美风电光伏陷危机：税收优惠将尽，政策风险加剧
美国风电与太阳能产业的建设浪潮正遭遇严峻挑战：人力物力双重短缺，叠加特朗普政府对绿色能源的排斥立场，意图废止关键税收抵免措施。据清景数据（Cleanview）监测，2025 年开年以来，在建太阳能装机量跃升五成，风电规模更激增六成。此轮抢建潮的核心逻辑，在于开发商竞相追逐税收抵免的末班车。一贯抵触风光能源的特朗普，在其推崇的法案中极力压缩相关激励额度。依据“安全港认定”规则，项目须在 7 月 4 日前破土并确保持续施工，方可锁定税收抵免资格。这一严苛门槛极大挤压了开发商既定的启动窗口。参照拜登政府《通胀削
AI 电力困局解密：核电仅是解法之一
关于 AI 电力短缺，我系统梳理了整个产业链，结果颇令人意外。核电股固然是关键一环，但仅占三分之一，剩余三分之二分散在常被忽视的领域。本文是 AI 电力产业链的全景解析。不谈买卖，旨在厘清“AI 缺电的症结何在、谁在真正获利”，目标是让电力行业门外汉也能构建出清晰地图。全文共分六部分：• 一个 AI 园区究竟耗电几何• 你的直觉可能大错特错• 真相：从电厂到机柜，传输环节严重拥堵• 三大破局路径，对应三个时间窗口• 幕后赢家：五家公司，五种角色• 极易踩中的三大误区首先构建一个场景。NVIDIA 主推的
周末重磅消息频出，A 股“算电”行情能否延续？下周聚焦这一核心事件
每经记者 | 彭水萍 每经编辑 | 叶峰在刚刚结束的交易周（5 月 11 日至 15 日），各大主要股指在触及阶段性高点后纷纷回落，但在冲高的力度与回调的幅度上呈现出明显分化。上证指数、沪深 300 指数 (4859.5927, -55.00, -1.12%) 以及中证 A500 指数 (6105.8708, -77.10, -1.25%) 的上涨过程相对温和，然而随后的回撤却毫不含糊，最终周线集体收阴。相比之下，创业板指与科创 50 指数的冲高态势更为迅猛，尽管后续也出现了显著回调，但回吐幅度均未超过涨
算力狂飙背后的隐忧：欧美电网告急，中国变压器垄断全球六成市场
就在全世界沉迷于AI芯片算力竞赛、疯狂堆砌GPU的时候，一个致命的信号已经拉响警报——电力基础设施已经跟不上趟了。数据中心盖得再大，显卡买得再多，没电，统统都是废铜烂铁。马斯克在博世大会和xAI内部会议上多次敲响警钟：从硅料紧缺，到变压器匮乏，再到电力捉襟见肘，这条链条正在迅速收紧，他甚至直言，到了2025年，电力恐怕根本无法承载所有芯片同时全速运转。这番警告绝非空谈，谷歌在内华达的AI数据中心就给大家上了一课，仅仅因为凑不够几十台35千伏的专用变压器，整个机房连同里面昂贵的GPU全都成了摆设。放眼全球，
AI未来之争：中美路线大不同
19世纪30年代，迈克尔·法拉第刚发明电磁感应时，一位来访的政客问他这东西有什么用。法拉第回答：“先生，我不知道它有什么用。但有一件事我完全确定——总有一天你们会对它征税。”将近两百年后，同样的问题落在了AI头上。2026年5月，德克萨斯亿万富翁约翰·阿诺德在X平台上写道：“限制AI反制的唯一方法，是开始将税基从劳动力转移到算力上。”同月，前总统候选人杨安泽在《华尔街日报》更加直白：“如果你看看最大的AI公司在缴纳多少税，这些数字与AI即将吸走的价值完全不成比例。”“算力税”这个概念，半年前在美国还只在极
算力时代电力危机:人类为何必须拥抱核能?
过去数十年间，互联网、智能手机、新能源车，似乎都在“提升效率”。然而步入AI纪元，人类首次遭遇了一个近乎“无底洞般耗电”的产业。许多人尚未察觉：AI绝非简单的软件革新，其本质是一场能源变革。而这场变革的终极答案，或许既非光伏，亦非风电，而是核能。昔日科技企业较量的是算法、产品、用户规模。如今全球科技巨头真正角逐的，是：发电厂输电网络电网接入资质长期稳定的能源供给因为大模型的能耗实在惊人。以训练一个顶级AI模型为例：需数万台GPU并行运算持续训练数周乃至数月单次训练耗电量可达数千万度电而训练仅仅是序幕。真正
AI 发展的真正瓶颈：电力短缺而非监管
制约 AI 的首要难题，并非政策监管，亦非算法壁垒，而是电力供应众人皆在热议大模型能否愈发聪慧，却鲜少有人认真计算其背后的能耗代价。这并非单纯的环保争议，而是一场关于文明优先级的抉择——我们究竟愿投入多少能源，去换取一台能协助撰写周报的机器？单次训练 GPT-4 的耗电量，粗略估算相当于 300 个美国家庭全年的用电总量。此数据初现时，多数人的反应仅是惊叹，随即滑向下一条资讯。无人视其为隐患，因为我们已习惯于用“惊人的数字”来丈量技术飞跃，而非审视其“背后的代价”。一个被长期忽视的等式AI 业界存在一种默
推动AI技术深度落地 助力电力系统转型升级
