通信行业IDC：AI算力需求注入新动能，行业或拐点将至

1证券研究报告作者：行业评级：上次评级：行业报告：请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明通信强于大市强于大市维持2025年08月12日（评级）分析师 王奕红 SAC执业证书编号：S1110517090004分析师 唐海清 SAC执业证书编号：S1110517030002分析师 陈汇丰 SAC执业证书编号：S1110522070001IDC：AI算力需求注入新动能，行业或拐点将至行业深度研究2资料来源：Wind，天风证券研究所AI发展驱动数据中心升级，单机柜功率提升及单集群更大规模化部署伴随AI算力需求日益高增，超大型&大型AIDC占比逐步提升。同时国内外CPU&GPU新品能耗呈明显爬坡趋势，驱动数据中心单机柜功率不断上升。海外CAPEX表现强劲，国内大厂CAPEX复苏&AI投入持续加码，基建有望迎来新一轮发展机遇近期海外微软、亚马逊、谷歌、Meta云厂商CAPEX持续扩张，2021-2024年资本开支CAGR分别为33.74%、11.92%、28.71%、26.13%，2025Q1，Meta、亚马逊Capex规模分别为129.41亿美元、242.55亿美元，同比增长102.20%、74.06%；国内BAT互联网厂商AI投入逐步回暖，2024年，腾讯资本开支规模分别为960.48亿元，同比增长102.60%。IDC产业政策陆续推出，为行业健康有序发展提供有利保障“东数西算”为数据中心规模化、集约化发展提供明确方向，西部地区低成本资源与东部地区高市场需求相结合，长期有望打开行业增量空间。“双碳”背景下，“绿色低碳”政策组合&“绿电交易”市场手段倒逼数据中心转型，短期绿色改造资本开支压力仍需消化。新项目节能审查趋严，AIDC竞争格局趋于理性，为算力产业可持续发展筑牢根基，行业技术门槛有望迎来实质提升，头部企业领先优势或将进一步扩大。关注：润泽科技（机械联合覆盖）、数据港（计算机联合覆盖）、光环新网、科华数据（电新联合覆盖）、奥飞数据（计算机联合覆盖）、润建股份风险提示：行业竞争加剧风险；下游应用推广不及预期风险；上游计算芯片断供风险；新建数据中心成本上升风险代码名称2025-08-12评级2024A2025E2026E2027E2024A2025E2026E2027E300442.SZ润泽科技50.88买入1.041.572.012.5448.9232.4125.3120.03603881.SH数据港26.38增持0.220.260.300.34119.91101.4687.9377.59300383.SZ光环新网14.68增持0.210.200.250.3169.9073.4058.7247.35002335.SZ科华数据44.50买入0.681.882.4265.5123.6718.39300738.SZ奥飞数据20.71增持0.130.210.290.42159.3198.6271.4149.31002929.SZ润建股份44.64买入0.870.951.662.6151.3146.9926.8917.10重点标的推荐（盈利预测来自天风证券研究所）股票股票收盘价投资EPS(元)P/E目录数据中心逐步向AIDC方向发展1、………………………页52、页83、页123请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明4、页195、28 页6、数据中心机柜功率需求不断上升 ………………………………………………IDC行业周期复盘AIDC产业链及价值量分布………………………IDC行业驱动因素分析………………………页22IDC行业供需格局分析………………………33 页7、 数据中心运营商代表企业………………………数据中心逐步向AIDC方向发展14请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明◆ IDC（Internet Data Center）：指互联网数据中心，是一种集中存储、处理和传输数据的物理设施，通常包括服务器、存储设备、网络设备、电力设备、制冷设备等。◆ 数据中心逐步由传统IDC向AIDC发展，目前已历经四个发展阶段。1）网络中心阶段：2000年之前，伴随多数公司推行信息化&逐步加大对网络及数据存储需求，数据中心逐渐成为网络流量载体，规模及数量双增；2）IT中心阶段：2000-2010年，服务内容开始多元化，如数据存储、备份、安全等；3）云中心阶段：2010-2020年，大规模数据中心逐步成为主流，建设主体呈现多元化趋势；4）算力中心阶段：2020年后，AI算力需求上升，数据中心运营商占主导地位。5资料来源：《数据中心行业投资与价值洞察》，天风证券研究所 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明图：数据中心逐步向AIDC发展◆ AIDC与IDC之间存在本质区别：1）承载芯片种类不同，IDC主要搭载CPU芯片，AIDC主要搭载GPU、FPGA、ASIC等AI加速芯片；2）提供算力类型不同，IDC主要提供通用算力，AIDC主要提供智能算力，以用于AI训练和推理计算；3）能耗需求存在显著差异，IDC机柜规格普遍在2-10kw，AIDC机柜规格在12kw-24kw或以上。◆ 根据下游应用场景不同，AIDC可分为超大型、大型及小型三种类型，其中超大型&大型AIDC将成主流。根据中商产业研究院数据，2019年我国AIDC中，超大型数据占比达22%，大型占比达36%，中小型达42%。6资料来源：中商产业研究院，天风证券研究所图：超大型&大型AIDC将成主流（2019）超大型, 22%大型, 36%中小型, 42%超大型大型中小型数据中心机柜功率需求不断上升27请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明◆ CPU（Central Processing Unit，中央处理单元）：串行处理，具备复杂控制单元，在处理复杂的单一任务时表现出色，尤其适合用于操作系统的管理、程序控制和逻辑判断等任务；◆ GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）：并行处理，具备大量计算核心，可同时处理大量任务，可用于图形渲染、深度学习模型训练等任务。◆ CPU可适用于多种任务，在处理串行计算到运行数据库等方面独具优势；GPU在并行处理方面更具优势，能够同时执行许多任务。8资料来源：IT之家，英伟达官网等，天风证券研究所 请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明图：GPU计算性能显著强于CPU，且未来差距持续扩大表：GPU功耗显著高于CPU产品型号TDP功耗发布时间CPUAMD EPYC 9654360W2022Intel Xeon Platinum 8490H (60核)350W2023GPUNVIDIA H100 (SXM)700W2022AMD Instinct MI300X750W2023◆ GPU&CPU新品功耗不断增加。随着AI计算、HPC计算等高性能计算需求的不断提升，CPU、GPU等计算芯片正朝着高算力和高集成方向发展，导致单颗计算芯片功耗的显著提升。目前，Intel的多款CPU芯片的热设计功耗（TDP）已经超过100W，而Nvidia的H100系列GPU芯片TDP高达700W。国产GPU&CPU也呈现出相同趋势。9资料来源：英伟达官网，英特尔官网，快科技，海光信息&摩尔线程&寒武纪官网等，天风证券研究所表：以海光信息