中国算力中心行业白皮书

微信扫码，打开到小程序

CIC灼识咨询 中国算力中心 行业白皮书 © 2025 China Insights Consultancy. All rights reserved. This document contains highly confidential information and is solely for the use of our client. No part of it may be circulated, quoted, copied or otherwise reproduced without the written consent of China Insights Consultancy. 目录 3 I. 引言及算力中心发展概况 II. 算力中心需求分析 III. 算力中心供给分析 IV. 算力中心供需研判及未来展望 V. 附录 报告研究背景与主要研究结论 4 报告研究背景 • 纵观算力中心发展历程，移动互联网时代与云计算时代的技术革命催生了集约化、超大规模化的数据中心需求，由此孕育出了算力中心定制批发的业 务模式，并且该业务模式在2015-2020年间实现了快速增长。然而，伴随着移动互联网用户红利见顶、新基建边际效应递减及后疫情时代经济周期波动， 定制批发业务遭遇需求收缩与供给过剩的双重压力，行业陷入供需失衡与资本退潮的转型期。 • 在全球数字化与智能化浪潮交相辉映的当下，人工智能技术，特别是生成式AI与大模型技术的突破性飞跃，正引领一场前所未有的技术革新浪潮，重 塑着各行各业的发展蓝图。在此背景下，算力资源已成为支撑AI技术持续进步不可或缺的基石，而算力中心，作为算力资源的核心承载平台，正迎来 崭新的发展机遇。其中，定制批发业务凭借其高效整合算力资源的能力，为大模型训练提供了稳定、可靠的算力支持，成为推动AI技术革新与应用拓 展的关键力量。 • 鉴于此，本报告将聚焦于算力中心行业定制批发业务的研究，特别是在中国不同地域市场供需关系的深度剖析上，力求提供更为详尽的数据支持与深 入洞察。 主要研究结论 • 从算力中心的定制批发业务发展现状来看，需求端和供给端均展现出积极的发展态势。 ➢ 需求端，随着 AI 大模型的迅猛发展，市场对算力资源的需求呈现出快速增长。这一增长主要源于互联网大厂、云厂商、短视频厂商等行业头部企业 对高性能、大规模算力资源的投入持续增长，这一趋势推动了算力中心定制批发业务的高速发展。 ➢ 供给端，受益于新一轮技术升级，算力中心市场迎来更多整合契机。头部企业凭借在技术、资金、资源等方面的领先优势，能够更迅速地适应市场 需求变化，逐步扩大市场份额，提升行业集中度，推动行业向高质量发展转型。 • 随着各行业数字化转型进程加速，尤其是 AI 与科技企业对算力资源的旺盛需求，正推动中国算力中心市场需求不断提升。一线及环一线城市凭借经济 发达、数字经济活跃的优势，对算力资源的需求更为突出，且由于资源与能耗限制，这些地区的算力中心服务资源或将率先面临供不应求的局面。算 力中心定制批发业务在不同地理区域的供需格局存在一定差异，为行业参与者带来了多元化的市场机遇与挑战。 ➢ 以环京地区为典型，得益于AI训练需求的持续增长，行业下游需求迅速扩张。在各地区中，环京地区有望率先步入供不应求阶段。预计到2025年， 环京地区将率先迎来区域性价格拐点，为算力中心行业的高质量发展注入新动力。 资料来源：灼识咨询 报告研究方法论（1/2） 5 研究方法论 • 在编制本报告的过程中，我们秉持严谨的研究态度，综合运用多种研究方法，旨在深入剖析算力中心行业定制批发业务的现状与未来趋势。以下是对我 们所采用研究方法的综述及具体说明： • 具体研究方法： 一、信息收集与调研：通过一手与二手资料收集，我们获取了涵盖算力中心行业产业链上、下游的相关数据。其中，一手数据聚焦行业实际运营情况， 二手数据则从宏观层面提供政策导向与市场趋势指引。 • 一手调研：我们对算力中心行业上、下游共计超15位专家进行深入访谈，访谈内容涵盖需求侧（算力中心需求、全国各区域布局及未来规 划等）及供给侧（运营资源、全国各区域布局、项目规划及资源消耗速度等）等多个维度。 • 行业数据追踪：我们长期追踪算力中心行业上、下游超40家具有代表性的需求方与供给服务商数据，涵盖业务运营、市场份额等关键信息。 • 案头研究：通过收集和分析最新的市场报告、政策文件、新闻报道等公开资料，我们系统地回顾了算力中心行业的发展历程、驱动因素、 竞争格局等基本情况，有效把握当前市场的最新动态和发展趋势，为报告奠定了理论基础。 