由人工智能（AI）数据中心引发的美国“电荒”，正将一种传统重工业设备——重型燃气轮机——推向了科技革命的风口浪尖。 市场的狂热需求，正让GE Vernova、西门子能源和三菱重工这三大行业寡头迎来了黄金时代，订单与价格一路飙升。 然而，面对这场“泼天富贵”，三巨头却并未选择全力扩产。 究其原因，是20年前互联网泡沫破裂导致的行业崩溃“幽灵”仍未散去。因此，在历史教训与现实利益的拉扯下，它们不约而同地选择了有限扩张的谨慎回应。 一、 从“算力竞赛”到“电力竞赛”：需求井喷与政策助推 AI竞赛的本质是算力竞赛，而算力的基础则是稳定且庞大的电力供应。 正因如此，为AI数据中心提供电力的需求正以前所未有的速度飙升。这一背景下，燃气轮机凭借其高效、灵活且相较于煤炭更低污染的特性，已取代燃煤机组，成为支撑美国电网的“主力”。 市场的反应直接而剧烈。据研究公司Oxcap的数据，自2023年中以来，新建燃气发电厂的成本已大致翻了一番，其主要驱动力便是燃气轮机价格的上涨。公用事业公司和科技巨头们为确保未来能源安全，已将订单锁定至2020年代末。除了AI，美国制造业的复苏、电动汽车的普及以及其他领域的电气化转型，也在持续推高整体电力需求。 与此同时，美国的能源政策也为天然气发电提供了“顺风”。特朗普政府急于为服务器集群和工厂提供充足电力，并将燃气轮机视为在新一代核电站建成前承担重任的关键过渡方案。其逐步取消清洁能源补贴的举措，也对可再生能源的供给预期造成了冲击。 媒体分析称，在《One Big Beautiful Bill Act》法案通过后，其对未来五年美国风能、太阳能和电池新增容量的预测下调了23%，这进一步加剧了市场对天然气发电的依赖。 二、以史为鉴：2000年互联网泡沫的“幽灵” 尽管市场一片火热，但三大燃气轮机制造商在扩产问题上却显得异常谨慎。这种谨慎，源于对行业周期性波动的深刻认知，以及对2000年代初行业灾难的惨痛记忆。 “这是一个周期性行业，未来也仍将是周期性的，”西门子能源首席执行官克里斯蒂安·布鲁赫（Christian Bruch）直言，“燃气轮机需求总有下降的那一天。” 以史为鉴，在2000年代初，市场对互联网的电力需求做出了过度乐观的预测，引发了一场由债务驱动的燃气电厂建设狂潮。最终，随着互联网泡沫破裂，电力巨头Calpine等公司宣告破产，燃气轮机制造商则深陷产能严重过剩的泥潭。 三菱电力美洲公司CEO比尔·纽瑟姆（Bill Newsom）坦言，公司内部面临的巨大挑战正是“如何分辨需求中哪些是真实的，哪些不是”。 能源数据公司Enverus的能源转型研究总监瑞安·路德（Ryan Luther）指出了当前市场面临的博弈困境： “如果谁都不增产，价格就能维持高位。但只要有一家大幅增产，就可能导致整个市场的价格崩溃。” 展开全文 “如果谁都不增产，价格就能维持高位。但只要有一家大幅增产，就可能导致整个市场的价格崩溃。” 在历史教训与现实利益的反复权衡下，三巨头纷纷“求稳”，选择有限度地扩张产能。 GE Vernova已公布计划，将投资超过3亿美元，目标将其重型燃气轮机的年交付能力从近年平均的55台提升至80台。 西门子能源计划将产能提升30%至40%，同时明确表示将避免对2030年代的市场前景进行高风险押注。 三菱重工预计将投资数亿美元，用于扩大其在美国的生产规模。 GE Vernova已公布计划，将投资超过3亿美元，目标将其重型燃气轮机的年交付能力从近年平均的55台提升至80台。 西门子能源计划将产能提升30%至40%，同时明确表示将避免对2030年代的市场前景进行高风险押注。 三菱重工预计将投资数亿美元，用于扩大其在美国的生产规模。 能源咨询公司Rystad Energy的分析副主管阿尔乔姆·阿布拉莫夫（Artem Abramov）认为，这些扩张计划与过去两年需求的增长幅度“远不相称”： “扩张计划显示（巨头们）不愿过度承诺。” “扩张计划显示（巨头们）不愿过度承诺。” 值得一提的是，当前，瓶颈已从总装工厂向上游蔓延。 构成燃气轮机核心的特种合金等关键材料供应十分紧张。先进合金制造商ATI的首席执行官金伯利·菲尔兹（Kimberly Fields）透露，去年一家大型燃机制造商已同意与ATI共同投资扩建工厂，以避免材料短缺。她表示，对于这些巨头而言： “现在的风险在于能否获得材料，而价格问题已是次要的。” “现在的风险在于能否获得材料，而价格问题已是次要的。”返回搜狐，查看更多

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多