IDC专题报告：AIDC周期来临，各厂竞逐份额

请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容2025年1月22日IDC专题报告：AIDC周期来临，各厂竞逐份额行业研究 · 行业专题 计算机 · 人工智能投资评级：优大于市（维持评级）证券分析师：熊莉021-61761067xiongli1@guosen.com.cnS0980519030002证券研究报告 | 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容摘要Ø AI快速发展，IDC进入新一轮发展周期。近年来，随着云计算、AI、大数据等信息技术的快速发展，数据中心的算力需求呈现出爆发式增长。据华为预计全球AI算力需求将在2030年达864 ZFLOPS（FP16），智能算力需求提升将推动数据中心规模的大幅增长，据SemiAnalysis预测，全球数据中心容量将从2023年的49GW增长至2026年的96GW，新建智算中心容量将占增量的85%。Ø 中国及全球IDC市场迅速扩张。中国大模型数量及规模快速增长，日活迅速提升。同时大模型加速迈向行业纵深，赋能应用场景。在算力需求暴涨、数据和模型资源稀缺、AI技术广泛落地背景下，智算中心成为地区AI智能新基建。据中投产业研究院数据，预计中国数据中心市场将在2028年达5437亿元，未来五年CAGR为8.83%。过去五年全球数据中心行业凭借云计算实现了快速发展，主要数据中心市场整体需求端显著增长，预租率攀升至历史巅峰。据DC byte数据，截至2023年，全球待建数据中心的总规划供应量达37.8GW，相当于当前存量的一倍，未来IDC规模将保持快速增长态势。Ø 数据中心重点公司梳理。1）Equinix：全球数据中心市场龙头，专注于提供数据中心托管和互联服务。公司计划于未来12个月上架15725台机柜，计算可得新增机柜将为公司2026年带来4.76亿美元经常性收入；2）世纪互联：公司为中国领先的运营商中立和云中立的数据中心服务提供商，预计将在未来12个月交付297MW容量的基地型IDC，相当于当前上架容量的一倍。以当前基地型IDC平均单价计算，预计将为公司带来22.57亿收入增量；3）万国数据：公司为中国和东南亚领先的高性能数据中心开发商和运营商，假设公司未来12个月将交付容量66405平方米，以当前IDC平均单价计算，可得公司对应新增年经常性收入达16.2亿元。Ø 风险提示：AI应用落地不及预期、市场需求不及预期、行业竞争加剧、宏观经济波动、新技术研发不及预、估值风险。请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容目录AI快速发展，IDC进入新一轮发展周期01中国及全球IDC市场迅速扩张02IDC重点公司梳理03风险提示04请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容图：数据中心收入模式示意图资料来源：中国信息通信院云计算与大数据研究所，国信证券经济研究所整理IDC为数字经济的载体，正进入新一轮快速发展期• 数据中心为AI、云计算等新一代数字技术的算力载体。IDC（数据中心）是为租户/客户的计算机系统（包括服务器、存储设备、网络设备等）提供放置、电力、冷却、安全和监控等基础设施的专用场所，用于构建、运行和交付应用程序和服务，同时也用于存储和管理与这些应用程序和服务相关的数据的IT基础设施。数据中心是促进5G、AI、云计算等新一代数字技术发展的数据中枢和算力载体，对于数字经济增长具有重要助推作用。• 数据中心产业进入新一轮快速发展期。近年来，随着云计算、AI、大数据等信息技术的快速发展，数据中心的算力需求呈现出爆发式增长。据华为《智能世界2030》报告预测，2030年人类将迎来YB数据时代（全球每年新产生的数据总量将达YB级别），全球通用计算算力将达3.3ZFLOPS（FP32），AI算力需求激增，2030年将达864 ZFLOPS（FP16），全球数据中心产业正进入新一轮快速发展期。图：数据中心构造及服务器机房内部示意图资料来源：首程控股-《数据中心行业投资与价值洞察》-2023年-P5，国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容AI快速发展成为市场扩张的主要动因图：Scaling Laws及涌现使模型能力极大提高资料来源：Jared等著-《Scaling Laws for Neural Language Models》-Arxiv（2020）-P3，国信证券经济研究所整理• AI发展推动算力需求提升，成为当前IDC市场扩张的主要动因。1）Scaling Laws及涌现仍是当前大模型能力提升的基础，AI模型能力提升依赖更大的训练数据量和参数量，对应更高的算力需求；2）大模型从基于文本向图片、视频、音频等多模态加速迭代。2024年12月，OpenAI发布视频生成模型Sora，谷歌发布Gemini 2.0，支持图片、视频和音频等多模态输入。训练模型的数据从单一文字数据发展到目前的图片、视频等多样化数据，均需要更强的算力处理；3）新兴AI应用场景不断涌现，如AI Agent、VR/AR、人型机器人等，人与模型的交互方式也不再局限于文本交互，用户可实现通过上传图片或视频来询问内容相关问题、通过语音指令与模型进行交流等，模型逐步切入大众的工作、生活场景，带来相关算力需求提升；4）Scaling向推理侧发展，OpenAI发布推理模型o1及o3，将更多计算资源应用于推理侧，赋予模型深度思考并解决复杂问题的能力。同时，新推出的模型数量激增，模型使用人数大幅上升，推动推理侧算力需求快速增长。图：o1通过思维连大幅提升性能资料来源：OpenAI，国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容智算中心成为IDC发展的主要形式• 依据应用场景划分，IDC可分为通用型、智算型以及超算型数据中心：1）通用型数据中心基于CPU芯片服务器提供的算力，主要用于传统的数据存储、处理和管理任务，对计算性能的要求相对较为均衡，包括一定量的计算、存储和网络传输能力；2）智算型数据中心基于GPU、FPGA、ASIC等AI芯片的加速计算平台提供的算力，主要用于人工智能和机器学习领域，通过大规模的数据训练模型，来实现智能化应用；3）由超级计算机等高性能计算集群所提供的算力，主要用于尖端科学领域，如行星模拟、天体物理、基因分析等。• 随着AI的发展，智能算力的需求将成为未来数据中心发展最主要的驱动力。据中国信息通信研究院测算，截至2023年底全球智能算力规模为335 EFLOPS，预计到2030年将达52.5 ZFLOPS。智能算力需求提升将推动数据中心规模的大幅增长，据SemiAnalysis预测，全球数据中心容量将从2023年的49GW增长至2026年的96GW，新建智算中心容量将占增量的85%。图：全球智能算力规模快速提升（单位：EFLOPS）资料来源：中国信息通信研究院，国信证券经济研究所整理图：全球数据中心容量预期（单位：GW）资料来源：首程控股-《数据中心行业投资与价值洞察》-2023年-P7，国信证券经济研究所整理请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容IDC逐步向高密度、高能效方向发展• 智算中心引领数据中心向更高密度和能效的方向转型。在生成式AI广泛应用之前，数据中心服务商通常按照单机柜功率2-10KW的标准进行建设和部署。随着AI技术的