计算机行业：AIDC拨云见日——看AIDC产业发展前景

2025年7月6日AIDC拨云见日——看AIDC产业发展前景分析师代云龙邮箱daiyunlong@stocke.com.cn证书编号S1230524070006分析师黄王琥邮箱huangwanghu@stocke.com.cn证书编号S123052308001221、生成式AI的高速发展带动传统数据中心向智算中心AIDC转化•人工智能技术的快速发展对算力提出了巨大需求,生成式AI的高速发展带动数据中心向智算中心AIDC转化。•智算中心产业链中，GPU、电源、液冷散热等环节成为智算中心核心增量部分。国际能源署（IEA）最新报告预测，到2030年，全球数据中心的电力消耗将增长一倍以上, 绿色低碳成为数据中心发展趋势所向。2、国内外人工智能大模型爆发带动AIDC需求提升•ChatGPT带动人工智能产业革命发展。2022年， ChatGPT3.5的兴起引发对人工智能大模型的进一步关注，同时北美CSP大厂开始加强对高端算力芯片的采购，进一步刺激AIDC需求。•国产大模型公司Deepseek发布R1大模型，加速赋能千行百业，带动国内市场对AIDC建设需求。3、全球算力规模增长进入快车道，算力相关政策频繁落地，AIDC行业整体估值水平或有望修复•根据IDC、中国信息通信研究院等机构测算，2030年全球算力规模有望达到16ZFlops，2023-2030年全球算力规模年均复合增速达约50%，从中央到地方密集落地算力部署相关政策文件。•AIDC板块整体估值水平在2021-2022年经历行业调整。在大模型需求提升等因素带动下，近期行业景气度逐渐提升，AIDC板块整体估值水平或有望修复。3•Deepseek和ChatGPT等人工智能大模型发展进度不及预期•第三方数据中心上架率和租金不及预期•AIDC产业发展不及预期目录C O N T E N T S4AIDC行业介绍01AIDC行业核心增量02本轮AIDC行情催化03AIDC产业链梳理04AIDC行业介绍01Partone561.11.1•智算中心(Artificial Intelligence Data Center, 简称 AIDC)，是在传统数据中心（IDC）的基础上，基于 GPU、ASIC、FPGA 等人工智能芯片及计算框架构建的人工智能基础设施，可以支撑大量数据处理和复杂模型训练。•数据中心自互联网时代，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A|的兴起正驱动其向重视计算效能与硬件配置的智算中心转型，智算中心是融合算力、数据算法的新型基础设施，通过数据服务、算法模型服务加速大模型的商业化应用，推动 AI产业化和产业 AI化，是传统云的智能化升级。•智算中心的核心功能包括 AI模型训练与优化、数据存储与分析 、算力服务与共享、应用开发与创新等。资料来源： 深企投产业研究院、灼识咨询、戴德梁行《数据中心行业投资与价值洞察》、浙商证券产业研究院从IDC到AIDC发展数据中心内部构造71.21.2•根据商业模式不同，我国智算中心可以分为批发型服务商和零售型服务商。批发型自建大型算力中心，通常以机房模块单元为最小单位进行出租，主要面向大型云计算厂商等大客户，提供托管、运维、云服务一站式服务。批发型一般深度绑定大型云服务厂商，毛利率较低，但客户需求相对稳定，对公司资源整合，快速建设扩张、大客户服务能力要求较高。•零售型算力中心一般自建算力中心或租用基础电信运营商、面向中小客户，以机柜为最小出租单位，提供托管及增值服务。通常情况下毛利率较高，但需求存在一定不确定性，对公司精细运维能力与销售能力要求较高。资料来源：中国信通院、深企投产业研究院、戴德梁行《数据中心行业投资与价值洞察》、浙商证券产业研究院AIDC商业模式AIDC收入模式81.31.3•AIDC产业链上下游环节较多，上游环节主要包括土建基础设施和IT基础架构的建设。土建基础设施涵盖土建施工、制冷系统、供配电系统和电信运营等，为智算中心提供稳定可靠的物理环境; IT基础架构包括芯片设计制造、AI服务器、网络设备、存储设备。•在中游环节，智算服务提供商、云服务供应商和IDC服务商等基于自身优势，提供智算服务及运维解决方案。主流云服务供应商不仅自建大型智算中心，还加速布局AI大模型，以提供更高效、更智能的服务。IDC服务商也依托云网资源优势参与智算建设，提供智算、超算、通算等多样化的算力服务及一体化运维解决方案。部分云服务商与科技公司利用自身技术壁垒提供大模型及平台服务，为下游用户提供更加丰富、智能的算力服务。•在下游环节，互联网、金融、电信、交通等行业的人工智能应用需求带动自动驾驶、机器人、元宇宙、智慧医疗、文娱创作、智慧科研等相关产业发展。通过提供智能算力和算法，加速新技术的研发和商业化进程，推动产业创新进步。资料来源：中国智算中心产业发展白皮书《2024年》、科智咨询、国新资产、中国通信学会通信电源委员会、浙商证券产业研究院AIDC产业链AIDC架构91.41.4•收入端：AIDC收入由机柜数量、上架率和单机柜租金决定。其中机柜数量主要取决于数据中心的能耗/电力指标情况；机柜上架率和单机柜租金主要取决于数据中心区域位置、数据中心建设级别及功率标准、下游客户资源导入能力及议价能力。•成本端：AIDC成本主要包括固定资产成本和运营成本。固定资产成本包括建设AIDC机房中的土地成本、建设支出、设备支出等，建设完成后通过折旧摊销影响利润水平。运营成本包括电力成本、折旧、人工费用、财务费用等，其中电力成本占比最高，占运营成本的60%左右。资料来源： 艾瑞咨询、Bloomberg、国新资产、浙商证券产业研究院数据中心利润拆分2020年数据中心成本拆分AIDC行业核心增量02Partone10112.12.1•CPU到XPU：传统的IDC主要以CPU为核心，AI技术的快速发展对算力提出了前所未有的要求。无论是训练复杂的深度学习模型，还是进行实时推理，AI任务都需要强大的计算资源支持。传统的CPU架构虽然通用性强，但在处理AI任务时效率低下。AIDC通过引入GPU、ASIC、FPGA等专用芯片，大幅提升了计算性能。•UPS和HVDC等备用电源：AIDC的高性能计算设备能耗较高，因此升级能源供应系统成为必然。AIDC采用双路供电或多路供电系统，确保在一路电源出现故障时，另一路能够及时接替，保证数据中心的不间断供电。同时，引入不间断电源(UPS)和发电机作为备用电源，以应对突发的停电情况，或者采用高压直流(HVDC)供电等新技术，降低供电过程中的能量损耗，提高供电效率。•风冷到液冷：高性能计算芯片在运行过程中会产生大量的热量，传统的风冷散热方式可能无法满足散热需求。因此，需要采用更高效的散热方式，如液冷散热。通过升级散热系统，保证计算设备在高性能运行状态下能够保持合适的温度，避免因过热而导致的性能下降或设备损坏。资料来源： 苏州胜网信息技术，英伟达、新华网、浙商证券产业研究院英伟达高密度Rubin机柜中国移动液冷智算中心122.22.2•数据中心能耗降低迫在眉睫。国际能源署（IEA）最新报告预测，到2030年，全球数据中心的电力消耗将增长一倍以上，达到945太瓦时（1太瓦时= 10亿度电），接近日本