数据中心与算力中心

这是一篇关于数据中心与算力中心的思维导图，主要内容包括：数据中心，算力中心，超算中心。含有多张导图，国家战略及政策、产业链及业务逻辑、算力中心成本、算力公司基本架构。

国家政策

• 国家数据中心枢纽节点
  • 八大枢纽节点
    • 京津冀
      • 张家口
        • 怀来县
        • 张北县
        • 宣化区
    • 长三角
      • 上海青浦
      • 江苏吴江
      • 浙江嘉善
    • 粤港澳大湾区
      • 韶关高新区
    • 成渝区域
      • 天府新区
      • 重庆
    • 内蒙古
    • 贵州
    • 甘肃
    • 宁夏
    • 根据可再生资源、气候适宜、土地资源充沛等条件开展建设
    • ①平均上架率达到65%以上 ②PUE力争降到1.1 ③东西部数据延迟不超20毫秒
  • 承担三项核心使命
    • 承接东部沿海及大城市集群的数据算力需求，“东数西算”实现算力均衡分配
    • 发挥绿色低碳示范作用，带动全社会绿色能源和节能技术应用
    • 构建全国一体化算力网络，提升我国在全世界数字化竞争中的基础设施支撑能力
• 窗口指导文件
  • 各地数据中心重复建设、资源浪费现象严重，国家从源头把关，引到规范建设，以免市场过热
  • 所有新建、在建的算力中心都要想地方发改委提交申请，拿到书面意见后才能开工
  • 按项目规模分为三档
    • 大型项目：机架数超过3000台，功率超过7500kw，或一次性采购超过10亿元，全部纳入窗口指导，严格审批，且仅限健在国家枢纽节点
    • 中型项目：1000-3000台，2500-7500kw，或采购款3-10亿元之间，地方政府和国企参与建设的项目需纳入窗口指导，社会资金出资建设的不纳入
    • 小型项目：少于1000台，2500kw，3亿元采购额度，鼓励社会资本和民营企业通过市场化方式运作，政府和国企原则上不介入
  • 2025年4月1日-5月31日，已备案但尚未开工建设的算力中心项目，提交材料拿到指导意见之后才能开工建设
  • 后续项目地方会常态化受理
    • 地方发改委汇总论证
    • 行业专家和第三方机构评估主体实力、产业布局、绿电供给、经济效益、国产生态等多个维度，三部委联合给出风险结论
    • 无申报擅自开工，备案、能评、网络介入都办不了
    • 瞒报或虚报，立即叫停项目，3年内禁止申报
• 带动效应
  • 中国信息通信研究院预测：算力每投入1元，带动3-4元GDP。大规模建设智能算力，是第四次工业革命关键基础设施建设的需求

数据中心与算力中心

• 备注：网上分析文章并未严格区分数据中心与算力中心，因此，分支里的产业链上下游分析、产业布局等内容同时设计传统数据中心和AI算力中心，另外有些文章中提到的超级算力中心（用作天气大模型、智慧交通、航空航天、勘探等国家战略领域）也在此范围
• 数据中心
  • IDC，互联网数据中心
  • 更侧重于数据存储、管理和传输，数据中心提供包括服务器、存储设备、网络设备等在内的完整解决方案，以确保数据安全性、可用性和可扩展性
    • 提供互联网传统计算、存储、网络等服务
  • CPU+存储
    • 功率密度通常每机柜4-8KW
    • 风冷散热
  • 数据中心产业链
    • 上游：设备及软件
      • IT设备
        • 服务器
          • 浪潮信息
          • 新华三
          • 超聚变
        • 路由器
          • 华为
          • 新华三
          • 迈普技术
        • 交换机
          • 华为
          • 新华三
          • 星网锐捷
        • 光模块
          • 中际旭创
          • 新易盛
          • 光迅科技
      • 电源设备
        • 变压器
          • 特变电工
          • 许继电气
          • 保变电气
        • UPS电源
          • 华为
          • 联想
          • 中兴
      • 精密空调
        • 格力
        • 美的
        • 海尔
        • 英维克
      • DCIM
        • 数据中心基础设施管理系统
        • 华为
        • 阿里巴巴
