IDC行业研究报告：IDC向A升级展望供需演变
1.1 IDC：为互联网服务提供服务器托管、网络接入等基础设施支持的场所
IDC（Internet Data Center，互联网数据中心）是为公司可以提供互联网基础设施服务的专 业化物理设施。IDC 核心功能包括服务器托管、高速带宽接入、数据存储与备份、网络安 全防护及 7×24 小时运维支持。IDC 通过双路供电、精密冷却、多运营商 BGP（边界网 关协议）互联网络及生物识别安防等基础设施，保障服务器、存储和网络设备的稳定运行， 满足云计算服务、高流量网站/APP 托管、跨地域灾备及大数据/AI 计算等场景需求。IDC 依托虚拟化、软件定义网络（SDN）和模块化设计提升资源效率与扩展性，并朝着绿色节 能（液冷技术、低 PUE）、边缘化部署（降低网络延迟）及 AI 智能运维方向发展。 IDC 网络架构可分为互联网接入层、汇聚层、业务接入层和运维管理层。互联网接入层负 责与 CMNET（中国移动网络）的互联，保证 IDC 内部网络高速访问互联网，并负责汇聚 网络内的汇聚层交换机，对 IDC 内网和外网的路由信息进行转换和维护。汇聚层负责向下 汇聚多个业务区的业务接入层交换机，向上与核心路由器进行互联。部分安全设备部署在 该层用以对内部网络进行安全防范。业务接入层负责接入各业务区内部的主机设备和网络 设备等，依据业务需求提供多种安全及 QoS 策略。运维管理层负责对 IDC 网络系统的日 常维护、策略实施等。运维管理层网络应独立建网，与 IDC 业务网络保持物理隔离。
一个完整的数据中心的机电设施包括电力系统、冷却系统、基础设施、智能运维系统、安 全保障等。1）电力系统：包括发电机、UPS、配电柜、变压器、电池储能。2）冷却系统： 包括空调机组（风冷/水冷）、液冷设备、CFD（计算流体动力学）仿线）基 础设施：机柜、模块化架构组件；4）智能运维系统：动环监控、AI 管理平台；5）安全 保障：耐火隔离设施、事故通风系统等。 机柜是承载服务器、网络设备、存储设备等 IT 硬件的基础物理单元，主要由主设备、网 络设备和辅助设备组成。机柜的核心作用是为设备提供集中安装、供电、散热和物理保护 的环境。机柜内部配备导轨、电源分配单元（PDU）、散热风扇或冷热风道设计，支持设 备按“U”为单位（1U=4.45 厘米高度）分层固定，既节约空间又便于运维管理。IDC 通 过租赁机柜（含电力、带宽资源）为公司可以提供托管服务，机柜的密度（单柜设备数量）、 供电能力（如 5kW-20kW）及散热效率直接影响数据中心的经营成本和可靠性，是 IDC规模化服务的核心载体。 42U 机柜最常见，多用于数据中心。在数据中心与服务器领域，U 是一种用于表示机柜 高度的标准单位，1U 等于 1.75 英寸（4.445 厘米），常见的服务器尺寸包括 1U 服务 器、2U 服务器、4U 服务器。机柜尺寸上，1）高度：常见的机柜高度包括 47U、42U、 37U、32U、27U、22U 和 18U，其中 42U 机柜最常见，多用于数据中心。2）宽度： 600 毫米宽度机柜适用于大多数服务器设备，内部空间较为紧凑，适合高密度部署；800 毫米宽度机柜两侧有更宽的电缆管理空间，适合部署网络设备和需要大量布线） 深度：机柜深度则按照每个用户需求不同而有所差异，一般深度在 600 毫米到 1200 毫米区间。
2017-2023 年全球数据中心平均单机架功率从 5.6KW/机架提升至 12.8KW/机架。超算、 智算中心的单机柜功率甚至需要超过 30KW。根据中国数据中心委员会(CDCC)的数据， 2021年中国功率密度为 4-6KW的机柜占比为 48%，6-8KW 占比 34%，8-12KW占比 8%， 12KW 以上占比 4%。
1.2.1 IDC项目周期：启动至投产的完整周期约12个月，投资回报周期约6.7年
数据中心整体建设历经规划、设计、施工、交付测试至上架运营五大阶段。1）规划阶段： 通过明确业务需求、选址评估与投资分析奠定项目基础；2）设计阶段：依据 TIA-942-A 等 标准完成电力、冷却、结构、安防等详细系统模块设计；3）施工建设阶段：进行土建、设备 安装、系统集成等工程实施工作，确保基础设施一步步成型；4）交付测试阶段：通过功能 测试、系统调试、联合调试和认证评估验证运行能力；5）上架运营阶段：完成 IT 设备部 署和运营团队交接，郑重进入 7×24 小时运维状态，实现业务上线。 以奥飞数据为例，公司 IDC 整体项目自启动至全面投产的完整周期大约为 12 个月。根据 《奥飞数据 2022 年度向特定对象发行 A 股股票募集说明书》，公司 IDC 项目（以廊坊固 安 B 栋、C 栋及广州南沙 A 栋为例）的规划设计阶段，通常历时 2 个月，随后进入施工 建设阶段，包括土建改造与装修工程，周期约为 10 个月；同时进行的软件及设备购置、 安装与调试阶段，持续约 10 个月；在 T+11 个月开始，进入人才招聘与培训阶段，约为 2 个月；最终进入市场推广及试运营阶段，大约持续 1 个月。
