AI可能会终结人类。
这种担忧——不管有没有根据——上周推动与数据中心建设相关的股票走低，随后在周末前又有所反弹。
AI领域最具影响力的一些声音，包括萨姆·奥特曼和达里奥·阿莫代伊，发出了严厉警告：开发需要放慢脚步，否则技术进步将超出我们对其加以约束的能力（大意如此）。
我怀疑真正会有多少人开始囤罐头和AM收音机：硅谷当然不会。大型科技公司今年在与AI相关的资本支出上大约要花7500亿美元，并且预计到2027年将达到1万亿美元。那些已经在项目上投入数十亿美元的公司，不太可能突然就把项目取消。
但华尔街对与 AI 相关的股票颇为谨慎。其逻辑是：如果 AI 训练放缓，大型科技公司就会缩减资本开支，这可能导致新建的数据中心减少、用电需求下降。对公用事业公司、电力供应商，以及设备与服务类公司来说，这将是坏消息。
那么，真正的放缓可能会是什么样子？
如果各实验室降低前沿模型的训练频率，但对现有模型的需求仍在上升，那么对用电量的影响可能微乎其微。但如果超大规模云厂商开始取消数据中心项目，公用事业的负荷预测和设备订单就可能下调。而且从长远看，如果 AI 变得显著不那么耗电，算力增长与用电需求之间的关系也可能随之改变。
我们推演了三种情景，以及它们对 AI—能源相关股票的影响。
情景一：AI进展放缓，但基础设施支出不变
在温和放缓的情况下，前沿AI的进步速度变慢，但超大规模云服务商并不会实质性调整他们的计划。
连锁反应会先从科技端开始：如果超大规模云服务商削减资本开支，英伟达和博通的芯片订单将最先下滑。
截至目前，这些科技巨头都表示并未看到放缓迹象。英伟达CEO黄仁勋——其先进芯片对前沿模型训练至关重要——上周表示，对AI末日的担忧“缺乏科学依据”。
数据中心并不只是为前沿AI而建。它们也在为云服务、数据存储以及全球“推理”需求的增长而建设：也就是当AI回答问题、编写代码或执行其他任务时所需的计算。
只要推理和云端使用持续消耗算力产能，超大规模云服务商就更没有理由取消数据中心，以及为这些数据中心提供支持的冷却系统、电气设备和电网基础设施。
以能源投资为主的投资公司 Reaves Asset Management 总裁约翰·巴特利特（John Bartlett）表示：“超大规模云服务商声称他们因为算力不足而不得不放弃到手的收入。如果你要谈‘暂停’，也可以。但这并不会真正改变我们算力短缺这一局面。”
AI 基础设施股票回调
与此同时，许多与 AI 用电需求相关的股票变得更便宜了，尽管短期前景几乎没有发生变化。
例如，Quanta Services目前较其52周高点低了21%。这家电力服务承包商的估值为未来12个月预期收益的33倍，明显低于过去五年曾达到的53倍峰值。
不过，在第二季度营收大增41%后，Quanta上调了对2026年的预期。分析师预计该公司明年每股盈利将达19.67美元；尽管股价回落，这一预期估算仍保持稳定。目标价也依然坚挺，共识平均为797美元，意味着较近期约619美元的价格还有29%的上涨空间。
设备供应商伊顿（Eaton）和维谛（Vertiv）也有类似特征：估值倍数下降了，但盈利预期和目标价几乎没有变化。
伊顿目前的估值为其预期收益的26倍，低于过去五年32倍的峰值。该公司在数据中心之外的业务更加多元化，同时其电气业务订单和在手订单仍在加速增长。
Vertiv的估值倍数为28倍，已从最高的52倍回落；而其盈利预计明年增长36%，并在2028年增长26%。
大型燃气轮机制造商GE Vernova则更难判断。其股价较7月高点下跌20%，但按预计的2027年盈利计算，估值约为38倍，仍然偏贵。
这些股票共同的担忧在于，新订单能否持续补充积压订单。公司在披露第三季度业绩时，应会更多披露其订单储备情况。如果在那之前宣布更多交易，股价很可能会反弹；而一旦出现取消订单的迹象，股价就会受挫。
Hightower Advisors首席投资策略师Stephanie Link表示，她看好Quanta、Eaton和Vertiv。“这三家我都非常喜欢，我今天就会加仓，”她说。“如果积压订单没有现在这样的水平，我就不会这么有信心。”
情景二：AI投入放缓到足以扼杀边际项目——但不足以消除电力短缺
如果AI训练放缓，实验室对算力的需求显著减少，推理端需求未能消化其中的差额，或者AI的预期回报恶化到某个程度，那么数据中心的增长确实可能会变得乏力。