二、模型搭建与测算： • 供需模型搭建：从专业的行业视角出发，我们将一手调研获取的、来自超40家具有代表性的需求厂商与供给服务商的数据，整合融入供需 模型，以此反映当下市场的实际供需格局。同时，我们吸纳从专家访谈中的关键信息，如需求侧的服务器规模及业务增长情况、供给侧的 运营容量及区域布局规划等，为模型的未来预测提供依据。在此基础之上，我们亦吸纳案头调研收集的大量资料，如宏观政策文件、市场 报告等，从宏观政策导向、行业发展趋势等方面对模型进行校验与补充。 资料来源：灼识咨询 报告研究方法论（2/2） 6 研究方法论 • 具体研究方法： 一、信息收集与调研 二、模型搭建与测算： • 供需模型搭建 • 模型测算逻辑： ➢ 供给端：我们详细梳理了共20家全国性及区域性第三方算力中心服务商的运营容量及规划容量情况，并综合考虑各厂商的土地资源、 能评资源、资金实力等多方面因素。结合信通院等权威机构统计披露的算力中心服务商历史市占率等相关行业数据，模型中所选取 的20家第三方算力中心服务商占据当前市场中绝大部分在运营容量的份额。随着AI技术取得的突破以及需求方对算力基础设施的要 求不断提升，上述的头部第三方算力中心服务商凭借技术、资金及资源等优势，其市场份额将逐步扩大。 ➢ 需求端：我们详细梳理了包括字节、阿里、腾讯在内共计15家下游厂商的IT容量需求情况。基于各需求方的业务发展情况、服务器 采购数量及未来相关预算投入、采用第三方算力中心服务的IT部署比例等数据，对各需求方未来的需求容量进行了测算。结合各需 求方的服务器采购情况及供给侧的客户结构等历史数据分析，以上厂商持续且稳定带来了市场中绝大部分的定制批发需求，预测期 内，假设上述15家需求方定制批发需求在整体市场中的占比将维持当前水平不变。 ➢ 其他考量因素：本报告研究重点为算力中心定制批发业务相关供需研判，三大运营商及部分地方算力运营商在承接批发定制型算力 业务上占比较小，为更好聚焦其供需分析，本供需模型中供给端未直接引入运营商业务情况，而作单独分析，详见附录。 • 模型优化与交叉验证：在模型搭建过程中，我们从多重视角反复核验数据的准确性与模型的合理性。通过交叉对比、趋势分析等多种方式， 不断优化模型，力求使其结果尽可能贴近行业实际情况，为深入分析算力中心行业定制批发业务的市场供需状况提供了有力的支撑。 资料来源：灼识咨询 算力中心服务商位于算力产业链的中游，是算力中心基础设施建设方和运营方，提供高可靠性的主机托管、服务 器出租等基础业务，以及高品质的网络安全、数据应用、 运行维护等增值服务。 7 算力中心1产业链分析 上游：软硬件供应商 … … 基础电信运营商 第三方算力中心服务商 中游：算力中心服务商 下游：算力应用领域 互 联 网 金 融 泛 政 府 制 造 AI 冷却系统 基础设施管理系统 基础通信服务 芯片 行业客户 … … 服务器 资料来源：灼识咨询 云服务商 注：1.算力中心即数据中心，数据中心自2020年开始逐步向算力中心演变。 UPS电源 柴油发动机 … … 算力中心作为算力资源的关键载体，通过集成高性能计算、大规模存储、高速网络等基础设施，提供提供大规模、 高效率、低成本的算力服务。确保算力资源的集中部署、高效运行。 8 算力中心的定义与概览 中央监控 电源配电柜 消防减压系统 机柜及其附件 气体灭火系统 UPS不间断电 源及PMM电 源管理系统 精密空调设 备和冷却器 高性能液冷 服务器机柜 钢制布 线系统 光纤布线系统 • 算力中心，是一种集中提供计算能力的基础设施，主要由算力设备、 存储设备、网络设备及管理运维系统四大核心要素构成。 • 算力资源的部署与利用离不开算力中心的支撑。核心使命是提供强 大的算力支持，以应对各类复杂的计算挑战，如数据处理、AI模型 训练等。 • 算力中心通过高速网络连接形成计算集群，提供高性能、高可靠性 和高可扩展性的计算能力，支持数据分析、模拟计算和人工智能等 复杂任务。 类型 设备种类 设备名称 IT设备 连接器 光纤 光模块 网络设备 交换机 路由器 算力设备 服务器 存储设备 存储器 类型 设备种类 设备名称 配套 设备 电气设备 UPS 蓄电池 柴油发电机 变压器 暖通设备 水冷机组 精密空调 冷却塔 算力中心的主要设备 算力中心的内部结构 算力中心的定义与作用 资料来源： 灼识咨询 数据中心自互联网时代诞生以来，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的兴起正驱动其向重视计算效能与硬件配置的算力中心转型，为行业发展增添新动能。 