投资结构上，硬件设备购置费占比超 80%，分布于供配电系统、暖通系统、机房装修、 消防联动控制系统与弱电集成等模块化设施。廊坊固安项目计划建设 1700 个 4.4KW 和 1500 个 8.8KW 的机柜，总体造价 57000 万元；广州南沙计划建设 1460 个 8.8KW 的机柜，总体 造价 37000 万元。根据《奥飞数据 2022 年度向特定对象发行 A 股股票募集说明书》，募 集资金重点围绕数据中心的核心基础设施与设备投入进行配置。具体而言，募集资金将分 别用于土建与装修工程、核心 IT 与配套设施采购、预备费支出以及铺底流动资金，覆盖 了项目从建设到初期运营的关键环节。廊坊与广州两个 IDC 项目中，设备采购支出占总投 资的比重均超过八成（分别为 84%与 83%），项目建设以硬件投入为主导；此外，土建 设计等工程费用占比为 14%-15%，补充流动资金仅占约 1%。进一步细分，建设投资重点 分布于供配电系统、暖通系统、机房装修、消防联动控制系统与弱电集成等模块化设施，单项占比 均在 9%-13%之间。
投资回报周期约 6.7 年，IRR 约 12.09%-12.30%。根据奥飞数据《2022 年度向特定对象 发行 A 股股票募集说明书》，结合企业内外部条件，假设机柜经营期第一年和第二年机 柜使用率为 50%和 70%，从经营期第三年开始，项目进入稳定运营期，机柜使用率达到 90%，根据假设测算结果，IDC 项目的投资回报周期为 6.7 年左右（含建设期），项目所 得税后内部收益率（IRR）为 12.09%至 12.30%，经济效益良好。
1.2.2 IDC盈利模式：IDC厂商的收入=上架率*机柜单价*机柜数量
以奥飞数据为例，其廊坊固安和广州南沙募投项目达产后预计每年分别可新增营收 2.28 亿元、1.46 亿元，折旧、能耗占经营成本 80%以上。1）营收方面，预计在第三年机柜使 用率达到 90%，从第三年起每年合计可新增营收 3.74 亿元。2）成本方面，折旧与能耗占 经营成本 80%以上，直接人工、维保费占比较低。3）毛利率方面，毛利率随机柜上架率 提升而改善，预计 T+3 年廊坊固安毛利率为 40.70%（T+1 年为 24.93%），广州南沙募投项目毛利率为 39.62%（T+1 年为 24.03%），后续随着直接人力成本和维保费的提升， 整体毛利率或微幅逐渐下降。
1.3 IDC产业链：中游主要为电信运营商、第三方IDC服务商和云计算厂商
数据中心产业最重要的包含产业上游设备、设施和软件供应商，中游 IDC 建设者和服务商以 及下游的各行业应用客户。
上游：主要是为数据中心建设提供所必须的基础设施或条件。其中设备商提供基础设 施和 ICT 设备，分别为底层基础设施（供配电 系统、散热制冷系统等）和 IT 及网络 设备（交换机、服务器、存储），而软件服务商提供数据中心管理系统（动环监控系 统、数据中心基础设施管理系统等）。除此之外，产业上游还包括土建方和网络运营 商等，土建方负责建筑的建设，运营商提供网络接入及机房节点租用等网络服务。
中游：主要是服务商，包括电信运营商、第三方中立 IDC 服务商、云计算厂商以及 从各行业涌入的新进入者。中游整合上游资源建设高效稳定的数据中心，是数据中心 产业的核心角色。
下游：数据中心的使用者，主要是云计算企业、互联网公司与别的行业用户（包括： 金融机构、政府、电力企业用户等）。云计算厂商主要是通过虚拟化资源为客户提供灵 活的资源分配和调度服务而获取收入，而别的企业通过部署托管服务器集群或者租用 数据中心的服务器为自有业务提供技术服务。
在人工智能技术发展与 AIGC 产业指数级增长的驱动下，传统互联网数据中心（IDC）正 加速向人工智能数据中心（AIDC）进化。这一变革不仅是技术架构的颠覆，更是商业模 式与产业价值的重塑。总的来看，IDC 仍是数字化的经济的“档案馆”，聚焦基础数据存储与 网络服务，本质是“数据仓库+带宽管道”；而 AIDC 则成了智能时代的“核电站”，专 攻 AI 训练推理、高性能计算（HPC）。
IDC 发展历史可分为网络中心阶段、信息中心阶段、云中心阶段和算力中心阶段：
网络中心阶段：互联网公司兴起，PC 端对网络的要求持续不断的增加，数据中心开始逐渐 成为网络流量的载体。三大运营商是机房、网络和主机的主要提供商和托管商，服务 形态以零散网络服务器为主。
信息中心阶段：企业自建数据中心（EDC）、互联网数据中心（IDC）开始逐渐出现， 中国的互联网行业迎来了大发展时代，2010 年我国 IDC 市场规模达到 79.7 亿元。用 户对于数据中心的要求不断提高，IT 服务质量成为关注的重点。
云中心阶段：传统服务器托管、机架租赁等 IDC 服务形式逐步被云计算取代，对大 规模数据中心承载提出更大需求，IDC 市场持续高速增长。市场供给侧呈现运营商、 第三方、跨界方多主体竞争格局，服务形态转变为相对集中的大型云数据中心。
