电力的生产必须通过电网传输，才能发挥其价值。尽管政府不断扩大核电和可再生能源等发电设施，但如果没有将生产的电力送到需求地的电力网络，这些努力将毫无意义。政府虽然提出了发展人工智能（AI）数据中心和半导体产业的蓝图，但支撑这些计划的输电网络建设却进展缓慢，这引发了对能源政策可行性的担忧。 能源经济研究院预测，国内数据中心的总用电容量将从2023年的2.0GW增长到2040年的6.9GW。预计到2038年，数据中心的电力消耗将占国家整体电力消耗的4%至5%。 政府在今年6月发布的《韩国大跃进三大mega项目》中，提出到2035年建设总规模为18.4GW的AI数据中心的目标。随着政府计划的逐步落实，数据中心的电力需求和电力网络的负担也将加重。因此，除了发电设施外，及时扩充电力网络显得尤为紧迫。 然而，电力网络的建设在各地都遇到了困难。根据韩国电力公司数据，在第11次电力供给基本计划中，54个输电网络建设项目中有20个因居民反对和地方政府的审批延迟而进展缓慢。强烈的反对声使得江原道新平昌变电站的竣工时间从原定的2016年推迟至2028年，延迟了12年。 东海岸至东首尔的超高压直流输电（HVDC）项目也因东首尔变换站的扩建延迟，竣工目标从2019年推迟至2027年。如果电力网络无法按时建设，即使建成发电厂，也可能因无法及时供电而导致效率低下。 然而，不能仅将项目延误的责任归咎于当地居民。政府和韩国电力公司在规划阶段是否充分解释了输电线路的必要性、居民需要承受的损失以及如何分享项目带来的利益，值得反思。仅在冲突发生后提出补偿方案，难以消除居民的不信任。居民的接受度不是附带的程序，而是电力网络规划时必须解决的核心问题。 为此，政府正在考虑引入所谓的“系统收益”，以将经过输电线路的地区居民的利益进行分配。居民将参与电力网络项目的投资，并分享收益，旨在将其从单纯的补偿对象转变为项目参与者。这一方向是积极的，因为仅靠现有的补偿金和居民支持项目解决冲突的方式存在局限性。 然而，具体的推进方案尚未确定。政府正在进行金融相关法律法规的审查和详细运营方案的设计。收益率、税收优惠、居民参与方式，以及如何计算和分配输电网络项目带来的利益等问题都需要解决。如果相关费用被反映在电费中，可能会给消费者带来负担。因此，如果没有充分的制度设计，长期积累的不信任将难以化解。 被提及的提高居民接受度的地下化方案情况也类似。政府表示将扩大输电线路的地下化区间，但明年的预算中，输电网络地下化的预算仅为2700万元。考虑到地下化需要巨额的施工费用，实际上仅处于试点项目的水平。 电力网络是将发电厂生产的电力传输到工业和日常生活中的能源政策的动脉。如果政府将其视为国家核心基础设施，就必须制定相应的预算和执行计划，并与居民实质性地分享利益。如果仅仅列出发电设施和高科技产业计划，而无法及时铺设电力流动的道路，那么能源转型和成为AI强国也只能是空洞的口号。现在需要的不是继续堆积珠子，而是为其提供合适的线索。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

金勇范总统秘书室政策室长在12日表示：“在人工智能（AI）时代，生产能力竞争中，国家最优先需要提供的是时间。” 金室长在前一天晚上通过个人社交媒体发布的文章中指出：“国家的角色是确保企业能够持续进行长期战略投资，及时消除企业无法自行解决的瓶颈。” 他强调：“人工智能革命正在改变国家竞争的标准。在人工智能时代，半导体产业中，首先获得生产能力的企业和国家将占据市场和供应链。” 金室长进一步指出：“生产能力是新的国力。” 他解释道：“生产能力的获取如果延迟三年，不仅仅意味着工厂的竣工延迟三年，失去的客户和供应链的恢复将需要更多的成本和时间。” 他还表示：“企业可以建设半导体制造厂并投资生产设备，但电力网络、用水、输电网络、国家产业园区、交通网络及复杂的审批程序，企业无法自行解决。”并强调：“这些基础设施和制度是国家唯一能够建立和协调的生产基础。” 此外，他指出：“时间并不是通过宣布放宽监管或改善制度而创造的，而是通过实际消除电力、用水、输电网络和审批等现实中的瓶颈而真正实现。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

根据6月17日的数据显示，人工智能（AI）投资的受益者已不再仅限于半导体企业。随着生成型AI的普及，投资周期迅速扩展至数据中心、电力基础设施和工业机器人等整个价值链。AI的不断发展导致新的瓶颈现象出现，资金和投资也随之转移。 根据韩国交易所的数据，截至前一交易日，山日电气今年以来股价上涨了95.23%，HD现代电气上涨了43.93%，效能重工业上涨了118.53%，LS电气上涨了179.89%，大韩电线上涨了77.73%，均超过市场平均收益率。尽管这些企业并不直接生产AI半导体，但因AI基础设施投资的扩大而被重新评估为核心受益股。 山日电气是一家生产变压器的电力设备公司。随着生成型AI的普及，大型科技公司纷纷投入超大规模数据中心的建设，变压器、配电设备和输电网络的建设成为必需投资，山日电气等电力设备公司因此成为AI价值链的核心受益股。因为要稳定地供应大量电力以驱动AI数据中心的GPU，这是首要任务。 这一现象的起点在于AI的高性能化。随着大规模语言模型（LLM）规模的扩大和推理需求的增加，GPU和HBM等AI半导体的需求急剧上升，支持这些需求的先进封装、基板和材料也出现了供应不足的情况。 随着AI性能竞争的加剧，不仅半导体，部件和材料也出现了新的瓶颈。AI加速器内部连接芯片和基板的MLB对信号完整性和数据处理速度的要求越来越高，导致高层次化和微型化的进程。实现这一目标的高性能铜箔（HVLP）也因制造难度远高于通用产品而受到限制。 AI价值链在数据中心阶段再次扩展。随着GPU和服务器的增加，需要相应的数据中心，而数据中心的电力消耗远高于一般工业设施。AI服务器的机架（Rack）电力密度越高，输电网络、变电站、超高压变压器和配电盘等电力基础设施的建设就越是必不可少。 全球大型科技公司正在同时扩大AI基础设施投资和电力网络投资。Alphabet今年的资本支出（CapEx）指导范围上调至1800亿至1900亿美元，Meta上调至1250亿至1450亿美元，亚马逊计划约2000亿美元，微软计划约1900亿美元的年度资本投资。 电力设备行业的前景也相当稳健。主要变压器公司（HD现代电气、效能重工业、LS电气、山日电气、日进电气）在第一季度的合计新签订单达8.5万亿韩元，创下历史新高，订单余额扩大至34.5万亿韩元。研究员孙某表示：“资本支出上调不仅仅停留在投资计划上，而是通过公用事业合同负荷和设备订单落实到位，这一点非常重要。”他还预测：“2026年的新签订单很可能会超过现有公司的指导。” AI价值链并不会止步于此。一旦建立了充足的计算和电力基础设施，工业现场将开始大规模引入机器人、智能工厂和自主制造等物理AI。过去AI投资主要集中在半导体行业，而现在则需要关注先进材料、基板、数据中心、电力网络和工业机器人等后端产业，才能更好地把握AI投资的趋势。 研究员朴熙哲表示：“AI需求的高性能要求将贯穿整个价值链，导致全方位的IT生态系统供应负荷。”他指出：“随着新技术的出现，需要关注可能出现瓶颈的价值链中的新市场机会。”