AI、电气化推动用电进入结构性增长
安联认为，本轮电力需求增长与过去经济周期带动的用电波动不同，背后存在四项长期驱动力：数据中心、交通电气化、空调和热泵，以及工业生产。
其中，数据中心是增长最快的新增需求来源，预计到 2030 年贡献全球新增电力需求的约 10%。AI 训练和推理所需的服务器规模不断扩大，使算力扩张越来越受到供电能力制约。
与此同时，中国和欧洲的电动汽车普及、极端高温推动的制冷需求，以及新兴市场制造业扩张，也在持续增加电力消费。
美国最能体现 AI 带来的电力冲击。据安联估计，2025 年至 2030 年，美国新增用电负荷中，数据中心将贡献约 90GW，占 55%；工业和制造业贡献 30GW，其他需求 30GW，油气行业 10GW。大型云计算企业的电力需求可能占美国新增负荷的接近三分之二。
中国则成为全球电力需求增长的另一主要引擎。报告预计，中国用电需求每年增长约 6% 至 8%，明显快于约 5% 的 GDP 增速，AI 基础设施、电动汽车、工业电气化和制造业扩张共同构成增长动力。
真正的瓶颈在于输送
需求快速增长并不意味着全球缺乏能源资源。安联报告强调，真正的问题在于如何把能源转化为可靠电力，并将其输送到需要的地点。
不少发达经济体电网已经老化，而传统电力系统主要围绕大型集中式电厂设计，并不完全适应风电、光伏等分布式能源。
与此同时，可再生能源还存在明显的间歇性：发电高峰未必与用电高峰重合，因此必须依赖储能、灵活发电和需求响应进行调节。
设备和人力同样可能成为瓶颈。
报告指出，专业劳动力不足，以及变压器和输电设备供应紧张，都可能限制电力设施扩张；此外，漫长的审批流程、地方反对以及复杂监管，也可能拖慢输电项目建设。
美欧中面对三种不同的 " 电力难题 "
美国的问题集中在 AI 需求增长过快。公用事业企业预计到 2030 年可新增约 133GW 可用电力供应，从长期看能够覆盖需求，但安联预计，供给紧张可能持续到 2028 年初。
因此，部分超大规模云服务商正在寻找脱离传统电网的解决方案，包括固体氧化物燃料电池和分布式发电，以缩短等待时间并获得更确定的电力供应。
不过，报告同时指出，目前这类脱网建设尚未大范围普及。
欧洲的矛盾则更多集中在价格、能源安全和老化电网。
报告称，电动汽车、热泵和制冷设备将推动欧洲到 2030 年的电力需求上升约 2.3%。欧洲超过一半的能源依赖进口，但可再生能源和核电已经贡献超过 70% 的发电量。天然气虽然并非最大电源，却仍深刻影响批发电价。老化电网和漫长的并网等待成为当前能源转型的重要瓶颈。
中国面临的则是规模和空间错配问题。
大量可再生能源资源集中在远离主要工业需求中心的地区，需要加强跨区域输电和储能配套。中国正在推进大规模电力供应扩张，目标是每年新增约 200GW 至 300GW 可再生能源发电能力，并正在成为全球电力需求增长最大的单一贡献者。
电价冲击可能重塑全球工业竞争力
电力短缺的影响远不止能源行业。
安联以德国为例指出，2022 年俄罗斯天然气供应冲击后，欧洲电价一度大幅高于美国。即使能源价格随后回落，德国能源密集型工业产出仍未恢复至危机前水平，报告估算其出现了接近五分之一的永久性产出损失。
这说明，高电价可能迫使部分高耗能制造业减产、迁移甚至永久退出。
对于 AI、半导体、电池和先进制造业而言，未来决定全球产业布局的因素可能不仅包括人工成本、税率和供应链，稳定且廉价的电力也将成为核心竞争条件。
安联因此认为，电力投资不足可能同时限制经济增长、推升通胀、制约 AI 发展，并扩大不同经济体之间的增长差距。能源安全的重点也可能从传统的石油和天然气供应，进一步转向电网、储能、输电基础设施以及网络安全。
能源投资需求达每年 4.8 万亿美元，谁将受益？
庞大的基础设施建设需求意味着新的资本开支周期正在形成。
按照国际能源署 2050 年净零排放情景，安联预计，为满足用电增长和气候目标，未来十年全球在发电、输电和储能领域每年可能需要约 4.8 万亿美元投资。
报告将相关投资机会划分为四类。
第一是电源管理和半导体。随着电力约束加剧，提高计算能效和降低电力损耗的价值上升，受益者不仅包括 AI 芯片厂商，也包括模拟半导体和电源管理芯片企业。
第二是灵活发电和储能。随着风电和光伏占比上升，储能正在从新能源项目的附属设施转变为电力系统核心基础设施，数据中心对 24 小时稳定供电的需求也将推动分布式发电和电力保障解决方案需求。
第三是电网设备和上游原材料。铜在输电和电气化建设中发挥关键作用，锂、镍等仍是储能系统的重要投入品，因此矿业企业、电气设备制造商和专业工业供应商可能成为这一轮电力建设中的 " 卖铲人 "。
第四是下一代能源技术，包括旨在实现更长时储能的熔盐电池、利用 AI 优化电力流动的智能电网，以及能够自主控制电压和频率的构网型逆变器。