算力（人工智能）中心阶段：2020 年以后，云计算、大数据、AI 等新数字技术的加 速发展，驱动数据云存储及计算、智能算力、边缘算力等需求持续增长。面对如此巨 大的算力需求，传统的数据中心已逐渐力不从心。2022 年 ChatGPT 的横空出世开启 AIGC 这一全新业态，推动 AI 发展进入以多模态和大模型为特色的 AI 2.0 时代，推 动智算设施建设进入新阶段。
IDC：设备类型上，以通用服务器（CPU 为主）为核心，机柜功率密度较低，通常为 4-8kW/ 机柜。设计特点上，注重硬件兼容性和标准化，支持灵活扩展存储和网络设备。散热方式 上，主要依赖风冷（空调制冷+冷热通道隔离），环境温度控制范围较宽。 AIDC：设备类型上，以高密度 AI 服务器（集成多块 GPU/TPU）为主，功率密度显著提 升至 20-100kW/机柜，甚至更高（如英伟达 DGX SuperPOD 机柜功率超 100kW）。设 计特点上，采用定制化机柜设计，优化空间利用率以承载更多加速卡。散热方式：因高功 率密度，传统风冷难以满足需求，液冷技术（冷板式/浸没式）成为主流。
2.2.2 业务层面：AIDC在商业模式、核心用途、服务方式和投资回报上区别于IDC
我们从商业模式、核心用途、服务方式和投资回报四个维度比较 IDC 和 AIDC：
商业模式上：传统 IDC 被视为成本中心，客户关注的是如何在有限的空间内塞入更 多的服务器；AIDC 转变为价值创造的前沿，即以 GPU 为代表的 Token 计算本身便 可产生价值，用 Token 调用次数锚定产品价值，这在目前的文生文、文生视频等生成 式 AI 产品中较为常见，AIDC 的规模和能力的提升也将直接与盈利能力形成正比关系。
核心用途：传统 IDC 主要承载企业级应用和数据存储，如 Web 服务、数据库管理和 文件存储等常规信息处理任务，涉及 AI 训练、推理类的应用很少；而 AIDC 是为人 工智能和大数据应用提供算力、存储和相关服务的数据中心，通过在数据中心中增设 智能计算资源，提供 AI 模型训练、推理、数据存储和处理等服务。
服务方式上：IDC 以通用托管服务为主；AIDC 有望提供更加垂直化和专业化服务， 如定制化机柜部署、专用冷却解决方案等。
投资回报上：IDC 建设周期较长，以长期托管和租赁为主，收入模型稳定；AIDC 初 始建设成本（硬件、冷却系统）较高，但单位功率密度功率更高，回报期相对更短。
我们从行业规模、机架规模、算力规模和存量市场改造等多角度看 IDC 行业总量：
行业规模上，根据中国信通院数据，2023 年我国数据中心行业收入达到 2407 亿元 （不包含云计算业务收入，只计算机柜、带宽租用等），同比增长 26.68%，近 3 年 复合增速达到 17.07%。未来，随着数字化转型和人工智能等新兴技术的发展，预计 IDC 的需求将进一步提升。据北京理工大学能源与环境政策研究中心的测算数据， 2025 年我国数据中心电耗将占到全国电耗的 2.4%，一些节点城市和区域占比超过 20%。到 2030 年，我国数据中心用电负荷将达 1.05 亿千瓦，全国数据中心总用电量 约为 5257.6 亿千瓦时，用电量将占到全社会总用电量的 4.8%。
机架规模上，根据中国信通院数据，截至 2023 年底，我国在用数据中心机架规模达 到 810 万架（按照单机柜 2.5KW 统计），总机柜功率约为 20.25GW，较 2022 年增 加 160 万架，同比增长 24.6%。
算力规模上，根据《2025 年中国人工智能计算力发展评估报告》预测，2025 年中国 智能算力规模将达到 1037.3 EFLOPS，2028 年达到 2781.9 EFLOPS，2023-2028 年中国智能算力规模和通用算力规模的年复合增长率将分别达到 46.2%和 18.8%，拉 动 IDC 行业快速增长。
存量市场上，存量市场节能改造需求上升，2023-2025 年数据中心节能改造市场空间 规模超 340 亿元。节能改造需求主体主要是运营商，其次是第三方 IDC 服务商和金 融。改造市场规模主要面向华东、华北、华南等区域，节能改造市场规模分别为 99 亿元、89 亿元、82 亿元，市场规模占比分别为 29%、26%、24%。根据 2023 年《中 国数据中心产业发展白皮书》测算得出，预计 2023-2025 年运营商节能改造市场规 模约 270 亿元，占比近 80%。改造主要面向空调、电源、机房整改等方向，其中空 调改造规模占比超 70%。节能改造市场主要是面向大中型数据中心、综合枢纽楼、 边缘及接入局所等场景，市场规模分别约 56 亿元、70 亿元、17 亿元。
3.2 需求驱动和需求结构：驱动由云计算转向AI，头部互联网仍是需求基本面
