● 本报记者 谭丁豪
　　
　　AI数据中心建设提速，电力供应及设备交付能力成为影响项目投产的重要因素。随着海外大型供电项目推进，固体氧化物燃料电池（SOFC）的应用前景及国内配套企业的投资价值受到关注。
　　分析人士认为，SOFC具备模块化部署、交付周期较短等优势，有望承接数据中心新增供电需求。订单交付、收入增长及利润贡献，将成为观察产业链投资价值的重要依据。
　　海外项目推进
　　当地时间10月14日，美国电力公司（AEP）宣布，计划投资约40亿美元，在美国怀俄明州夏延附近建设702兆瓦燃料电池发电项目。根据为期20年的购电协议，谷歌将向AEP控股的Cheyenne Fuel Cell项目公司购电。
　　根据公告，该项目计划于2026年开工，预计2028年底全面投运，以满足谷歌在夏延地区日益增长的能源需求。该发电厂采用Bloom Energy公司开发的先进燃料电池技术，可快速部署并提供可靠的按需电力，以满足大负荷客户的需求。该技术无需燃烧天然气即可发电，项目还计划集成碳捕获技术，以提供可靠的近零排放电力。
　　电力项目的融资支持力度也在扩大。今年6月30日，Bloom Energy与Brookfield宣布扩大合作，后者为AI基础设施电力项目提供的融资框架额度由50亿美元提高至250亿美元。上述金额为融资框架额度。
　　产业项目推进的同时，相关股票近期表现有所分化。当地时间10月19日，Bloom Energy收报226.22美元/股，上涨2.22%。A股方面，三环集团此前在投资者互动平台表示，公司与Bloom Energy已建立长期合作关系，是其燃料电池隔膜片的主要供应商。三环集团近期处于回调趋势，10月20日，该股收报92.25元/股，下跌2.30%。
　　经营业绩方面，Bloom Energy此前披露的2026年第二季度财报显示，公司当季实现营收10.654亿美元，同比增长165.5%，主要得益于产品营收增长215%。同时，公司将全年营收指引上调至39亿美元至42亿美元。
　　国内企业参与配套供应
　　燃料电池如何满足数据中心的供电需求？SOFC通过电化学反应，将天然气、氢气等燃料的化学能转化为电能，可以采用模块化方式部署。随着数据中心负荷增加，系统可分期扩容，减少一次性投入及现场施工压力。
　　围绕供电速度问题，海外厂商正在改进安装流程。Bloom Energy于8月19日发布Power Connect部署系统，将部分电气集成工作前移至工厂，在设备运抵现场前完成预连接、布线及测试。公司表示，该方案可将现场安装时间缩短40%以上，并降低施工复杂度。
　　海外设备需求增长，也为国内材料及零部件企业提供了参与机会。三环集团在今年4月的业绩说明会上表示，公司与一家海外燃料电池龙头企业建立了长期合作关系，是其燃料电池隔膜片的主要供应商。
　　电连接环节亦有企业实现供货。壹连科技已向Bloom Energy提供SOFC特种线束。公司8月在互动平台进一步表示，对Bloom Energy的订单与出货量持续环比增长，订单按计划交付，现有产能可满足客户需求；同时提醒，该项业务占公司整体营收的比例仍较小。
　　国内企业参与海外供应链已有具体产品支撑，相关业务能否扩大盈利贡献，还需结合收入占比、客户采购节奏及产能利用情况观察。
　　关注供应链订单兑现
　　多家券商将关注重点放在SOFC的交付优势、供应链布局及业绩兑现上，建议结合采购进展、技术路线和财务表现观察相关企业的投资机会。
　　中泰证券认为，美国电网扩容、并网排队及大型发电设备交付周期长，对AI数据中心投产形成约束。SOFC凭借“标准化模块化叠加”，有望满足客户快速供电的需求。目前，已有企业为Bloom Energy的SOFC系统形成直接或间接供货。随着Bloom Energy 2027年的采购规模逐步明确，在关键环节具备优势的更多企业有望进入其供应链，受益于SOFC需求增长。
　　在细分环节选择上，华泰证券建议关注Bloom Energy供应链具备订单兑现逻辑的公司，以及布局中低温技术路线、具备商业化潜力的企业。该机构认为，短期来看，产业化成熟度和规模交付能力决定了电解质支撑路线仍是订单放量的主要方向；中长期来看，材料成本与资源供应将影响技术路线选择，阳极支撑和金属支撑路线的降本空间值得关注。
　　开源证券从审批、产能、订单、交付四个方面跟踪行业进展，该机构认为，并网排队周期与AI负荷的错配，推动了本轮分布式电源需求的增长。随着项目审批推进、制造能力扩充，以及安装环节采用预制化方案，SOFC项目的交付能力有望提升。
　　随着三季报披露期到来，国金证券建议关注AI相关业务增长在财务指标和盈利弹性上的体现。在SOFC领域，该机构建议聚焦增长最快、能兑现业绩的Bloom Energy及其供应链，将业务增长能否转化为经营成果作为重要观察方向。
　　对于投资风险，中泰证券提示，需关注AI算力需求与资本开支不及预期、技术路线竞争、Bloom Energy订单执行与收入转化，以及美国政策、税收抵免、地缘关系与关税变化等风险。