亚太地区数据中心快速增长 AlixPartners总结了十个亚太地区重点市场的数据中心数据。数据显示，在这些重点市场中，数据中心容量正不断增加，新的市场参与者也持续涌入。 亚太地区数据中心格局——重点市场及容量发展规划 表格中的“成熟度指数”是基于15项指标对各市场进行的统计对比，这些指标包括整体存量与空置率、托管服务商/超大规模企业的布局情况、人工智能部署的影响等。该指数不仅反映当前市场格局，还可作为衡量增长机会的前瞻性指标。 根据上述数据来看，日本东京大都市区在数据中心建设方面表现突出，以120个数据中心、32家运营商的规模，坐拥1166兆瓦已安装容量，成为亚太区域内规模领先的市场之一。与此同时，日本东京大都市区还规划了1906兆瓦新增容量，这意味着后续增长潜力仍然强劲。 按照已安装容量来看，新加坡已安装1040兆瓦容量，在数据中心建设方面的进度落后于日本东京大都市区。 而从规划新增容量来看，马来西亚柔佛、印度孟买和澳大利亚悉尼都规划了超千兆瓦容量，表明其在数据中心建设方面的野心勃勃。 盈利之路仍充满挑战 不过，即便拥有有利条件，亚太地区的数据中心运营商仍面临诸多挑战，使得其盈利之路充满不确定性。 一、供需失衡：亚洲市场正面临漫长的 “从建设到变现” 周期 在日本等主要市场，问题在于总承包商（GCs）短缺；而在印度、马来西亚等其他市场，则是因为开工前获取许可需要耗费大量时间。这导致数据中心运营商在考虑中期增长时，不得不提前规划并投入容量建设。此外，由于这种不确定性，市场容量的投放无法预测——容量的突然增加和过剩会给利润率带来压力。 二、人工智能相关的不确定性 尽管人工智能为数据中心运营商带来了发展机遇，但预测其在亚太地区的需求却颇具难度。人工智能所需的机架密度大幅提升，这对楼层承载能力、冷却系统（液冷与风冷）以及备用系统产生了次级设计影响。 三、地缘政治影响 东西方国家之间的地缘政治矛盾对于亚太地区市场已经构成影响，这一点在马来西亚等市场已经有所体现——当地出现了为服务不同客户群体而搭建了并行的基础设施，这导致前期资本支出增加，且设施利用率未达最优水平。 四、环境、社会和公司治理（…

1、 云侧 AI 芯片：供给&需求齐飞，国产替代黄金时期 生成式 AI（如 ChatGPT、DeepSeek）训练与推理需求激增，推动加速服务器及配套网络设施投资。2026财年第一季度英伟达数据中心业务收入同比增长 69%至 441亿美元，印证 AI 算力需求高速增长。根据 Verified Market Research 的数据，2024 年全球 GPU 市场规模为 773.9 亿美元，2030 年有望达到 4,724.5 亿美元，2024-2030 年的复合增长率高达 35.19%，呈现强劲的增长态势。 （1） 空间：国内算力需求高增，云厂 AI 资本支出持续超预期 根据思瀚产业研究院数据，2024 年中国 GPU 市场规模约为 1,073 亿元，同比增长 32.96%。自 deepseek 推出以来，中国人工智能市场经历快速的发展，AI 芯片市场规模快速增长。未来，随着中国 GPU 企业在技术上的不断突破，AI 计算加速芯片的市场规模预计将实现快速增长。 根据弗若斯特沙利文预测，到 2029 年，中国的 AI芯片市场规模将从 2024 年的 1,425.37 亿元激增至 13,367.92 亿元，2025 年至 2029年期间年均复合增长率为 53.7%。伴随国家政策大力扶持、国内人工智能产业链各重要环节技术的不断成熟，国产AI芯片厂商将迎来关键发展机遇，进口替代迫在眉睫。 海外：北美四大云服务提供商（CSP）——亚马逊、谷歌、微软和 Meta 在 2025年的资本支出计划全面超出市场预期，合计规模突破 3150 亿美元： （1）亚马逊：2025 年资本开支指引达 1000 亿美元，主要用于支持 AI 和 AWS云业务的基础设施建设； （2）谷歌：资本支出计划 750 亿美元，重点投入 AI 服务器和数据中心； （3）微软：计划投资 800 亿美元建设数据中心，用于训练 AI 模型及部署云应用； （4）Meta：资本支出指引 600-650 亿美元，聚焦生成式 AI 核心业务。国内：云厂商和运营商尽管总资本开支有所收缩，但算力投资占比显著提升。 （1）阿里巴巴：未来三年计划投入 3800 亿元用于云计算和 AI 基础设施，超过去十年总和； （2）腾讯：2025 年资本支出计…