IDC 下游驱动由云计算转向 AI，智算应用端崛起有望拉动 IDC 增长。智算云计算曾是 IDC 需求的主要驱动力，随着市场成熟，增长逐渐稳定。AI 的快速发展成为新增长点，其训练 和推理需要海量数据处理和高密度计算，对数据中心的算力、存储和网络带宽提出更高要 求。例如，AI 大模型训练需数千 GPU 协同计算，推理阶段需低延迟和高吞吐量网络支持。 AI 应用普及如自动驾驶、智能医疗等场景，推动数据流量指数增长，促使 IDC 部署高密 度机柜、高速网络和冷却系统。应用端崛起是流量增长的直接驱动力，云计算催生云办公 等应用，AI 带来自动驾驶等新兴应用，这些应用增加流量，对 IDC 性能和服务提出更高 要求。未来，随着 AI 应用落地，IDC 行业将迎来新的增长机遇。
分区域看，一线城市及其周边需求旺盛。一线城市及其周边地区依然是 IDC 需求的主要 集中地，主要聚焦高时效性需求，提供附加值更高的服务。随着“东数西算”政策的实施， 周边地区凭借土地和能耗优势，慢慢的变成为核心区域布局的重点。中西部地区将聚集超大型 数据中心，依托规模优势和成本优势提供更具性价比的服务。
分场景看，低时延需求主要分布在一线城市及其周边。低时延需求如金融交易、实时游戏、 云办公等对时延要求较高的场景，主要集中在一线城市及其周边。电商、视频内容分发等 场景，对时延要求相对较低，但对数据处理的弹性和规模有较高要求，多部署在二线城市 以降低成本。冷数据存储、分布式计算等高时延需求场景，主要分布在中西部地区。 分客户看，头部互联网仍是需求基本面，腰部互联网、传统行业与外资企业需求成为增长 新动力。根据《中国数据中心产业发展白皮书》，互联网行业需求占比有所下降，中长期 来看是消费互联网与产业互联网的阶段更替作用，但其仍占主导地位，短期内仍然是 IDC 产业发展的主要推动力。此外，随着产业互联网崛起，传统行业客户需求提升，其中金融、 政务和制造业为需求主体。
互联网客户呈现高定制、高弹性、低成本、快交付资源要求。在建设需求方面，头部互联 网厂商布局通常为“前店后厂”的布局，采用 3AZ 架构，且其自建合建 IDC 的比例不断 增大，边缘算力合作需求逐步提升。腰部互联网通常采用核心自建+广泛租用的模式，架 构由双 AZ→3AZ 演进，专线AZ 部署架构是指在云计算环境下，将应用程序和 数据分别部署在三个可用区（Availability Zone）中的一种架构模式。可用区是指在同一地 域内，相互隔离且具有独立供电和网络的数据中心。设施技术方面，头部采用自有标准（国 标 A 级或 T3+），多建设高功高密机架，单机架功率一般在 8kW 左右；而腰部以性能成 本为导向，建设高工高密机架，但功率要求较低，单机架功率一般在 6kW 左右，空调要 求“N+1”冗余系统设计。
2025 年三大运营商资本开支计划规模合计达到 2898 亿元，算力、AI、数据中心等成布 局重点。
中国移动：2025 年中国移动预计资本开支约为 1512 亿元，比 2024 年下降 128 亿元。 在算力领域，中国移动2025年计划投入373亿元，在资本开支中的占比提升至25%， 中国移动强调，对于推理资源和算力领域将根据市场需求进行投资，不设上限。
中国联通：2025 年中国联通预计资本开支规模下调至 550 亿元左右，其中算力投资 同比增长 28%，公司将根据智算等需求，及时调整增加投资规模。
中国电信：2025 年中国电信资本开支计划为 836 亿元，预计下滑 10.6%，但产业数 字化方面对比 2024 年的 325 亿资本开支，投资占比预计提升至 38%，算力方面资本 开支预计同比增长 22%。中国电信董事长柯瑞文在业绩说明会上表示，“算力方面， 我们初步安排是百分之二十几的增长，但不设限，将根据客户需求、市场发展的一些 情况灵活调用。”
各云厂商在 2025 年均有望继续增加 AI 算力相关的资本支出。字节跳动 2025 年资本开支 约 1600 亿元，其中约 900 亿元将用于 AI 算力的采购，约 700 亿元用于 IDC 基建以及网 络设备。阿里巴巴计划未来 3 年投入 3800 亿元用于云计算和 AI 基础设施，按年计算 2025 年预计超 1200 亿元。腾讯则计划 2025 年资本开支占收入比例提升至低两位数百分比， 若以收入增速 8%估算，2025 年投入或达 1070 亿元。
AI 服务器出货量提升，拉动服务器总出货量增长。受益于各大 AI Agent 的迅速发展，AI 服务器市场出货规模持续增长，带动整体服务器市场的出货规模。全球市场来看，据 TrendForce 数据，从市场规模看，预计 2024 年全球 AI 服务器市场规模为 1870 亿美金， 同比上升 69%，占整体服务器市场超 25%；从出货量维度看，2023 -2026 年全球 AI 服务 器出货量 CAGR 为 26.05%，预计 2024 年 AI 服务器出货 150.4 万台。国内市场来看，2023年我国服务器出货总量达 449 万台，较 2019 年同比增加 130 万台，创五年新高。2024 年 AI 服务器出货量预计达 42.1 万台，同比增长 18.9%。2019-2023 年中国服务器出货量 CAGR 达 8.9%，2020 年-2024 年中国 AI 服务器出货量 CAGR 为 29.4%。