9 数据中心发展历程 时代 背景 • 互联网初步兴起，中国 进入门户时代 • 数据中心概念初步普及 • 互联网逐步普及，社交 平台的兴起与电子商务 的蓬勃发展成为该时代 下的核心驱动力 • 移动互联网高速发展， 微信、微博、移动支付 等应用贡献海量数据 • 云计算服务于09年起步 • 云计算技术成熟并普及， 15-21年间，云服务行业 迎来高速发展期 • 18年开始，短视频与直 播电商行业迅速崛起 • ChatGPT于22年12月推 出，AI对算力中心产业 形成初步影响 • AI技术取得突破性进展， 大模型与AIGC展现出巨 大的潜力和价值 代表性 需求方 关键 分析 • 供给端以运营商为主，存在少数第三方算力中心服务商 • 需求来源为通用算力的部署 • 销售模式为零售模式 • 需求端客户主要为通信企业与政企自用，互联网企业需 求逐步显现 • 供给端以运营商为主， 存在部分第三方算力中 心服务商 • 电商、游戏等移动互联 网产业的发展带来通用 算力的部署需求扩张 • 销售模式为零售模式 • 供给端第三方服务商在 资源端迅速扩张 • 需求来源以云服务、短 视频厂商带来的通用算 力为主 • 销售模式因云计算行业 的高速发展发生变革， 定制批发的新模式诞生 • 供给端第三方服务商逐 渐成为市场主流 • 需求来源中大模型厂商 的智算需求快速增长， 云服务与短视频厂商的 通用算力保持稳定增长 • 销售模式以定制批发为 主，结合部分零售业务 • 第三方服务商占据定制 批发市场的主要份额 • 需求来源以智算为主要 驱动，通算稳定增长 • 受益于大模型的训练需 求增长，定制批发模式 再迎发展机遇 • 零售模式有望在推理场 景中实现进一步增长 代表性 供给方 资料来源：灼识咨询 萌芽期 探索期 爆发期 转型期 繁荣期 2022-2023 2009-2014 2003-2008 2000-2002 2024-未来 发展期 2015-2021 算力中心发展历程 随着移动互联网用户规模趋近饱和，移动互联网的竞争焦点转向存量用户的注意力博弈，用户对短视频等富媒体 应用的依赖性的持续推动移动互联网流量接入流量的增长，进而催生出对算力中心资源的庞大需求。 10 中国移动互联网用户规模 11.39 11.58 11.74 12.03 12.27 12.44 2019 2020 2021 2022 2023 2024Q3 用户规模 亿人 中国移动互联网各细分行业使用总时长分布，2024M3 资料来源：QuestMobile，灼识咨询 中国移动互联网接入流量 1,220 1,656 2,216 2,618 3,015 3,376 2019 2020 2021 2022 2023 2024 亿GB 关键分析 • 移动互联网用户规模触顶，富媒体应用推动数据流量的持续增长， 算力中心正面临前所未有的需求压力。截至2024年三季度，我国移动互联网用户规模已达到 12.44亿，同比增长0.8%，用户规模已趋近饱和。2024年3月，移动视频类富媒体应用占据用户使用总时长的三成，用户对富媒体应用，尤其是短视频内容的深度依 赖与高标准要求，正推动移动互联网接入流量持续上升。 • 短视频作为移动互联网的典型代表，推动着算力中心需求规模持续扩大。截至2024年三季度，国内短视频平台月活跃用户规模达10.26亿，同比增长4.7%。这一增 速不仅彰显了短视频内容的强大吸引力，也反映了用户对于高质量、高频次内容消费的强烈需求。这一需求模式给算力基础设施带来双重压力：一是视频编码、转 码等基础处理需求，致使单平台日均算力消耗超250PFlops；二是用户对高清画质与低延迟播放的要求，让带宽成本在算力中心运营支出中的占比升至43%。用户 对实时渲染、内容分发网络的算力需求迫使企业加速部署边缘计算节点，直接驱动数据中心建设进入快车道，服务于移动互联网业务的智能算力设施占比显著提升。 移动互联网接入流量 33.9% 26.0% 6.8% 5.8% 5.5% 22.0% 移动视频 移动社交 新闻资讯 手机游戏 移动购物 其他 云计算技术的持续升级迭代加速了云算的融合，算网云调度机制促进了算力、网络与云计算的协同发展，同时AI 技术与云计算的融合引领算力结构变革，智算成为核心竞争点，智能云服务的技术与应用呈现蓬勃发展态势。 11 中国云服务市场规模 亿元 资料来源：中国信通院，公司公告，灼识咨询 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024E2025E2026E2027E2028E 379 515 692 908 1,334 2,091 3,229 4,550 6,165 8,378 11,780 15,985 21,404 29,003 公有云 私有云 中国公有云细分市场规模 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024E2025E2026E2027E2028E 102 170 265 437 689 1,277 2,181 3,256 4,562 6,387 9,233 12,798 17,424 23,917 亿元 IaaS PaaS SaaS 关键分析 • AI大模型井喷，智能算力需求增速远超芯片性能提升和产能扩张速度的上限。