ai改变游戏需求的游戏|见解|彭博专业服务

2025-10-07 23:29:40 英文原文

作者:mvannucci2

Nuclear power plant

2025年10月7日

彭博情报

具有大量计算需求的人工智能的增长可能会促进包括核能在内的所有类型的权力的振兴。OpenAI,Amazon.com,Google和Meta等公司计划在IT基础架构(服务器,存储和网络设备)上花费数十亿美元,以支持大型语言模型(LLMS)的开发,这些模型已迅速获得商业认可。

LLM使用的图形处理单元(GPU)比传统计算中通常使用的芯片更强大。BI的技术团队的计算表明,生成型查询需要是传统互联网搜索的能量和成本的10倍。据彭博社称,NVIDIA Blackwell GPU需要1200瓦的计算能力,而CPU则需要约150瓦。

尽管在图7中突出显示的资本支出可能会在最初的LLM(例如Chatgpt)推出之后放慢速度,但重点向培训推断的转变可能会延长支出周期。引入中国的DeepSeek V3模型可以放大这一点,这可能比其他LLM的培训成本低,从而使此类产品价格便宜,并且可能会增加对它们的需求。反过来,这可能会促使模型开发人员比预期更快地关注能源效率和盈利能力。

BI技术团队的推论场景假设AI Capex一直在2032年不断增长,其中包括加速的2023-26增长阶段和从2026 - 32年开始的逐渐率。如图7所示,它的训练场景在2023 - 26年的初始支出阶段更为明显后,在2026年的大盘达到了峰值。

figure 1 - AI Capex Spending Forecast

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诸如核和间歇性的可再生能源(例如风能和太阳能)不含排放,这表明它们必须与存储或备用容量配对。煤炭和天然气发电厂具有更高的容量因素,但产生了温室气体排放,这使其成为优先考虑环境管理的高分监测者的选择。

容量因子是效率的衡量因素,是源产生的功率比,如果在一定时期内以全强度运行,则可能产生的总量。核能在任何电源源中具有最高的容量因子,即90%,其次是煤炭和联合循环气体(60%),风(35%)和太阳能(25%)。然而,核能也最高的价格为每千瓦时12,500美元,领先于煤炭(5,000美元),合并的循环气体(2,500美元)和风和太阳能(每股1,500美元)。

可能需要131-310 GW的新发电能力来提供345-815 Terawatt-terawatt-terawatt-terawatt-terawatt-hours所需的功率,以支撑我们到2030年的AI计算中的增长所需的功率。这将相当于2023年增加11-26%。从2023年开始,它的容量仅是30%,因为它与Wind和Solar相一致,并且可以按照新的基础能力来实现成本,并且可以超出型号,并且可以使用成本。代理法规,新核电站可能需要更长的时间才能建造。

我们的分析假设所有AI功率需求都可以满足新一代,而不是增加现有工厂的产量。它还不包括备份,数据中心或传输基础设施的成本,以及通过芯片技术的进步获得的任何燃料效率。

合同保费每兆瓦时$ 15- $ 25

数据中心愿意为该电力支付溢价,使诸如星座能源和粘贴等发电机有助于从以上市场价格设定的核电交易中获得重大的EBITDA收益。Constellation 1月份的VPPA与美国总服务管理局(美国总部为8.4亿美元,每年为100万MWH,10年)意味着合同价格中期为80美元/兆瓦时。

假设批发功率低至50美元,而低点到中间为10美元,这相当于高于市场的$ 15- $ 25。如图8所示,如果每家公司以20美元/兆瓦的保费签约其核容量的一半,那么Constellation可能会获得18亿美元的EBITDA BOOST和5亿美元的Vistra。

这些保费可能证明是可持续的,这是数据中心需求和新核供应有限的基础。迄今为止,星座是美国最大的商户核所有者,其容量超过22,000兆瓦,其次是Vistra(6,500),公共服务企业集团(3,800),Nextera(2,300),Talen(2,200)(2,200)和Dominion(2,000)。

figure 2 - Ebitda Potential From Nuclear Contracts

最近的核数据中心交易已转向从网格中借鉴的列表(FTM)虚拟电力购买协议(VPPA),避免了与直接供电功率的离网幕后(BTM)设置相关的监管障碍。带有微软的S vPPA(来自2027年起重机植物的835 MW)和Meta(克林顿,伊利诺伊州的补贴在2027年到期后)说明了这一趋势。

然而,BTM PPA可以通过提供更大的负载控制和操作灵活性来为数据中心提供关键优势。由于该一代位于现场,因此电力可以直接流到数据中心,绕过网络。根据该模型开发的新核能可以减轻网格充血,并有助于防止非DATA中心用户的成本转移。同样,避免互连队列可能会减少与米面项目相比的资本成本和部署时间表。

PSEG估计,用于FTM解决方案的增量传输成本可以达到每兆瓦时的$ 7,这是幕后部署将在很大程度上避免的成本。然而,BTM连接需要FERC批准。

PPA可能会出现其他伊利诺伊州苏联植物,拜伦,德累斯顿和布雷德伍德的伊利诺伊州四个城市的机会。在新泽西州,塞勒姆(Salem)和霍普克里克(Hope Creek)在5月失去了补贴,可能是候选人,PSEG拥有2.5 GW和Constellation 1 GW。Talen Energy和Amazon Web Services最近将其在宾夕法尼亚州的960兆瓦Susquehanna协议扩展到1.9 GW VPPA,其中包括300 MW BTM交易。

该分析来自彭博情报局的核能2026Outlookâ终端订户可以在BI <go>上找到此分析的完整版本。一个 

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摘要

AI的增长正在推动对计算能力和IT基础设施的需求增加,从而导致更高的能源消耗和成本。诸如OpenAI,Amazon,Google和Meta之类的公司正在大力投资大型语言模型(LLMS),这些模型比传统CPU需要更多的能源密集型GPU。这种转变可能会延长资本支出周期,并增加对核电的需求,尽管其最初成本较高,但其高容量因素和效率。到2030年,新一代支持AI增长的能力的需求估计为131-310 GW,数据中心愿意为核电支付溢价,使Constellation Energy和Vistra等公司受益。