4.1 供给总量及供给结构：2024在用机架数达880万，供给地域分布特征明显
2024 年在用算力中心标准机架数达 880 万，平均上架率持续提升。2017-2024 年国内数 据中心行业在用算力中心标准机架数由 166 万增长至 880 万，CAGR=27%。2024 年机架 数同比增长 8.6%，增速下降的主要原因有：1）IDC 行业具有周期性，行业已进入成熟期。 2）国内宏观经济影响。3）互联网企业降本增效。上架率方面，受益于需求提升和东数西 算等政策支持，2017-2022 年国内数据中心整体的上架率从 52.8%提升到 58.0%。根据国 家发展改革委等部门《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》，到 2025 年底，全国数据 中心布局更加合理，整体上架率不低于 60%。
一线城市及其周边为 IDC 核心区域、需求外溢；西部地区逐渐崛起。一线城市及其周边 地区仍然是 IDC 资源的主要集中地，但由于能耗指标限制和土地资源稀缺，供给相对紧张， 能评审批政策的严格使得新增 IDC 项目面临较大阻力，需求外溢。同时，随着“东数西算” 工程的推进，西部地区的数据中心建设正在加速，凭借丰富的土地资源、低廉的电力成本 和适宜的气候条件，逐渐成为重要的 IDC 基地，市场份额持续扩大。此外，其他地区如中 部的郑州、武汉等地也在积极发展 IDC 行业，吸引大量互联网企业和数据中心建设项目落地。
供给端核心壁垒在于资源禀赋、交付速度、运维能力。资源价值与 IDC 的地理位置强相 关，交付速度影响获取订单的能力，后期运维能力对设备的安全、节能、稳定等影响较大。 此外，新趋势下，算力租赁新业态影响 IDC 拿单。
土地和能评的获取能力是 IDC 供给端的核心竞争力，直接影响企业的市场布局和发展潜 力。土地资源的稀缺性使得企业在核心城市及周边的布局面临较大挑战，而能耗指标的获 取则直接影响数据中心的绿色节能水平和运营成本。此外，电力资源的稳定性和价格也是 影响 IDC 选址的重要因素，尤其是在能源充足的地区，如贵州、内蒙古等，能够为数据中 心提供更具竞争力的电力成本。
IDC 服务主要包括机房托管、算力租赁、带宽租用、增值服务和云计算服务等：
机房托管：为客户提供服务器、存储设备等硬件的放置空间，以及电力、网络等基础 设施支持。客户自行购买硬件设备并发送至 IDC 机房进行托管，IDC 负责提供物理空 间、电力供应、网络连接和安全保障等服务。机房托管服务与传统数据中心服务模式 类型相同，但需要面向智算提供更高层次的定制化（功耗、配电、网络等），主要面 向云商、AI 公司、大型央企等客户。
算力租赁：提供计算资源的租赁服务，包括高性能计算（HPC）、GPU 算力等，满 足企业对大规模数据处理和分析的需求。算力租赁服务通常包括硬件设备的租赁、维 护和管理，以及网络连接和安全保障。主要面向中小型科技公司、IT 公司、小参数量 的模型（10B 规模）等客户，通过将闲置 GPU 资源通过云服务的形式将服务器或虚 拟机租用给用户，采用按使用时间及利用率收费。
带宽租用：提供高速网络带宽的租赁服务，确保客户能够快速、稳定地访问互联网或 进行数据传输。
增值服务：包括网络安全服务（如防火墙、入侵检测系统）、数据备份与恢复、负载 均衡、内容分发网络（CDN）等，以提升客户业务的稳定性和安全性。
云计算服务：提供 IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件 即服务）等云计算服务，满足客户对弹性计算、存储和网络资源的需求。 算力需求高涨下，算力租赁以“轻资产”特性兴起。随着生成式 AI 大模型的快速发展， 算力需求持续高涨，而高性能 GPU 等算力资源的供应却受到限制，尤其是海外制裁加剧 了国内市场的供需失衡。这种背景下，算力租赁模式以其“轻资产”特性，能够敏捷满足企业的短期和灵活需求，用户无需自建硬件，且采用按需付费模式，成为解决算力瓶颈的最 优解。 算力租赁的商业模式与 IDC 行业具有一定相似性，二者互补共存。算力租赁核心竞争力 在于资金、渠道、获客、布局和运维能力。对于 IDC 企业而言，绑定大厂订单成为获取溢 价的重要策略。例如，国资背景的 IDC 厂商通过与阿里云、腾讯等大厂签订长期协议，不 仅稳定了算力资源的获取，还享受了 3-5 年的确定性溢价。此外，算力租赁的兴起还推动 了 IDC 行业的转型。传统 IDC 服务商通过优化算力资源体系，提供差异化服务，进一步 提升了客户粘性和毛利率。因此，算力租赁不仅改变了 IDC 行业的竞争格局，还为 IDC 企业提供了新的增长路径和订单获取机会。
国内智算中心参与者主要包括运营商、第三方 IDC 服务商、大厂自建及地方政府自建等：
