文．洪寶山
為什麼 AI 不是只有晶片戰？因為 AI＝晶片 × 電力 × 資料 × 人才 × 演算法 × 系統 × 制度。演算法與模型架構不是只有堆算力，怎麼算更重要，重要突破往往來自 (1)Transformer，(2)MoE(混合專家模型)，(3) 更省算力的訓練方法，(4) 壓縮、蒸餾、量化。
電力長城可縮短技術差距
現實情況是演算法進步，同樣晶片，跑更大的模型，或同樣模型，用更少電力。這也是為什麼「被卡晶片≠一定輸」。
中國透過「東數西算」工程，將 AI 算力中心設在能源充足的西部。中國部分地區的工業電價僅為美國的一半 (甚至更低，如每度電 3 美分 vs. 美國 7-9 美分)。中國在 2010-2024 年的新增發電量超過全球其他國家總和，且電網擴建速度極快，能迅速滿足 AI 算力暴增的需求。
美國在環評、電網互聯、公用事業投資與政治約束下，難以快速補足 2025-2028 年預測出的數十 GW 電力缺口，因此才會出現數據中心「土地與 GPU 到位，但電力排隊多年」的現象。《華爾街日報》警告，如果 AI 競賽是一場馬拉松，「能源」將成為比「晶片」更關鍵的瓶頸。美國若無法解決缺電問題，中國可能憑藉「電力長城」縮短技術差距，甚至在 AI 普及化取得成本優勢，進而改寫全球科技格局。
快取接電掌握 AI 基建話語權
大摩點名燃氣輪機、燃料電池、核電等「Time-to-Power」方案，說明未來誰能最快提供可用電力，誰就掌握 AI 基建話語權，傳統電力設備與新型能源方案因此被重估。大摩認為電力准入權本身成為可交易的稀缺資產，把「接入電網的權利」視為一種金融資產與估值邏輯，不再只是傳統公用事業的穩定配給。
在台股，真正具備「接入電網權利＝準金融資產」潛力的，不是傳統電力股，而是能「快、穩、大量」接上電網，並能把電力轉換成高附加價值應用 (AI、資料中心、先進製造) 的公司。
四大類公司具備「AI 通行證」
舊的投資邏輯，電力公司是穩定但低成長，未來新觀點是電力接入權等於稀缺資源，變壓容量、饋線、變電所距離類似「礦權、頻譜權」，這時候電力不是成本，而是「AI 通行證」。
台股中真正具備這種能力的公司類型，分四大類：
(一) 掌握「電網節點＋土地」的公司 (最像金融資產)，例如中鋼，優勢不只是鋼鐵，而是超大工業用電戶，既有高容量電網接入，又有大面積工業用地，未來 AI 資料中心、氫能、儲能，加上高耗能轉型產業，中鋼將從嚴重低估轉念為「電網接入權＋工業腹地」＝類似不動產＋能源期權。
電力穩定等於現金流穩定
(二) 能把「電力」變成「AI 產值」的公司 (估值跳躍型)，台積電最具代表，台積電真正的護城河不只是製程，而是已鎖定的超大電力容量、優先電網配置權、與政府協調電力建設的能力。台積電穩定的配息能力就是「電力穩定等於現金流穩定」的準能源金融型製造商。
(三)AI、資料中心、先進製造要擴張，第一個找的不是台積電，而是電網工程、變電與儲能關鍵商，例如中興電，又或是具備 500kW 高壓變壓器的華城，電網升級等於容量貨幣化，可視為「電力金融化的基礎設施商」。
電力金融化與能源界 Uber
(四) 具備「自發電＋儲能＋接網能力」的準能源平台，例如台泥表面是水泥，實際是大量用電戶、自建儲能、能源轉型積極，這是「傳統產業 × 電力金融化」的代表，「電力即商品」的市場裡，它更像能源交易商。
又如泓德能源主打「能源界的 Uber」。發展智慧電力網與虛擬電廠，將分散的充電樁、儲能系統整合。價值在於「軟體定義電力」，能精準控制何時買電、何時賣電，將電網接入權的價值最大化。
來源：《理財周刊》1321 期
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