大摩-DeepSeek：对美国电力基础设施的影响 DeepSeek的消息引发了与人工智能增长相关的美国股票的过度反应。我们重点介绍表明人工智能推理强劲增长的数据点，展示许多股票中已计入的人工智能上涨空间（较低），并关注将影响我们对美国人工智能基础设施看法的关键开放性问题。 要点总结 我们认为，与人工智能相关的美国电力类股票的市场反应过度，并强调那些人工智能基础设施增长潜力被错误定价的股票。 我们认为，美国人工智能基础设施将继续快速增长，我们的分析显示，美国有很高比例的数据中心专注于非训练任务。 我们预计美国将宣布大型数据中心建设计划，采用多种核能和天然气发电，同时利用可再生能源减少净碳排放。 我们对计算成本进行了分析，结果显示在 6 年时间里成本降低了约 90%，这反过来推动了人工智能应用（和推理）的快速增长。 在本报告中，我们强调了一些关键的不确定性 / 开放性问题，这些问题可能使我们对人工智能基础设施增长的幅度更加悲观。 Deep Seek的消息（一家中国初创公司开发的大语言模型，据称训练成本低，且具有多种人工智能推理效率）导致许多与美国人工智能基础设施增长相关的股票大幅回调。 我们在本报告中探讨的要点如下： 美国数据中心规划分析：我们对美国数据中心规划的分析表明，已知规划中的绝大多数是人工智能推理和非人工智能用例，而非人工智能训练（正如我们的同事所指出的，有充分的理由认为人工智能推理需求将迅速增长）。 计算成本分析：根据我们在 “通用人工智能供能模型” 中的分析，我们预计未来 6 年计算成本（数据中心的资本成本除以以万亿次浮点运算衡量的计算能力）将下降约 90%，这将导致 “杰文斯悖论”，即随着人工智能应用的增长，对人工智能计算的潜在需求将迅速上升。 企业调研情况：我们与企业的讨论显示，近期有证据表明美国在人工智能基础设施方面有大量支出（星门项目是我们预计会看到的众多大型人工智能基础设施项目中最引人注目的）。 股票定价情况：在今天的抛售之后，许多与美国人工智能基础设施增长相关的股票几乎没有计入人工智能增长的预期。我们还强调了在继续评估Deep Seek对美国人工智能基础设施增长的影响时关注的关键问题。 电力需求增长驱动因素：我们预测，美国约 60% 的电力需求增长来自非人工智能驱动因素（制造业回流、电气化、电动汽车等），这些不受近期事态发展的影响。