运营商：资源禀赋优、网络效应强，在 IDC 市场占主导地位。三大运营商自身业务 需要数据中心支撑发展，拥有广泛的网络带宽和覆盖全国的数据中心机房资源；同时， 电信运营商长期占据着市场优质资源，在客户资源、土地资源等方面具有更多的掌握 权和行业话语权，运营商在国内 IDC 市场占主导地位。三大运营商未来发展策略各 不相同：中国移动持续优化“4+N+31+X”资源布局，涵盖四大核心数据中心，多个 中心节点，31 个省级节点和全国范围的边缘节点，促进 IDC 业务强基提质；中国电 信围绕核心城市规模部署 IDC，同时着力发展政企市场中 IDC 和专线业务；中国联 通将着力提高服务满足客户定制化需求。
第三方 IDC 服务商：凭借灵活定制、运营专业以及稀缺的核心区位优势，份额有望 持续提升。典型的第三方 IDC 服务商包括光环新网、世纪互联、数据港、鹏博士等， 专注于 IDC 托管、运维和增值服务。相较于基础电信运营商，专业 IDC 服务商在服 务灵活性和定制化方面具有优势，能够根据客户需求提供个性化解决方案，服务对象 涵盖中小企业和大型互联网公司。在“东数西算”和“双碳”政策的推动下，第三方 数据中心服务商加速拓展业务，推动行业创新，成为我国数据中心产业高速发展的重 要驱动力。2022 年第三方 IDC 服务商市场份额为占比为 39.8%，其中 CR5=49%。 我们认为，第三方 IDC 服务商市占率有望持续提升：1）第三方 IDC 服务商主要针对 一线城市及周边高需求区域布局数据中心，这些区域因政策限制（如能耗指标审批趋 严）和土地、电力资源稀缺性，导致新进入者难以获取资源，且云计算及大客户在核 心城市及周边地区自建趋势减弱。2）第三方数据中心服务商在硬件及软件方面进行 了更多储备，如土地及能耗指标储备、配套能源系统完善、智能运维能力提升、液冷 技术研发等。3）随着下游客户数字化转型，其专业的建设运维经验能够更快、更灵 活地响应客户需求。
以阿里云、华为云、腾讯云为代表的云计算服务商：云厂商主要提供云计算服务，包 括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）等，并通 过自建或租赁数据中心，为客户提供弹性计算、存储和应用服务，服务对象广泛，包 括个人开发者、中小企业和大型企业。部分也涉足传统 IDC 业务。
政企合作模式：政府可充当政策制定者、补贴提供者、监管者、生态构建者、市场引 导者。1）政府提供优惠的土地政策，以鼓励企业投资建设和运营算力服务中心，覆盖全国范围。这种合作模式主要以电信运营商为主，也包括一些少量拥有丰富算力需 求的客户。东数西算的八大算力节点大部分采用了这种合作模式。2）政府投资建设 高标准算力中心机房和机柜，企业则投资采购算力设备，并独立开展算力租赁服务。 在这种模式下，企业可以租用政府投资的机柜，主要面向拥有丰富算力需求的客户， 如央企、国企及上市公司。这些企业凭借良好的资金实力，常常采用这种合作模式较 多。3）政府投资建设高标准算力中心机房和机柜，并与企业共同投资算力设备，而 企业则独立开展算力租赁服务。这种合作模式主要面向具有丰富算力需求的客户。政 府出于招商引资的考虑，通过降低企业的前期投资负担来促进合作，通常会要求企业 具备保障算力消纳的能力，以确保算力资源得到有效利用。4）政府投资建设高标准 算力中心机房和机柜，并与企业共同投资算力设备，政府和企业组建合资公司，共同 开展算力租赁服务，这种合作模式以本地算力服务为主。政府主要从招商引资的角度 出发，旨在培育地方算力+产业。5）政府投资建设先进的算力中心，包括机房、机柜 和算力设备，并组织企业开展算力租赁服务。通过算力租赁收入，政府可以有效回收 投资。与此同时，算力租赁服务企业将提供专业的服务，并收取相应的费用。6）政 府投资建设先进的算力中心，包括机房、机柜和算力设备，目的是通过提供算力服务 来促进地方产业的发展，进而提升地方数字经济。这种投资模式的价值主要体现在对 产业增长的促进上，主要是地方政府为招商引资某个企业，而量身定制的算力中心。
零售型服务商：主要面向中小型互联网公司和一般企业等多元化客户，以单机柜为单 位出租，帮助客户完成机房托管或构建私有云。这种模式下，客户类型多样，租期通 常较短，约 1 年左右，用户流动性较高。零售型服务商提供相对标准化的服务器托管 服务及网络带宽服务，从启用到满租一般需要两年以上。例如，一家小型电商企业可 能只需要租用一个机柜来放置基服务器和相关设备。
批发型服务商：主要服务于大型客户，如互联网厂商、电信运营商等，以单模块为单 位起租。租期较长，约 5 年及以上，客户集中度高，用户流动性低。通过自建大型数 据中心向产业链下游用户提供服务器托管业务，通常并不提供网络带宽服务。销售单 位通常为按机房模块起租，从启用到满租通常为一年。例如，大型互联网公司会租用 整个数据中心模块来满足其大规模的数据存储和处理需求。典型的批发型数据中心租 赁服务提供商包括秦淮数据、润泽科技、数据港、万国数据、宝信软件等。世纪互联、 光环新网、奥飞数据等采用批发+零售的模式，其数据中心租赁服务主要针对小客户。 一般而言，零售型 IDC 机柜单价租金、毛利率和 IRR 高于批发型 IDC。零售型 IDC 主要 面向中小客户，一般以机柜为最小出租单位，机柜上架率较低，但单机柜租金收入较高， 因此毛利率和 IRR 较高。而批发型数据中心主要面向大客户，一般以模块（由多机柜组成） 为最小出租单位，虽然大客户收入占比高且上架率较高，但单机柜金收入较低，导致其毛 利率相对较低，但业务稳定性较好。
