海外，超级利好！

大家都忽视了！（20250913）

中国月度用电量首破万亿大关，达 1.02 万亿千瓦时，比十年前翻了一番，怎样解读这一数据？ 用电量是经济真正的晴雨表。 你不用看GDP增长多少、CPI涨跌如何、失业率多少多少，只看这个月全国用掉了多少电，大致就能看出经济到底是冷是热。 这玩意儿是最骗不了人的。 电不是靠嘴说出来的，不像某些统计数据你调调权重，换个计算口径，想好看就能好看。 电量得真用，电表才会跳。 你机器不转，办公楼不开空调，居民不做饭洗澡，不烧电，它自己不会动。 就像美国，最近这几年，GDP数据年年正增长，媒体说什么经济复苏了，科技繁荣了，老百姓信心恢复了，但你一看它的用电量，连续几年往下掉。 你说是科技发达、能效提高也行，可你工业用电、居民用电一起掉，就不是简单的“节能”了。 这就说明经济根本没多少实际运转，增长是账面上的，不是生产出来的。 而中国这边刚好相反。 今年7月中国的全社会用电量*第一次单月破了1万亿千瓦时，达到了1.02万亿，同比增长8.6%。 这在全球范围内是第一回，没有别的国家干到过。 这个数字放在一起看没什么感觉，但你一对比就知道了：这是十年前中国全年用电量的一半，也是东盟十几个国家全年用电量的总和。 现在中国一个月用完。 这个数据背后，不是什么新闻稿吹出来的繁荣，是实打实的电网数据、工厂设备、家庭电表，一度度电用出来的。 先看电用在哪了。 官方公布的结构里，第一产业用电170亿千瓦时，同比增20.2%；第二产业用电5936亿千瓦时，增4.7%；第三产业用电2081亿千瓦时，增10.7%；城乡居民生活用电2039亿千瓦时，增18%。 这四块用电结构基本上可以概括整个经济的组成。 你想看哪个行业活跃，看哪块用电增长就行。 今年增速最快的是第一产业和居民生活。 农业用电涨了20%，不是什么耕地扩了多少，是设备更新了。 现在农村不靠人干活，插秧有电动插秧机，浇水有水泵，施肥喷药靠电控系统。 很多地方热泵、地暖、空调也装进去了，不像以前冬天靠煤炉、夏天靠扇子。 设备一装上去，就要用电。 居民用电暴涨更不用说，主要是因为太热，空调、电风扇、电热水器、烘干机全开着，尤其是河南、陕西、山东这些地方，7月高温几乎没断过，电网负荷直接拉满，三个省的居民用电同比涨了30%以上。 你别小看这30%，对电网调度是非常大的压力。 但这不是什么坏事，反过来说明什么？说明老百姓手里有点钱了，生活有保障了。 以前你家空调是摆设，开一天怕电费，如今天天开，这就是消费升级。 生活质量在变，电量就会跟着涨。 再看第三产业，2081亿千瓦时，用电增速接近11%。 这一块主要是服务业。 现在你别看大家说制造业重要，其实服务业才是耗电新贵。 为啥？ 因为服务业里最猛的增长点是信息服务、互联网、电商、数据中心。 你说软件看不见摸不着，是“轻产业”，但支撑这软件跑的，是全国各地一栋栋数据中心。 服务器一上电就是24小时不关机，配上空调、网络、电池、UPS备电，整个系统每小时的耗电量可以比一个小工厂还多。 互联网服务业的用电同比涨了21.7%，你没看错，是两成以上。 这背后是AI模型训练、云计算业务扩张、短视频、直播、电商平台的全面上线。 这些东西不动声色，但每多一个模型，每多一台GPU服务器，都得往电网上加负荷。 那再回到大家最关心的第二产业，工业制造。 这一块今年的增幅是4.7%，看起来不高，但它体量大，占了一半以上。 也就是说，哪怕涨不到5%，光它这一块就拉起来五千多亿度电。 而且别被这个“平均数”骗了。 你要看细分行业，有的在掉，有的在飙。 