AI服务器电源在性能、用量及价值量上相对传统服务器电源均有明显提升。

1. 性能提升：AI服务器高算力特性对于电力消耗及功率要求更高，相应的AI服务器电源在输出功率、功率密度、系统效率等核心指标较传统服务器电源均有显著提升。

2. 用量提升：AI服务器机柜中常用的服务器电源模组数量达到4个，较通用服务器有至少翻倍提升。同时考虑到数据中心服务器通常需要备用电源用于应对突发情况，我们对于两类服务器机柜均按照1：1冗余设计进行测算，则AI服务器机柜对应的服务器电源模组有望达到8个。

3. 价值量提升：根据中关村在线数据测算，通用服务器电源单位价格在0.9-1.9元/W。我们测算AI服务器电源单位价格在10.4-10.5元/W。

从市场规模来看，由于智能手机、PC等传统服务器出货场景逐步成为成熟市场，全球通用服务器电源市场进入稳健增长阶段。据Statista预测，到2030年全球通用服务器电源市场规模在50亿美元左右，2024-2030年全球通用服务器电源市场复合增速为8%。未来更具成长性的是AI服务器带来的电源需求增量。

据国际能源署数据，2023年AI服务器消耗电力7.3TWh。后续伴随AI服务器出货量及单位功耗的增长，AI服务器对于电力需求将呈现明显增长。在AI服务器的需求拉动下，我们测算到2030年全球AI服务器电源市场有望接近90亿美元，2024-2030年期间复合增速达到30%。

在AI数据中心中，柴油发电机通常搭配UPS使用，作为主要备用电源为AI数据中心提供小时级以上的持续电力供应。据QY Research数据，2023年全球柴油发电机市场规模约为161亿美元。据华经情报网数据，2023年中国柴油发电机市场规模约为47亿美元，全球占比为29%。

尽管我国市场规模较大，但由于海外企业发展历程较早，产品技术仍处于领先地位。柴油发电机产业链包括：（1）上游核心零部件，主要有柴油机、发电机以及控制系统；（2）中游柴油发电机组制造；（3）下游应用场景，主要有通信、电力、石化等。国外头部企业在核心部件如发动机、发电机具有深厚的技术积累，产品价值量较高，占据产业链优势地位。

国内柴油发电机企业产品主要用于备用电源场景，产品价格突出性价比优势。据Trade Map数据，2023年我国不同功率范围的柴油发电机组进口均价在1.3-2.3万美元/吨，明显高于同期出口均价0.5-1.0万美元/吨。

考虑到柴油发电机传统应用场景中包含大量工程机械市场，未来部分市场面临电动化替代的压力，QY Research预测2023-2030年全球通用柴油发电机市场规模复合增速为7%。我们更为看好AI数据中心带来的柴油发电机需求成长性，我们测算到2030年全球AI数据中心所需柴油发电机市场有望达到72亿美元，2023-2030年期间复合增速达到20%。

传统备用电源UPS能量密度提升空间有限，导致其在数据中心中的占地面积增加。我们认为AI数据中心时代，空间利用率高、结构紧凑且灵活的备用电源和稳压系统变得愈发重要。

在各种新技术方案中，我们相对更为看好“BBU+超级电容”这一组合技术路线。主要原因是该方案具有高功率密度、高充电速度、极端温度表现优异等突出优势，且在空间利用方面相对紧凑和灵活。此前该方案应用场景有限主要原因是成本高昂。考虑到AI数据中心整体建设成本预算更高，对性能要求优先级提升，相对更高的成本能够为下游客户所接受。

HVDC方案技术及可靠性验证仍有待观察。未来AI数据中心供电解决方案可能采用HVDC架构，即先将输入端市电转换为400V直流电，再进行降压处理至服务器适用电压范围（54V直流电）。采用HVDC架构的主要优势有：（1）提升端到端效率至96.05%-96.53%；（2）服务器机架配电损耗降至约0%，成熟方案配电损耗0.2%-0.5%；（3）AI电源移出服务器机柜，节省服务器机柜空间。目前该技术方案还处于相对较新的阶段，技术及可靠性验证仍具有不确定性。如果未来HVDC技术逐步成熟、运维技术人员能力提升，我们认为HVDC有较大的应用空间。

备用电池单元（BBU）是当外部电源或主电源系统发生中断时，为数据中心服务器和关键设备提供即时备用电源。相比传统的UPS和柴油发电机，BBU具备响应速度快、体积小、布局灵活等优势，可有效衔接超级电容启动与柴油发电机供电的过渡阶段，BBU有望迎来渗透拐点。

相较于UPS采用铅酸电池，BBU主要采用锂电池。锂电池的优势在于：1）铅酸电池循环次数为300-350次左右，锂电池为1000-2000次以上，锂电池更长的使用寿命能够显著降低全生命周期成本；2）锂电池体积更小，锂电池的体积容量密度通常是铅酸电池的1.5倍左右，因此在相同容量的条件下，锂电池的体积比电池小30%左右，提高单位能量锂电池更节省空间；3）BBU可采用分布式布置于机柜中，能够匹配快速增长的机柜功率需求。

根据Semianalysis披露，Meta的开源计算项目（Open Compute Project，以下简称OCP）采用BBU的备用电源方案，电池的直流电可以直接为IT设备供电，可支持分钟级的负载，备用电源系统效率得到提高。该方案仅需要每个机架内置单个BBU电源，数据中心所需的总电池容量减半。但BBU电源内置于服务器机架带来安全隐患，需要先进的灭火解决方案才能满足消防法规；而在集中布置的UPS方案中，所有电池都可以隔离在防火室内，安全性更佳。

