猗窩座極絶級の周回編成です。
ガチャ限定キャラを多く使っており、参考には出来ないかなと思います。
武器、累2体は使わないので自由です。
煉獄をゲットできたことでこのパーティーが組めるようになりましたが、以前まではなぞって累を貯めていたことが懐かしいです。
#ポコダン鬼滅の刃コラボ https://t.co/RXP5OlsUPt December 12, 2025

穿高跟鞋在没有马桶的地方上厕所真是折磨，每次都得擦干净地板，还得脱鞋…累！ https://t.co/aPbTY4cP4w December 12, 2025

香港メディア「GO! JAPAN」にご紹介いただきました🔥

「ブルース・リー狂の倭国の女の子、森累珠。2022年に母と映画『精武門』の名シーンを再現した動画で注目され、以来テレビ出演も多数。日々の練習でヌンチャク技はさらにパワーアップしています！」
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AI 数据中心的“电力溢价”，正在重塑航空发动机产业的产能与资本配置

随着 AI 数据中心对算力连续性和确定性要求的急剧上升，头部 hyperscaler 已开始系统性地为电力支付 2×–3× 甚至更高的溢价。这一变化并不只是能源成本问题，而正在沿着产业链向上传导，触及一个此前被忽视的核心问题：

当高溢价电力成为长期现象，航空发动机厂商是否会被激励，将部分原本服务于航空的制造产能，重新配置至燃气轮机领域？

答案是肯定的。

2× 溢价不足以改变产能结构，但已开始改变资源优先级；

3× 溢价是关键拐点，足以在经济理性上推动 ≥10% 的航空发动机核心产能，向燃气轮机方向进行中期再配置；

对数据中心而言，这一溢价对总拥有成本（TCO）的影响仅为 约 3–5%，在“算力即收入”的模型下完全可承受；
对发动机 OEM 而言，这是一次资本回报率和现金流质量显著优于传统航空业务的结构性机会。

一、问题并非“用不用燃气轮机”，而是“价格是否足以改变产能决策”
当前关于 AI 数据中心用电的讨论，多集中在技术路径（并网 vs BTM、自发电 vs 储能）或能源结构（可再生、核电、燃气）。但这些讨论忽略了一个更底层的约束：

能源供给并非抽象的“电”，而是由高度资本密集、产能受限的制造体系支撑。

在快速部署、可控性、功率密度等现实约束下，航空衍生燃气轮机（aeroderivative gas turbine） 成为 AI 数据中心最可行的短中期方案之一。而这一设备形态，直接来源于航空发动机的核心技术与制造体系。

因此，真正需要回答的问题是：

在什么价格条件下，燃气轮机需求会对航空发动机的产能配置形成实质性“拉力”？

二、关键产业事实：航空发动机与燃气轮机在核心资源上高度重叠

航空衍生燃气轮机并非独立产业，其关键瓶颈包括：

高温热端部件（涡轮、叶片、燃烧室）

单晶叶片、先进高温合金、CMC 材料

高技能工程团队与测试能力

这些资源，正是航空发动机制造体系中最稀缺、最具约束性的部分。

从量级上看：
全球每年新造航空发动机约 2,200–2,400 台
单一航空发动机核心，对应 ~30 MW 的燃气轮机等效输出（中值）

理论上，如果全部航发核心用于燃机，年等效燃机产能可达 ~70 GW。
尽管现实中不可能完全转化，但这一规模说明：航空发动机制造体系本身，就是一个潜在的大发电设备供给池。

三、现实状态：当前尚未发生大规模显性产能转移

截至目前：
并无公开证据表明，大量的航空发动机主产线已正式转向燃气轮机制造

已发生的变化主要体现在：
燃气轮机订单激增、交付周期拉长
燃机业务自身扩产
退役航空发动机的再利用
换言之，当前更多是“隐性挤压”，而非结构性转产。

关键原因并不在需求，而在价格是否足以覆盖：

产线调整成本

认证与质量体系重构

组织与政治层面的摩擦成本

四、2× vs 3×：价格是唯一真正的分水岭

1. 2× 溢价：资源倾斜，但不触发结构性转产
在燃气轮机售价约为传统水平 2× 的情况下：
单一航发核心用于燃机的当期毛利，已显著高于航空发动机本体

回款周期明显缩短，现金流确定性更强

但这一溢价 尚不足以覆盖产能重构的全部隐性成本。因此 OEM 的理性选择是：

不正式切换产线
但在内部进行资源再分配：
高端材料、工程能力向燃机倾斜
航空项目交付周期被动延长
等效结果是 ~3–5% 的隐性产能偏移，而非显性结构调整。

2. 3× 溢价：经济理性发生质变

当燃气轮机售价达到 3× 区间，情况发生根本变化：

单核心可实现毛利约为航空发动机的 5–10 倍

项目 IRR 与资本回收速度显著优于航空业务

数据中心客户对价格高度不敏感，对交付确定性极度敏感
此时，从 OEM 管理层视角看：

继续将最稀缺的制造资源配置在回报率最低的用途上，反而变得不理性。

在这一条件下，≥10% 的航空发动机核心产能向燃机方向再配置，在经济逻辑上将完全成立，且合理时间尺度为 18–36 个月。
这种再配置并非“放弃航空”，而是：

新建或扩展专用燃机产线
航空业务被动降速、延迟或涨价

资本与工程资源的长期锁定转移

五、反直觉但关键：3× 溢价对数据中心 TCO 的影响极小

以一个 100 MW AI 数据中心（20 年生命周期） 为例：

燃气轮机设备本身仅占 TCO 的 ~5–8%

从 1× → 3×：
绝对 CAPEX 增加约 0M
对 20 年 TCO 的影响：
约 +3%
极端保守情形下不超过 5–8%
在收入侧：

同规模 AI 数据中心的 20 年累计收入可达 –40B

该溢价成本占比 <1%

因此，对 hyperscaler 而言，这是一次典型的：

用极小的成本，购买算力不中断的确定性。

六、综合结论：一条正在形成的结构性传导链

可以将整条逻辑压缩为以下因果路径：
AI 算力需求 → 对电力确定性的极端偏好

高溢价用电 → 燃气轮机需求加速

3× 价格区间 → 燃机资本回报率显著超越航空

OEM 产能与资本再配置 → 航空发动机被动降权

航空 × 电力产业边界开始模糊
最终结果并非“航空衰退”，而是：

航空发动机 OEM 正在被动承担一个新角色：
AI 时代关键电力基础设施的核心供应商。

结语

对数据中心而言，3× 燃机溢价是可承受的运营决策；
对发动机 OEM 而言，这是一个无法忽视的资本信号；
对产业结构而言，这可能是一次 缓慢但深刻的重心迁移。 December 12, 2025

ゾンメルツヤクワガタ WD
North Borneo Sabah Ranau

小型〜中型のツヤクワガタ
サイズの割に大歯個体の顎の発達はかなりカッコいい。

メスは黒化型を含めて2カラーあります^ ^
選別して累代続けたら、全部真っ黒になって行くのかな？ https://t.co/GUR2D70OAB December 12, 2025