2026年全球数据中心展望

2026年1月 2026年全球数据中心展望 Joneslanglaselle.com.cn 如何应对人工智能需求、电力限制与全球机遇 核心洞察 该行业正处于基础设施投资的超级周期，预计到2030年累计投资需求可能高达3万亿美元。 到2030年，人工智能可能将占所有数据中心工作负载的一半，其中模型推断将成为主要驱动因素。 2026至2030年间,全球将新增近100GW的数据中心容量，推动全球总容量实现翻倍。 2025年，人工智能仅占数据中心工作负载的四分之一，且以训练需求为主导。但预计在2027年将迎来重大转折，模型推断的工作量有望超越模型训练，成为人工智能领域的主要算力需求。 2026至2030年间，预计将新增约100GW的电力容量，由此创造约1.2万亿美元的房地产资产价值。此外，租户有望额外投入1万亿至2万亿美元用于部署IT设备。 到2030年，全球数据中心行业将以14%的复合年增长率持续扩张。这一增长势头将对能源创新提出更高要求，以缓解电网承载压力。超大规模企业将继续成为行业增长的关键驱动力，采取租赁与自建并行的双重战略。 企业重点关注领域 优先事项 市场展望 •ቭᰙ㩭ᇎ⭥࣋؍䳌DŽ൘ࡦᇊᡯൠӗߣㆆᰦˈ䴰਼↕оޜ⭘һъᵪᶴ৺⭘ᡧחਁ⭥ਸ֌Չդᔪ・ሩ᧕ᵪࡦDŽ•ቭᰙ䬱ᇊ䮯ᵏᇩ䟿䍴Ⓚ˄ণ֯ᖃࡽ䴰≲ᵚᆼޘ䟺᭮˅DŽ䇴ՠ亴』ॿ䇞о࠶䱦⇥᢯』ᯩṸⲴਟ㹼ᙗˈԕ㿴䚯』䠁к⏘仾䲙৺⭥࣋׋ᓄ⸝㕪Ⲵ▌൘ᖡ૽DŽ•䇮䇑ާ༷ᕩᙗⲴ䇮ᯭᷦᶴDŽণ֯䶒ੁ䶎ӪᐕᲪ㜭㊫』ᡧˈҏᓄѪ䇮ᯭ亴⮉ᵚᶕᢰᵟॷ㓗オ䰤ˈ⺞؍㜭ཏ䘲䝽ᴤ儈ᇶᓖ䜘㖢৺ߧࡦ㌫㔏䘝ԓ䴰≲DŽ•൘䜘㖢㿴ࡂѝ፼ޕ仾䲙㕃ߢᵪࡦDŽ亴⮉ᴤ䮯Ⲵᯭᐕઘᵏԕᓄሩ䇮༷ӔԈᔦ䘏৺ᡀᵜ䙊㛰ˈՈݸ䟷⭘⁑ඇॆ㓴Ԧо䳶ᡀॆ㌫㔏ᨀॷᔪ䇮᭸⦷DŽ•᧘㹼␧ਸරส⹰䇮ᯭ㓴ਸㆆ⮕DŽ൘ࡦᇊ䮯ᵏᇩ䟿㿴ࡂᰦˈ䴰ᒣ㺑ᡀᵜՈॆоᷦᶴ⚥⍫ᙗˈ䙊䗷ཊݳॆ䝽㖞ᇎ⧠仾䲙ሩߢDŽ •⭡Ҿ⭥㖁᧕ޕ䴰শ㓿ᮠᒤㅹᖵઘᵏˈ⭥࣋׋ᓄᶑԦሶਆԓൠ⨶ս㖞ᡆᡀᵜഐ㍐ˈᡀѪᮠᦞѝᗳ䘹൰Ⲵ俆㾱㘳䟿ḷ߶DŽ•⨳ޘ97%的数据中心物业出租率将持续赋予业主议价优势，预计至2030年租金水平将显著攀升。•ӪᐕᲪ㜭ᢰᵟሶ␡ᓖ䟽ກ䇮ᯭ䇮䇑㤳ᔿˈᵪ࣏ᷦ⦷ᇶᓖሶ䙬䘁100kWˈᒦۜ⭏ሩ⏢ߧ㌫㔏Ⲵ䴰≲DŽ•␧ਸරส⹰䇮ᯭ㓴ਸሶᡀѪ㹼ъḷ䝽ˈᵜൠॆ䇮ᯭঐൠ䶒〟㲭㕙߿ˈն᭿ᝏᐕ֌䍏䖭ӽ䴰傫൪༴⨶DŽԱъሶ䙊䗷ᮤਸᵜൠ䜘㖢ǃᢈ㇑ᴽ࣑ǃ䎵བྷ㿴⁑ᮠᦞѝᗳ৺䗩㕈䇑㇇⁑ᔿᶴᔪ␧ਸᷦᶴDŽ•׋ᓄ䬮⬦亸оᯭᐕᔦ䈟䰞仈ሶᤱ㔝ࡦ㓖亩ⴞ䘋ᓖˈ2025年已有超半数项目出现延期，租户需摒弃无缓冲期的交付日期预设。 投资者重点关注领域 优先事项 资本市场展望 •Ոݸㆋ䘹ާ༷ӪᐕᲪ㜭ᢰᵟ䘲䝽㜭࣋фਟ᭩䙐ॷ㓗Ⲵ䍴ӗDŽ᭟ᤱ⏢ߧᢰᵟ䜘㖢৺儈ᇶᓖᵪᷦ䝽㖞Ⲵ䇮ᯭˈሶ൘лаਁኅઘᵏѝঐᦞㄎҹՈ࣯DŽ•䙊䗷⚥⍫䘀⭘䍴ӗ᭟ᤱ䇱ࡨ（ABS）、商业地产抵押贷款支持证券（CMBS）及结构化融资工具优化资本架构，既能保持股权稳定性，又可为业务扩张提供资金支持。