AI 用电有多夸张？ ⚡

ChatGPT 一次查询 ≈ 10 倍 Google 搜寻耗电
一座大型 AI 资料中心 ≈ 5 万户家庭用电
训练 GPT-4 等级模型 ≈ 10 万张 GPU
1 万张 H100 GPU 集群 ≈ 30–40MW 电力。机构预估未来 5 年全球 AI 电力需求可能增加 2–3 倍，这也是为什么市场开始同时关注 算力、记忆体与电力三条主线。现在 AI 的瓶颈，可能不只是晶片，而是电力供应能力。

从投资角度看，这条产业链已经开始被重新定价：NVDA 现价约 177–178 ，短期支撑在 175 左右；MU 约 410–415 ，不少资金关注 360–380 的回踩区域；而 AI 电力链条中 VRT 约 245 、CEG 约 319 。简单说，AI 产业链最核心的其实只有三样东西：算力（NVDA）、记忆体（MU）、电力（VRT／CEG）。过去两年市场只在炒晶片，但未来几年，真正可能限制 AI 成长的，很可能是电力。

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