我偶然看到Zacks Research的一篇有趣文章，让我开始思考一个我们谈论不多的话题——人工智能的巨大能源需求。虽然大家都在关注哪个AI模型更好或哪个芯片公司将占据主导地位，但有一个关于电力消耗的巨大潜在故事正在创造一些引人入胜的投资机会。
文章强调了两家公司，它们可能在AI能源领域复制Oklo的显著表现。为了提供背景信息，Oklo Inc.（纽约证券交易所代码：OKLO），这家位于加利福尼亚的核技术公司，最近表现非常出色。截至2025年11月，核能股票经历了前所未有的势头，主要受到AI数据中心的高能耗需求和向碳中和发电的更广泛推动的驱动。
真正引人注目的是这一能源挑战的规模。根据最近的行业数据，一次ChatGPT查询消耗的能量大约是传统谷歌搜索的10倍。当你将其乘以每天数十亿次的AI交互，再加上大型语言模型的训练需求时，你会看到一种可能从根本上重塑电力行业的能源需求。国际能源署预测，到2030年，数据中心可能占全球电力消耗的6%，而AI工作负载是增长最快的部分。
这将我们引向文章中提到的两个可能在这一领域胜出的股票。第一个是总部位于马里兰州巴尔的摩的Constellation Energy Corporation（纳斯达克股票代码：CEG）。Constellation运营着美国最大的无碳核电厂车队，拥有大约21,000兆瓦的发电能力，分布在21个核电机组中。在AI背景下，CEG特别有趣的是他们最近与主要科技公司建立的战略合作伙伴关系，这些公司希望为其数据中心运营确保可靠、清洁的基荷电力。
核能的AI复兴
核能的角度很有趣，因为它同时解决了多个问题。AI工作负载需要24/7的电力供应——你不能只在风吹或太阳照耀时训练GPT模型。核能提供了这种一致的基荷电力，同时保持了主要科技公司为其ESG承诺所需的碳中和资质。微软最近与Constellation签订的20年电力购买协议，用于三里岛的重启，完美地说明了这一趋势。
Constellation的财务表现反映了这一定位。公司报告2025年第三季度收入为63亿美元，同比增长7.8%。更重要的是，他们的前瞻性电力销售合同显示出其核能输出的显著溢价定价，平均实现价格达到每兆瓦时85美元，而市场平均价格约为每兆瓦时45美元。这种溢价反映了大型工业客户，特别是数据中心运营商，对可靠、清洁电力的重视。
核能的竞争格局也很有趣。虽然Oklo专注于未来部署的小型模块化反应堆（SMR），但Constellation运营着经过验证的大规模核设施，可以立即满足当前的AI能源需求。这给了他们显著的短期优势，尽管这也意味着他们正在处理老化的基础设施和更高的维护成本。像俄勒冈州的NuScale Power Corporation（纽约证券交易所代码：SMR）和华盛顿州的TerraPower这样的公司正在开发下一代核技术，但大多数不会在2020年代末或2030年代初之前商业化。
提到的第二只股票是Microvast Holdings Inc.（纳斯达克股票代码：MVST），一家总部位于德克萨斯的电池技术公司，正在以不同的方式应对AI能源挑战。与其专注于发电，Microvast正在解决当数据中心产生大规模、可变电力负载时出现的储能和电网稳定性问题。他们的锂离子电池系统专为商业和工业应用设计，包括可以帮助平滑AI工作负载电力需求的电网级储能。
储能策略
Microvast的定位特别聪明，因为AI数据中心不仅需要大量电力——他们需要传统电网基础设施难以提供的电力质量和可靠性。训练大型语言模型可能需要数周或数月的连续计算，任何电力中断都可能导致数百万美元的进度损失。这创造了对复杂的不间断电源和电网级储能系统的需求，这些系统可以提供即时备用电力和电压调节。
