Morgan Stanley podnosi prognozy wzrostu globalnego zużycia energii: Kto poza AI podzieli się wzrostem rynku energii o 500 miliardów dolarów?

TL;DR · Morgan Stanley podniósł prognozy wzrostu globalnego zapotrzebowania na energię o około 10%, przewidując, że w latach 2025-2030 roczny wzrost wyniesie 4,2%, a zużycie energii w 2030 roku osiągnie około 36 bilionów kilowatogodzin. · Azja ma przyczynić się do około 64% globalnego wzrostu zapotrzebowania na energię w tym okresie; przemysł odpowiada za około 43% nowego zapotrzebowania w Azji, co stanowi około 2,7 razy więcej niż w przypadku centrów danych. · Inteligencja AI wymaga wielokrotnego rozumowania, korzystania z narzędzi i weryfikacji wyników, a spadek kosztów jednostkowych Tokenów może nadal wiązać się ze wzrostem zużycia mocy obliczeniowej dla pojedynczych zadań. · Globalne zużycie energii do chłodzenia przestrzeni ma wzrosnąć z około 2,9 biliona kilowatogodzin w 2025 roku do 4,1 biliona kilowatogodzin w 2030 roku, a nowy poziom zapotrzebowania może być porównywalny z tym w centrach danych. · Azja do 2030 roku może przejąć około 15 GW nadwyżki zapotrzebowania amerykańskich dostawców chmury, ale przeniesienie mocy produkcyjnych nie zlikwiduje luki w dostawach energii w USA.

Morgan Stanley przewiduje, że do 2028 roku średnia różnica w cenach rynkowych energii elektrycznej wzrośnie o około 15%, a zysk na akcję preferowanych przez firmę spółek w 2028 roku ma wzrosnąć o około 14% w porównaniu do konsensusu rynkowego.

W ciągu ostatnich dwóch lat inwestycje w energię związane z AI koncentrowały się głównie na centrach danych: wzrost liczby chipów, zwiększenie mocy serwerów, a kto może dostarczyć transformatory, turbiny gazowe i urządzenia chłodzące, ten ma szansę na nowe zamówienia.

Morgan Stanley w badaniach globalnych dotyczących energii opublikowanych 26 października rozszerzył ten kontekst. Rozwój inteligencji AI, klimatyzacji i przemysłu w różnych regionach jednocześnie zwiększa zapotrzebowanie na energię i zmienia rozkład zużycia energii w ciągu dnia. Ograniczenia na rynku energii rozciągają się zatem na stabilność dostaw, zdolności do szczytowego obciążenia i szybkość dostępu do sieci.

Szacuje się, że od 2024 roku „zasilanie AI” przyniosło około 1 bilion dolarów wzrostu wartości rynkowej dla powiązanych łańcuchów dostaw. W następnej fazie szersze zapotrzebowanie na elektryfikację może do 2027 roku przynieść dodatkowe około 500 miliardów dolarów wartości rynkowej, a beneficjenci będą bardziej rozproszeni w obszarze wytwarzania energii, gazociągów, sieci i zintegrowanej energii.

36 bilionów kilowatogodzin zapotrzebowania na energię, wzrost poza AI się zwiększa

Morgan Stanley podniósł prognozy wzrostu globalnego zapotrzebowania na energię o około 10%, przewidując, że w latach 2025-2030 roczny wzrost wyniesie 4,2%, co jest o około 0,6 punktu procentowego wyższe niż prognozy Międzynarodowej Agencji Energetycznej. Zgodnie z definicją obejmującą zużycie energii „po liczniku”, w 2030 roku globalne zużycie energii osiągnie około 36 bilionów kilowatogodzin.

„Po liczniku” odnosi się do systemów wytwarzania lub zużycia energii znajdujących się po stronie licznika użytkownika, takich jak systemy wytwarzania energii zainstalowane w fabrykach i centrach danych. To zapotrzebowanie może nie być w pełni uwzględnione w tradycyjnych statystykach dotyczących dostaw energii z publicznej sieci, ale również wymaga paliwa, sprzętu i inwestycji budowlanych.

Ta fala wzrostu ma szerszą podstawę geograficzną. Chiny i Indie nadal rozwijają się z większej bazy zużycia energii, podczas gdy USA, Europa, Japonia i Australia doświadczają wyraźniejszego wzrostu zapotrzebowania w porównaniu do ostatniej dekady, napędzanego inwestycjami przemysłowymi, powrotem produkcji i elektryfikacją. Szacuje się, że w latach 2025-2030 Azja przyczyni się do około 64% globalnego wzrostu zapotrzebowania na energię.

