钢铁巨头BlueScope利润狂飙揭开AI算力基建“资源层”：钢铁、铜铝等工业金属成AI超级周期“第二战场”

智通财经APP获悉，AI算力需求激增背景下北美AI数据中心建设进程如火如荼带来的强劲金属需求正在大举助推钢铁制造商BlueScope利润疯狂增长，这一最新动态也凸显出建设人工智能数据中心必须持续消耗的关键工业金属和矿物需求在史无前例AI浪潮之下激增。随着AI GPU/AI ASIC算力集群机柜功率密度不断提高，AI算力扩张会同步拉动数据中心项目建筑结构、电力输配和热管理系统等实体基础设施需求，进而带动对于铜、铝、钢铁等金属的需求，而不是只放大芯片需求。

BlueScope Steel Ltd.利润大幅飙升，其中一个重要推动因素是数据中心建设热潮带动其北美工业金属业务销量创纪录增长，AI资本开支正在加速从GPU/HBM等“硅基算力层”向钢铁、铜、铝、电力与工程设备构成的实物基础设施层扩散。这家总部位于墨尔本的钢铁制造商周一表示，在截至6月30日的整个财年中，基础净利润大幅增长逾一倍，达到8.512亿澳元(6.04亿美元)。北美地区营收增长9%，抵消了亚洲地区营收下降4%带来的一系列负面影响。

从工程端看，一个大型AI数据中心首先是一座高度工业化的“算力工厂”：钢铁进入建筑主体、预制钢结构、设备支撑、机架与外围设施;铜这一至关重要的工业金属进入高压/低压配电、电缆、母排、接地、变压器连接以及液冷冷板和换热器。铝这种轻级工业金属长期以来被视作铜的替代金属，尤其是在成本、重量敏感且对导电性要求相对宽松的应用场景中，这种替代趋势已有十多年之久，并在近年来因资源安全与新能源产业推动而加速，但在高可靠性、高功率应用场景中，铜仍不可替代。

钢铁、铜铝镍锡等工业金属可谓正在成为覆盖AI GPU/ASIC、数据中心CPU、HBM/NAND/HDD存储、2.5D/3D先进封装、液冷散热系统、光互连供应链、数据中心电力链条等AI算力基础设施链条之外的“AI核心投资风向”——构建AI应用与数据中心不仅需要买模型、芯片和高性能AI云计算服务器，还需要斥巨资购置支撑AI算力基础设施产能扩张的底层能源、金属、化工品与资源安全溢价。

AI数据中心热潮开始“大吃钢铁”!BlueScope利润翻倍，北美成为新增长引擎

BlueScope首席执行官Tania Archibald在接受媒体采访时表示，北美市场仍然是公司的“最主要业绩增长引擎”。她表示：“我们正在受益于数据中心需求，而且我们能够看到数据中心需求的强劲表现。”

BlueScope Steel董事总经理兼首席执行官Tania Archibald表示，公司目前高度专注于内生性增长步伐，并计划在更长时期内持续提升股东整体回报。

但另一方面，Archibald表示，随着公司努力控制能源成本，BlueScope也“高度警惕数据中心可能对更广泛能源供应问题造成的影响”。

今年2月，BlueScope拒绝了Steel Dynamics Inc.与SGH Ltd.提出的一项收购要约，该要约对BlueScope的股权估值约为150亿澳元。BlueScope当时表示，这一报价低估了公司的价值。此后，其股价已经上涨约五分之一。BlueScope股价周一在上涨与下跌之间震荡，截至悉尼时间下午2点25分，下跌0.8%。

Archibald表示：“在相当长一段时间里，我们与该财团都没有进行任何接触。我们非常明确地拒绝了他们上一次提出的方案，因为这一报价根本无法代表BlueScope股东应得的公允价值。”

这家澳大利亚公司位于俄亥俄州的North Star钢厂也受益于特朗普政府对进口钢材征收的50%关税，该措施旨在应对来自亚洲地区的产能过剩问题。

Archibald周一在投资者电话会议上表示，BlueScope预计“北美市场将持续保持强劲，澳大利亚需求环境稳健，新西兰也已经出现初步复苏迹象”。她补充称：“在亚洲某些市场，产能过剩仍然持续压制区域钢材价差。”

