文 | 预见能源 文 | 预见能源 在能源转型与科技革命交织的当下，一个看似普通的工业金属正悄然重塑全球经济版图。近日，高盛在其重磅研究报告《AI与国防将电网置于能源安全中心》中掷地有声地指出：铜将成为“新石油”。 这一判断背后，是全球能源体系正在经历的深刻变革。当AI算力需求呈指数级增长，当欧美老化电网面临前所未有的承载压力，当新能源革命重塑电力传输格局，铜——这个导电性能卓越、应用广泛的金属，正从传统的工业原材料，跃升为影响国家科技竞争力和能源安全的关键战略资源。 高盛分析师Lina Thomas与Daan Struyven在报告中构建的“电网-AI-国防”三角框架，揭示了一个核心逻辑：AI发展依赖数据中心算力，数据中心需要海量稳定电力，而电力传输的稳定性直接关系到国防设施运行。在这个环环相扣的体系中，铜以其不可替代的导电性能，成为连接三大领域的纽带。 全球电力系统正面临一场前所未有的危机。数据显示，欧洲电网的平均运行年限已达50年，北美电网超过40年，均接近或超过设计寿命终点。这些老化的电网不仅传输效率低下，更难以承载日益增长的电力需求。 在美国13个区域电力市场中，2024年夏季已有9个出现电力临界紧张状况。高盛预测，到2030年，除一个市场外，其余均将面临用电短缺。这一预测背后，是AI和新能源驱动的全球电力需求持续攀升。 电网升级成为破解困局的关键所在。作为金属密集型工程，电网建设高度依赖铜材料。铜的电阻率极低，导电效率是铝的1.6倍，且使用寿命可达30至50年，为铝制品的两倍以上。这些物理特性决定了铜在电力传输中的不可替代地位。 基于这些优势，高盛预测到2030年，全球电网及电力基础设施建设将贡献60%的铜需求增长，这一增量相当于当前全球铜消费总量与美国年消费量之和。正因如此，高盛维持对铜价的看涨预期，目标为2027年达到每吨10750美元。 如果说电网老化是铜需求爆发的导火索，那么AI算力的指数级增长就是这场爆发的催化剂。作为AI算力的物理载体，数据中心的电力消耗已成为电网的主要负担。 以ChatGPT为例，其日处理2亿次请求需消耗超过50万千瓦时电力，相当于1.7万户美国家庭的日用电量。国内某头部云厂商的智算中心，单座园区电力负荷达300兆瓦，年耗电量高达26亿度，相当于一座50万人口县城的全年用电量。 02 更严峻的是，AI算力需求仍在指数级增长。AI模型参数从十亿级跃升至万亿级仅用3年时间，自2012年起，训练算力的电力需求每3至4个月翻一番。AI服务器的功率密度是传统服务器的6至8倍，通常配备4颗1800W高功率电源，其冷却系统耗电量甚至与计算设备相当。 即便高效模型的推出也未能缓解能耗压力。据《MIT技术评论》测试，以节能著称的DeepSeek模型因生成更长回答，能耗仍比Meta模型高出87%。这种“高效仍高耗”的现象进一步印证了高盛关于“电网升级刻不容缓”的判断。 展开全文 每一次算力升级都将同步推动铜需求增长。仅数据中心领域，每兆瓦电力配套的铜用量就达5吨，一座300兆瓦智算中心的电缆用铜量超过1500吨。这种刚性需求为铜的价值重构提供了坚实支撑。 值得一提的是，早在年初Deepseek大火之时，预见能源就展望过AI未来对电力的影响，但当时预见能源只是提出AI发展背后电力是一个潜在问题，但没想到下半年这个问题就被彻底抛到明面上。（详情可见预见能源此前文章《展望③｜DeepSeek爆火，AI的尽头还是电力吗？》） 事实上，市场也正在印证铜需求“狂飙”背后的逻辑。9月以来国内铜价开启“狂飙模式”，沪铜主连合约9月25日单日大涨3.5%，逼近83000元/吨关口，9月30日收盘报83265元/吨，较月初累计上涨4.2%，创下2024年6月以来新高。 现货市场同步躁动，国内电解铜现货价格攀升至82390元/吨，单日涨幅达2.98%，而伦敦金属交易所三个月期铜更是突破10409美元/吨，2025年以来累计涨幅已达20%。 此外，这一轮铜价暴涨的直接导火索，与全球核心铜矿接连“熄火”有很大关系。9月以来，三座世界级铜矿的突发事故让本就紧平衡的铜市雪上加霜。 印尼Grasberg矿山（全球第二大铜矿）因泥石流事故启动不可抗力条款，四季度减产20万金属吨，2026年减产近27万吨；智利埃尔特尼恩特矿（全球最大地下铜矿）因地震发生矿井坍塌，今年产量缩减30万吨；刚果（金）卡莫阿-卡库拉铜矿在5月发生矿震后，2025年产量指引从52万-58万吨下修至37万-42万吨。 