[Analiza energetyczna] Następnym wąskim gardłem AI nie jest GPU... to 'sieć energetyczna' jest zablokowana

Sztuczna inteligencja (AI) zaczęła teraz pochłaniać sieci energetyczne, po tym jak wcześniej wchłonęła półprzewodniki na całym świecie.

W ciągu ostatnich kilku lat pytanie dotyczące konkurencji w infrastrukturze AI było proste. "Kto zdobędzie więcej GPU?

Jednak posiadanie setek tysięcy GPU nie oznacza, że od razu powstanie centrum danych AI. Musi być dostępna energia do zasilania chipów, a wyprodukowana w elektrowniach energia musi być przesyłana do centrów danych, co wymaga transformatorów i urządzeń rozdzielczych, które zmieniają wysokie napięcie na napięcie, które mogą wykorzystać rzeczywiste serwery.

Właśnie w tym miejscu pojawia się nowe wąskie gardło.

Według raportu Goldman Sachs z 28 sierpnia na temat przemysłu urządzeń elektrycznych w Korei, zapotrzebowanie na energię w USA ma wzrosnąć średnio o 3,5% rocznie w latach 2025-2030, a około 70% tego wzrostu ma pochodzić z centrów danych AI. Goldman przewiduje, że niedobór urządzeń elektrycznych w USA będzie trwał co najmniej do 2029 roku, a nowe zamówienia dla koreańskich producentów urządzeń elektrycznych będą stabilne do 2028 roku.

Następne wąskie gardło w erze AI nie znajduje się już tylko w fabrykach półprzewodników.

Znajduje się między elektrowniami a centrami danych.

■ Amerykańskie zapotrzebowanie na energię obudziło się po 20 latach snu

Amerykański przemysł energetyczny przez ostatnie 20 lat przyzwyczaił się do zupełnie innego środowiska.

W wyniku wprowadzenia wydajnych urządzeń AGD i LED oraz przeniesienia produkcji za granicę, zapotrzebowanie na energię przez długi czas pozostawało w stagnacji. Goldman Sachs wskazał w przeszłych analizach, że wskaźnik wzrostu zapotrzebowania na energię w USA przez długi czas był praktycznie zerowy.

AI przerwało ten trend.

Goldman Sachs przewiduje, że zapotrzebowanie na energię w amerykańskich centrach danych wzrośnie z 31 GW w 2025 roku do 41 GW w 2026 roku, a w 2027 roku osiągnie 66 GW, co oznacza, że w ciągu zaledwie 2 lat wzrośnie ponad dwukrotnie.

Udział centrów danych w maksymalnym zapotrzebowaniu na energię w USA ma wzrosnąć z 4,1% w 2025 roku do 8,5% w 2027 roku.

Patrząc długoterminowo, skala wzrostu będzie jeszcze większa.

W niedawnej analizie, powołując się na prognozy BloombergNEF, zasugerowano, że globalne zapotrzebowanie na energię z chipów AI może wzrosnąć do około 315 GW do 2033 roku. To ponad 11-krotny wzrost w porównaniu do 2025 roku, a około 64% nowego zapotrzebowania ma pochodzić z USA.

To oznacza, że konkurencja w AI przenosi się z rywalizacji w obliczeniach na konkurencję energetyczną.

■ Czy wystarczy tylko budować elektrownie? Problemem jest 'droga do przesyłania energii'

Problem polega na tym, że samo zwiększenie produkcji energii nie rozwiązuje problemu.

Budowa nowych elektrowni jądrowych, gazowych czy słonecznych nie ma sensu, jeśli nie ma sieci przesyłowej, która dostarczałaby energię do centrów danych.

Energia musi być przesyłana, transformowana i ponownie rozdzielana po jej wyprodukowaniu.

Kluczowymi elementami tego procesu są duże transformatory, urządzenia rozdzielcze (switchgear), wyłączniki i urządzenia kontrolujące energię.