比如传统高耗能行业，钢铁、化工、有色金属、建材，这些领域用电涨幅非常小，甚至个别还在下降。 像黑色金属冶炼和压延同比掉了1%，水泥下降2.4%。 这说明这些行业正在收缩，产能没再扩，甚至关了些不挣钱的旧线。 这是好事，说明经济开始从“粗活”向“细活”转。 而另一边，高技术制造业、电子制造、装备制造却涨得很猛。 比如电气机械、通信设备、计算机硬件、汽车制造这些行业，平均用电增幅都超过了10%，比制造业整体平均还高一倍。 这些行业用电多、附加值高，是我们现在最需要的高端制造能力。 你要注意，这些行业的特点是：先用电，后出GDP。 什么意思？你一个工厂建起来，生产线跑起来，设备调试、工人培训、前期库存、运输，这些动作全得烧电，但产值得等几个月才体现。 所以我们现在用电增长比GDP快，是合理的。 等到产能稳了、订单出来了、利润显现了，GDP才会跟上。这个现象有个专业名词，叫电力弹性系数。 这个系数是用电增速除以GDP增速。 比如今年全国GDP增速5%，用电增速6.8%，那电力弹性系数就是1.36。 浙江更猛，弹性系数1.72，说明GDP每增长1%，用电要涨1.72%。 这个指标过去一般在1左右，低说明经济效率高，高说明产业结构偏重。 可现在这个系数高，并不是因为我们在拼命烧煤发电炼钢水泥，而是因为新兴产业都靠电，烧电不是浪费，是刚需。更重要的是这些电也不是靠烧煤撑出来的。现在中国电力结构早就不是煤电一家独大。 新能源正在快速上量，全国风电、光伏、生物质等新能源发电合计占到发电总量的接近四分之一。 而整个非化石能源发电装机占比已经超过60%，就是说，现在全国一半以上的电是靠绿电撑起来的。 风电靠风吹、光伏靠晒太阳、生物质靠农业废料，这些能源不但环保，还成本低。 尤其是光伏，组件价格一路降，现在很多地方自建光伏电站，电费比火电还便宜。 而且有补贴，有消纳指标，地方政府、企业、居民都愿意搞。 最典型的是数据中心、工业园区、家庭屋顶装光伏。 发出来的电就地用掉，减少输电压力，也降低峰值负荷。 这些结构性变化，都体现在电量结构里。 现在你再回头看“破万亿”这件事，它不是个数字，而是三个信号。 第一个信号：经济真的在转。 传统工业慢慢收缩，高技术产业、大数据、新能源成为主力。 而这些主力都靠电支撑。 电量涨，就说明这些产业没停、没跌、没假装自己存在。 机器一开就得用电，不像某些国家，说自己“复苏了”，结果一看电表不跳。 第二个信号：生活在升级。 居民用电的爆发，证明生活方式变了。 智能电器、电热水器、空调、新能源车越来越普及。 不是因为人多，是因为消费结构升级了。 电动汽车一个月充个两三百度电，看似不多，但全国有几千万辆车，这就是稳定的、新增的用电刚需。 第三个信号：能源结构在变。 电量增长了，但排放没有跟着涨，靠的是新能源替代。 以前我们搞清洁能源是靠政策推，现在是市场自己在要。 企业愿意装、居民愿意投、银行愿意贷，大家知道绿电就是未来，谁先上，谁成本低。 总结一下： 破万亿不是终点，而是一个新起点。 这个数字说明中国的经济没有熄火，反而进入了新一轮重构期。 烧的是电，跑的是设备，动的是数据，养的是未来。 别看GDP统计还没全面体现出来，但你只要看电，就知道经济到底是怎么回事。 用电量不骗人，它是最直白、最诚实、最扎实的增长指标。 别人说你不行的时候，你把电表拿出来一晒，谁虚谁实，一目了然。#讨论 #内容仅供参考 #中国电力 #国家电网 #用电量