近年来，AI技术持续突破，大模型凭借强泛化能力在产业中广泛应用。随着算力基础设施完善，AI应用场景不断深化，推动产业与应用形成正向循环。 受旺盛需求驱动，中国智能算力规模预计2028年将突破2,781.9EFLOPS，年复合增长率39.94%。全球AI投资同步高涨，2025年超40%的IT预算将投向AI；全球AI资本支出预计从2024年的2,320亿美元至2028年的14,160亿美元，年均复合增速超50%。 其中，AI服务器约占AI资本支出的40%–50%，AI加速卡又占服务器成本的70%（综合占比约30%）。因此，AI资本支出的快速增长将显著拉动AI加速卡市场扩张。 2024-2028年全球人工智能资本支出市场规模及预测(亿美元) 资料来源：普华有策 （2）AI加速卡2024年全球市场已超过1,000亿美元，预计2028年将超过5,000亿美元，届时中国市场需求将超过万亿人民币，占全球市场约30% 云端AI芯片往往以AI加速卡的形式进行销售，或进一步集成至智算系统及集群售往各类客户。以互联网巨头及AI大模型企业为代表的各类企业逐步增大的人工智能资本开支进一步带动了全球AI加速卡的规模。2024年全球AI加速卡以收入计的市场规模约为1,190.28亿美元。在人工智能技术持续演进与数字化基础设施加速完善的推动下，人工智能的商业化应用有望加快落地，并进一步带动人工智能芯片市场的快速增长，预计2028年全球AI加速卡市场规模将达到5,257.70亿美元。 2024-2028年全球AI加速卡市场规模及预测（亿美元） 资料来源：普华有策 作为全球最大的人工智能市场之一，中国对AI加速卡的需求也在快速增长。中国AI加速卡从2020年的122.54亿元增长到2024年的2,164.77亿元，复合年增长率为105.01%。预计到2028年，该市场将达到11,076.46亿元，从2024年到2028年的复合年增长率为50.40%。2028年中国AI加速卡市场需求将占届时全球市场需求的约30%。 这一增长趋势主要源于人工智能应用需求的快速提升，尤其是AI大模型训练和推理对算力的强烈需求，使AI加速卡成为数据中心计算加速的关键硬件。同时，国家不断出台政策支持以及“东数西算”等战略的推进，加快了数据中心的建设，也进一步推动需求增长。 2024-2028年中国AI加速卡市场规模及预测（亿元） …

全球AI需求的爆发式增长，正从底层重构算力产业的发展格局。而这种高增长态势的背后，是AI模型从“问答交互”向“任务执行”转变带来的Token调用量暴涨。 摩根大通预计，2025至2030年，中国AI推理Token消耗量将从约10千万亿增长至约3900千万亿，五年增长约370倍，CAGR高达330%。 在算力需求激增的刺激下，全球各大厂商纷纷加大对算力相关领域的投入。英伟达将与专注推理技术的“格罗克”合作推出AI服务器系统，以“支撑万亿级算力市场”。谷歌投入巨资强化云计算能力以追赶同行。阿里巴巴宣布未来三年将投入超千亿元用于云和AI硬件基础设施建设。 “十五五”时期，我国数字经济提质升级，算力需求爆发式增长。2026年政府工作报告也提出“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程，加强全国一体化算力监测调度，支持公共云发展”。“算电协同”首次被写入政府工作报告，列入新基建，将AI与电力联动上升为国家战略。 展望后市，2026年是国内算力资本开支“元年”，AI算力产业链将步入加速增长阶段。IDC预计，2026年中国智能算力规模将达到1460.3EFLOPS，为2024年的两倍；2026年市场规模将增长至337亿美元。2023年至2028年期间，中国智能算力规模的五年年复合增长率预计达46.2%。 具体到A股市场，算力相关板块在政策驱动、算力爆发与国产替代三重逻辑下，有望迎来估值提升。可关注国产算力芯片领军企业，AI服务器行业龙头，以及布局“算电协调/算电一体”的公司 …

