從圖表可見，Global X Uranium ETF 與 Global X Lithium & Battery Tech ETF 自去年下半年以來均呈現明顯上行趨勢，其中鈾相關資產的相對表現更為突出。
這一走勢，正在被市場逐步納入一個更大的宏觀敘事框架——AI 對電力需求的結構性推升。
AI 時代，基載電力重新變得關鍵若 AI 工作負載持續擴張，資料中心與推理運算對穩定電力的需求將呈現結構性上升。在此背景下，具備高容量因子與穩定輸出的基載電力重新獲得戰略地位。
核能因此重新進入機構投資者的核心視野：
• 低碳屬性符合能源轉型方向
• 高容量因子適合支撐 AI 資料中心
• 可預測輸出優於間歇性再生能源
而核能價值鏈的最上游——鈾燃料供應——自然成為資本重新定價的第一站。
鋰的角色：不是替代，而是互補
與此同時，鋰的重要性並未削弱。
隨著再生能源滲透率提升，電網對儲能與調頻能力的依賴同步上升。鋰電池仍是目前最成熟、最具規模經濟的電化學儲能方案之一，直接關係到：
• 電網穩定
• 峰谷調節
• 再生能源併網效率
換言之，在 AI 驅動的用電增長情境下：
核能解決的是「穩定供電」問題，
鋰電池解決的是「電網彈性」問題。
兩者是結構性互補，而非競爭關係。
這不只是商品行情，而是資本配置轉向
若僅以傳統商品週期視角觀察，可能低估了本輪上行的性質。
市場正在逐步從「短期供需波動」的定價框架，轉向一個更長週期的敘事：
• 能源安全
• 電網韌性
• AI 基礎設施軍備競賽
• 全面電氣化進程
在這個框架下，與核燃料及電池金屬相關的供應鏈，開始被賦予結構性需求溢價，而非單純的週期性反彈評價。
隨著 AI 算力競賽持續升溫，以及全球電氣化進程推進，能源與金屬市場的定價邏輯，可能正處於一個值得重新審視的拐點。
Source：彭博資訊