于冷卻超級計算機，幫助其AI學習如何模仿人類書寫。除了建造冷卻塔，服務器運行需要大量電力，而火電、天然氣和核能發電也會消耗大量水。
微軟在其環境報告中透露，2022年，公司用水量同比去年激增了34%，較前幾年大幅上漲，相當于超過2500個奧林匹克規格的游泳池水量，外部研究人員認為這與微軟的人工智能研究有關。
此外，AI算力的發展，甚至還會更耗煤。
光大證券3月10日研報指出，根據KMPG發布的《Statistical Reviewf World Energy 2023》，2022年中國煤炭消費量中有57%用于發電，全球煤炭消費量中有60%用于發電。
2022年中國、全球智能算力規模分別對應DGX A100整機數量114萬、289萬臺；按60%利用率、1.4PUE計算，2022年中國、全球AI算力對應用電量分別為547億、1383億千瓦時，分別占總用電量的0.63%、0.47%。
在煤炭發電占比不發生變化的情況下，智能算力增長100%，對中國、全球煤炭消費量的帶動幅度分別為0.36%、0.28%。
該研報稱，隨著基數的快速提升，智能算力對能源需求的帶動將愈發明顯。預計2024年-2026年全球煤炭供需基本平衡，若AI相關產業鏈的發展超預期，在供給偏剛性的現狀下，全球煤價的中樞有望提升，推薦盈利、分紅均有保障的動力煤龍頭。
封面圖片來源：視覺中國-VCG41N1315872825
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