一天吃透一条产业链：AIDC（未来--智算中心） --知识铺

01  产业链全景图

02  AIDC简介

AIDC 全称是人工智能数据中心，你可以把它理解成 “AI 专属的超级后勤基地”—— 如果普通数据中心是小区里的配电房，负责给家家户户（比如我们手机联网、电脑存文件）提供基础电力和数据传输支持，那 AIDC 就是为 AI 这种 “高耗能大户” 量身建的 “特级保障站”。

AIDC 核心是给 AI 供能：大模型学习数据、生成内容需高算力服务器，AIDC 为这些服务器提供强于普通数据中心的电力、散热支持，保障数据传输速与安全。

普通数据中心满足日常需求，AIDC 服务 AI 高需求；没有它，AI 无法完成大模型训练、自动驾驶数据处理等重活。

IDC VS AIDC

IDC（互联网数据中心）就是数据的 “集中管理站”，专门用来存储、处理和传输数据，里面装着服务器、存储设备、网络设备，还有保障运行的电力和制冷设备。

IDC 正从传统模式向 AIDC 升级，已历经四个发展阶段 ——

2000 年前：网络中心阶段，公司信息化需求升，数据中心成流量载体，规模数量增长；

2000-2010 年：IT 中心阶段，服务拓展到数据存储、备份、安全，更趋多元；

2010-2020 年：云中心阶段，大规模数据中心成主流，建设主体变多元；

2020 年后：算力中心阶段，AI 算力需求上涨，数据中心运营商占主导。

两者之前又存在着本质的区别：

按下游应用场景不同，AIDC 可分为三种，其中超大型与大型 AIDC 会成为主流 —— 这就像 AI 的 “专属算力补给站” 分不同规模，超大型是能支撑大规模 AI 任务的 “核心基地”，大型是承接中量级需求的 “区域站点”，小型是服务局部需求的 “社区站点”，而未来主要靠超大型和大型补给站承接核心需求。占比如下：

03  上游产业链

AIDC 产业链价值量分两部分：IT 设备（服务器、网络设备、安全设备）占约 85%，是核心；非 IT 设备（土建、供配电、冷却系统）占约 15-20%，是基础。运营成本中电力成本占比最高。

03-1、AIDC机房

AI 时代一到，传统数据中心（IDC）就得往智算中心（AIDC）升级了。传统 IDC 能给用户提供从建筑、基础设施到服务器、应用等不同层级服务，像宽带、安全、服务器托管这些都算。但跟它比，AIDC 的机柜电力、机房 IT 容量都更高，能扛更高算力密度和更大规模算力集群，除了机房托管，还能提供算力租赁、智算平台这些增值服务，甚至模型服务、大模型应用，走的是定制化、智能化路子。

国内 IDC 市场按业务分，主要有零售、批发、基地代建三种模式。通常从客户结构、议价能力、盈利能力看，零售型＞批发型＞代建型。不过现在互联网大客户占比上升，一线零售和批发的界限越来越模糊，零售型也会按客户需求定制。

IDC 企业建设有五种常见模式，其中自建模式盈利最强。自建分两种：用自有土地的，毛利率是最高的；用租赁土地的则是另一种情况。

IDC 代建模式，核心是帮云计算企业建设 IDC 设施。其中，云计算企业要负责提供土地、建设厂房，同时需落实能耗指标、带宽、电力等必要资源，IDC 企业只需要投资相关的机电设备就行。云计算企业会用付租金的方式，覆盖 IDC 企业的前期投入成本，而且双方通常会约定一个较长的运营周期。

至于租赁模式和代运营模式，它们的毛利率都比较低，未来可能会逐渐退出市场。

03-2、AI 芯片（详解：一天吃透一条产业链：AI 芯片（引爆市场））

AI 算力芯片是算力体系的 “地基”。当前 AI 服务器主流异构方案为 CPU+GPU，类似 “总指挥 + 提速引擎”。

IDC 2018 年的数据能清晰看到成本分布：推理型、机器学习型服务器中，CPU+GPU 的成本占比在 50%-82.6%；尤其机器学习型服务器，单 GPU 的成本占比就达 72.8%，是这类服务器的核心开销。