BBU用量需求或将快速增长。传统服务器中通常一个托盘（Tray）配置2-3个BBU，而AI服务器由于对运算负荷和稳定性要求更高，每个托盘需配置5-6个BBU。根据高工锂电数据，GB300将配备独立备用电源机架，单台BBU用量预计增长超50%。随着机柜功耗的增加，BBU需求将会持续增长。

超级电容器又称静电双层电容器（EDLC），其两个电极均由活性炭制成，电极之间的空间充满电解质。当电流通过时，正负离子迅速向两个电极移动，形成电双层。超级电容既具备传统电容充放电周期更快的优势，又具备电池能量密度高的优势，但目前为止使用场景都相对有限，主要原因是超级电容在成本上相较传统备用电源有一定劣势。

超级电容器具有以下特点：1）可以在大电流下快速充电和放电；2）使用寿命长，可充放电数百万次；3）在很宽的温度范围内高度安全；4）体积小巧，利用活性炭的高表面积来增强电容。超级电容器在需要高功率爆发的应用中表现优秀，例如加速系统或电机启动期间的能量回收，也可以在停电期间为数据中心或计算单元提供短期电源备份，同时提供电压调节。

超级电容器的应用正在扩展到服务器领域。下一代AI数据中心可能将采用响应速度更快、安全性更高的超级电容（并可能列为标配），由超级电容应对毫秒级别的负荷波动，由BBU应对分钟级别的波动。

目前AI数据中心供电系统构架有两种成熟解决方案。两种架构核心共同点是AC/DC转换环节均放置在服务器机柜内部。从市电输入端到负载输出端整体效率在93.63%-96.52%。两种架构主要区别在于备用电源，架构1选择在线UPS，UPS放置地点与服务器机柜分离。架构2选择BBU+超级电容作为备用电源，将备用电源进行分布式布置，可以降低数据中心的占地面积，同时由于BBU采用锂电池，使用寿命也将有明显提升。

HVDC未来有望大规模应用。采用HVDC架构的主要优势有：（1）提升端到端效率至96.05%-96.53%；（2）服务器机架配电损耗降至约0%，成熟方案配电损耗0.2%-0.5%；（3）AI电源移出服务器机柜，节省服务器机柜空间。目前该技术方案还处于相对较新的阶段，未来伴随技术逐步成熟、运维技术人员能力提升，我们认为HVDC有较大的应用空间。

AI服务器电源需求与AI数据中心基础设施建设的资本开支高度相关，根据Dell’Oro Group报告，数据中心资本开支2020-2028年逐年增长，2028年的投入金额将达到约2020年的3倍，其中来自北美4大云厂商的资本开支成为影响AI数据中心建设的最主要因素。

与传统的IDC相比，AI数据中心对于电力需求明显增大。根据Semianalysis测算，2026年美国数据中心电力需求中来自AI数据中心（28GW）将超过非AI数据中心需求（24GW）。2020-2028年美国AI数据中心电力需求复合增速将达到91%，需求增速明显快于同期非AI数据中心（复合增速8%）。我们看好AI数据中心建设景气周期对于AI电源需求的明显拉动。

从资本开支-营业收入传导路径来看，我们主要有以下三点结论：

美国云厂商对于AI数据中心基建持续投入，对于AI电源各环节营业收入拉动情况来看，服务器电源营收高峰出现时间最早（2022Q2-2022Q4），高峰期季度营收约65亿美元。第一轮云厂商资本开支上升周期快速增长至2021Q4，服务器电源营收高峰基本滞后约2个季度。我们认为主要原因是服务器电源需求更多跟随AI服务器出货情况，相较于AI数据中心建设时间更短。因此相关受益公司业绩兑现周期较短。进入资本开支第二轮上升周期后，2024年服务器电源营收也呈现逐季增长。

柴油发电机和UPS营收阶段性高峰出现在2023Q4，基本滞后于云厂商资本开支第一轮上升周期（2022Q4）约一年，我们认为主要原因美国基建效率较慢，下游客户AI数据中心建设计划—相关公司获取订单—相关公司确认收入周期较长。同时我们注意到，第二轮资本开支上升周期中，柴油发电机和UPS行业营收出现分化。在剔除2024年一季度行业施工淡季影响后，UPS电源营收逐步修复并创下新高（2024第三季度105亿美元），而柴油发电机营收出现下滑态势。我们认为这一方面反映出资本开支恢复增长后，美国AI数据中心建设处于高景气，有效带动UPS需求。同时柴油发电机传统应用场景工程机械需求疲弱，也对整体营收产生明显的不利影响。

作为备用电源新技术的BBU，2021-2024年季度营收在2-3亿美元波动，显示出这一轮AI数据中心建设对于BBU需求拉动有限。同时，我们考虑2024年以来，BBU相关中国台湾企业业绩正处于逐步兑现阶段。如果未来AI服务器选用BBU+超级电容作为备用电源，可能会对行业起到示范作用，从而加速BBU在AI数据中心的应用。

除美国头部科技企业持续高强度投资AI外，2024年中国科技企业也逐步加大对AI的投资力度，国内AI应用商业化落地有望加速。根据中国通信工业协会数据中心委员会数据，2024年中国智能计算中心投资突破1000亿元，并有望在2028年接近3000亿元，期间投资复合增速仍高达30%。我们认为国内科技企业将在AI领域继续提升资本开支，后续国内AI数据中心建设复刻过往2-3年美国的高景气成长，伴随AI基建上行周期，将带给国内企业实质性的业绩增长。