如果说人工智能投资狂潮确实是一场类似2000互联网泡沫时期的历史级投资泡沫股票推手，那么它已经在英伟达、谷歌以及博通等“美国科技巨无霸们”这一堪称AI泡沫大本营之外的许多地方，把大量”非纯粹AI算力硬件标的公司们“的整体市值吹得鼓鼓胀胀，像印度，以及欧洲众多国家这样在全球“人工智能竞赛浪潮”中处于严重落后态势的股票交易市场也被金融市场交易员们纳入和AI泡沫密切相关联的热议股市。
这种席卷全球股市的“AI泡沫论调”也意味着，即使某个国家的股票市场压根没有像美国芯片巨头英伟达、博通、美光科技以及AMD这样的纯正AI算力硬件标的，同时也缺少像谷歌、微软以及亚马逊这样直接受益于云服务与云端AI算力激增的超级云计算巨头，也因市场大规模炒作数据中心运营商、电气和核心电力设备制造商等数据中心相关标的而陷入泡沫论调。
以印度股市而言——一些华尔街交易员坚称该国股市已经陷入AI泡沫叙事，该国股票市场严重缺乏缺乏像英伟达、博通以及美光这样的纯正AI算力领军者们，然而，投资者们正转向本地的数据中心辅助配套公司——从小型云基础设施供应商、数据中心运营商、液冷技术提供商、电力设备制造商再到发电型企业，这些公司预计将从用于AI数据中心的配套基础设施建设中大幅受益，这也是全球最炙手可热的权益交易之一——这些数据中心辅助配套公司涨幅普遍超过100%且估值高得离谱。
相比于中美两个AI超级大国，以及近年来发力布局AI的日韩与印度，欧洲也许在AI领域是个100%的落后者，但其中一些历史悠久的法国和德国传统工业巨头们，却搭上了这波史无前例的人工智能超级牛市行情，长期押注这些股票的投资者们自2023年美股这轮牛市以来的兴奋程度一点也不亚于英伟达(NVDA.US)的长期股东们——至少是在本周迄今为止这场幅度尚属温和的全球股票市场小幅回调之前而言。
人工智能泡沫也席卷了法国和德国股市
通往“虚拟神性”的AI竞赛，已经撞上了土地、劳动力和电力等“人类技术尺度”的瓶颈。而欧洲那些近年来平平无奇的传统工业巨头们，包括法国的罗格朗公司(Legrand SA)和施耐德电气公司(Schneider Electric SE)(两家工业巨头都创立于 19 世纪)，则热切地为这场AI数据中心淘金热提供“镐头和铁锹”，其中罗格朗公司今年以来股价走势甚至大幅跑赢“AI芯片超级霸主”英伟达。
对于交易员们而言，他们所联想到的是AI数据中心庞大NVL72机柜的电源设备、散热冷却设备、电力管理工具，以及所有其他对于这场到2030年累计可能高达7万亿美元的人工智能基础设施支出狂潮至关重要的基础设备。再加上德国的西门子公司(Siemens AG)以及瑞士的ABB公司(ABB Ltd.)，欧洲可谓拥有自己的“AI数据中心四巨头”，而这“四大欧洲AI巨头”正被全球资金对于美股“七大科技巨头”(Magnificent Seven)的歇斯底里投入大力“催热”。
即便有美国总统唐纳德·特朗普关税政策带来的拖累股票推手，总部位于法国中部的罗格朗(Legrand)，其股价在2025年仍然大幅跑赢了英伟达。自罗格朗转型电力设备以及电气业务并且开始用瓷器制作电灯开关以来，已经过去一个多世纪;如今，它约五分之一的营收来自各种核心电力设备，例如用于给数据中心服务器集群降温的机柜后门式换热器。其中大部分卖给Alphabet旗下谷歌、亚马逊(Amazon.com Inc.)旗下AWS等超大规模云计算服务提供商们。
AI潮水抬高老派船只——在数据中心淘金热之后，罗格朗股价甚至跑赢英伟达及七大科技巨头
华尔街金融巨头高盛近期在一份研究报告中将全球数据中心所驱动的截至2030年庞大耗电需求预测，上修为较2023年耗电量大幅扩张175%(高盛的先前预测为+165%)，相当于再增加一个“全球前十耗电大国”的电力资源负荷。在高盛的策略分析师团队看来，AI大模型的尽头就是电力——该机构强调堪称“吞电巨兽”的AI将带来史无前例的电力“超级牛市行情”。
随着ChatGPT、Claude以及DeepSeek等人工智能应用席卷全球，全球各大超大规模AI数据中心的电力需求可谓愈发庞大。规模随AI芯片等AI算力基础设施猛烈需求而呈指数级扩张的高耗能AI数据中心背后离不开电力供应这一核心基础，这也是“AI尽头是电力”这一市场观点的由来。国际能源署(IEA)一份预测报告显示，到2030年，全球数据中心的电力需求将增长一倍以上，达到约945太瓦时(TWh)，略高于日本目前的总用电量，人工智能应用将是这一增长的最重要驱动力;预计到2030年，聚焦人工智能的数据中心的整体电力需求将翻四倍以上。