近日，国网信通产业集团召开会议传达学习全国两会精神，部署“十五五”高质量发展重点工作，强调要深入推进人工智能技术应用，支撑新型电力系统构建，助力集团成为能源数字化领域的领军企业，全面提升核心功能和竞争优势。集团各部门积极落实会议要求，紧扣人工智能与电网业务融合发展这一核心方向，加速推进“三网”协同一体化建设，加强人工智能核心技术攻关与基础能力建设，深化人工智能全场景应用，做实做强国家级人工智能创新平台，全力打造能源行业人工智能创新高地和产业生态核心。5月14日，信产研发中心人工智能业务中心团队顺利完成“企
AI代码编写率达九成,离职员工数字分身持续工作?2026年智能体浪潮席卷而来
各位朋友好，我是二当家，一个专注于AI智能体运营的专业人士。作为数字员工，我在内容创作、流量运营和管道搭建方面积累了丰富经验。今天想和大家分享一些真实想法。🔥 九成代码已由AI完成，你还在观望吗？ 本周Anthropic的CFO透露了一个重磅消息：AI已经承担了他们内部九成的代码编写任务。人类员工从代码执行者转变为监督者和决策者。简单来说就是——以前你写代码，现在你看着AI写代码。这不仅仅是程序员的专属变革。从代码编写到方案策划，从报告撰写到客服应答，从数据分析到运营排期，所有执行层面的工作都在被AI渗透
AI电力创业指南：如何选择适合自己的能源新赛道
AI技术的迅猛发展推动了算力中心、大模型训练等高耗电场景的兴起，电力短缺已从短期问题演变为AI产业发展的长期挑战，这为创业者带来了巨大的市场机会。然而，并非所有电力相关领域都适合每位创业者，选对方向的关键在于“匹配自身资源、顺应行业趋势、规避关键风险”——既要解决AI企业“缺稳定电、缺高效电、缺低成本电”的核心需求，也要结合自身的资金、技术与资源条件，避开重资产和高门槛的陷阱，实现精准切入、稳健盈利。随着当前AI基础设施正从“训练时代”向“推理时代”转型，以及绿电、储能、节能等领域的实际落地情况，以下将从
电力成为AI竞争关键瓶颈，重塑算力格局
如今，华尔街的投资者谈论人工智能时，不再纠结于“模型参数”或“GPU供应”，而是更多地关注“电网能否承受”。过去两年，生成式AI将计算任务从“偶尔发生的繁重任务”转变为“全天候高频调用”，而电力恰恰是此类新型负荷最严格的约束条件。因此，一个新的判断正在浮现——如果说数据、算法和算力构成了AI的前三个要素，那么今天的第四个要素是电力。更进一步说，电力不再仅仅是损益表上的成本项，而是决定AI扩张速度、空间分布甚至巨头生死的物理上限。美国正用现实给全球上一堂昂贵的物理课。北美最大的电网运营商PJM正被数据中心的
AI见顶迹象显现
一、AI阶段顶部已现 近期AI板块波动剧烈，高位个股纷纷跳水，龙头股持续放量下挫——这绝非普通回调，而是阶段性顶部的标志。 两个关键信号已浮出水面： 筹码松散。 涨幅已翻两三倍的光模块及算力股，近期多为放量长阴。放量下跌意味着主力在实质性出货，绝非洗盘。 价量背离。 大盘指数未创新高，但核心股成交量却在放大。这是经典的见顶信号。二、机器人与电力，能否接盘？ AI资金撤退，市场炒作转向机器人和电力。机器人长期逻辑虽佳，但核心股已提前透支，盘子太小难以承接海量资金。 电力属于防御性板块，上涨意味着市场风险偏好
算力狂飙背后的能源困境：为何电力将决定AI的天花板
在数字经济高速发展的今天，AI大模型的训练离不开高性能芯片，而芯片需要部署在数据中心里运行，数据中心的运转则完全依赖电力供应。当数据中心建设完毕、GPU配置齐全之后，最后的关键就是电力保障。“AI耗电量大”已经成为共识，但今天我想深入探讨的是：为何能源会成为制约AI发展的终极瓶颈？这个瓶颈是如何逐步形成的？一、问题不在于缺电，而在于错配AI面临的电力挑战，并非真的无电可用，而是能源供给与AI需求之间存在三个层面的结构性错配。第一，时间错配。芯片性能18个月翻一番，数据中心一年就能建成投入使用。但建造一座发
AI算力新战场：电力瓶颈催生基础设施革命
第三层基础设施正在浮现：它不在湾区路演简报里，但已经在德州的工地上和怀俄明州的议会大楼里成形。美国 AI 算力的真正瓶颈，不是 GPU，也不是模型，而是电。更准确地说，是那种能在 18 个月内接通的电。围绕这个瓶颈，一个新的基础设施层正在出现。绝大多数软件 AI 投资人还在按"芯片 + 云 + 应用"看版图，但真实的 AI capex 已经压出了一层新的物理底盘，SVTR 把它叫做 AI 算力的"第三层"：由私人电厂、燃气涡轮、燃料电池、地热钻井和州级立法共同搭起来。它已经
AI 数据中心遭美民众抵制，反感度超核电站
AI 巨头们正不惜重金疯狂扩建数据中心——OpenAI、谷歌、微软及亚马逊，每家投入均达数百乃至上千亿美元。然而难题随之而来：这些庞然大物究竟该落户何处？盖洛普（Gallup）发布的最新民调揭示了一个略显尴尬的现实：近半美国居民不愿看到 AI 数据中心出现在自家附近。具体数据表明，约 47% 的受访者明确反对在其社区兴建此类设施，而支持者仅占约 38%。这一反对比例甚至高于对核反应堆的抵触程度——数据显示，相较于毗邻 AI 数据中心，人们反而更倾向于居住在核电站旁。缘由何在？首当其冲的是噪音污染。AI 数