        • 腾讯
        • 易华录
      • 动环监控系统
        • 施耐德电气
        • 绿盟科技
        • 华为
        • 海康威视
    • 中游：数据中心
      • 数据中心集成服务
        • 华为
        • 阿里巴巴
        • 腾讯
        • 浪潮集团
      • 数据中心运维服务
        • 数据港
        • 宝信软件
        • 光环新网
        • 浙大网新
      • 云服务商及解决方案
        • 世纪互联
        • 网宿科技
        • 宝信科技
        • 数据港
      • 运营商
        • 中国移动
        • 中国电信
        • 中国联通
    • 下游：渠道层
      • 互联网
      • 金融业
      • 制造业
      • 软件业
      • 政府机关
  • 数据中心市场现状
    • 数据中心市场
      • 各机构报告统计口径及数据不一，但结论一致，即数据中心市场规模快速增长，新兴市场需求强劲，传统数据中心产能过剩，但AI驱动的智算中心及超算中心发展前景大好
      • 按照标准机架 2.5kW 统计，截止到2023年年底，我国在用数据中心机架规模达到 1020万架，近五年年均复合增速超过30%。其中，大型以上数据中心机架规模增长更为迅速，按照标准机架2.5kW 统计，机架规模820万架，占比达到 80%
      • 2024年全球数据中心市场规模约904亿美元，预计2025年达到968亿美元
      • 中国市场，2024年市场规模2773亿元，同比增长26.63%，约占全球的42.6%；预计2025年增至3180亿元
    • 上游细分市场
      • 服务器
        • 2024年全球规模168.4亿美元，预计2025年170亿美元
      • 交换机
        • 中国市场2024年规模749亿元：华为38.2%、新华三26.8%、锐捷13.5%
      • 光模块
        • 2024年全球规模108亿美元，中国占40%产能
      • 液冷服务器（赛迪数据）
        • 2024年市场规模超110亿元，预计未来3年以40%增速扩张
        • 增长最快的几家公司
          • 工业富联
            • 细分领域：通信网络设备、云计算、工业物联网等产品，2025中报归母净利润同比预计增长36.84%-39.12%
          • 华勤技术
            • 细分领域：智能硬件；2025归母净利润同比预计增长44.8%-47.2%，为腾讯长三角AI超算中心提供NVL32架构液冷服务器
          • 光迅科技
            • 细分领域：光电子器件及子系统产品；2025中报归母净利润预计增长55%-95%
          • 中石科技
            • 细分领域：高性能散热组件及屏蔽材料；2025中报归母净利润预计增长85.01%-105.75%
          • 飞荣达
            • 细分领域：热管理、电磁屏蔽、轻量化材料及器件；2025中报归母净利润预计增长103.95%-123.69%
          • 永和股份
            • 细分领域：氟化学产品相关业务；2025中报归母净利润预计增长126.3%-148.49%
          • 巨化股份
            • 细分领域：制冷剂、石化材料等氟化工原料及产品；2025中报归母净利润预计增长136%-155%
          • 杰创智能
            • 细分领域：智慧安全与智慧城市解决方案；2025中报归母净利润预计增长152.62%-167.73%
          • 锐捷网络
            • 细分领域：通讯网络设备、云桌面解决方案；2025中报，预计归母净利润同比增长160.11%-231.64%
          • 硕贝德
            • 细分领域：无线通信终端及通信产品配件；2025中报归母净利润预计同比增长867.27%-1028.49%
    • 中游IDC服务
      • 三大运营商主导，占60%份额
      • 第三方服务商：万国数据、世纪互联各占5%、宝信软件3%聚焦核心城市高端机柜
    • 区域分布
