暴涨背后,铜将成为AI时代的“新石油”

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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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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

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