IDC行业深度：DeepSeek加速国产算力链形成闭环，价值网络有望井喷

算力体现网络价值，AIDC成为基建先锋。IDC利用已有的互联网通信线路和带宽资源，建立标准化的电信专业级机房环境，为企业和政府提供服务器托管、租用以及相关增值等方面的全方位服务。我国IDC行业快速发展，数据中心机架总规模由2019年的315万架增长至2023年的810万架，但也造成了短期市场供给过剩的问题，其中一线城市机房上架率仍处在高位，但中西部以及东北地区算力需求有限，机房上架率较低，在供需失衡的背景下，部分公司IDC租金出现不同幅度下滑。 基于AI需求拉动及国内能耗考评趋严，我们认为IDC供需格局有望改善： 需求侧：AI大模型迭代发展，有望拉动AIDC需求。自ChatGpt火爆以来，国内大模型层出不穷，且性能后来居上，如Deepseek-R1性能比肩OpenAI o1正式版，且使用成本低廉，API服务定价为每百万输入tokens 1元（缓存命中）/ 4元（缓存未命中），每百万输出tokens 16元，与之对应的OpenAI o1价格分别为55、110、438元。我们认为在随着Deepseek以及类似的低成本推理模型的逐渐普及，推理成本及价格大幅削减或将带来应用侧繁荣，从而带动总算力需求的大幅提升，进而带动AIDC需求。此外从资本开支的视角来看，国内云厂商、国外云厂商以及国内运营商均大幅增加AI相关的投入，AIDC需求保持景气。 数据中心供给加速出清，关注智算中心交换机、服务器需求。国家对数据中心的监管从粗狂到精细，并明显向智算中心倾斜，关注的重点从降低PUE转变到如何提升能源-算力的转换效率上。我们认为在一系列政策组合下，存量数据中心将加速出清，机柜功率密度将逐步提升，租金有望企稳。同时，随着AIDC需求的快速提升，我们认为服务器、交换机产业有望深度受益，建议关注国内相关企业。 盈利能力分析：新建数据中心收益可观。数据中心租赁方式分为零售型和批发型，其中零售型数据中心主要面向中小型企业客户，上架率相对较低，但单机柜租金收入较高；而批发型数据中心则服务于大型企业，提供高度定制化的大容量模块化空间，上架率较高，但单机柜租金收入较低。我们以奥飞数据新一代云计算和人工智能产业园（廊坊固安B栋和C栋）项目为例，测算项目项目所得税后投资回收期为6.7年（含建设期），所得税后内部收益率为12.3%，在考虑贷款的情况下，资本金IRR高达25.8%。 投资建议：在AI驱动以及政策监管趋严的背景下，国内IDC行业供需格局有望边际改善，我们认为拥有核心区域数据中心资源以及布局AIDC的头部企业将率先受益，同时交换机、服务器厂商也将受益AIDC建设浪潮。建议关注：IDC运营商：【润泽科技】【光环新网】【奥飞数据】【数据港】；交换机厂商：【锐捷网络】【紫光股份】【菲菱科思】。 风险提示：行业竞争加剧；算力资本开支不及预期；IDC建设不及预期 1.国内IDC行业发展概况 1.1.算力即国力，IDC为数字经济底座 算力即国力，数字时代的新质生产力。算力指的是数据处理能力，其核心实现依赖于中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、专业集成电路（ASIC）等各类芯片。芯片承载在各类计算机、服务器、高性能计算集群、各类智能终端中，通过云计算和边缘式计算等技术，对海量的数字应用和数据进行加工和处理。数字化时代浪潮中，算力已成为推动社会进步的关键引擎，成为支撑国家发展和提升人民生活质量的重要基石。截至2023年底，我国算力总规模位列全球第二。 图1：央视明确强调“算力即国力” 按照功能划分：算力可分为通算、智算、超算三大类。其中，通用算力主要用于电商、短视频、政务等普适性应用场景；智能算力面相医疗诊断、自动驾驶等人工智能应用场景；超级算力应用于天气预报、飞行器设计等科学、工程领域。 表1：算力的分类分类 IDC是数字经济的算力底座，新质生产力的典型代表。