批发型数据中心的建造成本较多租户零售托管设施更低。零售数据中心需要适应多种类型 的客户部署，其成本往往达到每平方英尺和每兆瓦的构建成本范围的上限。而批发数据中 心以整栋建筑或数据大厅的形式出租给单个客户，可以使用基本的电力和冷却基础设施。 此外，大型数据中心开发项目购买力更强，能更具成本效益地采购数据中心组件，从而降 低单位成本。
AIDC 相较于传统 IDC，在算力和功耗方面有显著提升。传统 IDC 单机柜功率密度通常在 4-8kW，而 AIDC 单机柜功率密度可达 20-100kW，算力密度指数级增长，AIDC 通过 GPU 集群（如英伟达 GB200 NVL72 架构）、CPU+GPU+NPU 异构计算架构及预制化模块设 计，实现算力效率与交付速度的双重突破。 更高功率密度的机柜是整体趋势。据 Uptime 数据，2020 年平均机柜的功率密度只有 8.4KW，而如今大型人工智能集群的机柜功率密度从 30 kW-100 kW 不等。据华为 2023 年 3 月发布的《数据中心能源十大趋势白皮书》预计，未来五年单 IT 机柜功率密度将从 当前的 6-8KW 向 12-15KW 演进。 高密度负载对智算中心供配电、温控设备等提出了更高的要求。据施罗德电气发布的《人 工智能带来的颠覆：数据中心设计的挑战及相关指南》报告，北美数据中心传统电压为 120/208 V，适用于相对较低的机柜功率密度（每个机柜大约 2~3 kW）且服务器使用 120 V 电源线供电的情况，但难以满足人工智能集群等高密度负载的需求。 AI 技术的精进导致电力消耗剧增。据 Artificial Intelligence Index Report 2023 统计，各类 先进 AI 模型如 DeepMind Gopher、Hugging Face BLOOM、OpenAI GPT-3、Meta OPT 的单次训练耗电量分别高达 1066MWh、433MWh、1287MWh 和 324MWh。
算力增长需要更多的电力支持，绿色能源将成为算力能源的主要供给方式。中国的数据中 心最早建设于 1998 年-1999 年时期，当时设计用电是 2KW/m²。在 AI 时代，单台机器承 载的任务发生巨大变化，电力密度大幅跃升至 12KW/m²到 20KW/m²不等，甚至高达 50KW/m²。因此优化电力供应和配电架构、升级制冷方案，成为 AIDC 建设和升级改造的 重要趋势之一，园区形态也同步向着规模变大、能源富集的方向倾斜。如今，AIDC 主要 采用液冷或风液混合的散热技术，同时优化电力供应和配电架构。 高功率芯片及高密度机柜导致的高能耗散热需求推动数据中心向液冷变革。根据《“双碳” 目标下数据中心绿色发展可行路径研究》，2022 年在数据中心能耗四大构成中，IT 设备 约占 45%，制冷系统占比达 43%，供配电系统占比 10%，照明及其他损耗占比 2%。温 控系统节能是数据中心节能的核心之一，也是降低数据中心能源消耗的重要途径。相比传 统风冷，液冷技术具备高效散热、低能耗、低 TCO、低噪声和低占地面积等显著优势。 但考虑到液冷产业链目前仍在布局前期，接口标准化及设备可靠性等问题尚未得到解决， 因此短期内仍将是风液共存的局面，液冷渗透率将会持续提升。 服务智算化，对数据中心的运维、设计提出更高要求。2023 年 10 月工信部等六部门发布 的《算力基础设施高质量发展行动计划》提出，到 2025 年，整体算力规模超过 300 EFLOPS，智能算力占比达到 35%。智算中心相比传统 IDC，主要区别体现在更高密度 的机柜部署、更严苛的选址要求以及由于功率改变导致的供配电、温控部署变化上。
建设低碳绿色化，“东数西算”工程 PUE 限制推动数据中心向高效节能发展。工信部在 2021 年 7 月印发了《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023 年）》的通知，明确 用三年时间基本形成布局合理、技术先进、绿色低碳、算力规模与数字经济增长相适应的 新型数据中心发展格局，提出到 2021 年底，全国数据中心平均利用率力争提升到 55%以 上，新建大型及以上数据中心 PUE 降低到 1.35 以下。到 2023 年底，全国数据中心机架 规模年均增速保持在 20%左右，平均利用率力争提升到 60%以上，总算力超过 200 EFLOPS，高性能算力占比达到 10%。国家枢纽节点算力规模占比超过 70%。新建大型 及以上数据中心 PUE 降低到 1.3 以下，严寒和寒冷地区力争降低到 1.25 以下。2022 年 1 月份，国家发改委同意启动建设全国一体化算力网络国家枢纽节点的系列复函中明确要求， 国家算力东、西部枢纽节点数据中心 PUE 分别控制在 1.25、1.2 以下。 数据中心用电量和二氧化碳排放量处于增长态势，节能优化和能源替换是两大减排途径。 根据 CDCC 数据，2021 年，全国数据中心用电量 937 亿度，占全社会用电量达到 1.13% （国家统计局数据相对更高，接近 CDCC 数据的两倍），二氧化碳排放量约为 7830 万吨， 占全国二氧化碳排放量比重为 0.77%。预计到 2025 年，全国数据中心用电量达到 1200 亿度，全国数据中心的二氧化碳排放总量预计将达到 10000 万吨，约占全国排放总量的 1.23%。
