一天吃透一條產(chǎn)業(yè)鏈：AIDC（未來--智算中心）

01 產(chǎn)業(yè)鏈全景圖

02 AIDC簡介

AIDC 全稱是人工智能數(shù)據(jù)中心，你可以把它理解成 “AI 專屬的超級后勤基地”—— 如果普通數(shù)據(jù)中心是小區(qū)里的配電房，負責給家家戶戶（比如我們手機聯(lián)網(wǎng)、電腦存文件）提供基礎電力和數(shù)據(jù)傳輸支持，那 AIDC 就是為 AI 這種 “高耗能大戶” 量身建的 “特級保障站”。

AIDC 核心是給 AI 供能：大模型學習數(shù)據(jù)、生成內(nèi)容需高算力服務器，AIDC 為這些服務器提供強于普通數(shù)據(jù)中心的電力、散熱支持，保障數(shù)據(jù)傳輸速與安全。

普通數(shù)據(jù)中心滿足日常需求，AIDC 服務 AI 高需求；沒有它，AI 無法完成大模型訓練、自動駕駛數(shù)據(jù)處理等重活。

IDC VS AIDC

IDC（互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心）就是數(shù)據(jù)的 “集中管理站”，專門用來存儲、處理和傳輸數(shù)據(jù)，里面裝著服務器、存儲設備、網(wǎng)絡設備，還有保障運行的電力和制冷設備。

IDC 正從傳統(tǒng)模式向 AIDC 升級，已歷經(jīng)四個發(fā)展階段 ——

2000 年前：網(wǎng)絡中心階段，公司信息化需求升，數(shù)據(jù)中心成流量載體，規(guī)模數(shù)量增長；

2000-2010 年：IT 中心階段，服務拓展到數(shù)據(jù)存儲、備份、安全，更趨多元；

2010-2020 年：云中心階段，大規(guī)模數(shù)據(jù)中心成主流，建設主體變多元；

2020 年后：算力中心階段，AI 算力需求上漲，數(shù)據(jù)中心運營商占主導。

兩者之前又存在著本質(zhì)的區(qū)別：

按下游應用場景不同，AIDC 可分為三種，其中超大型與大型 AIDC 會成為主流 —— 這就像 AI 的 “專屬算力補給站” 分不同規(guī)模，超大型是能支撐大規(guī)模 AI 任務的 “核心基地”，大型是承接中量級需求的 “區(qū)域站點”，小型是服務局部需求的 “社區(qū)站點”，而未來主要靠超大型和大型補給站承接核心需求。占比如下：

03 上游產(chǎn)業(yè)鏈

AIDC 產(chǎn)業(yè)鏈價值量分兩部分：IT 設備（服務器、網(wǎng)絡設備、安全設備）占約 85%，是核心；非 IT 設備（土建、供配電、冷卻系統(tǒng)）占約 15-20%，是基礎。運營成本中電力成本占比最高。

03-1、AIDC機房

AI 時代一到，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心（IDC）就得往智算中心（AIDC）升級了。傳統(tǒng) IDC 能給用戶提供從建筑、基礎設施到服務器、應用等不同層級服務，像寬帶、安全、服務器托管這些都算。但跟它比，AIDC 的機柜電力、機房 IT 容量都更高，能扛更高算力密度和更大規(guī)模算力集群，除了機房托管，還能提供算力租賃、智算平臺這些增值服務，甚至模型服務、大模型應用，走的是定制化、智能化路子。

國內(nèi) IDC 市場按業(yè)務分，主要有零售、批發(fā)、基地代建三種模式。通常從客戶結(jié)構(gòu)、議價能力、盈利能力看，零售型＞批發(fā)型＞代建型。不過現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)大客戶占比上升，一線零售和批發(fā)的界限越來越模糊，零售型也會按客戶需求定制。

IDC 企業(yè)建設有五種常見模式，其中自建模式盈利最強。自建分兩種：用自有土地的，毛利率是最高的；用租賃土地的則是另一種情況。

IDC 代建模式，核心是幫云計算企業(yè)建設 IDC 設施。其中，云計算企業(yè)要負責提供土地、建設廠房，同時需落實能耗指標、帶寬、電力等必要資源，IDC 企業(yè)只需要投資相關的機電設備就行。云計算企業(yè)會用付租金的方式，覆蓋 IDC 企業(yè)的前期投入成本，而且雙方通常會約定一個較長的運營周期。

至于租賃模式和代運營模式，它們的毛利率都比較低，未來可能會逐漸退出市場。

03-2、AI 芯片（詳解：）

AI 算力芯片是算力體系的 “地基”。當前 AI 服務器主流異構(gòu)方案為 CPU+GPU，類似 “總指揮 + 提速引擎”。

IDC 2018 年的數(shù)據(jù)能清晰看到成本分布：推理型、機器學習型服務器中，CPU+GPU 的成本占比在 50%-82.6%；尤其機器學習型服務器，單 GPU 的成本占比就達 72.8%，是這類服務器的核心開銷。

