Where will the main line of AI be next year? Morgan Stanley: The "de-bottlenecking" theme will replace chips, optimistic about energy infrastructure

在英伟达无可置疑地统治了算力市场之后，华尔街的聪明钱开始思考下一个风口。

据追风交易台，摩根士丹利在最新的报告中指出，随着 AI 算力需求的非线性增长，市场逻辑正在发生本质变化：投资者的目光需要在 2026 年从 “芯片” 转向 “去瓶颈”。

大摩再次上调数据中心电力需求预测，基于英伟达销售量的最新增长预期，2025-28 年美国数据中心累计电力缺口将达到 47 吉瓦 (GW)，高于此前预测的 44 吉瓦，这相当于 9 个迈阿密地区或 15 个费城地区的用电总量。

报告进一步指出，在扣除各类"快速供电"解决方案后，美国数据中心仍将面临 10-20% 的电力短缺，约相当于 6-16 吉瓦的缺口，这一缺口将在 2027 年最为严峻。

电力缺口激增：从芯片危机到电网危机

基于最新的芯片销售数据，大摩再次上调了电力需求预测，这预示着一场更为严峻的能源紧缩。报告显示，到 2028 年，美国面临的电力缺口已从之前的 44 吉瓦（GW）修正为 47 吉瓦。这种供需失衡表明，单纯依赖现有电网已不现实。

“鉴于 AI 的非线性改进和用例的扩散，我们相信投资者将在 2026 年将重点转移到缓解 ‘智能瓶颈’ 上。关键的 ‘智能瓶颈’ 包括：电力、政治支持、劳动力以及各类数据中心设备。”

务实的解决方案与持续的缺口

面对电网互连的漫长等待，“Time-to-Power”（电力上线时间）成为衡量资产价值的核心指标。大摩列举了四种绕过电网拥堵的方案：天然气涡轮机、Bloom Energy（BE）的燃料电池、核电站因地制宜以及比特币矿场改造。尽管有这些变通之法，分析师们的态度依然谨慎，认为缺口无法被完全填补。

“即便算上各类 ‘Time-to-Power’ 解决方案，美国电力缺口净值仍将达到数据中心所需建设量的 10-20%（约 6-16 吉瓦）。这一缺口在我们看来将在 2027 年最为严重，届时芯片需求迅速增长，而大多数涡轮机解决方案尚未投入运营。”

比特币矿工的 “套利” 时刻

在所有能源解决方案中，加密货币矿企因手握现成的电力接入许可，正在演变为 AI 基础设施领域的 “快车道”。

大摩特别提到了两类模式：像 IREN 这样的 “新云厂商（New Neocloud）” 直接租赁 GPU，以及像 APLD 这样的 “REIT 终局（REIT endgame）” 模式，即建设外壳租赁给超大规模企业。这种资产属性的转换正在重估矿企的价值。

“我们继续认为，比特币站点为 AI 参与者提供了最快的电力上线时间和最低的执行风险……鉴于许多 AI 基础设施股近期的疲软，我们建议关注那些最有希望的 ‘去瓶颈’ 参与者。”

AI 能力非线性增长驱动需求激增

支撑这一庞大能源消耗的是 AI 能力的指数级跃升。报告指出，AI 能力的持续非线性改进和更多计算密集型应用场景的涌现，是数据中心电力需求不断上调的根本驱动力。大摩将这一趋势定义为"智能的扩散"。

具体证据包括：摩根士丹利分析师 Brian Nowak 预测，到 2030 年代理商务 (Agentic Commerce) 将实现 1900 亿至 3850 亿美元的 GMV 规模，占美国电子商务的 10-20%。目前 45% 的美国受访者使用 ChatGPT,32% 使用 Gemini，而 36% 的 ChatGPT 用户在过去一个月通过该平台完成了购买。

在企业 AI 应用方面，2025 年第三季度，24% 的 AI 采用企业报告了可量化收益，高于 2024 年第三季度的 15%。摩根士丹利预计，AI 驱动的效率提升将在 2026 年和 2027 年为标普 500 指数成分股的净利润率分别贡献 30 和 50 个基点的增量。

更重要的是，在最具挑战性的通用智能测试 ARC-AGI-2 中，最新的前沿大模型 Gemini 3 Deep Think 得分已达到约 45%，而几个月前该类模型得分仅为 10-20%。考虑到人类平均得分为 60%，且 2026 年前沿模型训练将使用约 10 倍计算资源，业界预期 AI 能力可能在多项复杂推理测试中超越人类水平。