能否满足能源需求成为 IDC 选址的首要考虑因素。据 DatacenterHawk，2023 年北美主 要市场数据中心处于供不应求的状态，AI 及云计算带动下数据中心需求增长较快，但电力 供给无法迅速扩张，限制了数据中心供给的增长。在此背景下，是否拥有充足的能源供应 成为数据中心选址的首要考率因素，如亚马逊在宾州一核电站旁买下了一个数据中心， Meta 计划在德州埃尔帕索投资 8 亿美元建设计算设施。同时，有越来越多的数据中心选 择自建现场发电设备，微软耗资 1 亿欧元在爱尔兰都柏林建造一座 170MW 的天然气发电 厂；国内如润泽科技在京津冀、长三角园区内自建 110KV/ 220KV 变电站。 在国内，布局集群化，超大型数据中心增长迅速，西部绿电资源与东部低时延需求协同， 呈现由中心向周边、东部向西部转移的趋势。政策端，国家提出“东数西算”工程，布局 八大算力枢纽节点，包括京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等用户规模较大、应用需 求强烈的节点，以及贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等可再生能源丰富、气候适宜、数据中心 绿色发展潜力较大的节点，并规划了 10 个国家数据中心集群。市场主体端，以运营商为 代表的参与者积极部署算力网络一体化，互联网、云厂商等企业积极参与智算中心集群建 设。中国电信临港智算中心位于上海，于 2024 年 3 月 22 日宣布正式启用，是全国首个 万卡规模国产液冷集群，首批 1.5 万卡。
为了应对 AI 发展对算力的巨大需求，AI 厂商对于 AIDC 的建设速度提升和交付能力提高 的需求也越来越迫切。AIDC 提供商和上游厂商的交付模式也相应发生了很大变化，以预 制化集装箱形式交付智算中心系统模块的交付形式正逐步成为新一代 AIDC 建设的标准模 式。 预制化交付模式的关键能力之一是不同系统的高水平“模块化预制”技术，例如柴发方舱、 配电模块、IT 模块、制冷模块等，使客户能够根据自身的建设需求灵活集成建筑模块。这 种“搭积木”的方式，破除了传统 IDC 面临的交付周期长、成本高及质量参差不齐等难题。 预制化交付模式下，AIDC 厂商出海建设可以有效避免因海外建设地政策、人力等各类因 素造成的交付效率消耗和交付质量不稳定等问题，同时大幅提高了交付速度，保障了交付 质量。例如，AIDC 建设商秦淮数据表示，该种模式下，其在中国可实现最快 6 个月交付 超大规模数据中心，在亚太其他地区可实现 8 个月内交付。而在传统交付模式下，这一时 间一般是 2 年。
随着全球数字化步伐不断加速，中国的智算中心正积极探索海外市场。随着北美、欧洲及 东亚等经济发达地区数据中心市场趋于成熟，增长速度逐步放缓，新兴区域如东南亚、中 东及非洲等地，尤其是东南亚地区，正展现出强劲的增长势头，预计未来将保持 15%至 20%以上的快速地增长率，成为全球数据中心产业发展的新引擎与核心驱动力。 2024 年 5 月，阿里云宣布将在全球五个国家投资新建数据中心，分别位于韩国、马来西 亚、菲律宾、泰国和墨西哥。2024 年 6 月，字节跳动宣布计划投资 100 亿林吉特（约合 21 亿美元）在马来西亚建立一个区域人工智能中心同时额外追加 15 亿林吉特（约合 3.2 亿美元）投资扩建其在马来西亚柔佛州的现有数据中心设施。2024 年 11 月腾讯云宣布计 划在印尼建设第三个数据中心，预计总投入资源价值约 5 亿美元，2030 年建设完成。
万国数据在中国香港地区和新加坡-柔佛-巴淡岛等主要枢纽市场建立领先地位。其在马来 西亚柔佛州形成了两个超大规模数据中心园区 NTP 和 KTP。日前万国数据马来西亚柔佛 州努沙再也科技园数据中心园区二期（NTP Campus 2）正式开园投运，园区总建筑面积 46,700 平方米，总 IT 容量 50MW，含两栋独立数据中心建筑（NTP4 和 NTP5）。同时 万国数据与印尼主权财富基金印尼投资局（INA）达成合作，在巴淡岛隆莎数码工业园共 同建设的首座数据中心（NDP1）的一期项目启动建设，净机房面积 2274 平方米。
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