海湾国家兴建AI数据中心，中企机遇何在？

摘要 阿联酋、沙特阿拉伯等海湾国家正引领中东地区跨越式推进AI数据中心建设，地区装机容量位居全球第三，在建及规划的项目储备充足，已成为全球AI算力扩张的重要地区。其建设驱动力可分为内外两层：外部源于全球AI算力需求激增的市场推力以及美国科技巨头基于经济与战略考量的深度参与；内部源于保障数据主权安全的内在诉求以及主权财富基金对长期投资回报的追求。 然而，海湾国家AI数据中心建设面临三种制约：一是资源刚性约束，水资源极度匮乏导致冷却系统运行承压；二是基建滞后约束，电网扩容进度与AI数据中心建设节奏不匹配且可再生能源间歇性与算力稳定性需求存在矛盾；三是技术地缘约束，核心元器件供应单一引发地缘风险与技术锁定问题。 从AI数据中心全产业链竞争格局看，中国企业可聚焦中下游环节捕捉合作机遇：一是发力机电基础设施层，依托液冷技术缓解当地水资源瓶颈，配套储能与智能电网方案适配当地绿色电力转型趋势；二是依托工程建设与运营服务层总包能力，布局二线城市托管机房等非旗舰算力场景；三是深耕行业应用服务层，落地本地化AI解决方案形成特色竞争力。同时建议推行梯度化市场进入策略，优先将阿联酋、阿曼、卡塔尔等作为重点开拓市场。 专题报告系列 人工智能（Artificial Intelligence, AI）的发展依赖大模型技术迭代突破，而相应的大模型作为AI规模化应用的载体，其训练与推理均需消耗算力。算力需依托图形处理器（GPU）等专用硬件实现，而这些硬件因具高功耗、高热密度、对运行稳定高要求的特性而仅可置于供电持续、散热高效、网络通畅、运维完备的数据中心中。数据中心正是承载海量数据存储与运算处理的专业设施，其内部通过机柜整合服务器、存储、网络等算力设备，并配备电力、制冷、安全防护等配套体系，成为实现算力规模化供给不可或缺的物理载体1。AI数据中心则是面向大模型训练、推理任务的新型数据中心。 海湾国家①将AI视为推动经济结构转型的重要驱动力，跨越式布局吉瓦级AI数据中心，正成为全球AI数据中心建设力度最大的新兴区域之一，其建设现状、现实制约与发展前景具备重要研究价值。本报告在梳理海湾国家AI数据中心建设现状与驱动逻辑的基础上，剖析其面临的制约因素，最后结合中美企业在AI数据中心产业链上的竞争格局研判中国企业可捕捉到的合作机遇与落地路径。 一、海湾国家人工智能数据中心建设的现实状况 1.1国家愿景战略与政策举措相继出台引领AI数据中心建设 海湾国家经济发展相当依赖石油，但全球能源转型与减少碳排放进程使这一经济发展模式难以为继。沙特阿拉伯、阿联酋等国已明确将AI及其相关基础设施定位为非石油经济增长的重要支柱，在应对油价波动以及石油需求长期下行风险的同时推动非石油经济增长进而达成经济结构转型。中东地区最大的专业服务机构之一普华永道中东曾预测，到2030年AI将为中东地区的经济贡献约3200亿美元，其中：对沙特阿拉伯的经济贡献预计超过1352亿美元，占其国内生产总值的12.4%；对阿联酋的经济贡献将达到其国内生产总值的13.6%；对巴林、科威特、阿曼、卡塔尔的经济贡献合计将达到其国内生产总值的8.2%2。 目前海湾国家普遍已经发布了涉及AI的国家愿景与发展战略或者正在积极制定相关计划，明确将AI视为推动经济结构转型的重要驱动力，将AI及其相关基础设施置于国家发展重要位置，但在战略目标的全球化程度、量化指标的明确性及政策落地的具体性上存在差异（见表1）。 智算新局：海湾国家人工智能数据中心建设的现状、动力、制约与中国机遇 1.2 AI数据中心密集在建和规划，由阿联酋、沙特阿拉伯引领 （1）中东地区AI数据中心数量与装机容量居全球第三 AI数据中心是AI算力扩张的物理载体，其建设速度与规模直接决定了AI规模化、产业化发展的上限。不投资建设AI数据中心，AI发展无异于是“空中楼阁”。