Jednak w momencie, gdy rozpoczął się boom inwestycyjny w AI, USA znalazły się w sytuacji niedoboru tych urządzeń.

Według Departamentu Energii USA (DOE), czas realizacji zamówień na standardowe transformatory rozdzielcze wzrósł z 3-6 miesięcy w 2019 roku do ponad 1-2 lat w ostatnich latach. W przypadku dużych transformatorów energetycznych, które są używane w elektrowniach i stacjach transformacyjnych, sytuacja jest jeszcze poważniejsza, ponieważ czas oczekiwania może wynosić od 3 do 4 lat.

Niektóre ultra-wysokie transformatory mogą wymagać nawet 5 lat. USA w dużej mierze polegają na surowcach, takich jak kierunkowe blachy elektryczne i rafinowany miedź, które są używane w dużych transformatorach.

GPU można zdobyć stosunkowo szybko, jeśli zapłaci się więcej.

Transformatory nie są takie.

Różne specyfikacje dla klientów, skomplikowany proces produkcji i certyfikacji jakości oraz długi czas realizacji zamówień dla dużych produktów sprawiają, że budowa nowych fabryk i zwiększenie produkcji zajmuje również kilka lat.

Tempo budowy centrów danych AI i tempo budowy sieci energetycznej są zupełnie różne.

■ "Problem większy niż AI"... należy jednocześnie zmienić przestarzałą sieć energetyczną

Co ważniejsze, niedobór transformatorów nie jest tylko problemem AI.

Centrala danych AI generuje nowe zapotrzebowanie, ale USA muszą jednocześnie wymienić sieć energetyczną, która ma już dziesiątki lat.

Należy zwiększyć również produkcję energii ze źródeł odnawialnych, podłączyć nowe elektrownie do sieci przesyłowej oraz dostosować się do reshoringu przemysłu i rozprzestrzeniania się pojazdów elektrycznych.

Departament Energii USA niedawno zauważył, że niedobór łańcucha dostaw transformatorów, wyłączników, sprzętu stacji transformacyjnych i urządzeń elektronicznych do energii opóźnia nie tylko połączenie centrów danych, ale także sam rozwój sieci energetycznej w USA. Ceny niektórych transformatorów wzrosły w ciągu ostatnich 5 lat od 4 do 9 razy.

Dlatego nawet jeśli inwestycje w AI spowolnią bardziej niż oczekiwano, nie można zakładać, że zapotrzebowanie na urządzenia elektryczne zniknie.

Przestarzała sieć energetyczna i tak musi zostać wymieniona.

To jest to, co odróżnia ten cykl urządzeń elektrycznych od prostego boomu inwestycyjnego w przeszłości.

AI generuje zapotrzebowanie, ale cykl nie jest utrzymywany tylko przez AI.

■ Słabość USA stała się szansą dla Korei

W tym momencie pojawia się Korea.

W przeciwieństwie do USA i Europy, które przez ostatnie dziesięciolecia ograniczały zdolności produkcyjne urządzeń elektrycznych w odpowiedzi na stagnację zapotrzebowania na energię, Korea konsekwentnie rozwijała swoją sieć energetyczną.

Wzrost przemysłowy i urbanizacja, a także rozwój energochłonnych branż, takich jak półprzewodniki i wyświetlacze, przyczyniły się do ciągłego wzrostu krajowego zapotrzebowania na energię.

W rezultacie Korea dysponuje zakładami produkcyjnymi, wykwalifikowaną siłą roboczą i łańcuchem dostaw zdolnymi do produkcji ultra-wysokich transformatorów, urządzeń rozdzielczych i przesyłowych.

AI nie stworzyło konkurencyjności koreańskich urządzeń elektrycznych.

To, co AI ujawnia, to konkurencyjność, którą Zachód zapomniał przez 20 lat, ponieważ nie była potrzebna.

Hyosung Heavy Industries, HD Hyundai Electric i LS Electric już korzystają z tej zmiany strukturalnej.