AI 算力芯片靠強并行計算能力，像分揀中心快處理數(shù)據(jù)，高效完成 AI 訓練推理；它既是服務器最高成本項，又提供底層算力，是 AI 運轉(zhuǎn)的 “堅實底座”。

當前 AI 算力芯片領域，GPU 是毫無疑問的絕對主流，地位就像智能手機里的核心處理器一樣關鍵；

而在全球市場中，英偉達的話語權(quán)堪比操作系統(tǒng)領域的 Windows，數(shù)據(jù)能印證這一點 ——2024 年上半年中國 AI 加速芯片出貨量超 90 萬張；2022 年英偉達在全球 AI 芯片市場占比超 80%，到了 AI 加速芯片領域，份額更是高達 95%，統(tǒng)治力十分明顯。

03-3、AI 服務器

生成式 AI 運轉(zhuǎn)核心是 AI 服務器，就像手機靠核心芯片才能用。AI 產(chǎn)業(yè)鏈分基礎層、技術層、應用層，基礎層是產(chǎn)業(yè) “底盤”，像蓋房打地基，專給 AI 提供數(shù)據(jù)和算力。

服務器有通用、云計算、邊緣、AI 四種類型，AI 服務器專用于 AI 訓練推理，其他類型無法滿足。如今大模型與生成式 AI 爆發(fā)，高性能計算需求激增，AI 服務器是關鍵，核心部件包括 CPU、GPU、FPGA 芯片及 PCB 板、高速連接器等。

大模型大概率會帶動 AI 服務器出貨量快速增長，核心在于它催生了海量算力需求，而這必然進一步推動 AI 服務器市場擴大。具體看 IDC 的預測如下：

03-4、AI 液冷（詳解：）

AI 給液冷數(shù)據(jù)中心注入強動力，市場有望高速增長。AIGC 得靠高算力撐著，而計算芯片功耗越來越高，連帶著服務器、整機柜功耗也漲，液冷散熱就成了首選 —— 這就像電腦 CPU 功耗越高越需要強力散熱器，液冷就是當前的最優(yōu)解。

科智咨詢：2023 年中國液冷數(shù)據(jù)中心規(guī)模 154 億元（同比增 53.2%），2022-2027 年復合增速 59%，2027 年將破千億。

04 中游產(chǎn)業(yè)鏈

04-1、市場規(guī)模

需求推著中國智算中心市場投資高速增長。按相關數(shù)據(jù)，2023 年市場規(guī)模達 879 億元，同比增超 90%。預計 2024 年國產(chǎn)化芯片產(chǎn)能提升，算力供給瓶頸將緩解；未來 AI 大模型應用變多、商用加快，智算中心增長動力從訓練轉(zhuǎn)向推理，2028 年規(guī)模預計將會達 2886 億元。

算力規(guī)模角度看，互聯(lián)網(wǎng)及云廠商在智算中心建設中占重要地位。資料顯示，企業(yè)主體能提供資金、技術、市場應用和市場化運營機制，比政府等國資平臺更重效率效益。

中國智能算力增速高于預期。據(jù) IDC 與浪潮信息報告，2025 年智能算力規(guī)模將達 1037.3EFLOPS，2028 年達 2781.9EFLOPS；2020-2028 年五年復合增長率預計 57.09%。

04-2、商業(yè)模式的演進

智算需求場景多樣且高度定制，智算中心覆蓋全鏈條，衍生多元服務。據(jù)白皮書（2024），服務含機房托管、算力租賃、AI 平臺、模型定制、AI 應用。

機柜托管與算力租賃是當前主流。白皮書顯示，產(chǎn)業(yè)初期智算中心提供機柜托管，服務器由用戶自備；算力租賃尚處起步期，已用算力中約 35% 出租，其余自用。

算力租賃興起，一是短期智算資源不足（尤其 GPU 緊缺），二是自建投資大、運維要求高、綜合成本高。

中國移動白皮書指出，新型智算中心技術體系為 “三層兩域”：基礎設施層提供計算等硬件資源；智算平臺層負責資源管理，提供實例、池化能力，還可搭建平臺支持應用跨架構(gòu)遷移；應用使能層集成主流 AI 開發(fā)框架。智算運維域管底層資源維護，運營域?qū)ν鈱涌蛻簟?nèi)調(diào)度資源。

技術發(fā)展分兩個時期：集群時期，千億級模型涌現(xiàn)，要求智算底座算力與擴展性強；超級池化時期，萬億級大模型使需求再升級，百卡組成的 “超級服務器” 或成新設備形態(tài)。

04-3、智算中心分布

智算中心分布是 “東多西少” 的格局，東數(shù)西算工程在加速推進，全國八大節(jié)點也被重點關注。像京津冀所在的華北、長三角所在的華東、粵港澳大灣區(qū)所在的華南，這些地方經(jīng)濟發(fā)達、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)集中，智算需求大，數(shù)據(jù)中心簽約率、服務費也比其他地區(qū)高。

現(xiàn)在推進東數(shù)西算工程，是提升跨區(qū)域算力調(diào)度能力的關鍵；隨著智算中心需求持續(xù)增長，八大節(jié)點的重要性也越來越突出。

05 下游產(chǎn)業(yè)鏈——應用場景

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