深度报告-20250312-灼识投资咨询_上海_-中国算力中心行业白皮书_55页_6mb

报告摘要

CIC灼识咨询《中国算力中心行业白皮书》总结

核心内容

本报告由CIC灼识咨询发布，聚焦中国算力中心行业定制批发业务的供需关系及未来发展趋势。报告指出，随着人工智能技术特别是生成式AI和大模型技术的突破，算力中心作为算力资源的核心承载平台，正迎来新的发展机遇。算力中心行业正处于转型期，供需关系失衡，资本退潮，但AI技术的快速发展推动了算力需求的快速增长，尤其在互联网、AI应用等下游行业。

主要观点

算力中心的定义与作用：
- 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构成。
- 算力资源的部署与利用离不开算力中心的支撑，其核心使命是提供强大算力支持，应对复杂计算挑战，如数据处理、AI模型训练等。
算力中心需求分析：
- 需求端呈现快速增长趋势，主要源于AI大模型的迅猛发展，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。
- 一线及环一线城市因经济发达和数字经济活跃，对算力资源的需求更为突出，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。
- 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。
算力中心供给分析：
- 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。
- 头部企业凭借技术、资金、资源等优势，逐步扩大市场份额，提升行业集中度。
- 2023年，第三方算力中心服务商的供给容量份额接近50%，成为市场主要供给力量。
供需研判及未来展望：
- 算力中心行业正加速向超大规模化、集群化的方向演进。
- AI大模型训练和推理环节对算力存在双重刚需，推动算力中心的快速发展。
- 2024年，BAT合计资本开支达362亿元，同比增长117%，预计2024年将超过1,200亿元。
- DeepSeek等技术突破加速了大模型推理应用的落地，进一步推动算力需求增长。
- 供需失衡与资本退潮的背景下，算力中心定制批发业务成为推动AI技术革新与应用拓展的关键力量。

关键信息

算力中心定制批发模式：
- 该模式高效整合算力资源，为大模型训练提供稳定、可靠的算力支持。
- 需求方包括互联网大厂、云厂商、短视频厂商等，供给方主要为第三方算力中心服务商。
算力中心产业链：
- 上游：芯片（如NVIDIA、AMD、华为、摩尔线程）、服务器（如HBC、华为、浪潮、奥飞数据）、基础通信服务（如中国移动、中国电信、中国联通）、柴油发动机、UPS电源、基础设施管理系统等。
- 中游：算力中心服务商，包括基础电信运营商（如中国移动、中国电信、中国联通）和第三方算力中心服务商（如万国数据、润泽科技、兴环新网、中联数据、奥飞数据、宝信软件、数据港、合盈数据、有孚、浩云长盛、普洛斯、yora朝亞）。
- 下游：算力应用领域，包括互联网（如阿里巴巴、腾讯、字节跳动、爱奇艺）、AI（如科大讯飞、智谱·AI、Moonshot AI、中国平安）、金融（如中国银行、招商银行、中金公司）、泛政府（如北京市政府、浙江省政府、国家电网）、制造（如OPPO、美的）等。
算力需求与供给的区域差异：
- 一线城市如北京、上海，算力中心供给存在稀缺性，土地资源与能耗指标相对紧张。
- 西部地区如贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等，因电价优势和政策支持，成为算力中心“西迁”的主要动力。
政策支持：
- “东数西算”工程：推动算力中心行业合理化布局，避免无序竞争。
- 绿色低碳发展：政策要求算力中心提高能效，降低能耗，如PUE值降至1.25以下，可再生能源利用率年均增长10%。
- 算力基础设施高质量发展：推动存算网协同，提升算力服务水平，支持数据在算力中心内及之间的高效流动。
算力中心行业现状与趋势：
- 2023年中国算力中心行业整体供给容量为20,250 MW。
- 2025年，八大算力枢纽和十大集群计划建成算力中心容量分别为1,750 MW、250 MW、1,600 MW、1,250 MW、750 MW、2,000 MW、2,500 MW、750 MW等。
- 算力中心行业正面临结构性的供给缺口，特别是在高功率机柜方面。

研究方法论

信息收集与调研：
- 一手数据：对算力中心行业上、下游超15位专家进行深入访谈，涵盖需求侧和供给侧。
- 二手数据：分析公开数据资源，如国家统计局、上市公司公告等。
- 案头研究：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。
模型搭建与测算：
- 供需模型：整合超40家需求方和20家供给方的数据，分析当前供需格局并预测未来趋势。
- 模型优化与交叉验证：通过交叉对比、趋势分析等方式不断优化模型，确保分析结果的准确性。

风险提示

电力资源紧张：一线及环一线城市面临能耗指标紧张，导致算力中心供给资源出现稀缺性。
算力成本上升：随着算力需求的增加，算力中心服务价格可能持续上升。
技术与成本的平衡：模型的参数量及算力需求需与实际应用效果和成本相匹配，以实现最优解。

附录

报告包含多个图表和数据，展示了算力中心的供需情况、成本结构、技术发展及政策支持等。
研究数据基于截至报告发布日的可用信息，确保真实可靠。

总结

本报告全面分析了中国算力中心行业的发展现状与未来趋势，指出在AI技术推动下，算力中心行业正迎来新的发展机遇。需求端和供给端均呈现积极态势，尤其在定制批发业务方面，为大模型训练提供了稳定支持。随着“东数西算”工程的推进，算力中心行业将实现更合理的布局，推动绿色低碳发展。然而，行业仍面临电力资源紧张、算力成本上升等挑战，需通过技术创新和政策支持来实现可持续发展。

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