个股期权询价观察---AI发展的尽头是电力

于AI发展的瓶颈，除了都知道的算力（先进的图形处理器GPU），其实还有一个瓶颈，那就是电力。因为无论是AI模型的训练还是日常推理，都需要消耗海量的电力。正因为AI带来了前所未有的电力需求，当下各国政府和企业都在想尽办法升级能源基础设施、加速投资可再生能源，这就给相关领域带来了巨大的投资机会。

往后看，随着AI渐渐融入各行各业，受众越来越广，其对电力的需求也将如滚雪球般持续增长，电力行业也将进入一个大的景气周期，后续如电网投资、储能等方向，也将持续受益于这一大周期，值得持续关注。

我们仅罗列部分代表性公司的最新个股期权 报价如下(一个月 100c平值看涨合约)，谨供投资者参考。

国家正持续加大对电网投资的规模。此前，国家电网公示最新一批输配电项目第五次变电设备（含电缆）中标结果。国家相关部门加快研究出台促进新能源集成发展的政策文件，统筹推进新能源与传统产业协同优化升级，推动新能源与算力、绿氢等战略性新兴产业融合互促发展，以新能源布局牵引生产力布局。支持绿电直连、虚拟电厂等促进新能源就近消纳的新模式新业态发展。多地积极响应，推进虚拟电厂发展

除此之外，近期微软首席执行官Satya Nadella就曾对外透露，当前限制公司AI发展的最大问题已非芯片短缺，而是电力，以及能否足够快地在靠近电源的地方建成数据中心，电力与算力的脱节已导致微软出现芯片积压的窘境。

“问题不在于芯片供应，而在于缺乏可以随时入驻并通电的数据中心，你可能会有一堆芯片闲置在库存里，因为我无法把它们接入电源。事实上，这就是我今天面临的问题。”Satya Nadella的这一表态其实也清晰地揭示了，当下各国对电力的基础设施建设速度已远远落后于算力的扩张。

因此，当下美国政府和企业正进行着电力基础设施的更新以及积极适配新能源，以应对AI时代电力短缺的困境。

那为何电力会成为AI发展的瓶颈？

以AI模型训练为例，训练一个像GPT-3这样的模型，需要在海量数据上反复迭代，调整数百亿甚至数千亿个参数。这个过程需要庞大的计算集群（如数万张GPU卡）连续高负荷运行数周甚至更久，期间消耗的电量极其恐怖。

另外，模型训练其实还不算是用电大户，真正的用电大户其实是模型训练完成后的日常运行（推理）。每一次用户与AI对话或生成图片、视频，都需要消耗海量的电力。研究表明，一次由AI驱动的查询耗电量可能是传统互联网搜索的10倍左右，生成式AI系统执行任务的耗电量可达运行特定任务软件的计算机耗电量的33倍。

正因为AI带来了前所未有的电力需求，当下各国政府和企业都在想尽办法升级能源基础设施、加速投资可再生能源（如风电、光伏）发电设施，并积极探索“源网荷储一体化”（整合电源、电网、负荷和储能）等新型电力运行模式，以保障供电安全。这其实也是为什么今年以来储能，尤其是海外储能景气度这么高的一个核心原因