近两年，随着全球人工智能飞速发展，不仅带来技术变革，更推动产业基石——AI算力（衡量AI竞争力的关键指标）爆发式增长。统计显示，2023年全球AI算力服务器出货量同比增长38.4%。而我国作为全球人工智能大国，不仅AI算力位居全球第二，而且增速持续领跑。研究显示，2023年中国AI服务器市场规模同比增长82.5%。 中兴通讯推出新款AI算力服务器， 带来超强算力性能       日前，作为全球ICT领军企业，中兴通讯宣布G6系列服务器家族在AI算力领域再添重磅新成员，新一代高性能服务器R2350 G6和海量存储服务器R2550 G6产品正式发布，带来更加极致的算力性能，为人工智能服务器注入新活力。 其中，R2350 G6服务器是一款计算性能强大的服务器，搭载1颗高性能处理器，具有“传输速度快、可扩展性强、异构计算性能强”的优势，在传输速度上，它的速率可达6000MT/s，根据特定客户要求最高可达6400MT/s；在可扩展性上，可支持16个PCIe 5.0扩展插槽，支持32个NVMe U.2/E1.S/E3.S硬盘，提供高速IO接口；与此同时，最大支持4块双宽全长GPU卡，提供强大的异构计算性能，轻松应对高并发、低延迟、数据密集型工作负载，可广泛应用于互联网、云计算、AI推理等业务场景。 R2550 G6服务器则是一款面向数据存储领域应用的计算与存储结合的4U大存储服务器，搭载1颗高性能处理器，具有“传输速度快、存储性能强”的优势，在传输速度上，速率达到6000MT/s，应特定客户要求速率最高可达6400MT/s；在存储性能方面，可支持多样化存储类型，最大支持44块2.5/3.5寸可热插拔硬盘，最高支持28块NVMe U.2硬盘，拥有超大容量存储、超高速I/O接口，充分满足云存储、云计算、AI计算、大数据、视频、图像等海量数据存储需求。 据悉，今年中兴通讯在AI算力服务器领域持续发力，前不久中兴通讯还推出了R6930 G3大模型训练服务器，以大带宽高速互联，绿色液冷散热，满足AI大模型训练超高并行计算需求，全方位打造高效AI智算引擎，为金融机构在自然语言大模型、深度学习、人工智能、高性能计算等领域提供强大的算力支撑，助力金融行业创新AI人工智能应用场景。 AI算力领域全面布局，助力AI产业深入发展     据了解，作为全球ICT领军企业，中兴通讯早在2016年就开始在人工智能领域进行投入。 &nb…

算力租赁产品“秒光”！2600亿市场爆发，协创数据等龙头领跑 一、算力租赁市场的崛起背景 （一）AI发展带动算力需求 随着DeepSeek、ChatGPT等众多AI软件的出现，电脑算力成为热门话题。对于科技企业而言，控制算力成本成为重要问题，“以租代买”的方式逐渐兴起。 （二）市场行情火爆 在电脑设备租赁行业，高性能机型出现“上架即秒光”的现象。据预测，到2026年，我国算力租赁潜在收入市场规模有望达到2600亿元，显示出该市场的巨大潜力。 二、算力租赁的核心竞争力与高回报率 （一）高端算力资源稀缺的现状 供给不足 算力租赁本质是对算力资源的出租。智算算力租赁业务兴起，短期内智算资源供给能力不足，特别是以GPU为代表的AI芯片紧缺。 自建成本高 自建智算中心投资规模大、运维能力要求高，算力使用综合成本高。在高端芯片限制收紧的情况下，国产化芯片虽加速发展但仍有差距。 （二）算力租赁业务的核心要素 算力租赁业务的核心竞争力在于高端芯片资源、资金来源以及核心的客户资源。 （三）高回报率的算力租赁 天风证券指出，国产算力保持高景气度，算力租赁以及智算中心需求激增。以一台装配8张H100显卡为例，按照五年租期以及每月7万元租金计算，平均折旧法下第一年到第五年的设备租赁净利率分别为32%、34%、35%、36%、37%；若按照加速折旧测算，第一年预计亏损5.1万，第2 - 5年每年净利率为14%、35%、55%、75%，回收设备回收期在3年左右，整体回报率较高。 三、相关上市公司分析 （一）协创数据 合作与平台建设 协创数据的算力租赁业务与某互联网客户、中国移动国际签订战略合作协议，并且在张江科技园、中关村综合保税区建立人工智能国际创新加速平台。这有助于协创数据整合资源，提升在算力租赁市场的竞争力。 市场优势 凭借与大客户的合作以及创新平台的建设，协创数据能够更好地满足客户需求，在算力租赁市场中占据有利地位，有望随着市场增长实现业务扩张。 …

