附图是 Mckinsey 对全球代表性的三类企业（电信运营商、能源企业和科技公司）的研究，横轴是未来三年的 CAGR 年复合增长率，纵轴是企业价值倍数（EV/EBITDA）。

直观的结论是：(1) 科技公司表现远远好于能源企业和电信运营商，能源企业也比电信运营商好一些；(2) 收入增速和企业价值倍数呈现正相关。

围绕中国能源企业 500 强，从企业数量看，新能源、煤炭和电力位居前三；从营业收入看，石油、电力、媒体位居前三。

Snow Bull 的研究显示，中国已安装的公共充电桩数量是美国的 33 倍，且差距在进一步扩大。

中国新安装的公共充电桩数量在 2022 年是美国的 20.9 倍，而到 2023 年扩大到 25.8 倍。

深圳目前安装的公共充电桩数量是全美国的 4.3 倍。

Snow Bull 用了一个 “夸张” 的叙事来表达了，中国和美国在公共充电桩领域的投入差距。

截止到 7 月底，中国在过去 73 天内新安装的公共充电桩数量与美国的总数一样多。

欧盟 27 国在过去十多年电力能耗是缓慢下滑的。2008 年的电力能耗比 2023 年还多 10%。

由于 AI 数据中心需求的增加，以及电力化（电动汽车）的发展，高盛预计欧盟 27 国的电力能耗在未来十年可提升 40%。

除了 GPU，AI Infra（AI 基础设施）还涉及到配套产业链的多个角色：云服务商、数据中心（不动产部分）、设备制造、内存、安全、服务器和网络、电力等。

高盛预测了美国 2024Q1 到 2025Q4 的收入增长情况， 其认为 2024Q4-Q1 是电力配套的增长高峰，而云服务则一直保持高增长状态，2024Q4 会到很高的数字。

注：(1) 数字为年化收入的折算；(2) 这些数字是对应的产业角色的收入，AI 只是其中一个驱动因素。

就目前看，AI Infra（基础设施）的吸金能力远超 AI App（应用）。

一方面，产业积极寻找 AI 杀手级应用在哪里？ 另一方面，围绕 AI Infra 支撑机构的各种支出是实打实的（各种铲子经济学）。

以美国为例，专门为 OpenAI 等提供训练数据集的机构（例，Scale AI 年收入高达数亿美金）；而为 AI 提供电力的电力公司股票也是大涨。

注：Vistra 是美国电力生产与零售巨头，NRG 是美国光伏发电企业，CEG 是美国核能发电企业。

2023 年全球电动汽车销售量占乘用车重量的五分之一，接近 1400 万台。其中 95% 来自中国、欧洲和美国。

2023 年的销售销量是 2018 年的 6x 倍。

附图展示了主要国家电动汽车销售渗透率一览 2015-2023。

2017 至今这七年，中国出口产业结构发生了大的变化，尤其是 “新三样”（新能源汽车、锂电池、光伏) 的崛起。

Bloomberg 绘制了一张图从季度出口数据角度展示了这个过程。也可以看到激烈竞争，境外目的地需求疲软或监管限制等原因带来的下行压力。

IEA 数据显示，2023 年全球用电量同比增长了 2.2%，预计 2023-2026 会保持 3.4% 的年增幅。中国贡献了用电量一半左右的净增部分。

用电数据体现了经济发展，尤其是制造业等耗电量大产业的运转的指标。IEA 也提及数据中心、AI 和加密货币也会带来电力使用的增加。