•ᣅ䍴ᐳተ䴰ࡽⷫᙗ३䝽ⴁ㇑㾱≲ˈ㘼䶎㻛ࣘ䐏䲿᭯ㆆ䈳ᮤDŽㅖਸਟ޽⭏㜭Ⓚ᭯ㆆሬੁ৺㢲≤ḷ߶Ⲵ䍴ӗˈሶ㧧ᗇᴤ儈᭸Ⲵᇑᢩ⍱〻ˈᵚᶕ൘䘰ࠪᰦҏሶᴤާᐲ൪੨ᕅ࣋DŽ•䙊䗷䍴ᵜ䟽㓴ᨀࡽ㿴ࡂ䘰ࠪ䐟ᖴˈ䲿⵰Ṩᗳ䍴ᵜ㿴⁑ᢙབྷˈ࠶䜘䍴ӗ࠶䱦⇥䘰ࠪਟ㜭∄ᮤփࠪ୞ᴤާ᭦⳺Ո࣯DŽ•ᕪॆ⽮४৲оᵪࡦˈѫࣘᔰኅ⽮४⋏䙊о࡙⳺⴨ޣᯩॿ֌ˈਟᴹ᭸䱽վᵳ⳺仾䲙ˈ؍䳌亩ⴞ᧘䘋᭸⦷о亴ᵏ޵䜘᭦⳺⦷（IRR）的实现。 •䈕㹼ъ↓㓿শ䍴ᵜ儈ᓖᇶ䳶Ⲵ䎵㓗໎䮯ઘᵏˈࡠ亴䇑2030年，房地产投资与租户资本支出总额将达3万亿美元。•㹼ъޕ߶໱ෂᤱ㔝ᣜॷˈ⭥࣋᧕ޕ䍴Ⓚǃ㶽䍴㜭࣋৺亩ⴞᢗ㹼᭸⦷↓࣐䙏ੁཤ䜘Աъ䳶ѝDŽ•ᔰਁ仾䲙੸⧠㔃ᶴᙗ䖜〫ˈᵚਆᗇっᇊ⭥࣋׋ᓄⲴ亩ⴞˈᰐ䇪ަ㿴ࡂ⭘䙄ᡆᐲ൪䴰≲ྲօˈ൷䶒Ѥ⋖Ѫ䰢㖞䍴ӗⲴ仾䲙DŽ•㶽䍴⑐䚃੸⧠ཊݳॆ䎻࣯ˈ䍴ӗ᭟ᤱ䇱ࡨ（ABS）与商业地产抵押贷款支持证券（CMBS）的发行规模持续扩大，正逐步取代传统银行贷款成为核心融资方式。•ⴁ㇑о⽮४ഐ㍐ᱮ㪇ᖡ૽䍴ӗՠ٬ˈ⽮४৽ሩ᜿㿱৺ਟᤱ㔝ᙗਸ㿴㾱≲ᐢሩ亩ⴞᔰਁઘᵏоᣅ䍴എᣕ⦷ӗ⭏ᇎ䍘ᙗࡦ㓖DŽ 市场规模与行业展望 2026年全球数据中心展望 2026至2030年间，全球数据中心行业预计将新增近100GW的容量，推动全球总容量实现翻倍增长 随着云计算普及与人工智能技术发展的双重驱动，到2030年，全球数据中心行业将以14%的复合年增长率持续扩张 2026至2030年间，行业将新增97GW容量，实现五年内规模翻番，至2030年全球总容量可能突破200GW。这一增长主要由超大规模云服务商的扩展需求及人工智能算力需求共同推动。 美洲作为全球最大的数据中心市场，占据全球约50%的容量份额，且增长速度领先三大区域。预计至2030年，该地区将保持17%的复合年增长率，继续巩固其主导地位。其中，美国是核心增长引擎，贡献了美洲地区约90%的容量规模。 到2030年，亚太地区数据中心容量预计将从32GW扩展至57GW，期间实现12%的复合年增长率。随着企业加速向云端迁移，主机代管业务以19%的增速引领增长，而本地部署容量预计将下降6%。 欧洲、中东及非洲地区（EMEA）预计以10%的复合年增长率扩张，主要得益于政府对人工智能基础设施的政策支持，以及为满足数据隐私法规要求而催生的主权人工智能云需求。该地区将新增13GW供应量，增长集中在成熟的欧洲数据中心枢纽及推进数字化转型战略的中东新兴市场。 2026年全球数据中心展望 到2030年，全球新增近100GW的数据中心容量将高度依赖能源创新以实现可持续扩张 根据仲量联行基准预测，全球数据中心供应量将以14%的复合年增长率扩张，该预测设定20%的上行空间与7%的下行空间 这一基础预测通过自下而上分析法制定，深度剖析了各区域及细分物业市场的供需动态，综合了需求趋势分析与供应管道情报。值得注意的是，预测假设技术革新将有效缓解当前能源供应挑战，并预计需求增长将与供应扩张同步，使全球空置率维持在10%以下。 