摩根士丹利近日發布專題研究《Powering AI: Assessing the Landscape》，聚焦兩大核心問題：人工智慧（AI）能創造多少長期價值，以及現有數據中心與電力供應是否足以支撐 AI 浪潮。

研究測算，AI 的普及將為標普 500 公司帶來約 9,200 億美元的長期收益，對應 13–16 萬億美元的市場價值潛力。

摩根士丹利指出，90% 的職業將不同程度受到 AI 自動化與增強的影響，受益行業包括消費品流通與零售、不動產管理與開發、交通運輸及醫療設備與服務。

研究同時強調，這仍屬保守估算，因模型尚未完全納入 AI 能力的非線性加速。

根據獨立評估，AI 代理完成任務的複雜度約每 7 個月翻一倍，如果此趨勢持續，AI 的實際價值可能遠超現有預測。

就業市場重塑：裁員與新機遇並存

摩根士丹利指出，AI 對就業市場的影響並非單純替代，而是職位再分配。重複性、低創造力的工作易被取代，但同時也帶來新增機會，包括：

• 企業將資本重新投入增長領域；
• 生產率提升帶來的財富效應創造更多需求；
• AI 與人類結合催生全新產品與服務。

研究強調，AI 的價值不僅在節省人工成本，更在於釋放人類時間去創造更高附加值。

電力成為 AI 發展最大瓶頸

報告同時指出，AI 發展速度遠超能源基礎設施的擴張。

到 2028 年，數據中心用電需求可能超過 110 吉瓦，對應需新建電廠投資 2,100–3,300 億美元。美國數據中心接入電網的周期已由原本 2–3 年延長至 5–10 年。

為此，摩根士丹利提出幾種「解鎖電力」的方式：

• 將比特幣礦場改造為 AI 數據中心；
• 在數據中心直接建設天然氣燃料電池或渦輪機，實現離網供電；
• 選址於靠近核電或工業基地，利用現成電力傳輸。

研究指出，對 AI 廠商而言，提前一年通電的價值可達每兆瓦 300–400 萬美元，遠超單座電廠造價。

投資啟示：能源與基礎設施受益

在投資方面，研究建議關注以下投資方向：

• 比特幣礦企：估值偏低，轉型為 AI 數據中心後資產價值提升；
• 燃料電池與能源設備公司：如 Bloom Energy，可提供數據中心即插即用供電方案；
• 地產與 REITs：礦場改造後出租或轉讓給 REIT，可帶來高回報；
• 公用事業與核能開發商：受益於政府推動的電力擴容及公私合營項目。

摩根士丹利的研究傳達明確訊號：AI 是未來十年最重要的價值創造引擎，但真正的瓶頸不是晶片，而是電力。

誰能最快突破「電力上網」限制，誰就能在下一階段的 AI 競爭中取得先機。