在安徽合肥一处智算中心的机房，这台八卡的算力服务器算力可以达到2.4P，1P算力约等于每秒1000万亿次的浮点算力。这一台机器每秒相当于300台高性能笔记本电脑的算力总和。在这个机房，这样的服务器有256台。 据了解，作为大型的算力集群中心，这两年有许多智算中心也逐步投入使用。这家智算中心的相关负责人介绍，该智算中心投入使用已有半年多。目前，算力规模已经达到1.5万P，预计2025年公司的算力租赁业务将迎来井喷期。 企业负责人饶有根介绍，今年整个营收预计在10亿元左右。相比2024年，增长应该在三倍以上。合肥智算中心光伏在今年春节实现了并网。他们在技术上进行了创新，大量采用高速铜缆的接入技术，缩短了服务器之间的连接，可以提升传输效率、降低延迟。 据了解，近期，许多公司正在加紧采购算力服务器，尤其是高性能算力服务器呈现出“一机难求”的盛况。杭州一家算力租赁公司的负责人介绍，由于下游算力租赁需求的增长，他们正推进一笔200台高性能服务器算力服务的采购，而这批服务器将于近期投入算力租赁市场。 近期，多家上市公司陆续发布了算力服务器采购公告。业内人士预计，随着国产大模型的升级，应用场景的增多，算力租赁行业有望保持高景气度。 大模型接入成本降低 企业加快算力终端应用 国产大模型的升级，带动了应用端使用成本的降低。许多企业也开始尝试接入大模型，应用在公司业务的各个方面。 陈超是上海一家科技服务公司的负责人。2025年他在公司的网页端接入了国产大模型，用户输入需求后，通过大模型的语义分析，能够将用户需求拆解成一系列拥有相关技术的公司或专利技术，帮助用户实现更精准的“点对点”匹配。陈超介绍，国产大模型成本低、效果好，未来还将有一系列功能上线。 上海某科技服务公司执行董事陈超介绍，Deepseek主要的一个优势就是计算成本大大降低，语义识别能力和推理能力非常强大。他们现在的匹配率大概提升了20%。从成本来讲，降低超过50%。 记者从多家算力租赁公司了解到，目前，小微企业算力租赁订单呈现爆发式增长。公共服务、教育、金融等领域都在打造以自身知识库为基础的模型，而算力租赁模式投资小、成本低，相较自建算力机房更受青睐。许多公司也在研发“算力租赁+服务”的新模式，将大模型嵌入服务器中，降低企业的调试成本。 据悉，自2024年年初以来，算力租赁的价格也在逐步降低，…

在人工智能技术加速渗透千行百业的今天，AI 算力作为驱动算法训练、模型推理和数据处理的核心基础设施，正成为数字经济时代的 "新电力"。从 AlphaGo 击败人类围棋冠军的震撼时刻，到如今大模型驱动的智能客服、自动驾驶、药物研发等应用的规模化落地，AI 算力的每一次突破都在重塑产业竞争格局。本文将从技术演进、产业生态、应用场景等维度，深度解析 AI 算力的发展现状与未来趋势，揭示这一核心生产力背后的增长逻辑与变革力量。 二、AI 算力发展现状：规模爆发与技术迭代双轮驱动 （一）算力规模呈指数级增长，智能算力占比快速提升 根据《综合算力发展现状与趋势分析》报告显示，截至 2023 年 6 月，我国算力总规模已飙升至 197 EFLOPS（每秒浮点运算次数），其中智能算力占比突破 25%，达到 49.25 EFLOPS，同比增速高达 45%，远超整体算力 30% 的增速。这一数据背后，是人工智能大模型训练带来的算力需求井喷 —— 以 GPT-4 为例，其训练所需算力较 GPT-3 提升了 10 倍以上，推动全球智能算力市场进入爆发期。 从全球竞争格局看，美国仍占据高端算力市场主导地位，英伟达的 GPU 芯片占据全球 AI 算力芯片市场 70% 以上份额。但中国正通过 "东数西算" 工程加速算力基础设施布局，西部数据中心集群的智能算力占比已从 2020 年的 15% 提升至 2023 年的 28%，东西部算力资源配置日趋均衡。 （二）算力技术架构持续创新，多元算力体系形成 传统基于 CPU 的通用算力已难以满足 AI 复杂计算需求，以 GPU、TPU、NPU 为代表的专用算力芯片崛起，形成 "CPU + 专用芯片" 的异构计算架构。英伟达 GeForce RTX 4090 显卡基于 Ada Lovelace 架构，搭载 24GB GDDR6X 显存，FP16 精度算力达 1.35 TFLOPS（Tensor Core 模式下可提升至 108 TFLOPS），较上一代 RTX 3090 提升 2.8 倍；华为昇腾 910 芯片算力达 256 TFLOPS（FP16），实现国产算力芯片的突破。 边缘算力与中心算力协同的分布式架构成为新趋势。在自动驾驶场景中，车载算力平台需要实时处理激光雷达、摄像头等传感器数据，算力需求达 200 TOPS 以上，推动 Mobileye、地平线等企业加速研发车规级 AI 芯片。2023 年全球边缘 AI 算力市场规…