能源管理顾问公司Wood Mackenzie测算，这三起事故将导致2025年全球铜矿产量减少约6%。兴业研究指出，铜市供需本就处于紧平衡，1%的供给波动即可引发短缺。雪上加霜的是，铜精矿TC（加工费）价格已跌至-44.5美元/吨的负数区间，国内冶炼厂陷入亏损，部分企业面临减产压力。 高盛在报告中指出，电网升级、AI与新能源三大需求形成“三重共振”，正在重塑铜的需求格局。这一判断在数据上得到了充分印证。 从需求侧看，除电网升级贡献60%的需求增长外，AI与新能源同样表现突出。高盛数据显示，每辆电动车用铜量约为80公斤，是传统燃油车的5倍；每GW光伏装机需配套500吨铜，风电则需600吨。预计2025年全球电动车销量将突破4000万辆，光伏与风电新增装机超过1.5TW，仅这两个领域就将新增铜需求300万吨以上。 叠加AI算力中心的需求，全球铜消费正以每年6%的速度增长。多领域需求的集中爆发，使铜超越了传统工业金属的属性，成为科技革命与能源转型的双重核心材料，其地位堪比石油在工业时代的基础性作用。 与需求端的爆发式增长形成鲜明对比的是，铜的供应端面临多重瓶颈。2025年，全球铜需求预计达3500万吨，而供应仅为3200万吨，缺口超过300万吨。 03 实际上，长期来看，铜矿开发瓶颈早已显现。智利、秘鲁等主产国的铜矿品位已从2000年的1.5%降至0.8%，开采成本大幅上升。新铜矿开发周期长达17年，过去十年全球仅发现14个铜矿床，远低于1990–2010年间年均7个的水平。 普华永道的预测更为严峻：到2035年，智利75%的铜产量将面临水资源短缺风险，全球32%的半导体产能可能因铜供应中断而受影响，这些结构性约束进一步加剧了铜的稀缺性。 同时，供需失衡的现实让资本市场嗅到了历史性机遇。9月以来，国内铜业板块掀起涨停潮，龙头企业股价与铜价同步创下阶段性新高。 北方铜业9月30日单日大涨5.70%，报15.96元/股，总市值突破300亿元；云南铜业9月30日股价最高点涨幅8.24%，本月累计涨幅突破20%；江西铜业作为国内铜冶炼龙头，受益于铜价上涨与自给矿比例优势，9月30日应声涨停，市值较月初增加超80亿元。 此外，市场情绪的升温，更源于政策面的支撑。8部门联合印发的《有色金属行业稳增长工作方案（2025—2026年）》提出，推动铜等资源开发取得积极进展，再生金属产量突破2000万吨。政策红利叠加基本面利好，让机构普遍看好铜企盈利前景。 东方证券预测，铜价每上涨1000美元/吨，江西铜业年净利润将增加约12亿元，云南铜业净利润增幅可达15%。这种盈利弹性进一步强化了市场对铜板块的投资热情。 供需失衡使铜成为地缘博弈的焦点，其战略属性与石油高度相似。预见能源注意到，中国占全球精炼铜需求的60%，印度、越南等新兴市场的份额也正快速提升。预计到2050年，印度占比将从3%升至10%。 另外，铜价的美元定价机制使其对全球货币政策高度敏感。2024年初铜价一度突破每吨1.08万美元，美联储降息预期与中国经济刺激政策均引发价格大幅波动。 正如高盛分析师所言，上一轮铜周期由基建驱动，而本轮则由AI、新能源与电网升级共同主导。石油曾支撑工业时代的发展，而铜将支撑数字时代的能源与科技革命——这正是铜成为“新石油”的核心内涵。 在这场全球资源重构中，铜的战略价值已超越普通大宗商品，成为衡量国家科技竞争力与能源安全能力的关键指标。从电网升级到AI算力，从新能源革命到地缘政治博弈，铜正以其独特的物理属性和广泛的应用场景，重塑着全球经济格局。 当数字时代的浪潮席卷而来，铜不再是简单的工业金属，而是支撑人类文明迈向智能化、电气化未来的基石。理解铜的价值重构，就是理解新时代的经济脉络。在这个意义上，铜确实正在成为数字时代的“新石油”，其价值远未得到充分认知。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

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唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

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邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多