电力设备行业2026年投资策略报告：AI驱动需求，出海打开空间

中 泰 证 券 研 究 所专 业 ｜ 领 先 ｜ 深 度 ｜ 诚 信2 0 2 5 . 1 2 . 8电力设备：AI驱动需求，出海打开空间——2026年投资策略报告｜证券研究报告｜分析师：曾彪执业证书编号：S0740522020001Email：zengbiao@zts.com.cn分析师：徐梦超执业证书编号：S0740522020001Email：xumc@zts.com.cn2核心观点•整体判断：往明年看，一是国内海外AI大beta依然持续，AIDC产业变化继续演绎从而带动股价表现。二是以美国为代表的海外市场电力设备供需紧张，国内供应链有望持续拓展海外市场。三是国内电网资本开支稳步增长。•方向选择✓ AIDC：海外云厂商资本开支持续高增，从而导致AIDC需求高增，另一方面，随着数据中心总功率提升和负载变动率提升，柜内电源和柜外电源均需进行技术升级，从而带来产业趋势。➢ 柜外电源—SST：SST处于产业变化初始阶段，柜外电源从UPS向HVDC、SST转变趋势确定，从而带动SST产业链从0-1过程。➢ 柜内电源—PSU：AIDC电源板块唯一确定性释放业绩的细分板块，若量超预期，有望带来股价较好表现。➢ AIDC电源升级带来变压器、断路器等传统电力设备的投资机会。✓ 电网出海：AIDC建设带来电力需求高增，中美区域贡献主要增量，从而带动全球电力需求提升，国内电力设备出海持续演绎。✓ 国内电网：关注特高压、电表招标回暖、配网招标恢复等。•风险提示：数据中心建设不及预期、全球用电量增长不及预期、电网资本开支不及预期、特高压规划和建设不及预期等；AIDC供电技术路线变更；技术进步不及预期等；铜等原材料价格上涨、上游器件价格上涨等；地缘动荡加剧，国际贸易壁垒加深；数据测算偏差风险；研究报告中使用的公开资料可能存在信息滞后或更新不及时的风险。CONTENTS目录CCONTENTS专 业 ｜ 领 先 ｜ 深 度 ｜ 诚 信中 泰 证 券 研 究 所1AIDC电源：beta持续，产业趋势明确4海外主要云厂商资本开支持续向上•海外主要CSP厂资本开支增速有望提升。海外主要云厂商capex持续高增，2021-2024年，海外四大厂（亚马逊、谷歌、微软、Meta）资本开支合计同比增速分别为34%/20%/-7%/55%,2025Q1-3,海外四大厂capex合计同比增速为71%，增速有提升趋势。•海外主要CSP厂对2026年资本开支乐观。谷歌预计2026年的资本支出将有“显著增加”，Meta预计2026年资本支出增长将“明显大于”2025年，总支出增长率也将“显著加快”，主要驱动力来自基础设施成本，包括云支出和折旧。资料来源：iFind、中泰证券研究所图表1： 海外四大云厂商资本开支情况（单位：百万美元）资料来源：iFind、中泰证券研究所图表2： 海外四大云厂商资本开支合计情况（单位：百万美元）5国内主要云厂商资本开支持续高增•2024年以来，国内主要CSP厂资本开支开始提升。国内主要云厂商资本开支自2024年恢复增长，2024年，国内三大厂（阿里、腾讯、百度）资本开支合计同比增速高达184%。2025Q1-3,国内三大厂资本开支合计同比增速为87%，增速在2024年相对高基数情况下依然保持高位。资料来源：iFind、中泰证券研究所图表3： 国内三大云厂商资本开支情况（单位：百万元）资料来源：iFind、中泰证券研究所图表4： 国内三大云厂商资本开支合计情况（单位：百万元，%）0100002000030000400005000060000700008000090000100000阿里巴巴腾讯 百度-50%0%50%100%150%200%020000400006000080000100000120000140000160000180000国内三家之和同比6机柜功耗持续提升，数据中心总功耗持续提升•AI服务器单柜功耗持续提升。根据NVIDIA在2025年10月发布的《800VDC Architecture for AI Infrastructure Whitepaper》 ，NV机柜功耗将从当前出货主流Blackwell/Blackwell Ultra所对应Oberon机柜的120kW/150kW提升至未来Rubin的200kW以上。预计2028年将推出适配Rubin Ultra的Kyber机柜，其功耗高达1MW以上。资料来源：NVIDIA-《800VDC_Architecture_for_AIInfrastructure_Whitepaper》、中泰证券研究所图表5：NV机柜各代产品功率情况7数据中心负载波动率提升•AI数据中心负载波动率提升，对电源提出更高要求。NVIDIA在2025年10月发布的《800VDC Architecture for AI Infrastructure Whitepaper》中指出，在典型的大语言模型工作负载中，会出现密集矩阵计算的时段与数据交换的时段交替的情况。如果不加以控制，这会导致机架功耗从约30%的空闲状态急剧波动至100%的满负荷状态。这不仅会给机架的电力分配带来问题，当集群规模足够大时，还会成为数据中心层面乃至电网层面的问题。从整个系统来看，存在电网级别的波动要求和GPU负载需求。储能需要填补这两个相互冲突的要求之间的差距：电网需要稳定且可预测的负载，而GPU则需要一个极具动态性的能源来源。资料来源：NVIDIA-《800VDC_Architecture_for_AIInfrastructure_Whitepaper》、中泰证券研究所图表6：大语言模型工作期间GPU工作负载情况、计算周期负载情况8柜内电源：3级降压向2级降压演进•柜内电源降压路径精简化。 NVIDIA在2025年10月发布的《800VDC Architecture for AI Infrastructure Whitepaper》中指出，未来柜内电源将适配800V直流输入，并将800V直流电直接转换为12V，替代现有的400V→50V和50V→12V，也就意味着柜内电源将从原来的3级降压逐步过渡到2级降压。资料来源：NVIDIA-《800VDC_Architecture_for_AIInfrastructure_Whitepaper》、中泰证券研究所图表7：柜内电源技术演进9柜外电源：UPS向HVDC、SST方案演进•柜外电源直流化、中压化趋势明显。根据NVIDIA在2025年10月发布的《800VDC Architecture for AI Infrastructure Whitepaper》 ，海外数据中心柜外电源技术演进主要分为4种技术路线，现状为415V AC UPS方案，第一阶段向800V DC HVDC方案演进。第二阶段由HVDC向中压直流SST演进。随着数据中心功耗的不断提升，柜外电源直流化、中压化趋势明显。资料来源：NVIDIA-《800VDC_Architecture_for_AIInfrastructure_Whitepaper》、中泰证券研究所图表8：柜外电源技术演进10SST：原理和作用•原理： SST（固态变压器）是一种通过电力电子技术实现能量传递和电力变换的新型变压器，它