智算需求加速增长，数据中心行业景气度反转。
传统数据中心服务主要为计算机系统运行提供特殊的基础设施环境。基础设施 环境一般包含建筑物本体、电力电气系统、制冷系统、监控管理系统、安防系统和 装修装饰工程等，旨在保障包含服务器、存储和网络设备在内的计算机系统安全、 稳定、可靠地运行，可用于存储、处理大量数据。 相比传统数据中心，智算中心呈现定制化、智能化特点，可满足异构算力需求。 传统数据中心可向用户提供建筑物、数据中心基础设施、网络通信、服务器/存储、 数据库、中间件、应用等不同层次的服务，包括网络宽带服务、网络安全服务、服 务器托管服务、虚拟主机服务、数据备份管理等，其通用计算难以支撑机器学习、 深度学习等技术进行智能分析和处理。智算中心的机柜电力容量更高，机房的 IT 容 量也更高，可支持更高算力密度，支持更大规模的算力集群，提供的服务除了机房 托管外，还包括算力租赁、智算平台、工具集等增值服务和模型即服务（MaaS）、大 模型应用服务等，呈现定制化、智能化特点，以多种异构方式共同发展的 AI 服务器 算力机组为算力底座，通过灵活的计算任务调度不断提升智能计算能力和速度，满 足人工智能应用场景下大规模、多线并行的计算需求。
大模型训练和迭代加紧，Scaling Law 持续推高智能算力需求。Scaling Law 指 的是指数级资源投入换来线性改进，已从预训练扩展到后训练和推理阶段，即模型 不光随着参数量提升而提高性能，还能在后训练和推理阶段投入算力。大模型创新 例如 DeepSeek 带来的算法效率提升并未抑制算力需求，反而因更多用户和场景的加 入，推动大模型普及与应用落地，重构产业创新范式，带动数据中心算力建设， DeepSeek 不仅提高了训练和推理效率，降低了能耗，还因其高性能吸引了更多企业 部署复杂人工智能解决方案。
AI 时代来临，IDC 行业面临更高要求。AIDC 产业链上游是 AIDC 智算中心建 设基础，提供硬件与技术支持，其中 ICT 基础架构是核心，包含 AI 服务器、网络设 备、存储设备及数据中心管理系统等。AIGC 新业态从产业链下游带来了蓬勃的算力 需求，也推动了整个行业的转型升级，首先集群系统的可用性和可靠性要求更高， 从千卡集群到万卡、十万卡集群，数据中心需要更加高效的监控体系和先进的故障 恢复机制，基于诸如智能显存分配、故障点恢复管理等技术，确保集群在发生节点 故障时能够迅速响应，最小化停机时间。其次算力体系的兼容性和可扩展性要求也 更高，在执行模型训练、推理等工作任务时，CPU、GPU、ASIC 等不同类型的计算 资源各具优势，因此需要协同异构基础设施，将整个数据中心作为协同工作的有机 体，整合多种计算资源，优化数据处理流程和模型训练效率，通过灵活的计算任务 调度，高效执行人工智能任务。 智算中心作为算力基础设施，为促进人工智能技术在各行业领域落地应用创造 基础条件，赋能产业数字化、智能化发展，催生新业态新模式，对带动产业提质增 效都有显著作用。随着数据中心进入智算时代，AI 算力需求快速增长，智算中心建 设进程加速，全产业链各环节有望实现深度受益。
2.2、 AI 开启数据中心行业新周期与价值网络
AIGC 推动数据中心向智算中心转型。数据中心伴随科技的发展进步，在移动 互联网、云计算、电商及短视频等行业的推动下快速发展，而生成式 AI 的兴起正驱 动 IDC 向高计算效能、高电力供给、高数据传输智算中心转型。 中国数据中心市场于 20 世纪 90 年代随互联网诞生，企业信息化推进，数据中 心成网络流量载体，规模与数量快速增长；2000 年后内地互联网行业大发展，对数 据中心可用性和服务性要求提高，企业自建数据中心（EDC）、互联网数据中心（IDC） 出现，运营商诞生并成长，此阶段市场还以零散中小型机房为主；2010 年开始云计 算兴起，在传统 IDC 服务基础上，数据中心建设转向大规模，市场形成电信运营商、 数据中心运营商、互联网企业等多元竞争格局，服务形态也转为大型云数据中心； 2020 年后智算需求加速，驱动数据云存储及智能算力需求增长，客户需求转向大型 及超大型集约式数据中心及算力中心，专业运营商凭借优势进入快速发展阶段。