若人工智能技术成为超预期的增量驱动因素，叠加人形机器人、自动驾驶等前沿技术加速落地，供应量或实现20%的复合年增长率。但受大数定律制约，这一高增长态势难以长期持续，且伴随供应过剩风险。 反之，若人工智能投资显著收缩、全球经济面临逆风、能源供应问题持续、供应链受阻或地缘政治冲突导致技术贸易壁垒，供应量增长可能放缓至7%。此外，量子计算等颠覆性技术的突破或将迫使现有基础设施模式发生根本性变革。 2026年全球数据中心展望 超大规模企业仍将是驱动全球数据中心行业增长的核心引擎，其战略布局呈现"租赁灵活扩容+自建深度控制"的双重特征 2026至2030年间，全球超大规模数据中心及托管服务容量预计将实现翻倍增长，而本地部署规模则会出现小幅收缩 在此期间，租赁型数据中心（涵盖托管服务及定制化建设设施）预计新增62GW容量，以应对云计算需求持续增长、人工智能工作负载激增以及企业数字化转型带来的多样化需求。 供电效率已成为项目成败的关键因素。开发商正转向数百兆瓦级分阶段开发模式，并明确表示在条件允许时，更倾向于为超大规模企业提供单租户定制化租赁方案，而非传统托管服务。到2030年，超大规模企业将继续实施"租赁+自建"的双重战略。近期资本支出计划印证了这一趋势：2024至2026年间，超大规模企业预计将投入1万亿美元用于数据中心建设。据此推算，2026至2030年间该类企业可能自建41GW容量，使自建领域规模扩大至70GW。 受云计算普及和托管服务迁移影响，本地部署领域的整合趋势将在全球范围内持续，其中亚太地区表现尤为突出。随着人工智能工作负载增加及数据中心运营复杂度提升，众多企业开始采用混合部署策略：将部分核心容量保留在本地，同时将非敏感工作负载迁移至托管机房和云端。不过，金融等涉及敏感数据和战略安全的行业，仍倾向于将关键业务运营保留在企业内部。 2026年全球数据中心展望 受强劲需求与电力供应制约的双重影响，全球数据中心租赁价格预计将以5%的复合年增长率持续上涨至2030年 美洲地区因供应严重短缺及超额人工智能业务覆盖，将呈现最强劲的租金增长态势 在美洲地区，超大规模企业激进扩张叠加电网接入瓶颈，导致供应严重受限，推动租金以7%的复合年增长率攀升至2030年。值得注意的是，2020–2025年间该地区租金年均增速已达9%；因此，2030年前维持7%的年增长目标可能偏于保守。当前该地区空置率仅约1%，市场极度紧俏，租金进一步上行的主要制约因素并非需求不足，而是开发商之间为争夺优质租户而展开的竞争。随着部分需求从高成本、高限制的核心枢纽（如北弗吉尼亚）转向开发及入住成本更低的新兴节点，租金涨幅或被局部缓释，但整体仍处高位。 亚太地区则呈现温和加速态势，预计2030年前租赁价格将以4%的复合年增长率上升，略高于2020–2025年期间3%的历史均值，主要原因在于需求正从供给受限的成熟市场转向开发与运营成本更低的新兴枢纽。