      • 受“东数西算”政策驱动，新建数据中心向内蒙、贵州等西部节点转移，一线城市周边如廊坊、张家口成为扩容重点
    • 下游应用领域
      • 云计算
        • 2024年中国市场规模8378亿元，阿里云34%、腾讯云18%、华为云16%
      • AI与边缘计算
        • AIDC（AI数据中心）
          • 预计到2028年市场规模5437亿元
            • 液冷与高密度机柜成标配
        • 边缘计算
          • 2025年中国市场规模预计1987亿元
            • 华为、阿里布局边缘AI芯片与微数据中心
    • 行业渗透
      • 金融业IDC支出占比22%
      • 互联网行业48.8%
      • 政府与制造业需求快速增长
  • 重点企业分析
    • 阿里云
      • 技术特点
        • 自主研发飞天操作系统，支持10亿GB级大数据处理；弹性计算（ECS）、OceanBase数据库、AI平台PAI领先行业
      • 产能布局
        • 全球运营84个可用区，中国占50%以上，2024年新增印尼、马来西亚节点
    • 腾讯云
      • 技术特点
        • 强于音视频处理（腾讯云视）、实时通信（TRTC）、与微信生态深度整合、TDSQL数据库服务金融客户
      • 产能布局
        • 国内机架数超50万，海外聚焦东南亚游戏与社交市场
    • 华为云
      • 技术特点
        • 基于昇腾AI芯片的算力集群，全栈自研（服务器、存储、网络）；政企市场优势显著，提供“云-边-端”协同方案
      • 产能布局
        • 全球布局30个区域，2024年贵阳、乌兰察布绿色数据中心投产，PUE低于1.3
  • 政策与区域发展
    • 国家战略
      • “东数西算”工程推动算力网络国家枢纽建设，要求东部枢纽PUE≤1.25，西部≤1.2
      • 核心城市北京、上海、深圳严控新建数据中心，存量改造聚焦降PUE
      • 西部节点：内蒙、贵州、甘肃依托电价与气候优势，承接“冷数据”存储与训练算力
  • 未来趋势与挑战
    • 技术迭代
      • 液冷技术渗透率2025年超30%
      • AI驱动高密度服务器（50KW/机架）普及
    • 市场分化
      • 第三方IDC服务商向增值服务（智能运维、能效管理）转型
      • 运营商强化边缘节点布局
    • 政策导向
      • 西部数据中心电价补贴
      • 东部碳配额交易
      • 加速行业绿色化与区域平衡
    • 管理与金融方面
      • 业界领先的数据中心通过建立绿色数据中心管理制度及内部碳定价制度促进数据中心绿色转型:绿电证书及绿电交易市场机制的建立和完善，可以有效激发数据中心使用绿色能源降低碳排放的积极性
    • 超算E级已经成为世界各国在超算领域开展竞赛的重要方向
• 算力中心
  • AIDC，人工智能数据中心、智算中心
  • 以提供强大计算能力为核心任务的设施，它通常拥有高性能计算机集群，旨在满足科研、工程设计、大数据分析等领域对计算能力的机制需求
    • 承担人工智能大模型训练、推理等内容，需求的内容和等级与传统IDC功能完全不同
  • 产业链核心环节
    • 算力芯片
      • 占算力中心总成本的40%-60%
      • 英伟达为全球GPU和AI芯片领域的绝对龙头，控制者全球80%的GPU市场，在数据中心GPU市场占据98%的市场份额
      • 国内芯片企业
        • 华为昇腾
          • 昇腾910B、昇腾Atlas系列
            • 全栈自研昇腾芯片，适配端边云全场景；MindSpore框架优化，液冷技术成熟，国产替代优势明显
            • 海外市场受限，部分开源库兼容性仍需优化
          • 升腾910（7nm+EUV工艺）：32核达芬奇架构，FP16算力256 TFLOPS，INT8算力512 TOPS，对标英伟达A100/A800，能效比领先
          • 升腾310：聚焦推理场景，广泛应用于边缘计算与终端设备
        • 云天励飞
          • 五代NPU推理芯片
            • 边缘计算、云端大模型、具身智能三大市场渗透率高；Chiplet架构突破国产工艺限制
            • 生态适配性较英伟达仍有差距
