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目 录
TOC\o1-2\h\z\u1、AI电力需求提升，服务器电源乘势而起 6
2、服务器电源向高效率、高功率密度升级 10
3、AI服务器电源具有广阔的市场空间 12
4、英伟达GB300升级利好BBU、超级电容 16
5、投资建议 18
行业投资建议 18
麦格米特：深度受益于AI服务器电源需求提升 18
6、风险分析 24
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图目录
图1：标准Google搜索及Al大模型每次请求耗电情况 6
图2：全球数据中心、加密货币、AI行业的电力需求 6
图3：美国数据中心用电量占全国用电量比例 6
图4：美国数据中心按不同设备类型分列的总用电量 6
图5：不同机构预测2030年美国各类型能源满足其数据中心用电需求的容量 7
图6：数据中心电力需求分布 7
图7：DeepSeek-R1性能比肩OpenAIo1正式版 8
图8：DeepSeek-R1的API服务定价远低于OpenAIo1 8
图9：2024年AI初创企业融资情况 9
图10：AI数据中心电力架构图 10
图11：AI芯片算力发展趋势 11
图12：英伟达高端AI芯片功率趋势 11
图13：英飞凌AI服务器电源功率发展趋势 11
图14：GPU机架功率密度持续提升 12
图15：AI服务器机架功率及电源功率密度 12
图16：2024年数据中心停机归因 12
图17：ORV33KW电源效率曲线 12
图18：英伟达GB200计算托盘示意图 13
图19：英伟达GB200NVL72示意图 13
图20：OCPORV3BBU模块框图 16
图21：麦格米特发展历程 18
图22：麦格米特营业收入及归母净利润情况 20
图23：麦格米特毛利率及销售净利率情况 20
图24：麦格米特各项业务收入情况 20
图25：麦格米特研发费用及研发费用率情况 21
图26：麦格米特MEG-CRPS2200AOP服务器电源 21
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表目录
表1：北美四大云厂商资本开支情况 8
表2：欧美大规模AI投资计划梳理 9
表3：电源230VInternalRedundant80PLUS标准 11
表4：英伟达不同服务器功耗及电源需求 14
表5：英伟达AI服务器电源AC-DC电源市场规模测算 14
表6：头部电源厂商AI服务器电源业务情况梳理 15
表7：英伟达GB200NVL72机架中BBU和超级电容价值量测算 17
表8：英伟达NVL72机架中BBU和超级电容市场规模测算 17
表9：重点公司估值表 18
表10：麦格米特主要产品情况 19
表11：麦格米特分项业务预测情况 23
表12：可比公司估值比较 24
表13：麦格米特盈利预测与估值简表 24
1、AI电力需求提升，服务器电源乘势而起
随着AI不断发展，其电力需求将大幅上升。一方面，AI大模型以及AI大模型赋能的搜索引擎每次请求的能耗远高于标准搜索引擎每次请求的能耗；根据《Thegrowingenergyfootprintofartificialintelligence》，标准谷歌搜索单次请求
耗电量为0.3Wh，而ChatGPT、BLOOM单次请求耗电量分别约为2.9Wh、4.0Wh。另一方面，AI大模型正由文生文向文生图、文生视频等复杂运算发展，这将大幅提升对算力的需求，进而带来电力需求的增加。根据IEA，全球数据中心、加密货币和AI的电力需求将从2022年的460TWh增长至2026年的620-1050TWh，CAGR约为8.6%-22.9%；2026年AI行业的电力消耗将至少是
2023年的10倍。
图1：标准Google搜索及Al大模型每次请求耗电情况 图2：全球数据中心、加密货币、AI行业的电力需求
资料来源：资料来源：AlexdeVries《Thegrowing
资料来源：
资料来源：
AlexdeVries《Thegrowingenergyfootprintofartificialintelligence》
在北美AI服务器加速发展的推动下，其数据中心用电量将快速增长。根据美国能源部，2014-2016年美国数据中心用电量基本稳定在约60