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2025电子行业深度报告:AI用电的“困”与“破”-金元证券会员免费优质

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证券研究报告电子/行业深度报告2025年11月23日AI用电的"困”与"破"证券分析师:唐仁杰S0370524080002行业评级:增持关金元证券股份有限公司ww.j.cn全国汽一宿报电话:95372此文件版权白金元证券股份有限公司所有,未经许可任何单位成个人不得宣制、翻印GOLDSTATESECURITIESCO.,LTD.

摘要训练是一个耗时且耗烧的过程,计算在GPU/AS1C等专用芯片上进行,多前,单个GPU的最大额定功制求购为38.20折合调转期闫内日均耗约0.40古瓦时(40万度电)如果以一个家庭单日电力消、价值核存管理、注意力机制等操作优化策略的多重影响。此外,由于面向用户的商即使通过MoE或其他算法提升效车,但是总托能或仍然持续提升其中、美国12015-2024年期间,共据中心电力业购180,占企球数据中心总用电量过4%并且占据美国企口经总用电量的5。根据(人预测,基准情况下720304长据比2024年期接款年均增单购15含2000单企小方消机的请单国发市场在票中2000年将增4207(比2024年增长请周期方面都具有独特特性。随着数阳能光使和燃气轮机,与数据中心的典型建设时间后、我间为宰。且实时随天气变化。对于7X24而光伏在日落后完全停发电,白天的峰值出力2024年全球变流器市场规模约1292亿美元。当前生流,应用在规机约84亿元根据¥预ES(电池储税单税应用称称流发预计2024-2030开期年复合发18.55055店用市场预计至20304达到233亿美元款大2024年,GD分应地市场税机纳8.87亿元,预计至2030年接站:到161.51亿美元,年复合增长年10.47%,西对国内储能、光伏、新能源车指功有望在市场规模增长+国产替代推功下加速增长。其次,随着陆绕,及A1数据中心楼块化和高压需求,碳化硅10S快块,碳化硅分立器件、碳化硅整流器件也有望维持高增长。2024年合计市场开29.67亿元预计至2030年市场现增长至95.20亿年复合增长单达21.45%相奖公司:斯达半(60320.90、杨杰科技(300373.52),芯联集成-U(68849.90、士兰源(600460.90东微半号(6882业的价格风险:国内厂商在功中器价金元证券股份有限公司www.Jyzq.cn客服电话:95372GOLDSTATESECURITIESCO.,LTD.

目录风险提示:国内厂商渗进单不及预期:、AI推升电力消耗当前功率器件市场仍以海外国内厂商渗进进展存在不确定性,或导致业一、解决方案一:燃气轮机绩波动成不及预期产能扩张导致的价格风险:三、解决方案二:光伏+储能国内厂商在功率器件市场布局被多,竞争剧烈或导致价四、储能+光伏或带动功率器格压力件需求技术风险:当前功率器件技术路线被多,泛沟精五、相关公司一型MoFET,新技术的应用藏导致其他产品销量不及预期。S金元证券股份有限公司www.jy2q.cn全国统一客服电话:95372此文件版权目金元证券股份有限公司所有,未经许可任何单位成个人不得复制,翻印#GOLDSTATESECURITIESCO,ITD.

AI推升电力消耗约为22万亿亿次(即2.2x1025)训练是一个耗时且耗能的过程,计算在GPU/ASC等专用芯片上进行。当前,单个GPU的最大额定功耗可达1000瓦,这与一台烤面包机的功耗相当。超大型的模型是在由多个GPU组成的集群上进行训练的。例如,GPT-4是在25,000个GPU上经过多日训练而成,算力芯片合计额定功率近10MW。除此之外,加上用于模型训练的其他服务器部件包括CPU、内存、网络设备和交换机等以及非T设备功耗,用于训练GPT-4的设备总额定功率高达约20MW井目,GPT-4训练时间约95天(2280小时),采用84%的负载因子计算,其训练能耗需求约为38.2GWb,折合训练期问内日均施耗约0.40吉瓦时(40万度电),如果以一个家庭单日电力消耗约为10度,GPT-4日均能耗约等于4万个家庭单日用电量>图表:典型模型IT设备额定功率(MW)>图表:典型模型T设备训练期间用电量及日均用电量120.00250.00109.95(UMD)200.002.0080.00150.001.50Grok60.00Grok>Gemini1.00ChatGPT100.0040.00GeminiSChatGPT199.4919.2119.94deepseek50.000.5020.0038.200.000.00,0.00Grok3GPT-4DeepSeek-V3Grok3GPT-4金元证券股份有限公司全国统一客服电话:95372GOLDSTATESECURITIESCO.,LTD.数据来源:EpochA,金元证券研究所整理;注:计算考虑了除算力芯片外的I设备功耗系数(如存储、网络设备等),并考虑了PUE(非I设备)

AI推升电力消耗不同于训练,推理任务的能耗需要考虑因素较多。比如,输入...

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