互联网数据中心（Internet Data Center，简称IDC）利用已有的互联网通信线路和带宽资源，建立标准化的电信专业级机房环境，为企业和政府提供服务器托管、租用以及相关增值等方面的全方位服务。数据中心的产业链涵盖了从上游的基础设施建设，到中游的运营管理，再到下游的终端用户服务的全过程。IDC产业链上游主要为设备和软件供应商，包括网络设备、精密空调、软件系统、电源设备等；产业链中游是数据中心集成服务、运维服务、运营商、云服务商及解决方案；下游是具体使用数据中心机房的企业，包括互联网、金融业、政府机构等。 图2：IDC行业产业链全景图 1.2.IDC行业市场规模 全球IDC行业发展迅速，总体逐渐步入成熟期。受发达国家的引领，全球数据中心产业自2000年来快速发展，全球数据中心形态从计算中心、信息中心、云中心向算力中心迅速演变，并在全球各大核心城市形成产业集群，不断向外扩张。 从2019到2023年，全球IDC行业市场规模从567亿美元增长到822亿美元，年均增速在9%以上。 图3：全球IDC行业市场规模 我国IDC行业起步较晚，正逐步向智算中心转型。受益于互联网+、数字经济等国家政策的引导，以及云计算、大数据、物联网、人工智能等领域的蓬勃发展，我国数据中心产业市场规模持续增长，已经发展成为全球互联网数据中心的重要建设基地。产业发展早期，IDC行业保持高速发展，市场规模也逐年增加，但这一阶段发展模式相对粗放，导致产业区域发展不平衡，产业发展质量不高。 加之发展前期新建基建浪潮过热，导致部分区域IDC市场供过于求，市场增速放缓。根据中商产业研究院，2023年我国IDC行业市场规模达到2407亿元，较2022年增长26.7%。 图4：我国IDC业务市场规模 1.3.IDC行业发展阶段 我国IDC行业从初步发展到成熟运营，经历了网络中心、IT中心、云中心、算力中心四个阶段。 网络中心（2000年以前）：20世纪90年代，互联网公司兴起，PC端对网络需求增加，数据中心逐渐成为网络流量的载体，数据中心数量和个体规模呈现较大增长。三大运营商是机房、网络、主机的主要提供商和托管商，服务形态以零散网络服务器为主。 IT中心（2000-2010年）：企业自建数据中心（EDC）和互联网数据中心（IDC）开始兴起，标志着互联网行业迎来大发展时代。三大运营商依然是数据中心的主要建设方，部分第三方IDC企业开始进入，服务形态主要以零散中小型机房为主。 云中心（2010-2020年）：云计算技术逐渐取代传统服务器托管、机架租赁IDC等服务形式，IDC市场持续高速增长，2010-2020年间我国IDC产业复合增长率为36.16%。市场供给侧呈现运营商、第三方、跨境方多主体竞争格局，服务形态逐渐转变为相对集中的大型云数据中心。 算力中心（2020年-至今）：，云计算、大数据、AI技术等加速发展，驱动AI发展进入以多模态和大模型为特色的AI2.0时代。需求向“云计算大型、超大型IDC+智能计算本地化中型数据中心+边缘计算小微型IDC”三级转变。三大运营商占据大量市场份额，同时专业第三方凭借服务优势快速发展，传统国央企也开始跨界经营数据中心产业。 国内数据中心产业走势从高速发展进入平稳发展期，期间经历了两次降速拐点，2021年在“东数西算”、数字经济等多要素的推动下迎来科技浪潮，IDC产业呈现短周期性提速拐点；2023年后，由于投资泡沫带来低价竞争，加之东数西算对上架率、PUE等指标约束日趋严格等因素，IDC产业规模未来短期内呈现增速趋缓，但预期十四五末期会迎来新一轮上扬。 图5：2008-2025年我国IDC产业规模发展情况 1.4.非需求因素驱动供给增加，部分区域存量资源亟待消纳 IDC资源在区域分配上存在不均衡，部分区域存在较多的存量资源空置现象。 2021年以来，随着流量红利的消退，行业增速放缓，同时国家政策监管日趋收紧，导致部分地区的IDC需求下降。