过去市场谈AI基础设施，关注点主要是GPU。但随着全球AI数据中心进入大规模建设阶段，真正制约数据中心扩张的因素正在从“有没有GPU”扩展到：

有没有电 → 电怎么送进去 → 怎么高效转换 → 服务器产生的巨大热量怎么散出去。

因此，AI资本开支正在沿着产业链向变压器、电力设备、供配电系统、液冷系统等基础设施环节扩散。

文章引用麦肯锡预测，到2030年全球数据中心累计投资规模可能接近7万亿美元。与此同时，数据中心建设速度受到电网接入限制：超大规模云厂商往往希望约6个月完成数据中心交付，但一些新兴市场电网接入可能需要24个月，而部分发达市场甚至可能超过8年。

换句话说，算力芯片已经不是AI基础设施唯一的稀缺资源，“电力”正在成为新的瓶颈。

二、第一个重要方向：变压器和供配电设备

AI数据中心耗电量越来越大，因此变压器等电力设备需求出现明显增长。

如果说“电”是AI数据中心的第一个瓶颈，那么“热”就是第二个瓶颈。

目前：

液冷约占新建AI数据中心安装量的 30%

综述，未来一定会热炒电力设备和散热硬件。