原油市场现状与展望 - 原油价格跌至近五年低点，布伦特原油跌破每桶60美元，西德克萨斯中质原油跌至每桶50美元中段 [1] - 过去六个月，布伦特和WTI价格分别下跌23%和25%，主要原因是供应过剩 [2] - 摩根大通预测，2025年布伦特油价将跌至每桶58美元，WTI跌至54美元，并预计到2027年价格将进一步下跌约1美元，高盛的预测也类似 [4] - 若无市场稳定措施，到2027年布伦特油价可能跌至每桶30美元区间，重现2020年疫情初期的低点 [13] 人工智能对电力需求的影响 - 2023年美国数据中心消耗约176太瓦时电力，占全美总用电量的4.4%，预计到本年代末，随着AI工作负载增加，该消耗量可能翻倍甚至增至三倍 [5] - 美国电力主要来自天然气、可再生能源、核能和煤炭，石油在电网发电中作用甚微，因此数据中心电力需求与原油消费无直接关联 [6] - 美国能源信息署预测，即使原油市场供应过剩，电力需求仍将因数据中心等因素创下历史新高 [7] - 过去五年，电价上涨速度已明显超过整体通胀率，且预计这一差距短期内不会缩小 [15] 人工智能电力需求的投资框架 - 投资框架分为三层：1) 拥有出售电力的公用事业公司及独立发电商，例如Constellation Energy和Vistra [8]；2) 投资核能与铀，例如Cameco、Global X Uranium ETF、Oklo、NuScale、Centrus Energy和BWX Technologies [9]；3) 投资能源存储/备用电源，例如Bloom Energy、Fluence和Eos Energy [10] - 大型科技公司正全力投入核能，但传统核电站建设周期超过10年，市场需要能在两到三年内部署并解决核废料问题的解决方案 [11] 科技公司财务风险与会计操作 - 主要风险来自债务及类债务负债，部分科技公司正通过会计手段隐藏长期负债 [21] - 过去两年，包括亚马逊、Alphabet和微软在内的多家大型科技公司悄然延长了其数据中心设备的折旧年限，从3-4年延长至6年，从而在现金支出不变的情况下提升了当期账面利润 [22] - Meta将其270亿美元的Hyperion数据中心项目置于特殊目的实体中，大部分项目“出售”给外部投资者Blue Owl Capital并回租长达20年，这在会计上被归类为表外经营租赁，实质上是一种贷款 [22] - 甲骨文近期披露了近100亿美元的表外租赁承诺，几乎是去年数字的三倍，且缺乏相关义务细节 [23] - 生成式AI尚未产生有意义的现金流，例如OpenAI预计到2029年将消耗超过1000亿美元现金，随着扩张加速，更多资金可能来自债务或易被忽视的类债务结构 [24]