摩根士丹利:全球主题与可持续发展:人工智能日益增长的“用水渴求”-250919(14页).pdf

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摩根士丹利:全球主题与可持续发展:人工智能日益增长的“用水渴求”-250919(14页).pdf

1、MGlobal Insight全球主题与可持续发展 人工智能日益增长的“用水渴求”Morgan Stanley Asia Limited+符韡寧股票策师 Ehsernta.F +852 3963-3711 陈树添,CFA股票策师 Tim.C +852 3963-4568 Morgan Stanley&Co.LLCStephen C Byrd股票策师 Stephen.B +1 212 761-3865 Morgan Stanley Taiwan Limited+施晓娟股票分析师 Sharon.S +886 2 2730-2865 Morgan Stanley Asia(Singapore)Pte

2、.+Mayank Maheshwari股票分析师 Mayank.M +65 6834-6719 Morgan Stanley Taiwan Limited+詹家鸿股票分析师 Charlie.C +886 2 2730-1725 Morgan Stanley Australia Limited+Rob Koh股票分析师 Rob.K +61 3 9256-8932 Morgan Stanley&Co.LLCChristopher Snyder,CFA股票分析师 Chris.S +1 212 761-4470 Morgan Stanley&Co.International plc+Max R Yat

3、es股票分析师 Max.Y +44 20 7425-1917 Morgan Stanley&Co.LLCVincent Andrews股票分析师 Vincent.A +1 212 761-3293 Morgan Stanley Asia(Singapore)Pte.+Vivek Rajamani股票分析师 Vivek.R +65 6834-6740 水资源对人工智能(AI)而言与电同样关键?尽管已有部分解决方案用于管AI的用水,但这一议题仍未受到足够重视?我们在本报告中评估了AI的水足迹,并重点分析在注重水资源的AI发展环境下,哪些业有望受益?M AI水资源消耗持续扩大?我们预计,到2028,

4、AI数据中心用于冷却及发电的用水将达到10680亿升(基本情境)?较2024预估值增长11倍(对应电需求增长逾八倍)?尽管数据中心冷却用水已广为人知,其在发电过程中的间接用水仍被低估?除直接运营外,AI的“范围三”水足迹还包括半导体制造环节,相关设施每日可消耗高达500万加仑超纯水,凸显业对水密集型工艺的依赖?水资源消耗是一个断演变中的话题,我们的估算依赖于水消耗因子?水强度?冷却技术渗透率及地区能源结构等假设,未来随着运营效率提升,这些因素可能发生变化?为应对确定性,我们构建了三种情境模型?在三种情境模型下,预计到2028AI用水将在6370亿升至14850亿升之间等?水资源压具有高度地域性

5、?尽管AI的全球总用水看似有限,但其影响高度集中于特定地区?全球超过一半的主要数据中心枢纽位于“中度流域物风险”区域,次级市场及扩张市场亦面临类似风险?近期亚马逊支持的“蓝色计划”(Project Blue)在亚桑那州图森遭到否决,反映出各级政府正积极干预以保护水资源?监管格局:从限制到激励?监管环境正从被动限制转向主动激励与标准制定?加州?新加坡及欧盟等地区已推出税收抵免?信息披要求及绩效基准,以推动水资源高效技术的发展?投资框架:AI用水主题?对投资者而言,这个未被充分认识的主题带来三条策性径:1)赋能者投资:包括AI硬件液冷解决方案?水回收与处技术?我们筛选出17只相关股票(其中9只为超

6、配(OW)评级),包括奇鋐?Vertiv?江森自控(Johnson Controls)及东丽(Toray Industries)?2)可再生能源企业:有关通过可再生能源发电,从而减少发电过程用水的投资机会?我们筛选出54只相关股票(其中21只为OW评级),其收入或资本支出中有超过50%与可再生能源相关?3)水资源管领先企业:我们识别出超大规模云服务商及半导体代工厂的关键水管指标,协助投资者评估企业的水资源治能?This translated report is made available for convenience only and is excerpted from the origi

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