此外，由于上一波IDC产业建设浪潮下的投资惯性，加之2020年新基建背景的催化，部分地区部分规模数据中心总供给依然持续增加，留下大量空置存量资源，2024年有所缓和，但传统IDC存量消纳依然处于中后期。 图6：2021年新增IDC机柜分地区份额（%） 图7：2021年存量IDC机柜分地区份额（%） 非需求驱动因素致使IDC供给增加。从供给端看，由于新基建政策加大投资热度，资本纷纷投入IDC行业，一些头部企业大规模扩张，跨界企业加入，市场供给迅速增加。在中央政府和资本的驱动下，而非需求的驱动下，机架建设供给走在需求前面，导致大数据中心上架率低。在算力供给方面，西部地区许多机柜无法得到充分利用，导致算力过剩。2021年至2023年间，全国在用数据中心机架规模从520万架增长到了810万架。随着新一代信息技术的发展和“东数西算”工程进一步深入，国内数据中心建设还将继续加大，《中国数据中心产业发展白皮书（2023年）》预计至2025年我国数据中心机架规模将增长至1400万架。 图8：2019-2023年中国数据中心机架总规模（万架） 图9：全国数据中心机架规模预测（万架） 图10：东数西算工程—全国八大算力枢纽和十大数据中心集群分布 不同地区IDC机房上架率存在明显差异。互联网行业受政策影响，2021年后市场需求增速放缓，加之产业数字化转型尚在孵化中，跨区域算力需求并未得到充分调动，导致短期内市场出现供给过剩的情况，使得全国平均上架率有所下降。从区域视角看，2021年，华北、华东、华南三个区域IDC机柜平均上架率65%-68%之间，华中地区为39%，而西北和西南分别为34%和41%，低于平均水平。一线城市资源稀缺度高，需求较高，上架率明显高于其他地区；一线周边城市为消纳溢出需求，平均上架率达到64%；其他地区需求有限，上架率低。 图11：2021年全国各区域数据中心机柜平均上架率（%） 图12：2021年中国不同区域在运营IDC机房平均上架率（%） 价格端：机柜价格下降较为明显。短期内IDC市场供大于求，供需关系失衡，企业间竞争从增量市场转向存量市场，从销售模式上看定制不含电机柜价格下降明显。以万国数据为例，IDC报价由2019Q1的2624元/平方米/月降至2023Q4的2051元/平方米/月，降幅明显。 图13：万国数据2019-2023年IDC报价变化（元/平方米/月） 2.需求侧：AI大模型迭代发展，有望带动AIDC需求 2.1.AI大模型迭代，促进算力发展开启新篇章 随着人工智能发展进入新纪元，智能算力驱动产业变革。人工智能技术发展逐渐成熟，数字化基础设施不断建设完善。IDC预计，全球人工智能服务器市场将从2022年的195亿美元增长到2026年的347亿美元，年复合增长率达17.3%。其中，AI产业正在逐渐从传统分析型AI走向生成式AI，用于运行生成式人工智能的服务器市场规模在整体人工智能服务器市场的占比将从2023年的11.9%增长至2026年的31.7%。 图14：2022-2026年全球人工智能服务器市场规模预测(百万美元) AI时代加码智算，中国智算中心规模高速增长。据艾瑞数据，2023年中国智能算力总规模已经达389.1Eflops，预计2027年规模将会增长至1694.9EFlops。 2019-2027年期间，中国智能算力规模年复合增长率达47.7%。据国家统计局，2024年我国规划建设具有高性能计算机集群的智算中心10余个，智能算力占算力总规模比重超过30%。 图15：中国2019-2027智能算力规模（EFLOPS）和增速 随着AI大模型迭代发展，训练算力需求不断增加。AI大模型对算力的需求增速远超摩尔定律的迭代速度。在深度学习时代，用于AI训练的算力大约每3至4个月翻一倍。而进入大模型时代，用于AI训练的算力大约每2个月就会翻一倍。 据OpenAI测算显示，2012年起，全球头部AI模型训练算力每3-4个月就翻番，每年增幅高达10倍。随着AI大模型参数量的指数级上升，算力需求不断增加。例如，GPT-3训练使用了128台英伟达A100服务器，而