在英伟达无可置疑地统治了算力市场之后，华尔街的聪明钱开始思考下一个风口。

据追风交易台，摩根士丹利在最新的报告中指出，随着 AI 算力需求的非线性增长，市场逻辑正在发生本质变化：投资者的目光需要在 2026 年从 " 芯片 " 转向 " 去瓶颈 "。

大摩再次上调数据中心电力需求预测，基于英伟达销售量的最新增长预期，2025-28 年美国数据中心累计电力缺口将达到 47 吉瓦 ( GW ) ，高于此前预测的 44 吉瓦，这相当于 9 个迈阿密地区或 15 个费城地区的用电总量。

报告进一步指出，在扣除各类 " 快速供电 " 解决方案后，美国数据中心仍将面临 10-20% 的电力短缺，约相当于 6-16 吉瓦的缺口，这一缺口将在 2027 年最为严峻。

电力缺口激增：从芯片危机到电网危机

基于最新的芯片销售数据，大摩再次上调了电力需求预测，这预示着一场更为严峻的能源紧缩。报告显示，到 2028 年，美国面临的电力缺口已从之前的 44 吉瓦（GW）修正为 47 吉瓦。这种供需失衡表明，单纯依赖现有电网已不现实。

" 鉴于 AI 的非线性改进和用例的扩散，我们相信投资者将在 2026 年将重点转移到缓解‘智能瓶颈’上。关键的‘智能瓶颈’包括：电力、政治支持、劳动力以及各类数据中心设备。"

务实的解决方案与持续的缺口

面对电网互连的漫长等待，"Time-to-Power"（电力上线时间）成为衡量资产价值的核心指标。大摩列举了四种绕过电网拥堵的方案：天然气涡轮机、Bloom Energy（BE）的燃料电池、核电站因地制宜以及比特币矿场改造。尽管有这些变通之法，分析师们的态度依然谨慎，认为缺口无法被完全填补。

" 即便算上各类‘ Time-to-Power ’解决方案，美国电力缺口净值仍将达到数据中心所需建设量的 10-20%（约 6-16 吉瓦）。这一缺口在我们看来将在 2027 年最为严重，届时芯片需求迅速增长，而大多数涡轮机解决方案尚未投入运营。"

比特币矿工的 " 套利 " 时刻

在所有能源解决方案中，加密货币矿企因手握现成的电力接入许可，正在演变为 AI 基础设施领域的 " 快车道 "。

大摩特别提到了两类模式：像 IREN 这样的 " 新云厂商（New Neocloud）" 直接租赁 GPU，以及像 APLD 这样的 "REIT 终局（REIT endgame）" 模式，即建设外壳租赁给超大规模企业。这种资产属性的转换正在重估矿企的价值。

" 我们继续认为，比特币站点为 AI 参与者提供了最快的电力上线时间和最低的执行风险……鉴于许多 AI 基础设施股近期的疲软，我们建议关注那些最有希望的‘去瓶颈’参与者。"

AI 能力非线性增长驱动需求激增

支撑这一庞大能源消耗的是 AI 能力的指数级跃升。报告指出 ,AI 能力的持续非线性改进和更多计算密集型应用场景的涌现 , 是数据中心电力需求不断上调的根本驱动力。大摩将这一趋势定义为 " 智能的扩散 "。

具体证据包括 : 摩根士丹利分析师 Brian Nowak 预测 , 到 2030 年代理商务 ( Agentic Commerce ) 将实现 1900 亿至 3850 亿美元的 GMV 规模 , 占美国电子商务的 10-20%。目前 45% 的美国受访者使用 ChatGPT,32% 使用 Gemini, 而 36% 的 ChatGPT 用户在过去一个月通过该平台完成了购买。

在企业 AI 应用方面 ,2025 年第三季度 ,24% 的 AI 采用企业报告了可量化收益 , 高于 2024 年第三季度的 15%。摩根士丹利预计 ,AI 驱动的效率提升将在 2026 年和 2027 年为标普 500 指数成分股的净利润率分别贡献 30 和 50 个基点的增量。

更重要的是 , 在最具挑战性的通用智能测试 ARC-AGI-2 中 , 最新的前沿大模型 Gemini 3 Deep Think 得分已达到约 45%, 而几个月前该类模型得分仅为 10-20%。考虑到人类平均得分为 60%, 且 2026 年前沿模型训练将使用约 10 倍计算资源 , 业界预期 AI 能力可能在多项复杂推理测试中超越人类水平。