AI 算力芯片靠强并行计算能力，像分拣中心快处理数据，高效完成 AI 训练推理；它既是服务器最高成本项，又提供底层算力，是 AI 运转的 “坚实底座”。

当前 AI 算力芯片领域，GPU 是毫无疑问的绝对主流，地位就像智能手机里的核心处理器一样关键；

而在全球市场中，英伟达的话语权堪比操作系统领域的 Windows，数据能印证这一点 ——2024 年上半年中国 AI 加速芯片出货量超 90 万张；2022 年英伟达在全球 AI 芯片市场占比超 80%，到了 AI 加速芯片领域，份额更是高达 95%，统治力十分明显。

03-3、AI 服务器

生成式 AI 运转核心是 AI 服务器，就像手机靠核心芯片才能用。AI 产业链分基础层、技术层、应用层，基础层是产业 “底盘”，像盖房打地基，专给 AI 提供数据和算力。

服务器有通用、云计算、边缘、AI 四种类型，AI 服务器专用于 AI 训练推理，其他类型无法满足。如今大模型与生成式 AI 爆发，高性能计算需求激增，AI 服务器是关键，核心部件包括 CPU、GPU、FPGA 芯片及 PCB 板、高速连接器等。

大模型大概率会带动 AI 服务器出货量快速增长，核心在于它催生了海量算力需求，而这必然进一步推动 AI 服务器市场扩大。具体看 IDC 的预测如下：

03-4、AI 液冷（详解：一天吃透一条产业链：液冷行业（高度关注））

AI 给液冷数据中心注入强动力，市场有望高速增长。AIGC 得靠高算力撑着，而计算芯片功耗越来越高，连带着服务器、整机柜功耗也涨，液冷散热就成了首选 —— 这就像电脑 CPU 功耗越高越需要强力散热器，液冷就是当前的最优解。

科智咨询：2023 年中国液冷数据中心规模 154 亿元（同比增 53.2%），2022-2027 年复合增速 59%，2027 年将破千亿。

04  中游产业链

04-1、市场规模

需求推着中国智算中心市场投资高速增长。按相关数据，2023 年市场规模达 879 亿元，同比增超 90%。预计 2024 年国产化芯片产能提升，算力供给瓶颈将缓解；未来 AI 大模型应用变多、商用加快，智算中心增长动力从训练转向推理，2028 年规模预计将会达 2886 亿元。

算力规模角度看，互联网及云厂商在智算中心建设中占重要地位。资料显示，企业主体能提供资金、技术、市场应用和市场化运营机制，比政府等国资平台更重效率效益。

中国智能算力增速高于预期。据 IDC 与浪潮信息报告，2025 年智能算力规模将达 1037.3EFLOPS，2028 年达 2781.9EFLOPS；2020-2028 年五年复合增长率预计 57.09%。

04-2、商业模式的演进

智算需求场景多样且高度定制，智算中心覆盖全链条，衍生多元服务。据白皮书（2024），服务含机房托管、算力租赁、AI 平台、模型定制、AI 应用。

机柜托管与算力租赁是当前主流。白皮书显示，产业初期智算中心提供机柜托管，服务器由用户自备；算力租赁尚处起步期，已用算力中约 35% 出租，其余自用。

算力租赁兴起，一是短期智算资源不足（尤其 GPU 紧缺），二是自建投资大、运维要求高、综合成本高。

中国移动白皮书指出，新型智算中心技术体系为 “三层两域”：基础设施层提供计算等硬件资源；智算平台层负责资源管理，提供实例、池化能力，还可搭建平台支持应用跨架构迁移；应用使能层集成主流 AI 开发框架。智算运维域管底层资源维护，运营域对外对接客户、对内调度资源。

技术发展分两个时期：集群时期，千亿级模型涌现，要求智算底座算力与扩展性强；超级池化时期，万亿级大模型使需求再升级，百卡组成的 “超级服务器” 或成新设备形态。

04-3、智算中心分布

智算中心分布是 “东多西少” 的格局，东数西算工程在加速推进，全国八大节点也被重点关注。像京津冀所在的华北、长三角所在的华东、粤港澳大湾区所在的华南，这些地方经济发达、互联网企业集中，智算需求大，数据中心签约率、服务费也比其他地区高。

现在推进东数西算工程，是提升跨区域算力调度能力的关键；随着智算中心需求持续增长，八大节点的重要性也越来越突出。

05  下游产业链——应用场景

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