        • 寒武纪
          • 思元590（支持万亿参数的大模型训练）
            • 云边端一体化生态成熟，政务云市占率超40%
            • 净亏损较高，依赖政策订单
          • 第三代云端芯片思元370：7nm制程+Chiplet设计，集成390亿晶体管，INT8算力256 TOPS，实测性能为同尺寸主流GPU的2倍，能效比领先
        • 海光信息
          • 围绕海光协处理器（DCU）展开，深算2号相当于英伟达A100的50%性能，海光3号研发过程中
            • 国产x86架构，兼容CUDA生态；金融/政务信创替代核心供应商
            • 高端算力仍需突破
          • 国内唯一同时拥有信创CPU和DPU的企业，技术源自AMD合作。 代表产品K100 AI版
          • FP32算力49T，TF32算力96T，BF16/FP16算力192T，INT8算力392T，性能达到A100的60%，生态兼容性突出
        • 壁仞科技
          • BR100、壁砺106C
            • FP32算力128TFLOPS逼近A100；原创Blink™高速GPU互连技术，高性价比
            • 生态建设较慢，DSA架构适配性有限
    • AI服务器
      • 工业富联（富士康），AI服务器代工龙头，全球服务器代工市场份额超30%，与英伟达深度合作，H100、H800等高性能AI服务器的全链条制造
      • 浪潮信息，国内AI服务器龙头，涵盖从单机到集群，从边缘计算到超大规模数据中心的多种计算产品，客户包括百度、阿里云
      • 中科曙光，在AI服务器领域布局多年，支持多种主流AI框架，可进行容器化部署和远程调用
    • 液冷技术
      • 算力的散热系统，占成本的20%-30%
        • 英维克，唯一拥有从方案设计到运维管理全链条液冷技术的公司，同时掌握冷板式和浸没式双路径技术，市占率超35%
        • 高栏股份，全球唯一在服务器和储能领域布局的液冷供应商，独家供应英伟达H100的液冷模块，客户包括字节跳动、阿里、腾讯
        • 曙光数创，浸没式液冷技术龙头，首创风冷和液冷动态调节系统，综合散热效率提高35%
      • 液冷技术则是将液体直接引入设备中，通过液体与设备接触来吸收设备产生的热量。液体的导热能力是空气的25倍，这样可以更高效地将热量从设备中带走，大幅降低算力中心的PUE值
      • 英伟达GB200服务器使用了液冷。液冷技术主要分为浸没式、冷板式和喷淋式三类方式。从PUE看，风冷大概是1.2到1.5数量级；冷板能则可以做到1.1到1.25；浸没式液冷，特别是相变液冷，能将PUE控制在1.04到1.07之间
    • 光模块
      • 数据的高速公路，决定了数据传输速度，占成本的30%
        • 中际旭创
          • 全球光模块龙头，英伟达核心供应商，800G产品出货量全球第一，市占率超40%，1.6T硅光模块已实现小批量交付
        • 新易盛
          • 聚焦800G和1.6T高速光模块，800G产品已批量交付北美云厂商，1.6T模块通过英伟达GB200认证并实现小批量出货
        • 天孚通信
          • CPU光器件核心供应商，聚焦高速光引擎与CPU技术，800G和1.6T产品已批量供货英伟达等头部客户
    • 算力租赁
      • 企业降低算力成本的核心选择，相当于算力的共享式充电宝
        • 鸿博股份
          • 与英伟达深度合作，构建了智算中心集群和易购算力调度平台的模式，北京、成都、郑州三大枢纽节点已经部署超1万匹的超算网络
        • 润泽科技
          • 国内IDC龙头，廊坊数据中心集群已拥有5万架机柜资源，承接东数西算项目，承接阿里云、腾讯云超亿元订单
        • 中贝通信
          • 合肥智算中心一投入运营，已具备超14000匹算力，与中国移动深度合作，毛利超30%，2025年规划算力超50000匹
      • 应用场景
        • 主要服务于AI模型应用
          • 模型训练、模型推理
        • 智慧城市、智慧医疗、智慧交通、智慧工业等
        • WEB3.0区块链也需要智算中心基础设施搭建
        • 算力是否过剩？