W pierwszym kwartale tego roku nowe zamówienia tych trzech firm przekroczyły 7 bilionów wonów, a łączny portfel zamówień znacznie przekroczył 30 bilionów wonów. To wynik jednoczesnego działania centrów danych AI i wymiany przestarzałej sieci energetycznej w USA.

Hyosung Heavy Industries zdobyło w lutym umowę na dostawę ultra-wysokich transformatorów i reaktorów 765 kV o wartości 787 miliardów wonów od amerykańskiego operatora sieci przesyłowej. To największy projekt zamówienia, jaki kiedykolwiek zdobyła koreańska firma w USA.

HD Hyundai Electric również niedawno podpisało długoterminową umowę na dostawę urządzeń rozdzielczych i elektrycznych do centrów danych o wartości do 1,1212 biliona wonów z globalnym gigantem technologicznym.

■ Zamówienia już wpłynęły, ale jeszcze nie wszystkie zostały zrealizowane

Na rynku pojawiają się obawy, że akcje urządzeń elektrycznych znacznie wzrosły, co może oznaczać, że osiągnięto 'szczyt cyklu'.

Jednak ocena Goldman Sachs jest inna.

Goldman przewiduje, że momenty zamówień nowych urządzeń elektrycznych w koreańskich firmach będą trwały do 2028 roku, a EPS całej branży w latach 2026-2030 wzrośnie średnio o około 28% rocznie.

W przypadku Hyosung Heavy Industries szacuje się, że średni roczny wskaźnik wzrostu EPS w tym samym okresie wyniesie około 34%. HD Hyundai Electric osiągnie 19%, a LS Electric 31%.

Ważne jest, aby zrozumieć strukturę rozpoznawania przychodów w przemyśle urządzeń elektrycznych.

Dziś zamówiony ultra-wysoki transformator nie zostanie natychmiast zaksięgowany jako przychód.

Produkcja, inspekcja, transport i instalacja zajmują lata.

Dlatego w pewnym momencie, nawet jeśli wskaźnik wzrostu nowych zamówień spowolni, już zabezpieczony portfel zamówień na kilka lat będzie stopniowo przekształcany w przychody i zyski.

Kiedy rynek dyskutuje o 'szczycie zamówień', bilans zysków i strat firm jeszcze nie uwzględnia wszystkich tych zamówień.

■ Dlaczego 'przesył' jest ważniejszy niż 'rozdział'?

Goldman szczególnie zwrócił uwagę na przesył energii (transmission).

Urządzenia rozdzielcze, które są instalowane bezpośrednio przed centrami danych AI, są mocno uzależnione od harmonogramów poszczególnych projektów centrów danych.

W rzeczywistości Goldman Sachs przewiduje, że znaczna część planowanej pojemności centrów danych w tym roku nie będzie mogła być uruchomiona zgodnie z pierwotnym planem z powodu problemów z pozyskiwaniem energii, uzyskaniem zezwoleń i opóźnieniami budowlanymi.

Z drugiej strony, sieć przesyłowa jest inna.

Jeśli jedno centrum danych zostanie opóźnione, nie zatrzyma to wymiany całej sieci energetycznej w kraju.

AI centra danych, elektrownie odnawialne, wymiana przestarzałej sieci energetycznej i przesył energii między regionami korzystają z tej samej sieci przesyłowej.

Dlatego urządzenia przesyłowe są stosunkowo mniej narażone na ryzyko poszczególnych projektów AI, a jednocześnie mogą korzystać z rozszerzenia inwestycji w całą infrastrukturę energetyczną.

To dlatego Goldman preferuje Hyosung Heavy Industries spośród koreańskich firm i wydał nową rekomendację 'kupuj (Buy)'. HD Hyundai Electric i LS Electric otrzymały odpowiednio rekomendacje 'neutralne (Neutral)'.

■ [Analiza] Jednostka konkurencji AI zmienia się z 'GPU' na 'MW'

Analiza Token Post.

