3月11日，市场全天震荡走高，创业板指领涨，权重股表现活跃，宁德时代涨超14%。截至收盘，沪指涨0.74%，深成指涨2.27%，创业板指涨4.6%。

  板块方面，固态电池、飞行汽车、储能、液冷服务器等板块涨幅居前，煤炭、AI PC、油气等板块跌幅居前。

  总体上个股涨多跌少，全市场超4400只个股上涨。沪深两市今日成交额10059亿，较上个交易日放量1453亿。

  北向资金尾盘加速流入，全天净买入102.61亿元；其中沪股通净买入39.87亿元，深股净买入62.75亿元。

  为什么堪称史诗级？因为不算上市首日（2018年6月11日）涨幅（43.99%）的线%）超过今天。

  3月10日，摩根士丹利发布报告，将宁德时代评级上调至“超配”，并设定目标价为210元。前不久，东吴证券给予宁德时代263元的目标价。

  2）上周五光伏板块已有异动。新能源赛道许多分支，今年以来还是累计下跌的，有反弹需求。

  日前，国家发展改革委、国家能源局联合发布了《关于新形势下配电网高水平发展的指导意见》，旨在推动配电网向有源转变，并提出了明确的阶段性建设目标。

  市场的人说，根据配电网高水平质量的发展目标指引，利好受到配电网扩容、数智化升级与能效提升等利好的环节：综合型电网龙头、变压器产业链、电表行业、数智化建设、充电桩产业链。

  “英伟达的创始人兼首席执行官黄仁勋表示，人工智能的未来发展与光伏和储能紧密相关。需要全面考虑能源消耗问题，而不仅仅关注计算力。

  同时， OpenAI的创始人山姆·奥特曼也认为，未来AI技术的发展将高度依赖于光伏和储能技术的进步。”

  然而实际上，按照这些表述去检索互联网，你会发现，该说法是昨天到今天才突然爆火——仿佛在配合今天A股新能源板块异动一样。

  2024年2月12日“世界政府峰会”上，在与阿联酋国务大臣对谈时，黄仁勋说，“如果你只是假设计算机的速度永远都不可能变快，你可能会得出一个结论——我们应该14个不同的行星、3个不同星系、4个太阳为这一切提供燃料。”

  当我们替换通用计算的基础设施时，请记住架构的性能将逐步的提升。你不能只想着要购买更多的计算机，你还必须假设，计算机的速度会慢慢的快。因此，你所需要的总量就不会这么多了。

  据国外科技媒体The Verge，今年1月，在瑞士达沃斯举办的“2024年度世界经济论坛”上，奥特曼表达了一个观点是——AI的未来取决于清洁能源的（技术）突破。

  “我们仍然不了解这项技术对能源的需求”，随着AI走向成熟，预计将消耗大量电力。奥特曼说，“假如没有（技术）突破，就没办法实现这一目标。我们应该（核）聚变，或者更便宜的太阳能+能大规模存储（能源）的东西”。

  所以，今天流传的“小作文”，本质上是把两位AI大佬前段时间说过的话，拼凑起来，包装成新的“重磅”消息，给市场的走势推波助澜了一下。

  如果投资者此前功课做得不够，却基于这类小作文来进行短线买卖，亏钱的风险还是会被放大。

  想想看，如果AI和新能源的逻辑真被打通了，为什么今天AI方向许多板块，走得并不强势，甚至在跌呢？

  据中国能源报，以AIGC（生成式人工智能）为代表的AI应用、大模型训练快速崛起，带动智能算力需求爆发式增加。

  工信部多个方面数据显示，2022年我国基础设施算力规模达到180EFlops（每秒百亿亿次浮点运算次数），数据中心耗电量达到2700亿千瓦时。预计到2025年，我国算力规模将超过300EFlops，智能算力占比达到35%，数据中心耗电量达到3500亿千瓦时。根据《绿色算力白皮书（2023）》预测，到2030年我国数据中心耗电量将达到5900亿千瓦时。

  以数据中心碳排放为例，数据中心碳排放主要来自于IT设备、空调系统、电源系统、照明系统等电力消费产生的间接排放，根据生态环境部环境规划院发布的《中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）》，目前我国各省平均电网排放因子约0.61千克/千瓦时，若2025年、2030年各省平均电网排放因子保持目前的水平不变，则2025年、2030年我国数据中心间接碳排放量将分别达到2.1亿吨、3.5亿吨。

  随着新型电力系统建设加快，新能源大规模开发，电源结构持续优化，绿色电力占比逐步的提升，各省平均电网排放因子将稳步下降，带动数据中心间接碳排放减少，预计2025年、2030年减排潜力分别约为0.3亿吨、0.8亿吨，推动算力产业绿色可持续发展。

  去年曾有新闻媒体报道称，微软支持的OpenAI技术需要耗费大量水用于冷却超级计算机，帮助其AI学习怎么样模仿人类书写。除了建造冷却塔，服务器运行需要大量电力，而火电、天然气和核能发电也会消耗大量水。

  微软在其环境报告中透露，2022年，公司用水量同比去年激增了34%，较前几年大面积上涨，相当于超过2500个奥林匹克规格的游泳池水量，外部研究人员认为这与微软的人工智能研究有关。

  2022年中国、全球智能算力规模分别对应DGX A100整机数量114万、289万台；按60%利用率、1.4PUE计算，2022年中国、全球AI算力对应用电量分别为547亿、1383亿千瓦时，分别占总用电量的0.63%、0.47%。

  在煤炭发电占比不发生明显的变化的情况下，智能算力增长100%，对中国、全球煤炭消费量的带动幅度分别为0.36%、0.28%。

  该研报称，随着基数的快速提升，智能算力对能源需求的带动将愈发明显。预计2024年-2026年全球煤炭供需基本平衡，若AI相关产业链的发展超预期，在供给偏刚性的现状下，全球煤价的中枢有望提升，推荐盈利、分红均有保障的动力煤龙头。

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