          • 算力是基础设施建设，建设初期供给＞需求是正常的，不是过剩，是建设初期供需错配
          • 结构性错配，传统IDC采用风冷，不适用AI算力，确实过剩。东部发达地区，AI算力仍处于供不应求的局面
          • 再考虑未来算力需求，现在处于AI应用爆发前夜，AI医药、自动驾驶、AI智能体、人形机器人等都需要消耗巨大算力
          • 现阶段距离通用人工智能和超级人工智能还有很长的路要走，现在谈算力过剩为时尚早
          • 大厂算力消耗量数据
            • 微软
              • 2025Q3，AzureAI平台处理的Token数量超过了100万亿（同比5倍增长），该季度最后一个月达到50万亿（日处理1.67万亿）
            • 谷歌
              • 2024年4月份月均Token是9.7万亿，2025年A4预计达到480T（日均16万亿）
            • 国内2024公有云上大模型调用量达114.2万亿token，日均1万亿，字节市占率第一46.4%
            • 字节跳动
              • 2024年5月日均1200亿，7月日均5000亿，12月日均4万亿，25年3月日均12.7万亿
            • 百度
              • 24年5月日均2亿次调用，6月日均5亿次，8月日均6亿次（超1万文本token），9月日均7亿次，11月日均15亿次——百度用的是调用次数，没有换算成tokens
            • 阿里
              • 24年5月日均过亿次调用
            • 腾讯24年5月内部调用量2亿次，7月单日调用次数超3亿，日均千亿tokens
          • 算力无用论被推翻，算力需求增加
            • 资本市场对算力相关公司估值重估
  • 智算中心：GPU、CPU、ASIC等芯片同时装机的异构结构+运算
    • 功率密度为每机柜20-100KW
    • 液冷散热
  • 基本概念
    • 算力基本单位：FLOPS，每秒执行的浮点运算次数，1P Flops=103 T FLOPS，1匹
      • 英伟达H100，半径模式下是1979T Flops，约2000，2匹，8卡主机即16P，10万P算力相当于5000张H100的算力
    • 标准机架 2.5kW
    • 边缘计算
      • 是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
• 超算中心
  • Supercomputing Center
  • 定位：科学计算与尖端工程仿真
  • 解决需要超高双精度浮点性能（FP64）的复杂计算问题
  • 硬件：CPU+加速器（如AMD EPYC + NVIDIA A100）
• 浮动主题
• 浮动主题

算力中心成本构成

• 基础设施建设成本
  • 需要与客户沟通设备部分成本分摊
  • 土地成本
    • 成本相对较低
  • 建筑成本
    • 房屋土建建设成本
    • 设备成本
      • 柴油发电机
      • UPS
      • 空调等
      • 服务器
        • 如果数据中心不自用，服务器成本由客户出，如常规服务器月25000元/台，一个机柜30台服务器，1000柜放30000台，合计约7.5亿元
  • 软件成本
    • 一般100-200万左右
    • 管理软件如动环系统、DCIM等
    • BA（楼宇自控）系统
      • 能耗监测
      • 智能照明
      • 机电
      • 水泵
      • 空调等
• 运营成本
  • 电力成本
    • 必须与当地供电局沟通解决供电问题
    • 数据中心是耗电怪兽
      • OpenAI公司的ChatGPT每天响应约2亿个请求，正常运行耗电50万度/天，相当于1.7万个家庭的日用电量
      • 保证数据中心设备如服务器、交换机等24小时正常运行，持续不间断供电
      • 数据中心发热，几千上万台服务器需降温
        • 风冷
          • 精密空调吹冷风
        • 水冷
          • 把服务器做到防水，通过水流带走热量
        • 液冷
          • 用特定液体作为冷却介质
      • 按1000柜的数据中心来算，每机柜平均6kw，总负荷为6000kw，每小时耗电6000度，24小时，365天，按每度电1元，合计5256万元/年，若PUE=1.2，合计电费成本6307.2万元/年