Najważniejszą zmianą w obecnym cyklu urządzeń elektrycznych jest to, że jednostka konkurencyjna w przemyśle AI się zmienia.

Pierwszą jednostką konkurencyjną w infrastrukturze AI były GPU.

To, kto ma najwięcej kart NVIDIA H100 i Blackwell, decydowało o konkurencyjności.

W drugim etapie kluczowe stały się centra danych.

Ilość zainstalowanych szaf i systemów chłodzenia stała się istotna.

Teraz wkraczamy w trzeci etap.

Jednostka konkurencyjna przesuwa się z GPU na MW (megawaty).

Nawet jeśli masz pieniądze na zakup GPU, nie możesz zwiększyć obliczeń AI, jeśli nie masz zapewnionej energii.

Nawet jeśli masz energię, nie możesz uruchomić centrum danych, jeśli nie masz dostępu do sieci.

Ostatecznie w przyszłości rzadkim zasobem w infrastrukturze AI mogą być nie tylko GPU, ale także umowy na energię, stacje transformacyjne, linie przesyłowe, prawa dostępu do sieci oraz tereny związane z elektrowniami.

Konkurencyjność firm AI schodzi z oprogramowania i półprzewodników w kierunku rynku energii.

■ Branża wydobycia Bitcoinów już zna ten problem.

To nie jest nowa historia dla branży aktywów cyfrowych.

Firmy wydobywcze Bitcoinów od dawna doświadczają tego samego problemu.

Wydajność sprzętu do wydobycia jest ważna, ale ostateczną konkurencyjność decydują ceny energii i stabilność dostaw energii.

Dlatego firmy wydobywcze przeniosły się do regionów, gdzie mogą uzyskać tanią energię, zawarły długoterminowe umowy zakupu energii (PPA) z producentami energii i zajęły duże tereny z zapewnionym dostępem do sieci.

AI teraz podąża tą samą drogą.

Z tego powodu północnoamerykańskie firmy wydobywcze Bitcoinów, które wykorzystują swoje istniejące tereny i umowy na energię, przekształcają się w biznesy związane z centrami danych AI i HPC (obliczenia o wysokiej wydajności), co nie jest tylko prostą dywersyfikacją działalności.

Najcenniejszym aktywem, które posiadają, nie są maszyny do wydobycia, lecz już zabezpieczone setki MW energii i prawa dostępu do sieci.

GPU można kupić na nowo.

Jednak połączenie z siecią energetyczną często nie jest dostępne tylko za pieniądze.

To jest powód, dla którego wydobycie Bitcoinów i AI, mimo że wydają się zupełnie różnymi branżami, w rzeczywistości zbiega się na poziomie fizycznej infrastruktury.

■ W erze AI „pick and shovel” to nie tylko półprzewodniki.

W XIX wieku podczas gorączki złota nie tylko ci, którzy znaleźli złoto, zarobili pieniądze.

Byli też przedsiębiorcy sprzedający łopaty i kilofy.

Pierwszym „pick and shovel” w erze AI były GPU.

Drugim były centra danych i urządzenia chłodzące.

A teraz na scenę wkracza trzecie „pick and shovel” - urządzenia energetyczne.

Transformatory, wyłączniki, HVDC, kable, ESS są dalekie od efektownych modeli AI.

Jednak bez nich nawet GPU warte setki milionów nie mogą działać.

Dlatego inwestycje i polityka przemysłowa w branży AI muszą spojrzeć na poziom poniżej półprzewodników.

Nie można patrzeć tylko na firmy produkujące chipy, ale także na firmy, które je zasilają.

■ Czy RWA może dotrzeć do sieci energetycznej?

Na rynku aktywów cyfrowych pojawia się kolejny punkt połączenia.

Budowa centrów danych AI i sieci energetycznych wymaga ogromnych długoterminowych kapitałów.

Stacje transformacyjne, linie przesyłowe, urządzenia energetyczne i centra danych to typowe aktywa infrastrukturalne. Generują stały przepływ gotówki, ale wymagają dużych inwestycji początkowych.

