一，在人工智能的终极阶段，能源自主是关键

近日，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在次公开演讲中表示，人工智能的发展，尤其是像GPT-3这样的大型语言模型，对计算资源的需求是惊人的。

这种需求不仅是计算能力的体现，更是能源消耗的直接反映。500户普通家庭一年的全部电力消耗，足以支持日常生活所需的巨大能量，竟仅仅足够训练一次这样的先进AI模型。

黄仁勋在演讲中表示:“A的尽头是光伏和储能!不要只关注计算力的进步，这背后潜藏着巨大的环境代价。按照当前的能源消耗模式继续下去，仅仅维持全球计算机的运行就需要相当于14个地球的能源供应一这是一个既震撼又令人忧虑的数字。

OpenAI的创始人山姆.奥特曼在演讲中提出了同样的问题。他认为为了支持AI的持续演进，我们需要大力发展可再生能源，比如太阳能光伏，以及高效的储能解决方案。这些绿色能源是缓解当前能源危机的关键，能帮助我们减少对化石燃料的依赖，降低碳排放，为AI提供更为清洁且源源不断的动力。

早前，特斯拉CEO马斯克在其参加的各个大型能源会议中，同样频繁表达了他对电力供应的担忧，他预计，两年内年将由“缺硅”变为“缺电”，而这可能阻碍AI的发展。马斯克多次强调解决日益增长的电力需求的紧迫性。他认为，需要加快项目进度，以跟上不断增长的电力需求。

360集团创始人周鸿祎也曾多次发言，人工智能发展的最大制约是能源问题。

当部分企业正在担心买不到先进GPU的时候，顶级AI企业却在担心电力问题——宾夕法尼亚大学的专家表示：2018年，计算机只用掉了全球不到2%的电力；但今天，这个比重已涨至10%，预计到2030年，计算机将会消耗全球五分之一的电力。

人工智能公司的运作模式依赖于向其模型输入大量的数据，并进行持续不断的广泛训练。目前的情况显示，仅ChatGPT每月的电力消耗就相等于约30万中国家庭一个月的用电量。这些预测都指向了一个共同的结论：在人工智能的终极阶段，能源自主是关键。因此，抢先布局能源领域，对于掌握未来科技发展的关键至关重要。人工智能的极限在于能源！计算能力的极限在于电力，包括光伏、储能和核聚变。缺乏能源领域的重大进展，人工智能的发展将无法超越理论和技术层面。萨姆·奥尔特曼指出：在未来，算力和能源将成为两种关键的“货币”，它们之间可以相互转化。

二，人工智能与光伏、储能的深度融合将会成为下一个主流

世界各国都在积极推出各种措施，推动本国光伏和储能行业的发展。在全球范围内，光伏和储能行业已经进入了政策和市场双重驱动的快速发展阶段。这样的背景下，人工智能与光伏、储能的深度融合将会成为下一个主流技术故事的新章节。

2024年光伏投资建议：

1、硅料有望率先出清，N型硅料壁垒高供需紧。偏化工业的多晶硅料产能利用率必须打满导致产能清退可能率先发生，推荐高品质硅料供应龙头协鑫科技、通威股份、大全能源、新特能源等。

2、N型TOPCon渗透率提升带动辅材新技术加速推进。明年N型TOPCon迭代下1.6mm薄玻璃、EPE胶膜新技术存在上量空间。玻璃龙头福莱特、信义光能、亚玛顿等。光伏行业β叠EPE渗透α将额外凸显龙头企业提前布局的Know-How价值，福斯特等 胶膜企业投资机会。

3、新技术日新月异，钙钛矿量产前夜。钙钛矿行业叠层工艺路线的定型和钙钛矿设备的国产化降本仍是两大最值得关注的钙钛矿催化点。奥来德、捷佳伟创、京山轻机、曼恩斯特等 钙钛矿设备企业。HJT持续降本。HJT和BC电池稳步推进，建议重点关注在HJT降银方向上稳步推进的#东方日升、迈为股份，激光直写和投影式掩膜光刻技术路线有提前布局的芯碁微装、苏大维格，BC电池布局龙头电池企业隆基股份、爱旭股份。

4、龙头马太效应体现，一体化组件盈利有望见底回升。目前产业链价格进入成本考验阶段，龙头厂商产品凭借成本与技术优势仍具有较高竞争力，晶科能源、晶澳科技、隆基绿能、天合光能等。

三，AI对于新型电力系统的发展具有重要意义

电力AI已经在电力发展的多个环节产生重要作用，主要体现在电网调控、电力设备管理、新型电力系统新能源功率预测、新型电力系统大数据、电网智能营销、电网智能供应链六大领域。

AI电力概念股分类盘点

电力系统：优化调度。可以采用人工智能技术进行功率预测、实时控制调度、调控终端有缘配电网、调节负荷，让各环节调度更精细化，负荷精准控制。

（国电南瑞、东方电子、许继电气）

发电侧：新能源发电功率预测。新能源发电功率预测主要基于算法模型和气象预测，可通过AI技术基于天气预报、天气实况、场站出力等数据优化预测模型，提高新能源发电功率预测速度和准确度。

（国能日新、恒实科技）

电网侧：智能监测巡检。可通过输电通道、变电站运检图片识别模型、主变压器声纹识别模型等进行输配电智能监测和无人化智能巡检，以实现异常检测和故障定位。中科南京人工智能创新研究院表示，基于前端AI分析的无人机巡检效率是传统巡检效率的20倍以上。

（煜邦电力、泽宇智能、亿嘉和）

用电侧：负荷预测与管理。AI技术可以通过分析历史负荷数据和其他相关数据，预测未来负荷需求，为虚拟电厂调度提供决策。

免责申明：这是个人操作记录，仅供学习交流，不构成 投资建议，最终是否买卖自己定，盈亏自负！