BlueScope公司面向股东们的FY2026(整个2026财年)PPT演示材料明确把“Data centre and AI infrastructure build-out lifting demand”(数据中心与人工智能基础设施的大规模建设，正在拉动对相关产品、材料、电力或设备的需求)列为北美需求的重要支撑;其北美地区业务部门全年基础EBIT利润达到10.34亿澳元、同比增长101%，North Star钢厂EBIT达到8.05亿澳元并维持100%产能利用率，不过利润增长同时也受更强钢材价差、产能利用率和北美市场宏观经济增长环境推动，因此不能将利润翻倍100%全部归因于AI。

BlueScope利润翻倍揭开算力基建资源层，能源与工业金属正成为“AI算力军备竞赛”的底层硬资产

从AI工程视角看，AI数据中心不是抽象的“云端”，而是高度物理化的资本开支系统：GPU/ASIC算力基础设施集群需要近乎无止境的高效率电力供给，HBM/SSD产能扩张需要庞大半导体材料和化学品，AI数据中心机房的底层建造则需要铜、铝、钢铁，以及燃气轮机、变压器、储能、冷却系统和天然气能源驱动的电网系统等底层核心基础设施支撑。

有着“华尔街最准策略师”称号的美国银行策略师迈克尔·哈特内特(Michael Hartnett)领导的团队近期发布研报称，未来几年，投资者们将继续涌入大宗商品交易市场;即便新一轮中东战争暂时宣告完结，全球大宗商品市场的涨势仍然将持续多年至2030年末。

在哈特内特领导的美银策略师们看来，围绕工业金属的大宗商品乃最逻辑层次鲜明、“地缘战后交易”级别最高的一条战后核心交易主线，它们押注未来几年大宗商品将取代股票，成为最大赢家;核心原因则是投资者们迫切需要对冲风险、通胀和美元走弱，而地缘政治和全球AI竞赛本质上都在强化对能源、稀土、矿产和关键大宗商品资源的争夺。他甚至把核心逻辑概括为：谁掌握芯片、稀土、金属、矿产和高效率能源，谁就赢得这一场覆盖全球的AI战争。 这意味着，在美银看来，战后世界的定价核心，不再只是利率和盈利，而是大宗商品供给体系安全、供应链控制权和财政支出扩张。

BlueScope利润大幅改善，真正揭示的是AI数据中心建设进程已经从“大规模买入GPU/ASIC机柜”进入“大规模加速建设工业级别基础设施”的新阶段，凸显出至关重要的那些工业金属，正在加速形成“AI算力基础设施资源层”。换句话说，AI的尽头并不只是电力，而是“电力+金属+工程产能”——当算力资源从硅片系统变成GW级基础设施，工业金属就开始从传统周期品获得一部分结构性AI属性。

其中钢、铜、铝属于最直接的AI数据中心实物资本开支Beta，而锂、镍、锡则属于关联度不同的第二层。铜是最典型的“AI电气化金属”，覆盖数据中心内部高速铜缆互连、配电系统、外部电网扩容和液冷;铝广泛用于输配电、母线、电缆以及部分散热和结构系统;钢铁则对应CFC/数据中心建筑、变电站、发电设施、机架和大型非住宅设施建设。锡的逻辑更多来自焊料、PCB和电子制造，用量绝对规模远小于钢铜铝;锂和镍主要通过UPS、储能系统(BESS)以及为数据中心新增电力配套的储能链条受益，因此其“AI纯度”明显低于铜，而且还受到EV需求、电池化学体系和矿山供给周期更强的影响。

华尔街金融巨头高盛预计，全球数据中心电力需求到2030年将较2023年疯狂增长220%，相当于增加一个全球前十大用电国家。IEA(国际能源署)预计，全球数据中心耗电量将由2024年的约415太瓦时增至2030年的约945太瓦时，年均增长约15%，占全球用电量接近3%;其中AI加速服务器用电年均增长约30%，美国数据中心耗电量较2024年增加约240太瓦时、增幅约130%，并贡献美国至2030年接近一半的新增电力需求。

IEA预计全球层面的数据中心用电到2030年也将大致翻倍，AI训练/推理专有级别的数据中心用电增长更快;与此同时，电网瓶颈可能令约20%计划中的2030年前数据中心容量面临并网延迟，这些都在联合说明AI主题投资下一阶段最稀缺的资源正在从“芯片”外溢至电力、导体、结构材料和能源基础设施。