Przemysł pozostaje największym filarem. Morgan Stanley przewiduje, że w branżach takich jak stal, motoryzacja, półprzewodniki, obronność, rafinacja i chemia, do 2030 roku roczne zapotrzebowanie na energię wzrośnie o około 2 biliony kilowatogodzin w porównaniu do 2025 roku. Przemysł azjatycki ma wzrosnąć o około 4% rocznie, przyczyniając się do około 43% nowego zapotrzebowania na energię w tym regionie, co stanowi około 2,7 razy więcej niż w przypadku centrów danych.

Raport nazywa tę siłę „Allshoring”, obejmującą powrót łańcuchów dostaw, lokalizację i przemieszczenie międzyregionowe. Gdzie znajdują się fabryki, tam powstaje związane z nimi zapotrzebowanie na energię; nowe projekty w zakresie półprzewodników, chemii lub obróbki metali, nawet jeśli nie zmieniają znacząco krajowego poziomu zużycia energii, mogą wywierać dużą presję na lokalną sieć.

Klimatyzacja to kolejny łatwy do niedocenienia wzrost. Szacuje się, że globalne zużycie energii do chłodzenia przestrzeni wzrośnie z około 2,9 biliona kilowatogodzin w 2025 roku do około 4,1 biliona kilowatogodzin w 2030 roku, z rocznym wzrostem wynoszącym około 7%, szybciej niż ogólne zapotrzebowanie na energię. Nowe zapotrzebowanie na energię do chłodzenia może być porównywalne z nowym zapotrzebowaniem w centrach danych.

Przewiduje się, że liczba klimatyzatorów w Azji wzrośnie z obecnych około 1,1 miliarda do 1,4 miliarda w 2030 roku. W połączeniu z wydłużonym czasem użytkowania, zużycie energii do chłodzenia wzrośnie z około 1,5 biliona kilowatogodzin w 2025 roku do około 2,1 biliona kilowatogodzin, co przyczyni się do około 15% nowego zapotrzebowania na energię w Azji w tym samym okresie.

Presja związana z chłodzeniem koncentruje się również w godzinach szczytu. W upalne dni, gdy wiele klimatyzatorów działa jednocześnie, sieć musi być przygotowana na wystarczającą moc szczytową. Wystarczająca roczna produkcja energii nie oznacza, że w najgorętszych godzinach można zapewnić stabilne dostawy energii, co zwiększa zapotrzebowanie na źródła energii szczytowej, magazynowanie i inwestycje w przesył i dystrybucję.

Im bardziej złożony inteligent, tym bardziej wartościowy dostęp do energii

Zwiększenie efektywności modeli AI niekoniecznie prowadzi do spadku całkowitego zużycia energii.

Tradycyjne chatboty mogą odpowiadać na pytania za pomocą jednego głównego wywołania modelu, podczas gdy inteligent może wielokrotnie rozumować, wyszukiwać informacje, korzystać z narzędzi, wykonywać kod i weryfikować wyniki. Nawet jeśli cena każdego Tokena - podstawowej jednostki przetwarzania tekstu przez model - nadal spada, liczba Tokenów zużywanych do wykonania zadania i liczba wywołań modelu mogą nadal rosnąć.

Morgan Stanley ilustruje tę zmianę na przykładzie hipotetycznego scenariusza: jeśli złożony przepływ pracy w przedsiębiorstwie wdraża 5-7 instancji inteligentów, a każda instancja zużywa około 15 razy więcej Tokenów niż jedno zwykłe zapytanie o 5000 Tokenów, całkowite zużycie do wykonania zadania end-to-end może wynieść od 375 000 do 525 000 Tokenów. To przykład złożoności zadań, a nie średnie zużycie dla wszystkich zastosowań inteligentów.

Dlatego spadek cen modeli, wzrost wskaźników adopcji i rosnąca złożoność zadań mogą występować jednocześnie. Tańsze rozumowanie poszerza zakres zastosowań, a bardziej złożone przepływy pracy zwiększają zużycie mocy obliczeniowej, a zapotrzebowanie na energię zależy od wspólnego działania tych czynników.

Szybkość dostarczania energii staje się zatem ważnym zmiennym w ekspansji mocy obliczeniowej. Morgan Stanley szacuje, że do 2028 roku nowe zapotrzebowanie na energię dla centrów danych w USA wyniesie około 116 GW. Po uwzględnieniu projektów w budowie, dostępnej pojemności sieci oraz rozwiązań przyspieszających dostarczanie energii, takich jak wytwarzanie energii na miejscu, ogniwa paliwowe i energia jądrowa, nadal może występować luka wynosząca około 43 GW, co stanowi około 38% powiązanego zapotrzebowania.