相较于传统云资源池以CPU为通用计算主体，当下以GPU为代表的芯片成为提供智能 算力的主力军。借助云计算实现零散智算资源集中与纳管的优势，各大云厂商纷纷在智算领域进行布局，形成千卡、万卡智能云集群，以云服务的方式提供可便捷 获取的智能算力。云计算与智算资源融合形成的智能云能够为大模型训练和推理提供充足的算力资源，已经成为促进人工智能领域发展的坚实底座。 年均复合增长率 2015-2021 2021-2023 2023-2028E 66.5% 44.6% 39.3% 24.9% 23.7% 26.0% 总计 42.9% 38.2% 36.3% 年均复合增长率 2015-2021 2021-2023 2023-2028E 75.5% 44.7% 37.3% 83.1% 74.7% 48.4% 37.3% 25.3% 39.9% 下游AI应用的广泛推广以及国产算力硬件性能的显著提升，驱动国内云计算厂商的资本开支正迎来拐点，呈现显 著增长趋势，未来将持续扩大资本支出规模。 12 BAT Capex变化 资料来源：公司公告，灼识咨询 关键分析 • 下游AI应用的推广和国产算力硬件性能的提升带动国内云巨头资本开支拐点向上。根据百度、阿里巴巴与腾讯的公告显示，2024Q3三家合计实现资本开支362亿元， 同比增长117%，2024年BAT合计资本开支有望超1,200亿元。此外，包括字节跳动在内的国内其他互联网企业同样加大了资本开支，2024年字节跳动的资本开支达 800亿元。随着25年春节期间DeepSeek的爆火以及相关应用的大规模推广， 国内各厂商在算力领域的资本开支投入有望保持较高增速。 ➢ 未来三年，阿里在云和AI上的资本开支将 超3,800亿元，投入总额超过去十年总和 ➢ 资本投入主要用于AI和云计算的基础设施 建设、AI基础模型平台以及AI原生应用、 现有业务的AI转型升级，整体AI投资节奏 进一步加快 阿里巴巴FY25Q3电话会 亿元 3,800 2021 2022 2023 2024E 938 687 596 >1,200 未来三年 腾讯 阿里 百度 200% 117% 144% 38% 23Q4 24Q1 69% 24Q2 24Q3 24Q4 % BAT资本开支季度同比变化 2022年ChatGPT的出现引领全球科技领域的核心聚焦于人工智能产业，随着AI大模型的技术突破与应用场景拓 展，"AI+"战略将全面赋能推动千行百业加速迈向全面智能化与数字化转型的新纪元。 13 资料来源： 灼识咨询 AIGC时代到来 • 2022年12月，OpenAI推出的 ChatGPT展现出了其在逻辑推理和 文本理解上的强大能力，且其生产 的内容已接近人类创作水平，这标 志着AI大模型能力的进一步飞跃。 • AI大模型高度智能化的生成能力具 备巨大潜力和无限可能，为其在各 个领域的应用提供了更广阔的空间。 采纳 成长期 目标市场渗透率 探索 孵化期 试验 加速期 落地 成熟期 发展阶段 100% 0% 农业 能源 医疗 建筑 制造 电商 出行 游戏 软件 金融 传媒 教育 广告 AI大模型赋能千行百业 • 随着技术的突破与应用场景的拓展，“AI+”将给各行业、各领域注入发展驱动力，助力千行百业“加速跑”。目前AI大模型在广 告、传媒、教育、金融等领域快速落地应用， AI算力与各行业深度融合，将加速产业升级和数字化转型进程。 • 算力基础设施是实现AI产业化的核心力量，而算力中心作为算力资源的核心载体，将伴随AI技术的广泛应用迎来持续性的规模扩 展，以满足日益增长的算力需求。 以OpenAI 的 Sora为例，生成性人工 智能算法将文本转化为照片和视频： 行业模型 零售 政务 教育 交通 医疗 广告 金融 传媒 工业 ...... 基础模型 NLP 多模态 科学计算 CV 预测 ...... 算力基础设施 AI芯片 AI服务器 智算中心 云服务 智算一体机 ...... 场景模型及应用 智能风控 自动驾驶 智能监控 自动定价 智能医学影像 推荐搜索 代码生成 智能客服 智能药物研发 ...... 智能调度 场景 数据 行业 数据 通识 数据 主要行业大模型应用阶段 大模型赋能千行百业 全球AI产业正处于高速发展阶段，AI搜索、具身智能、AI Agent及多模态等多元