人工智能算法快速演进，所需算力资源将主要由智算中心承载。AIDC 对比 IDC 来看，主要在以下几方面存在差异：（1）负载业务方面，AIDC 专注于 AI 模型训练、 推理及海量数据处理等人工智能与大数据应用，以 GPU 等异构芯片为核心，需支撑 大规模并行计算和高频数据交互，而 IDC 主要承载 Web 服务、数据库管理等传统企 业级应用与数据存储，极少涉及 AI 任务，以 CPU 为中心的算力偏向串行处理简单 任务；（2）散热模式方面，AIDC 单机柜功率密度高达 12~24 千瓦，远高于 IDC 的 2~10 千瓦，需依赖液冷或风液混合散热技术应对高热量负载，而 IDC 采用传统风冷 散热即可满足需求；（3）供电要求方面，AIDC 功率密度是 IDC 的 5~10 倍，匹配容 量飙升至 200MW 甚至 500MW 以上，AIDC 对于业务连续性的要求也更高，相对于 IDC 需要多重冗余架构确保持续稳定供电。
IDC 供给侧趋紧，政策对 PUE 限制加剧。近年来随着人工智能、5G 通信技术 的发展，IDC 行业迎来了前所未有的发展机遇，算力需求激增，越来越多的企业开 始将人工智能作为产业创新的抓手，IDC 中国调研显示，2025 年初 42%的中国企业 已经开始进行大模型的初步测试和重点概念验证，17%的企业已经将技术引入生产阶 段，并应用于实际业务中。另一方面，一线城市周边能耗指标紧俏，算力产业链在 “东数西算”推动下加速向西迁移，驱动数据中心集约化、绿色化、均衡化发展， 构建含数据中心、网络、云、人工智能、安全等多个要素的基础设施体系。据“东 数西算”工程全国一体化数据中心建设要求，东部数据中心集群平均 PUE 小于 1.25， 西部小于 1.2。东部地区能耗限制愈发严格，老旧机房和不合规机房陆续出清，需求 增长和供给不足的矛盾导致东部地区机柜成为稀缺资源。
云计算市场活跃，AI 推动市场增长点向 PaaS、SaaS 上移。随着 AI 原生带来的 云计算技术革新以及大模型规模化应用落地，中国云计算产业发展将迎来新一轮增 长曲线，从细分领域来看，信通院数据显示 2024 年中国 IaaS 市场规模达到 4201 亿 元，其中智能算力服务需求是增长的最主要因素；PaaS 市场规模达到 1038 亿元，同 比增长 73.6%，主要受 AI 开发平台和出海业务推动；SaaS 市场规模达到 977 亿元， 同比增长 68.2%，主要得益于企业级应用的裂变及智能体需求增加，随着 AI 云基础 设施支撑及 AI 云应用场景落地，云计算需求有望持续释放。
数据中心机柜规模持续快速增长。在新基建、数字化转型及数字中国政策推动 下，中国内地数据中心市场规模持续高增：2017 年以来国内行业市场规模与机架规 模均保持双位数增长，均在 11%以上，截至 2024 年底，数据中心在用机架总规模超 过 900 万标准机架，实现同比增长 11%，2020-2024 年复合增速达到 22.40%。随着 各领域数字化转型深化，AI 应用等新兴领域需求攀升，数据中心需求侧基础坚实、 潜力显著。
近年来数据中心向集约化发展，第三方数据服务中心成为增长主力。根据 ODCC 数据显示，2020-2023 年第三方数据中心服务商是国内数据中心新增机柜的主要贡献 者，新增机柜数量占比达到 56%，持续推动国内数据中心市场发展。中国内地数据中心运营商因头部企业的资本和规模优势，呈现出向头部企业聚拢的趋势，头部企 业通常拥有更强的资本实力和更大的规模，能够进行更大规模的数据中心建设和技 术投入。其次是技术创新能力，头部企业能够投入更多资金、资源进行研发，推动 数据中心技术的创新和升级；再者是企业的品牌和客户资源优势，头部企业往往拥 有更强的品牌影响力和更广泛的客户资源，使得其在拓展和客户维护方面具有更大 的优势。
需求驱动中国智算中心市场投资规模高速增长。2022 年 AIGC 热潮带动智能算 力需求攀升，2023 年企业加速 AIGC 布局，政府也牵头建设公共算力中心，年度投 资规模达 879 亿，同比增超 90%。随着芯片供给问题逐步缓解，AI 大模型加速商用 落地，市场增长动力从训练转向推理，据科智咨询预计，至 2028 年国内智算中心投 资规模有望达到 2886 亿。
智算中心分布呈现“东热西冷”，东数西算加速推进，重视全国八大节点。以“京 津冀”为主的华北、“长三角区域”为主的华东和“粤港澳大湾区”为主的华南地区由于 经济发达、互联网企业聚集，市场需求较大，数据中心签约率和服务费价格也普遍 高于其他地区，加快实施 “东数西算”工程，是当前提升跨区域算力调度水平的关键， 伴随智算中心需求持续增长，八大节点重要性日益凸显。