    • 数据中心办公及生活用的空调、照明等其他设备能耗
    • 指标：PUE
      • 功耗比，数据中心的能源效率指标，越趋近于1越好
      • 数据中心总功耗/IT设备功耗
  • 运营团队人工成本
    • 一个1000柜的数据中心，满载情况下，约15人左右专业团队，如果按15万/人，每年月225万元
  • 数据维护成本
    • 硬件设备维护及配件更换
    • 1000柜的数据中心，每年约50-100万
  • 能耗占比
    • • 冷却温控系统能耗占比大，目前主要围绕该部分能耗的降低展开技术创新、模式创新
        • 风冷升级为液冷，或液冷的技术迭代升级
        • 利用清洁能源
          • 青海光伏、储能与算力中心协同布局，实现绿电就近消纳
          • 上海浦发黎明项目利用垃圾焚烧发电与AIDC相结合的方式，实现零碳园区，目前正在建设中
          • 可控核聚变
            • 需待技术突破
        • 利用地理位置优势或当地资源禀赋给服务器降温
          • 海南的海底智算中心，利用海水作为自然冷源实现服务器冷却，PUE指标在1.1以下，比传统数据中心降低能耗30%以上
            • 海上风电与海底智算中心配套建设可能是未来技术方向之一
            • 海水冷却基本解决了冷却耗电问题
            • 东南沿海为最发达区域，对算力需求最大，可就近消纳算力，低延迟
            • 节约陆地土地资源
            • 建设成本高，数据仓需具备高强度、高密封还耐腐蚀性
            • 海底电力供应和网络传输成本也比陆地高
            • 目前海底智算中心处于示范性建设阶段，距离大规模商用仍有一段距离
  • 日常运营维护工作
    • 24小时不间断机房巡检
      • 服务器指示灯
      • 设备表面温度
      • 线缆是否松动
    • 电力保障
      • 两路市电接入
      • 大量UPS
      • 柴油发电机
      • 电力后盾
    • 网络管理
      • 监控网络流量，防止网络拥堵
      • 根据客户需求调整带宽，满足不同业务数据传输需求
    • 环境控制
      • 恒温恒湿
        • 温度18-27摄氏度
        • 湿度40%-60%
    • 数据备份与恢复
      • 全量备份、增量备份
      • 本地本分、异地备份
      • 容灾备份：双活、热备份、暖备份、冷备份
• 支出大头在楼体建设装修、供配电系统、冷却系统
  • 在供配电系统中，UPS电源设备成本占比较高，且使用寿命短，需重点研究
• 其他人的算力中心建设成本测算
  • 1000P智算中心投资额在2.6亿元，包含64台H200服务器、IB组网、机柜、制冷、环控、调度、安全系统和五年运维。
  • 全国范围内投资智能计算中心，政策最好的地区是新疆，基本上投资额的30%-50%通过政策可以补贴给投资者。
• 影响算力中心盈利的核心因素
  • 电费够不够低
    • 电力中心最大的动态成本，如果利用水电或风电地区的0.1元/度，则成本大幅降低
  • 网络够不够快
    • 靠近国家骨干网络枢纽，否则影响延迟问题
      • 稳定+快，影响客户体验的重要因素
  • 是否有足够的上层算法应用
    • 需求端
      • 头部科技企业、科研院所
        • 华为、科大讯飞
      • AI初创公司
        • 数据量很多但资金量有限
      • 政府委办局
        • 需求分散，但需有各种细分场景应用

算力中心

• 领导层
  • 决策公司战略、重大事项、团队运营
• 业务部门
  • 营销
    • 市场推广宣传
    • 产品和服务销售
    • 分销和代理管理
  • 客服
    • 客户关系维护
    • 售后服务
• 技术部门
  • 产品研发
    • 前沿技术探索：芯片、服务器、网络、BA系统、冷却技术等
    • 对外技术合作、技术交流
    • 新产品及服务研发
    • 知识产权及专利管理
  • 技术支持
    • 项目实施推进
    • 售后服务技术支持
  • 运营部门
    • 设备日常维护
    • 数据存储与安全
    • 风险预案管理与实施
• 职能部门
  • 人力
  • 行政
  • 财务