Ta liczba nie uwzględnia jeszcze przeniesienia zapotrzebowania do regionu Azji i Pacyfiku. Zespół amerykański szacuje, że po przeniesieniu około 6 GW zapotrzebowania do regionu Azji i Pacyfiku w latach 2026-2028 luka nadal wyniesie około 38 GW. Szacowana przez zespół azjatycki możliwość przejęcia około 15 GW odpowiada dłuższemu oknu czasowemu do 2030 roku, a obie liczby nie mogą być bezpośrednio odejmowane.

Logika przeniesienia zapotrzebowania polega na tym, że część mocy obliczeniowej jest przenoszona do regionów o lepszych warunkach dostarczania energii, a następnie usługi są świadczone przez sieć. Rynki takie jak Tajlandia, Malezja, Indie i Japonia zyskują nowe możliwości inwestycji w centra danych. Zasoby energetyczne, dostęp do sieci i czas dostarczenia wspólnie wpływają na lokalizację mocy obliczeniowej.

Jednak ekspansja za granicą napotyka również ograniczenia związane z lokalnymi sieciami, zatwierdzaniem budowy, zdolnościami dostarczania i wymaganiami klientów, co utrudnia pełne przejęcie luki w USA. Morgan Stanley nadal jest optymistyczny co do firm zajmujących się wytwarzaniem energii na miejscu, które mogą zapewnić dostęp do energii w latach 2027-2028, w tym dostawców rozwiązań ogniw paliwowych i wytwarzania energii gazowej.

„Własne zasilanie” (Bring Your Own Power) również rozprzestrzenia się w Azji. Szacuje się, że do 2030 roku zapotrzebowanie na energię „po liczniku” w Azji osiągnie około 8 GW. Dla centrów danych wytwarzanie energii na miejscu może zmniejszyć zależność od postępu w dostępie do publicznej sieci; dla firm wytwarzających energię bezpośrednie świadczenie usług dla dużych klientów tworzy nowe modele kontraktowe i przychody.

Władza cenowa przesuwa się w kierunku stabilnych źródeł energii, sieci i dostaw gazu

Ostatecznie, kto zyskuje na wzroście zapotrzebowania na energię, zależy od najbardziej deficytowych zasobów w systemie energetycznym.

Energia wiatrowa i słoneczna nadal będą ważnymi źródłami nowej energii, ale ich wydajność zmienia się w zależności od pogody i pory dnia. Energia jądrowa może zapewnić stabilne dostawy energii, ale zazwyczaj brakuje jej elastyczności w szybkim dostosowywaniu wydajności. Gdy całodobowe centra danych, obciążenia przemysłowe i wieczorne zapotrzebowanie na chłodzenie rosną jednocześnie, system będzie wymagał większej liczby źródeł energii regulowanych, magazynowania i sieci.

Morgan Stanley przewiduje, że do 2030 roku Azja będzie potrzebować około 1 biliona dolarów inwestycji w sieci, aby zaspokoić nowe zapotrzebowanie na energię i zwiększyć elastyczność systemu. Prawo dostępu do sieci, tereny, które już mają warunki do dostarczania energii, oraz stabilne źródła energii, które można szybko uruchomić, zyskują na wartości.

Gaz ziemny odgrywa w tym rolę łączącą. Szacuje się, że w latach 2025-2030 Azja, z wyjątkiem Chin, zwiększy moce wytwórcze gazu o około 19 GW, co wspiera roczne zapotrzebowanie na import około 20 milionów ton skroplonego gazu ziemnego (LNG). Powiązane możliwości będą sięgać od elektrowni do gazociągów, terminali LNG i innych obiektów wspierających.

Magazynowanie energii również będzie się rozwijać, ale jego model biznesowy wymaga rozróżnienia. Baterie mogą ładować się w okresach niskich cen i rozładowywać w okresach wysokich cen, łagodząc problemy związane z nadwyżką energii wiatrowej i słonecznej oraz szczytowymi godzinami. Jednak po zwiększeniu skali wdrożenia różnica cen między szczytem a doliną może się zmniejszyć, a poleganie wyłącznie na arbitrażu cenowym przyniesie mniejsze zyski. Dlatego przychody z rekompensaty pojemności i usług pomocniczych stają się jeszcze ważniejsze, co oznacza, że baterie otrzymują wynagrodzenie za dostarczanie zdolności rezerwowej, regulację częstotliwości itp.