当AI算力狂浪掀起天量配电需求，总部位于法国的全球最大规模电气设备制造商之一施耐德电气可谓坐收“AI红利”。在第二季度，该公司与AI数据中心密切相关的内生营收实现近年来罕见的双位数增幅。施耐德电气长期以来深耕的中压/低压配电、UPS、电池储能、HVDC 母线、液冷及 DCIM 软件正是Meta、微软以及亚马逊、谷歌等超大规模AI数据中心的最核心“水电煤”，
持续猛增的AI训练/推理集群规模让“电力+散热”成为决定算力边界的核心底层资源，施耐德则凭借“中压到机架末端的全链路电力系统方案 + 软硬件数字孪生 + 液冷并购”，在这波超级AI基建浪潮中处于最直接的受益点位。超大规模AI数据中心迫切需要的液冷系统，可谓是施耐德近年来重点布局领域，2024年施耐德收购 Motivair，切入浸没/直接液冷冷板及冷却分配单元(CDU)市场。
这些显得老派的电力巨头们都不像英伟达与博通等fabless轻资产芯片巨头们那样光鲜亮丽，但是在训练大语言模型以及处理天量级AI推理工作负载时却至关重要——据Bloomberg Intelligence资深分析师Omid Vaziri的一份研究报告，这些模型消耗的能源可能是传统CPU级别数据中心的10 倍以上。
这正是风险投资公司Air Street Capital所称的 AI“工业时代”的重要部分：如法老时代工程那般庞大的项目正以极快速度推出，而电力供应则正在成为首要约束。根据 Dell’Oro分析师 Alex Cordovil的统计数据，在今年第二季度，AI数据中心基础设施市场规模增长了18%，达到89亿美元，他预计这种强劲增长势头将持续到2026年。欧洲传统工业公司们在业绩电话会上如今充斥着对AI这一词汇的提及。西门子能源公司(Siemens Energy AG)为全球燃气电厂提供的涡轮机等核心电力设备的供应能力，也正因AI训练/推理带来的庞大电力需求而变得吃紧。
欧洲的这场AI投资狂欢还能继续下去吗?
但欧洲市场的这种好光景还能持续多久? 来自投资公司General Atlantic的资深分析师Bill Ford警告称，当前所有市场存在“非理性繁荣”，而大型科技公司们的强劲盈利表现也未能打消人们对泡沫破裂后那种长期调整的担忧情绪。罗格朗以及ABB当前的企业价值约为基础盈利的足足20倍，处于历史最高位——对于这个曾经相对乏人问津的股市角落而言，如此估值高得令人眩晕。
数据中心驱动力——到2030年为止预期资本开支在全球的分布，远远超出英伟达/AMD AI芯片本身
在欧洲的这种风险比比皆是。AI开支可能因收益递减而被削减，欧洲供应商们自身保持竞争优势的能力也可能减弱。巨型且疯狂“吸电”的数据中心可能遭遇当地社区的反对。它们的潜在经济价值尚不明朗，但对电费账单的冲击却可能十分沉重，若运营这些数据中心的巨头们察觉到电力成本激增，可能立马暂停或者削减数据中心产能扩建进程。
一旦全球科技股市场集体崩盘，其随之而来的惨状无从粉饰。不过，欧洲工业类的企业们仍然有一些安全网。新建数据中心的大幅放缓不应减少对欧洲既有庞大数据中心进行改造升级的需求。这些庞大园区的投资甚至可能从美国转向欧洲;欧洲正在推进的建设项目金额为1830亿美元，领先于东北亚的约790亿美元。
而且这些公司并非像英伟达这样完全被AI数据中心狂热所彻底捆绑，它们更广泛地连接着房地产和电气化相关业务。尽管欧洲实体经济并未如火如荼地实现强劲复苏，但在试图通过重振传统制造业增长来对冲极右翼崛起时，欧洲各国领导人们仍有足够大的空间增加基础设施投资，所需要的只是政治意愿。
同样重要的问题是：在采用AI智能体等具备划时代意义的AI应用软件方面，欧洲企业是否能像为AI建设者提供核心设备那样娴熟。欧盟数据表明，去年只有13.5% 的企业使用了生成式AI相关的工具。在这个正为生育率下降和生产率走低而苦苦挣扎的地区，提高这一数字可能会彻底改变游戏规则。电信和科技领域的大规模投资帮助大举推动了法国第三季度惊艳的经济增长。
在20世纪70年代的石油冲击期间，有句流行的说法是：“法国没有石油，但有创意。”欧洲现在依旧缺乏这种黑色液体股票推手，但却拥有足够多的数据以及数据中心电力基础设施。这些欧洲大陆国家的未来或许取决于能否善用这些数据。在ChatGPT主导的AI时代，卖镐头和铁锹当然是一门体面的生意，但若能顺带挖到黄金，也未尝不可。
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