随着企业将工作负载迁移至更具成本效益的新兴市场（如印度、马来西亚、韩国），需求重心转移正推动次级枢纽租金稳步走高。 欧洲、中东和非洲（EMEA）地区租金预计2030年以前已6%的复合增长率持续增长，区域分化显著。其中，伦敦、法兰克福和巴黎等欧洲核心市场受土地与电力约束，租金承压上行。中东市场则依托政府主导的基建投入与主权级AI战略，加速新建落地。 人工智能(Artificial Intelligence) AI推断（Inference）与AI训练：有何区别？ AI模型的生命周期：从学习到执行 AI训练 开发和训练新的人工智能模型需要输入海量数据，模型通过学习这些数据来识别其中的模式与规律。训练过程通常包含多个“训练周期”（epochs）ˈণᆼᮤ䙽শᮤњᮠᦞ䳶ཊ⅑ˈԕ⺞؍⇿њṧᵜ䜭㻛࠶ݵᆖҐˈӾ㘼ᨀॷ⁑රⲴ߶⺞ᙗ亚⌋ॆ㜭࣋DŽ 数据处理：收集、清理并结构化原始数据集，为AI模型准备训练素材。 ᭟ᤱAI训练的数据中心对基础设施要求极高：单机架功率密度通常在40至100KW以上，产生大量热量，必须依赖液冷技术（如冷板式或浸没式冷却）进行高效散热。由于电力需求巨大、选址受电网容量严格限制，且建设成本高昂，目前全球具备大规模AI训练能力的集群数量极为有限，主要由少数大型科技公司运营。 模型训练：AI系统通过多次迭代处理数据的学习阶段。这需要配备专用GPU集群和先进冷却系统的超高密度数据中心。 优化：通过测试与压缩对模型进行微调。可针对特定应用场景缩减模型规模以提升性能。 AI推断 推断是指利用已训练好的AI模型对新数据或未见过的数据进行预测和决策。如果说训练是“学习阶段”，那么推断就是“应用阶段”。其典型应用场景包括实时用户交互（如智能客服）、自动化决策（如医疗影像辅助诊断、高频金融交易系统）等。 部署：将训练优化后的模型从开发环境迁移至生产系统，为真实用户和应用程序提供服务。 推断的市场准入门槛相对较低，部署方式更加灵活多样：既可通过云服务商提供的托管服务实现，也可在靠近终端用户的边缘节点运行，部分对数据安全或延迟敏感的场景仍会保留本地部署。随着AI应用从训练向推断迁移，推断负载正加速向分布式架构扩散，推动数据中心布局向“核心+边缘”协同演进。 执行：实时运行阶段：模型处理新数据以生成终端用户的响应。依托可扩展的云基础设施及部署于用户群附近的边缘网络运行。 2026年全球数据中心展望 2027年将迎来重大转折点：推断工作负载有望超越训练，成为AI领域的主导需求 到2030年，人工智能可能将占所有数据中心工作负载的一半 尽管人工智能的日活跃用户数量正在快速增长，但在2025年，它仅占所有数据中心工作负载的四分之一左右，其中大部分需求由训练驱动。但预计2027年将出现重大转变，推断的工作量可能超越训练，成为主导性的AI需求。 虽然AI模型代表一次性或周期性投资，但模型创建后，推断将通过实际应用持续产生价值。展望未来，每个AI模型的部署都将创造持续的