根据摩根士丹利的报告《为人工智能提供动力：100GW的机会》（Powering AI: The 100GW Opportunity），到2030年，亚洲对数据中心计算能力的需求预计将超过100GW，其中人工智能专用容量估计为45GW。

  数据中心的电力消耗预计将占区域总电力需求的3%，占新需求的15%，到2030年的年增长率为23%。

  区域数据中心的总容量预计约为98,757MW。中国预计将达到约71,500MW，其次是东盟（14,000-15,000MW），印度和韩国（11,800MW），日本（5,900MW）和澳大利亚（4,000MW）。

  除中国外，亚洲的数据中心容量预计到2030年将增长近5倍。

  预计到2030年，亚洲人工智能数据中心（AIDC）的电力需求将达到395TWh，而非人工智能数据中心预计将消耗约429TWh。

  在基本情景下，该地区所有数据中心的年总用电量预计为832TWh，而2023年为193TWh。

  预计电力使用效率（PUE）将从2023年的1.52提高到2030年的1.31，而区域总电力消耗预计约为104GW。

  该行业的投资集中在多个国家。在东盟，亚马逊云科技（AWS）计划到2037年在马来西亚投资60亿美元，微软从2024年到2028年投资22亿美元，谷歌计划到2035年投资24亿美元，Nvidia YTL Power计划投资43亿美元用于人工智能云和超级计算，GDS Holdings计划投资20亿美元，ST Telemedia计划投资10亿美元。

  在泰国，微软和谷歌已经承诺投资35亿美元，亚马逊云科技（AWS）50亿美元，TikTok将投入88亿美元用于数据中心和云基础设施。

  在新加坡，AWS计划到2028年投资86亿美元，为第四个数据中心投资50亿美元，政府已承诺投资7亿美元用于人工智能开发。

  在大中华区的投资包括阿里巴巴520亿美元用于人工智能基础设施，字节跳动220亿美元用于云资本支出，腾讯130亿美元用于云项目。在印度，TCS承诺投资70亿美元建设1GW的数据中心容量，AWS投资40亿美元，微软投资35亿美元。

  追踪的亚洲投资总额约为2112亿美元。

  100MW AI超大规模机的财务模型显示，每兆瓦总资本支出为3190万美元，其中GPU成本为2040万美元，电力外壳成本为1150万美元。

  年化运营预测显示，收入为10.67亿美元，电力成本为1.07亿美元，EBITDA为9.52亿美元，净利润为3.78亿美元，净资产收益率为23.7%。

  敏感性分析表明，电力成本每增加17%，净资产收益率就会降低约100个基点。

  情景分析显示，2030年基本情景容量为100GW，熊市情景为49GW，牛市情景为130GW，反映了人工智能采用、边缘计算和监管因素（包括数据隐私和离岸培训）的变化。