Jeśli w przyszłości rynek RWA (aktywa powiązane z rzeczywistością) rozwija się, a struktura finansowa i prawa do zysków z tej infrastruktury są tokenizowane, centra danych i infrastruktura energetyczna mogą stać się naturalnymi kandydatami na aktywa bazowe.

Jednak wciąż jest za wcześnie, aby stwierdzić, że tokenizacja samej sieci energetycznej stała się ustabilizowanym rynkiem finansowym.

Obecnie ważny jest kierunek.

Im bardziej AI rozszerza cyfrową gospodarkę, tym bardziej pojawia się paradoks, że potrzeba więcej kapitału na fizyczne aktywa, które ją wspierają.

AI w chmurze w końcu wymaga ziemi, miedzianych przewodów, transformatorów i elektrowni.

■ Druga szansa, której Korea nie powinna przegapić.

Z perspektywy Korei zmiany te mają dwa znaczenia.

Pierwsze to eksport.

Po półprzewodnikach, firmy zajmujące się urządzeniami energetycznymi, takie jak Hyosung Heavy Industries, HD Hyundai Electric i LS Electric, stają się nowym przemysłem eksportowym w cyklu infrastruktury AI.

Szczególnie brak łańcucha dostaw w USA nie będzie łatwy do rozwiązania w krótkim czasie.

Fabryki transformatorów nie są branżą, w której można natychmiast zwiększyć produkcję tylko poprzez inwestycje kapitałowe, jak w przypadku fabryk półprzewodników. Wymagana jest także doświadczenie produkcyjne, certyfikacja i wykwalifikowana siła robocza.

To dlatego wartość istniejącej bazy produkcyjnej Korei rośnie.

Drugie to krajowy przemysł AI.

Aby Korea mogła również rozszerzyć centra danych AI, musi pokonać te same przeszkody.

Problemy z dostępem do sieci energetycznej, koncentracją energii w regionie metropolitalnym i lokalizacją centrów danych mogą być trudniejsze do rozwiązania niż zdobycie GPU.

Może wystąpić sprzeczność, w której koreańskie firmy zarabiają pieniądze z powodu braku sieci energetycznej w USA, podczas gdy krajowy przemysł AI opóźnia się z powodu braku sieci energetycznej w Korei.

Ostatecznie polityka przemysłowa AI nie może być już realizowana tylko poprzez politykę półprzewodników.

Należy postrzegać ją jako jeden system obejmujący półprzewodniki, produkcję energii, sieci przesyłowe, transformatory, ESS, centra danych i chłodzenie.

Pierwsza wojna AI dotyczyła zdobycia GPU.

Druga wojna dotyczyła budowy centrów danych.

Teraz zaczyna się trzecia wojna.

Kto zabezpieczy energię i kto będzie w stanie dostarczyć tę energię tam, gdzie jest potrzebna?

Im bardziej AI wydaje się technologią wirtualnego świata, tym bardziej paradoksalnie rośnie wartość najbardziej realistycznych aktywów.

Miedziane przewody, transformatory, elektrownie i sieci przesyłowe.

Następny wąski gardło AI to nie chipy, ale sieć energetyczna, która je zasila.

Niniejsza treść ma charakter wyłącznie informacyjny i nie stanowi porady finansowej, inwestycyjnej, prawnej ani podatkowej. Wszelkie wydarzenia, nagrody, promocje online lub powiązane informacje, o których tu mowa, nie powinny być traktowane jako rekomendacja, zachęta ani zaproszenie do kupna, sprzedaży, wymiany lub innego rodzaju obrotu aktywami kryptograficznymi. Aktywa kryptograficzne charakteryzują się dużą zmiennością i mogą prowadzić do strat. Dostępność usług, produktów i powiązanych wydarzeń WEEX może się różnić w zależności od regionu. Użytkownik jest odpowiedzialny za upewnienie się, że jego udział jest zgodny z obowiązującymi lokalnymi przepisami i regulacjami.