標準化走勢圖顯示，AI 投資敘事正出現一個值得關注的輪動。
AI 的第一波紅利屬於晶片；
第二波，市場開始押注——電力本身。
以 Constellation Energy、Vistra Corp.、NRG Energy、GE Vernova、Eaton Corporation 及 Quanta Services 為代表的一籃子電力與電網相關公司，在觀察期間內普遍跑贏大盤，多檔錄得雙位數升幅。
這並非單純的風格切換，而是 AI 基礎設施邏輯向實體經濟下游傳導的結果。
AI 算力擴張，首先撞上的其實是電力天花板大型語言模型與超大規模資料中心，本質上是極度耗電的基礎設施產業。
當市場仍聚焦 GPU 與先進製程時，一個更具約束力的瓶頸正逐步浮現：
電力容量、輸配網能力，以及電網現代化進度。
隨著 AI 訓練與推理需求持續放大，電力供應不再只是背景條件，而開始成為：
• 資料中心選址的硬約束
• Hyperscaler 資本開支的前置門檻
• 長期營運成本的關鍵變數
在供給相對剛性的情況下，稀缺性自然轉化為定價權。
市場正在重寫 AI 產業鏈的邊界越來越多資金開始意識到一件事：
AI 主題，並不終止於半導體。
其外溢效應正快速擴散至整個電力價值鏈，包括：
• 發電資產
• 負載管理
• 輸電與配電網絡
• 電網升級與工程服務
當 hyperscalers 加速資本開支，連鎖反應會沿著實體基礎設施一路向外傳導，最終體現在：
長期購電協議（PPA）需求上升 電網升級投資擴張 電力與工程服務商訂單能見度提升這正是 AI 擴張開始被市場交易的二階效應（second-order effect）。
從「算力故事」走向「能源現實」過去兩年，AI 交易高度集中於算力供給端。
但隨著部署階段展開，投資敘事正逐步回到一個更傳統、也更難快速擴張的領域——實體能源與電網基建。
這類資產的共同特徵是：
• 建設週期長
• 供給彈性低
• 現金流可見度高
• 受監管但具區域壟斷特性
也正因如此，一旦需求被結構性推升，其股價反應往往具有更強的持續性，而非一次性的主題炒作。
回到最初的觀察：
AI 的第一波紅利屬於晶片。
而現在，市場顯然開始為第二波定價——電力本身。
Source：彭博資訊