早晨看到了贝莱德收购了美国电力企业 $AES 的信息，当然现在还在谈判阶段，收购还没有完成，但这件事本身已经说明了在 AI 高速发展的阶段，稀缺的不仅仅是存储，还有电，而且要说“电”才是一切算力的基础。

那么贝莱德收购 AES 的理由或者说贝莱德对“电”感兴趣的理由大概率是以下几种：

1. AI 时代的“刚需”正在从芯片转向电力与并网

GPU 和 内存虽然是稀缺产品，但可以通过扩大产能等方式实现，但电力不足、并网需要排队、变电站容量不够，算力就是笑话了，而且电力的获取相比 GPU 和 内存难度要高的多，需要的成本也高的多。

2. 电力相当于算力的“收费站”

芯片是物理构架，模型是上层应用，但所有路径最终都得落回“瓦特”。当数据中心扩张成为长期趋势，电力资产就像高速公路收费站，需求更刚性、议价更持久，而且越扩张越需要更多的基础设施投入。民间的投入就更难。

3. 电力是基础设施的“现金流”

电力生意的形态并不是因为电价的升高，而是它然适合做成“长期合同以及可预测现金流”的资产，只要有算力的需求，电就是必备品。比如 AES 最近就跟 Google 签了 20 年的供电协议。

4. AI 需要的并不仅仅是“电”，而是“稳定电”

AI 数据中心是需要 7x24 的稳定负载，而且随时可能扩容。所以需要的并不仅仅是电力本身，而是需要可交付的电，最好还是可保证的电。

5. 当“电”成为底层之后，下一层稀缺就轮到“电源链”（题外话）

这里的“链”并不是区块链，而是一条链路。很多小伙伴聊电力瓶颈的时候，第一反应是发电厂，并网和变电站，但 AI 真正需要的电并不是接上就能用，是一路被加工后才能变成算力。

比如从电网到机房，要做一次大的电能变换，高压进来，低压出去，从机房到机柜，需要解决配电架构、冗余、UPS、PDU、母排，从机柜到服务器，要把 AC 变 DC、把 12V 或 48V 变成 GPU 和 HBM 真正能使用的电。

再往上游到晶圆厂的设备端，刻蚀、沉积这些工艺本质上是用极其精细、可控的电去驱动等离子体，电不稳不是机器慢一点，而是良率下降、成本增加。

这也是为什么 Advanced Energy $AEIS （和 AES 是两回事）这种公司会在 AI 时代变得更关键，电很重要，但如何“让电变得可用”，本身就是电的配套设施。

说人话就是，当市场开始意识到“电”才是算力的地基，大家一定会关注“电”的来源，但“电”怎么被变成算力，则是隐蔽且关键的一层。这也是为什么我觉得这类“电源链”公司值得被重新审视的原因。

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