2025年电力行业专题报告：AI基建加速，AI电源设备需求快速增长

1. 从系统架构视角看AI数据中心：算力布局带动设备快速增长

AI训练与推理带动算力需求快速提升

大模型应用场景及多能力融合持续催化商业化进度： Deepseek以低算力成本刷 新大模型应用进程，随着海内外大厂为模型训练、储备算力、云计算、大模型 多行业应用普及而进入重金布局阶段。从 Manus 开始，Al Agent 相比于 Chatbot，单词任务对 Token 的消耗更高。

算力需求层面：1）根据信通院测算， 2017-2022年，全球算力规模增长CAGR 达到55%。2022年，全球算力总规模达到900左右 EFLOPS。2）就国内而言， 根据环球零碳及未尽研究，2023-2030年我国AI算力规模增速CAGR约70%。

技术层面：以海外为例，英伟达芯片从A100-GB200，功率持续提升，对应服务 器机柜功率密度提升，数据中心功率消耗提升带来对配套电力设备、冷却系统 更高的要求。

云厂Capex持续攀升，设备层面迎来行业beta强支撑

云厂Capex持续攀升，AI基建加速，强beta支撑。2025年海外云厂Capex增速预计在50%左右。国内阿里表明未来三年资本开支会超过过去十年。AI基建加速，带动整个上游AI/通用服务器、交换机等IT设备、配套电力设备、冷却系统等市场需求陡峭上升，行业景气度上行。

关于NV算力的讨论

Deepseek对NV算力的冲击怎么看？ Deepseek以$87,072/天的低算力成本训练出领先全球的大模型，其V3 / R1 推理系统的优化目标是更大吞吐，更低延迟，主要采用大规模跨节点专家并行 EP方案，EP架构对通信速率要求较高。随着推理端大规模应用，我们认为未来对单位token成本要求越低但并发数要求越高的场景下，且Manus等Agent单次任务Token生成长度会很长，NV Link的通信速率表现较优异，应用前景广阔。

远期可能的非2N冗余架构

AI数据中心未来也可能需要简化配电架构设计提升系统利用率，降低配电设备占地面积，DR（DistributedRedundancy）/RR（ReserveRedundancy）/N+1架构会被推广和应用，此类架构下，各设备冗余度下降，负载率上升。2N冗余下，各设备向负载提供50%的电能，剩下50%是冗余。RR架构下，各设备向负载提供66.6%的电能，冗余度33.3%左右。

2. 备用电源：供需缺口下，柴油发电机的国产替代机遇

柴油发电机组：数据中心主流备用电源

对于数据中心而言，备用电源主要用于市电及其他电源（如UPS蓄电池）放完电以后的电力供应。根据《数据中心设计规范》（GB50174-2017），A级数据中心必须设置独立于正常电源的备用电源，柴油发电机组因可操作性优于其他方案（如专用馈电线路），成为主流选择。

柴油发电机组功率大、续航久，是数据中心主流备用电源。按照功率等级区分，10kW-200kW为小型发电机组；200kW-600kW为中型发电机组；600kW-2000kW及以上为大功率发电机组。柴油发电机组由柴油发动机、发电机、控制系统、散热水箱、供油系统、公共底座等构成。

数据中心负荷达数十MW，数据中心备用电源一般采用1.8-2MW的大功率柴油发电机组。以上海移动临港1#数据中心为例，其总负荷超过22MW。根据业内选配实际情况，目前1.8-2MW柴油发电机组是数据中心备用电源主流选择。

根据《数据中心设计规范》（GB50174-2017），A级数据中心需按照N+1配置柴发系统。A级数据中心举例：金融行业、国家气象台、国家级信息中心、重要的军事部门、交通指挥调度中心、广播电台、电视台、应急指挥中心、邮政、电信等行业的数据中心及企业认为重要的数据中心。

2025供需矛盾凸显：需求高增，供给侧有望迎来国产替代

供给端：数据中心用柴发市场中，国外厂商占据主导地位；但海外厂商或存在产能增长瓶颈，国内厂商有望受益于增量市场渗透率提升。

国内发电机组市场竞争充分，供应侧分为四大阵营：1）以MTU、卡特彼勒、康明斯、科勒等为代表的国际品牌，均已在国内设厂，以价格和品牌优势抢夺市场份额；2）以科泰、泰豪、苏美达等为代表的上市企业；3）被上市公司收购的企业或拟上市企业；4）其他。

以柴油发动机品牌来看：国际品牌（ MTU、卡特彼勒、康明斯、科勒等）长期占据主导地位；合资品牌包括玉柴MTU、重庆康明斯、菱重，国产品牌玉柴、潍柴、磐谷、上柴等。

