12月26日，Advantrade表示，由于对电力的永无止境的需求，以及由于其所有者拥有庞大的财力，人工智能数据中心有可能颠覆电力公用事业网络的运营、监管和财务基础。一个不信任监管、深受提倡打破常规的硅谷影响的新政府可能会加速这一进程。
Advantrade表示，公用事业的监管涉及一个隐含的两步过程：1） 城市或州授予公用事业公司垄断或特许经营权；2） 作为回报，公用事业公司同意服务水平、资本控制和其他措施，以防止客户滥用。作为自由代理人，未来的人工智能发电厂开发商对公用事业公司或公用事业公司的客户没有任何法律义务。Advantrade认为，数据中心和公用事业公司最终陷入一场大的法律纠纷几乎是不可避免的。Advantrade预计，作为大型发电厂，人工智能公司将试图将成本转嫁给公用事业公司及其客户，即所谓的交叉补贴。人工智能主导的发电厂代表着巨大的增量基础负荷增加，必须在输配电系统的上下进行物理容纳。有人必须为所有这些公用事业升级买单。
公用事业监管模型是一种稀缺模型（假设投资资本稀缺或昂贵）。监管机构在相互竞争的客户群体之间分配资源和费用——他们都希望获得廉价电力。Advantrade认为，人工智能/数据中心趋势颠覆了政府、企业和客户之间的传统关系，原因如下：1）它们的利润率足够高，与典型的工业客户不同，它们对价格相对不敏感；2）它们拥有拥有和运营多个发电站的规模和成熟度；3）它们拥有庞大的资产负债表，具有资本成本优势，并且几乎可以无限地获取资本。最后一点赋予了它们巨大的竞争优势。假设 100% 债务融资，科技巨头可以为其新发电厂融资，而成本还不到投资者拥有的公用事业的一半。如此巨大的竞争劣势实际上是无法克服的。
排名前五的人工智能公司的销售额为 1.76 万亿美元，净利润为 0.384 万亿美元，现金余额为 0.433 万亿美元，自由现金流为 0.345 万亿美元。这是整《m6app官方网站》个电力行业销售额的三倍、利润的六倍和现金余额的二十倍。假设新建发电厂的成本为 30 亿美元，通常约有 20% 的总建设费用用于资本成本——假设公用事业的成本结构为 6 亿美元。以公用事业资本成本的一半进行融资将节省 3 亿美元的潜在融资成本。与微软等大型科技公司相比，公用事业公司在资本成本方面处于极大的劣势。例如，微软可以以 5% 的成本为 100% 的债务融资一个大型发电站（其 2050 年到期的 25 年期公司债券收益率为 5.1%）。从信用质量的角度来看，他们的资产负债表完美无缺，他们的公司债券评级为 AAA，这是最高评级。公用事业公司的 BBB 固定收益信用评级通常要弱得多，但仍是稳固的投资级。为了相信公用事业融资现状会持续下去，人们必须相信这里指出的资本成本差异对大型潜在电力购买者不会产生任何影响。
责任编辑：陈平
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本报记者 佐久间 【编辑:任海波 】