今天聊一聊国产AI算力。 当前AI行业正处在高速发展期，大模型训练、AI应用落地都离不开“算力”这个核心支撑。而随着国际形势变化和国内技术突破，AI算力“国产化”逐渐成为行业主线。 下面从“需求端为什么火”“国产芯片怎么追”“服务器市场怎么变”三个维度，梳理AI算力行业的核心逻辑。 一、先搞懂：AI算力需求为啥突然爆发？两大下游成主力 AI算力不是抽象概念，简单说就是“让AI能干活的计算能力”——比如训练ChatGPT需要的超大计算量，刷抖音时推荐算法的实时运算，都得靠算力支撑。现在需求爆发，关键是两大下游在“拉满”投入： 1. 互联网大厂：从“训练大模型”到“落地AI应用”，算力不够用了 2024年以来，百度、腾讯、阿里、字节这些大厂没停下“大模型竞赛”：百度推了文心4.5，腾讯出了混元Turbo S，阿里升级到Qwen3，字节的豆包月活都破亿了。训练这些大模型需要海量算力，比如训练一个千亿参数的模型，得用成千上万块AI芯片跑几个月。 更重要的是，“推理需求”开始接棒增长。以前算力主要用在“教模型学知识”（训练），现在AI应用多了，比如AI聊天、图片生成、智能推荐，都需要“模型用知识干活”（推理）。而且DeepSeek这类开源模型把应用开发门槛拉低了，小企业也能做AI应用，推理侧的算力需求很快会超过训练侧。 为了满足需求，大厂的算力投入不断加码：2024年BAT（百度、阿里、腾讯）合计资本开支同比涨了163%，未来还会继续增加。 2. 智算中心：政府推动+国产化标杆落地，采购需求猛增 智算中心是“公共算力超市”，政府、科研机构、中小企业可以租算力用，比如智慧城市、科研模拟都得靠它。2023年国家出台政策，要求2025年全国AI算力超300EFLOPS（相当于300万亿次/秒的计算能力），地方也跟着发力：上海要求新建智算中心国产芯片占比超50%，江苏更提出70%的目标。 现在智算中心建设已经进入“快车道”：2024年全国超458个智算项目中标，至少61个项目投资超亿元，比如中国移动哈尔滨智算中心，一下子部署了1.8万张AI加速卡，国产化率100%。这些项目不仅拉动物理算力需求，还强制要求“国产化”，给国产芯片和服务器打开了市场。 二、国产AI芯片：从“跟跑”到“部分替代”，突破三大瓶颈 以前国内AI芯片市场基本被英伟达垄断——2022年英伟达占85%份额，国内厂商加起来才15%。但现在情况变了，美国对高端芯片出口管得越来越严，国产芯片趁机“补位”，已经能在部分场景替代英伟达。 1. 先看“对手”：英伟达靠什么垄断？又遇到了什么麻烦？ 英伟达的核心优势有两个：一是芯片性能强，比如H100芯片，训练大模型的速度比国产芯片快不少；二是有“CUDA生态”——就像手机的iOS系统，开发者习惯用它写代码，换其他芯片得重新学，成本很高。 但现在英伟达也有麻烦：美国政府不让它卖高端芯片给中国，比如H100、A100都受限，只能卖“特供版”H20。H20的训练性能只有H100的15%，虽然推理性能还不错，但长期来看，国内肯定不能一直依赖它。 2. 国产芯片：第一梯队已经能“打”，新一代产品更可期 国内有几家厂商走在前面，被称为“国产AI芯片第一梯队”，各自有擅长的领域： • 华为昇腾：最接近英伟达的国产芯片。昇腾910B已经能对标英伟达A100，训练速度差不了太多；910C更厉害，性能能达到H100的80%，未来910D还有920更值得期待。 • 摩尔线程：属于国产芯片里面最早原生支持FP8精度的厂商，也是少有的能支持万卡集群（且性能无明显折损）的厂商。 • 海光信息：兼容性好。它的芯片用和英伟达类似的架构，还做了“类CUDA”软件，开发者不用改代码就能迁移过来，对大厂很友好。