根据全球AI数据中心专项数据库AI Data Center Index统计，截至2026年6月18日，数据库共监测全球346个AI数据中心项目，覆盖64个国家和地区，由225家运营商参与投建与运营，整体已知IT负载装机总容量达117.2吉瓦。分阶段来看，已投产装机容量为26.7吉瓦，占全部规划总容量的22.8%；处于在建、规划及公示待落地阶段的储备装机容量达90.5吉瓦，占全部规划总容量比重高达 77.2%。这说明当前全球AI数据中心呈现出以在建设及规划中的项目为主导的持续扩张态势，市场整体处于显著扩张阶段。 分地区看，AI数据中心数量前三多的地区依次是北美、西欧、中东，分别达96、57、35个，占全球AI数据中心数量比重依次是29.1%、17.3%、10.6%（见图1）。北美以96个AI数据中心承载了57.8吉瓦的装机容量，占全球总装机容量的49.3%，单个AI数据中心平均装机容量达0.6吉瓦，是全球平均水平的1.8倍；中东地区以35个数据中心承载了9.4吉瓦的装机容量，占全球总装机容量的10.6%，总装机容量已达到北美的16.2%、西欧的63.4%，位列全球第三。尽管中东地区数字化进程起步较晚，但跳过了通用数据中心的普及阶段，直接布局吉瓦级AI数据中心，发展潜力不容小觑。 （2）阿联酋、沙特阿拉伯引领中东地区AI数据中心在建和规划 中东地区内AI数据中心数量前三多的国家依次是沙特阿拉伯、阿联酋、以色列，分别为8、8、5个，呈现出明显的头部引领特征（见图2）。从中东地区已完整披露建设进度信息的AI数据中心项目结构来看，已投运AI数据中心装机容量占地区已披露建设阶段的AI数据中心总装机容量的27.8%，在建设AI数据中心装机容量则占比38.1%，规划中的AI数据中心装机容量则占比14.7%，对外发布投资建设意向的AI数据中心装机容量则占比19.3%。充裕的在建与中长期规划储备 专题报告系列 项目充分打开地区AI基础设施中长期增长空间（见图3）。 基于截至2026年6月18日海湾国家AI数据中心项目统计结果，海湾国家AI数据中心建设呈现出以下清晰特征（见表2）： 第一，规模层级分化显著，头部集聚效应突出。阿联酋与沙特阿拉伯集聚了海湾地区超大型标杆AI算力集群，而且剔除重复统计口径后，以阿联酋G42“Stargate” UAE–US AI Campus、沙特阿拉伯NEOM/DataVolt Oxagon AI FactoryCampus为代表的超大型项目占据地区总装机容量的主体份额，其余中小型项目呈散点式分布于各国境内（见图4）。 第二，建设周期处于规模化扩张的快速成长期。当前已投产项目以小容量云服务节点、超级计算设施为主，100兆瓦级以上（含）的项目有8个处于在建、规划或已宣布阶段，整体呈现存量投产规模偏低、增量储备体量庞大的发展特征。 第三，治理模式采用本土主体主导与国际技术合作的二元架构。项目普遍由本土龙头企业掌握建设与运营主导权，联合全球科技巨头提供技术支撑，在保障AI算力基础设施主权属性的同时引入前沿AI技术。 第四，低碳供能探索逐步启动。现阶段海湾国家部分头部标杆AI数据中心项目已在规划中提及可再生能源、核能等供能方案，能源结构多元化与低碳化转型的探索态势初显。 第五，功能定位呈现分层分化特征，可划分为训练主导型、推理主导型与训练-推理混合型三类。例如，推理主导型AI数据中心包括沙特阿拉伯的Aramco Digital&Groq Inference Data Center、巴林的Batelco&Qareeb-BahrainEdge AI Data Center等；训练-推理混合型AI数据中心多为百兆瓦级项目如G42“Stargate”UAE–US AI Campus、NEOM/DataVolt Oxagon AI Factory Campus，通过算力动态调度兼顾训练与推理负载以提升资源利用效率3。 整体而言，海湾国家正依托雄厚资本与国际化产业合作，将AI数据中心建设作为经济结构转型的关键抓手，后续发展值得持续关注。 