柴发机组结构复杂，进口品牌产能供给短期内扩产节奏或不及需求增长，以及海外市场面临短缺，我们预计供给侧有望迎来国产替代。

3. 不间断电源：机柜高功率趋势下，HVDC的渗透有望加速

不间断电源：UPS是当前主流，HDVC渗透率或有望提升

UPS内部结构：主路、旁路、蓄电池3块电路构成。主路：在市电正常下把400V的电变成220V或380V交流电；旁路：其中一个功能是可以作为方便维修的一个入口，维修旁路模式下，对UPS电源系统的逆变器等核心部件被隔离，可以安全地进行维修或维护操作; 另一个功能是UPS电源系统的逆变器出现故障，系统通过静态旁路开关自动将负载从逆变器主供电切换到旁路电源供电。 配套蓄电池组：大型数据中心的配套蓄电池组一般位于机房外，不是内置于UPS内，在正常供电时候会被充满电，断电时候正常放电给后续设备。 2）UPS格局：全球外资为主，前三大是施耐德、伊顿、Vertiv，施耐德份额约23%，华为、科华数据、科士达等次之。

HVDC的演进：HVDC并非新技术，HVDC省逆变环节可以降低风险和损耗。HVDC演进趋势为输出电压提升、集成化。最初代：48V DC，非高压，输出电压是48V的直流电，多用在基站等地，给通信设备供给直流电。 第二代：目前用的HVDC是输出240V或者336V的直流电。 第二代Plus：巴拿马电源，集成移项变和直流电源等为一体，整套电源把电压从10KV变到240V。巴拿马电源通过对变压器和电源结构改造，可提升HVDC输电效率。

UPS和HVDC的区别-HVDC

HVDC的优势：电路上相比UPS少逆变环节，更保险，可以提升效率。HVDC因为是直流输电，相比交流输电可以更方便拔高电压，同等功率下减少电流，减少热损。效率略高，省空间放更多服务器。

为什么讨论第三代HVDC对UPS的替代性？

三代HVDC：海外目前研发输出电压±400V输出电压的HVDC，直接交流-直流逆变后输出±400V电 压给到DCDC，之后再降压。 三代HVDC渗透率提升原因如下： AI数据中心单位面积的用电功率远高于传统数据中心，AIDC配备更高功率服务器，比如 GB200服务器，后续的GB300、Rubin 288服务器。据维谛智算白皮书，假设约2万台服务器， 1020多台机柜，单机柜功耗在12kW以上，组成IT总容量约12.9MW的一栋数据中心大楼。但 AIDC时代，以英伟达H100的DGX架构8卡GPU服务器为例，部署一个1024台服务器的万卡算 力集群，单机柜同样按12kW考虑，加上制冷等辅助用电，需要15～20MVA的电力容量。一栋 10万卡的算力集群建筑，单栋建筑的用电规模则达到100兆瓦以上，因此需要自建110kV或接入 更高电压等级的电网。随着芯片密度增加，未来园区功耗或将达到数百MW。高功率机柜带来 高电压需求，减少损耗，三代HVDC直流输电相对适用于未来高功率高电压的趋势。

4. 服务器电源：功率密度提升，服务器电源量价齐增

服务器电源：成本加成法下，单W价值量随功率密度同步提升

服务器电源——功率密度提升，单W价值量提升。服务器电源跟随服务器机柜功率，一般按照2倍冗余配置。单模块功率演进：AI服务器芯片及对应功率提升，以海外为例，英伟达GB200 NVL72机柜功率132kW，未来会推出GB300 NVL72服务器、Rubin288服务器等，内置GPU单芯片功率及数量持续增长，为保证2倍于高功率服务器，在保持体积不大变下，要求单模块功率密度较之前提升，未来演进趋势从3.3kW-5.5kW-8.5kW-10kW-12kW（注：不同厂商的模块功率可能略有差异）。 价值量提升：功率密度提升可以通过使用碳化硅等新材料、优化电源拓扑架构等实现。电源设计优化牵一发动全身，类似三室一厅和两室一厅的架构，无论通过哪种模式，成本加成法下，功率密度提升对应单W价值量提升。 进度：海外2025年有望批量采用5.5kW模块；国内目前仍以2kW-3.3kW为主，5.5kW进度略慢但是适配高功率服务器趋势，看好其国内长期应用。n 例：英伟达NVL72服务器电源配置模式：单个PSU 5.5kW，1组Power Shelf由6个5.5kW模块构成，单组功率33kW。英伟达GB200 NVL72机柜功率132kW, 预期有至少6组Shelf给服务器供电。

报告节选：

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