Potencjalne zyski firm wytwarzających energię pochodzą z różnicy między ceną energii a kosztami paliwa. Morgan Stanley przewiduje, że do 2028 roku średnia różnica w cenach rynkowych energii wzrośnie o około 15%. Jeśli wzrost dostaw LNG spowoduje spadek kosztów paliwa, a jednocześnie popyt na energię pozostanie napięty, zyski niektórych firm wytwarzających energię mogą wzrosnąć.

Zwiększenie znaczenia czasu dostarczania energii przez centra danych może również zwiększyć siłę przetargową firm energetycznych. W przypadku złożonego operatora AI o mocy 100 MW, który jednocześnie posiada serwerownie, GPU i działalność związaną z dużymi modelami, Morgan Stanley szacuje, że cena energii wzrośnie z 120 dolarów za megawatogodzinę do 140 dolarów, co stanowi wzrost o około 17%, a wpływ na stopę zwrotu z kapitału wyniesie tylko około 0,6 punktu procentowego.

Ten wynik zależy od założeń modelu i nie można go bezpośrednio uogólniać na wszystkie centra danych, ale pokazuje, że dla kosztownych projektów AI wcześniejsze uzyskanie energii i uruchomienie chipów może być bardziej wartościowe ekonomicznie niż dążenie do niższej jednostkowej ceny energii.

Jednocześnie wzrost kosztów energii dla gospodarstw domowych zwiększa opór polityczny. Ustalenie zróżnicowanych cen energii dla centrów danych oraz przeniesienie większej części kosztów rozbudowy sieci na nowych dużych klientów może stać się sposobem na zrównoważenie inwestycji i obciążeń dla mieszkańców. To, czy firmy energetyczne będą mogły przekształcić nowe zapotrzebowanie w zyski, nadal zależy od tego, czy regulacje pozwolą im na odzyskanie kosztów.

500 miliardów dolarów możliwości, zależne od realizacji zysków

Morgan Stanley przewiduje, że zysk na akcję preferowanych przez firmę spółek w 2028 roku ma wzrosnąć o około 14% w porównaniu do konsensusu rynkowego, a związany z tym wzrost zysków i zmiany wyceny mogą wspierać dodatkowe 500 miliardów dolarów wartości rynkowej. To ocena scenariusza dla grupy firm, a nie jednolita prognoza zysków dla całego sektora energetycznego.

Preferowane kierunki obejmują stabilne źródła energii, sieci, infrastrukturę gazową oraz firmy zajmujące się wytwarzaniem energii na miejscu i magazynowaniem, które mogą bezpośrednio rozwiązać problemy z dostawami energii. W raporcie wymieniono takie firmy jak europejski EDP, RWE, azjatycki Gulf Development, Keppel, Adani Power, Yangtze Power, Samsung SDI, Hokkaido Electric oraz amerykański Bloom Energy i Solaris Energy Infrastructure.

Wśród dostawców sprzętu może wystąpić większa różnica. W ciągu ostatnich dwóch lat niedobór sprzętu spowodował wzrost cen i rozszerzenie zamówień; w miarę zwiększania się mocy produkcyjnych turbin gazowych, transformatorów itp. firmy wytwarzające energię i sieci mogą kontrolować wydatki poprzez modernizację starych urządzeń i dostosowywanie harmonogramów budowy. Morgan Stanley zatem bardziej koncentruje się na firmach posiadających infrastrukturę i zasoby klientów, a w przypadku segmentu sprzętowego przyjmuje selektywną strategię.

Wzrost zapotrzebowania na energię nie gwarantuje jednak równoczesnego wzrostu zysków dla przedsiębiorstw użyteczności publicznej. Raport utrzymuje ostrożne prognozy dla Korea Electric Power, z powodu presji kosztów paliwa, ograniczonej przestrzeni do dostosowania cen energii oraz wysokiego dźwigni i zapotrzebowania na inwestycje w sieci. Nowe obciążenia mogą przynieść przychody, ale mogą również wymagać od firm wcześniejszego poniesienia znacznych wydatków kapitałowych.

Kluczowym punktem weryfikacyjnym w następnej fazie jest to, czy centra danych i projekty przemysłowe mogą być uruchomione na czas, czy wytwarzanie energii na miejscu może być rzeczywiście dostarczane, czy koszty paliwa spadną zgodnie z oczekiwaniami oraz czy mechanizm cenowy może wspierać zwroty z inwestycji. Kluczowe osądy Morgan Stanley koncentrują się zatem na konkretnych zmianach: w miarę wzrostu zapotrzebowania na energię, infrastruktura, która może być dostarczana na czas, zapewniać ciągłość dostaw energii i przekształcać koszty w rozsądne zyski, zyska silniejszą władzę cenową w łańcuchu energetycznym.

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.