1.3美国科技巨头广泛参与投资海湾国家AI数据中心建设 美国科技企业在海湾国家已构建起覆盖全链条、多层次的算力布局，参与主体广泛分布于云服务、芯片设计、网络设备等多个领域。其中，微软、亚马逊AWS、谷歌云及甲骨文等云服务提供商构成关键投资方，通过设立本土云服务区域、扩建AI数据中心园区等方式拓展市场，其标志性重点项目的投资规模已达数十亿至百亿美元级别。英伟达、AMD等芯片提供商则通过技术授权、合资共建等模式融入当地算力供应链，为相关项目提供高端图形处理器及底层算力架构支持。海湾地区已成美国科技企业海外算力布局中合作层次较深、业态体系较为完备的地区之一（见表3）。 二、海湾国家人工智能数据中心建设的动力与制约 2.1多重内外动力共振，催生海湾AI数据中心建设热潮 （1）全球AI算力扩张是海湾AI数据中心建设的外部推力 随着AI应用场景拓宽叠加大模型参数扩容与架构升级，专门适配AI任务的算力需求激增。全球AI算力规模自2022年以来以年均3.3倍速度高速扩张，倒逼适配大模型训练、推理等高负载任务的AI数据中心加速建设4。 专题报告系列 电力配套约束可以反映当前AI数据中心建设成效，具体而言：从电力供给规 模看，供电容量越大，可落地建设的AI数据中心规模越大。截至2025年第四季度全球AI数据中心供电容量增至29.6吉瓦，其规模相当于美国纽约州峰值用电负荷4（见图5）。从实际用电消耗看，用电量越高，AI数据中心运行体量越大。2025年全球数据中心用电量达485太瓦时，同比增长17%，其中AI数据中心用电量增速高达50%，占全球数据中心用电量比重约三分之一。按基准情景预判，到2030年全球数据中心用电量将翻倍至950太瓦时，AI数据中心用电量将增长超3倍，达465太瓦时5（见图6）。据此测算，2025-2030年全球数据中心用电增量中，AI数据中心将贡献约66.7%，是数据中心用电扩张的第一驱动力②。 全球AI算力需求的急剧增长催生了对低成本、大规模算力承载地的全球搜寻，而海湾地区恰好具备承接超大规模AI数据中心的比较优势：一是依托丰富油气资源形成显著低于全球平均水平的电价，可大幅压降运营成本；二是土地资源充裕且机会成本低，广袤的沙漠地带可低成本支撑吉瓦级AI算力集群的布局；三是主权财富基金资本实力雄厚，能够匹配AI数据中心长周期、重资产的投资需求。多重禀赋优势与全球AI算力扩张浪潮形成共振，直接推动海湾地区成为全球AI数据中心建设的新兴之地。 （2）美国科技巨头大规模参与加速海湾AI数据中心建设 美国科技巨头的大规模进入亦是海湾国家AI数据中心建设的重要外部驱动力，其参与海湾国家AI数据中心建设有出于经济方面的考量，具体而言： 专题报告系列 第一，电力成本是数据中心运营的重要开支，以GPT-4为例，该模型训练耗电超170万千瓦时，约合160户美国家庭一年用电量6，凸显大模型训练对电力的高依赖。2026年6月全球知名投资银行伯恩斯坦（Bernstein Societe GeneraleGroup）基于英伟达在2026年推出的Vera Rubin架构对AI数据中心的成本进行测算，发现1吉瓦AI数据中心资本支出约473亿美元，年化运营支出中硬件折旧约79亿美元、电力成本约13亿美元（按0.15美元/千瓦时计，年用电量约为86.7亿千瓦时）（见表4）。海湾国家2023-2026年平均工商业电价处于0.036-0.110美元/千瓦时区间，远低于2026年第一季度全球均值0.164美元/千瓦时（见表5），这一依托丰富油气储量发电形成低电价优势对高能耗AI工作负载构成显著成本利好。按此测算，在海湾国家部署1吉瓦AI数据中心，相比美国每年可节省电费约7-14亿美元。此外，北美、欧洲等地区的电力资源趋于饱和，美国弗吉尼亚州“数据中心巷”一些大型数据中心项目的电网连接时间甚至需要长达七年7。 第二，海湾国家还拥有广阔的未开发沙漠地带，这些地带不具备农业、工业、商住等替代用途的潜力，因此其机会成本趋近