Microvast的数字讲述了一个关于更广泛储能市场的有趣故事。公司报告2025年第三季度收入为1.087亿美元，其商业和工业电池部门同比增长43%。更重要的是，他们的毛利率已提高到18.2%，高于去年的12.1%，这表明他们正在成功向更高性能、更高利润的应用方向发展。
储能角度特别吸引人的是基础设施的乘数效应。每个新的AI数据中心不仅需要电力——还需要冗余电力系统、备用储能和电网稳定设备。一个典型的超大规模数据中心可能需要50-100兆瓦的电力容量，但相关的储能和备用系统可能代表另外20-30兆瓦的电池容量。随着像亚马逊、谷歌和微软这样的公司在未来五年计划建设数十个新的AI专注数据中心，累计储能需求可能达到数吉瓦。
储能的竞争动态与核能截然不同。像特斯拉能源、弗卢恩斯能源（纳斯达克股票代码：FLNC）在弗吉尼亚州和中国的CATL主导了公用事业级储能市场，但在Microvast运营的专业商业和工业领域有显著机会。关键的差异化因素通常是提供集成解决方案的能力，这些解决方案结合了电池、电力电子和软件管理系统，专为特定工业应用量身定制。
从财务角度来看，CEG和MVST都呈现出有趣的风险回报特征，尽管它们处于非常不同的成熟阶段。Constellation的市盈率约为12倍，股息收益率为3.2%，对于希望接触AI能源主题的收入导向投资者来说相对有吸引力。公司的受监管公用事业运营提供稳定的现金流，而其竞争性发电业务随着AI需求推动电价上涨提供上升潜力。
另一方面，Microvast更像是一个增长故事，波动性更大。公司在运营层面仍在实现盈利，但其收入增长轨迹和不断改善的利润率表明他们正在成功扩展其商业模式。股票的市销率约为2.8倍，考虑到商业储能市场的预期增长，这似乎是合理的。
从更广泛的市场背景来看，值得注意的是，AI能源股票与技术行业表现和能源商品价格的相关性越来越强。这创造了一些有趣的投资组合动态——这些公司可以从AI采用趋势中受益，同时也可以作为对冲其他科技公司因能源成本上升而承受压力的部分对冲。
监管环境在这一投资论点中也起着至关重要的作用。拜登政府的《通胀削减法案》为清洁能源项目，包括核能和储能系统，提供了显著的税收激励。这些激励措施可以在某些情况下改善项目经济性30-40%，使以前边际的投资变得非常有吸引力。然而，未来政府的潜在政策变化为长期监管环境带来了一些不确定性。
这一AI能源趋势特别有趣的是它如何重塑传统的公用事业和能源行业动态。历史上，发达市场的电力需求增长相对温和——通常每年1-2%。但AI工作负载在特定地区创造了阶跃式的电力需求增长，迫使公用事业公司和独立发电商迅速扩大发电和输电能力。这为能够快速部署可靠电力解决方案的公司创造了机会，无论是通过现有核能资产还是快速可扩展的储能系统。
AI开发的地理集中也创造了有趣的区域动态。加利福尼亚、弗吉尼亚、德克萨斯和华盛顿州的主要AI研究和部署中心正经历特别严重的电力供应限制。这种地理集群意味着在这些地区拥有资产或能力的公司可能会为其服务收取溢价。
截至2025年11月，围绕AI能源的投资格局仍然相对初期，但基本面似乎很有吸引力。AI工作负载的能源密集度不会消失——如果有的话，随着模型变得更复杂和AI应用变得更普遍，它可能会增加。能够为这一不断增长的市场提供可靠、清洁和具有成本效益的能源解决方案的公司处于持续增长的有利位置。
当然，关键风险在于执行。核能和储能都是资本密集、技术复杂的业务，具有长开发周期和显著的监管监督。成功不仅需要识别正确的市场机会，还需要具备技术能力、财务资源和运营专业知识来完成大型基础设施项目。对于投资者来说，这意味着需要仔细评估管理团队、资产负债表实力以及在各自市场领域的竞争定位。
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