新一代“深算三号”预计能替代英伟达H20。 • 寒武纪： 最近的当红炸子鸡，MLU370之后的新产品基本处于神秘状态，传闻最新款690整体性能接近600TFLOPS，暂无公开资料可查，待以后更新。 3. 还需突破：生态和产能是两大关键 虽然性能追上来了，但国产芯片还有两个短板： 一是生态弱。CUDA有510万开发者，3700个应用，国产芯片的生态最多只有几十万开发者，还得慢慢积累。不过现在厂商有办法：华为自己做了MindSpore框架，海光兼容CUDA，尽量降低开发者的转换成本。 二是产能紧。高端芯片需要先进制程（比如7nm、5nm），国内代工能力处于快速扩张当中。 三、AI服务器：市场格局变了，“昇腾系”厂商崛起 AI服务器是“装芯片的机器”，芯片是什么牌子，服务器就跟着受益。以前浪潮信息靠卖搭载英伟达芯片的服务器，占了国内36%的份额，但现在“昇腾系”服务器厂商（用华为昇腾芯片的厂商）正在快速抢市场。 1. 市场规模：AI服务器增速甩通用服务器几条街 2024年上半年，国内AI服务器市场规模50亿美元，同比涨63%；而普通服务器（比如公司办公用的）增速只有10%左右。IDC预测，到2028年国内AI服务器市场规模会涨到253亿美元，4年翻5倍，其中非GPU服务器（比如用ASIC、NPU芯片的）占比会接近50%。 2. 竞争格局：三类厂商分蛋糕，各有优势 现在AI服务器市场主要有三类玩家： • 传统龙头（浪潮信息、新华三）：靠英伟达吃饭。2024年H20芯片还很抢手，字节订了32-33万张H20，大部分交给浪潮信息做服务器，所以浪潮2024年Q3、Q4营收同比涨了76%、78%，存货也创了新高，准备接下来大卖。 • 昇腾系厂商（超聚变、华鲲振宇）：靠国产芯片崛起。运营商和智算中心采购都要求用国产芯片，昇腾系厂商趁机拿下大量订单——比如中国移动2024年智算服务器采购，中标厂商全是昇腾合作伙伴；中国电信采购中，昇腾系占了67%份额。超聚变和华鲲振宇是华为最核心的合作伙伴，未来会分走大部分昇腾服务器订单。 • ODM厂商（华勤技术）：靠性价比抢市场。华勤以前做手机代工，现在把消费电子的供应链优势用到服务器上，成本比传统厂商低，2024年服务器业务同比涨150%，已经开始给大厂供货。 四、投资机会和风险提示：重点看这两个环节 1. 值得关注的方向 • 芯片端：优先看第一梯队厂商 。 2. 需要注意的风险 • 大厂采购不及预期：如果阿里、字节等互联网大厂减少国产芯片订单，会直接影响国产厂商业绩。 • 技术研发跟不上：如果国产芯片新一代产品性能没达标，替代进程会变慢。 • 竞争太激烈：现在很多厂商都想做AI芯片和服务器，未来可能打价格战，利润会变薄。 总结：AI算力国产化，不是“选择题”而是“必答题” 现在AI算力行业的逻辑很清晰：需求端（互联网+智算中心）持续爆发，供给端（英伟达受限+国产突破）倒逼国产化。短期来看，英伟达H20还会占一定份额，但长期来看，国产芯片会在训练、推理场景逐步替代，服务器市场也会从“浪潮一家独大”变成“传统龙头+昇腾系+ODM”三分天下。 对普通用户来说，这意味着未来AI应用会更便宜（国产芯片成本低）、更稳定（不被卡脖子）；对行业来说，国产化不是“保护落后”，而是通过政策和市场双驱动，倒逼国内企业突破技术，最终在全球AI算力竞争中占据一席之地。 #ai产业链观察##ai创造营#

阿里的财报也要出了，AI相关的业绩猜测也会不错，云GPU服务器租用和AI相关的服务。