摩根大通最新CIO调查报告显示，未来三年AI将成为重点投入领域：约68%受访者计划将超5%预算投入该领域，当前约为25%。 本次调查覆盖了168位管理着约1230亿美元年度企业IT支出的首席信息官，与半导体支出直接相关的两大核心问题包括：1）当前组织IT预算中用于AI/加速计算本地硬件及云服务的占比；2）当前公共云支出占IT预算比重及其预期值。调查结果印证了由AI/加速计算数据驱动支出带动的持续强劲云资本支出增长预期。 调查结果提供了几个关键点，小摩认为这些点支持了由AI加速计算数据中心建设推动的持续强劲的云资本支出增长。首先，反馈显示未来三年对AI的强烈关注——68%的受访者打算在未来三年内将超过5%的IT预算用于AI计算硬件。其次，作为CIO IT预算百分比的AI相关计算支出意图在未来三年内看起来将增加到15.9%，而目前约为5.9%，这意味着年复合增长率为41%，这一增长率优于小摩的XPU（GPU、TPU、DPU）半导体收入增长预期的30-35%。 最后，除AI支出外，云支出占IT预算比例预计未来五年将从当前25%提升38%，年复合增长率为含9-13%。 小摩认为，来自大型企业客户的低双位数云支出年复合增长率表明，云服务提供商（AI和通用计算工作负载）的持续健康业务背景有助于推动对云服务提供商资本支出增长的信心的可持续性。 AI算力需求堪称“星辰大海”，AI GPU与AI ASIC双路线将共同受益 短期内，企业表示由于关税/贸易和地缘政治动态，今年下半年的IT支出将更加谨慎（有些下半年推迟）。 总体而言，这与小摩的观点一致，即关税/贸易相关动态可能会推动公司下半年需求的更季节性模式。 中长期而言，调查结果支持小摩对AI基础设施多年建设周期强劲增长的观点，并持续看好AI受益企业英伟达(NVDA.US)、AMD(AMD.US)、博通(AVGO.US)、ARM(ARM.US)等企业的持续强劲收入增长前景。 此外，以TPU为核心的AI ASIC近日可谓获OpenAI背书，强化谷歌在ASIC生态领导地位。另一华尔街大行摩根士丹利指出，此合作可驱动谷歌云收入加速增长(未充分反映于股价)，并吸引苹果、Cohere等客户迁移，Compute TAM(可寻址市场)有望上修。 …

近年来，随着数字化应用场景不断丰富，以及AI大模型的迭代升级，算力需求高涨，我国算力基础设施产业呈现快速发展态势。 6月4日，据工信部官方发布的信息，工业和信息化部近日印发《算力互联互通行动计划》，提出到2026年，建立较为完备的算力互联互通标准、标识和规则体系。到2028年，基本实现全国公共算力标准化互联，逐步形成具备智能感知、实时发现、随需获取的算力互联网。 伴随着AI技术的发展和政策牵引支持，我国算力产业发展动能将持续强劲。联想集团作为中国算力供给商主力，打造了丰富的产品和服务矩阵，正受益于行业发展浪潮，实现业务的进一步增长。 高算力需求拉动服务器产品放量 在数字经济浪潮下，千行万业的数字化、智能化离不开算力支撑，推动算力需求稳步增长，与此同时随着AIGC时代到来，生成式AI技术突飞猛进，带动了AI算力需求的爆发。因此，加强各类算力基础设施建设已成为当前政策、产业、科技发展的重要关切点。 工信部印发文件显示，到2026年，设施互联方面，推广新型高性能传输协议，提升算力节点间网络互联互通水平；资源互用方面，建成国家、区域、行业算力互联互通平台，统一汇聚公共算力标识，实现全国头部算力企业的公共算力资源互联；业务互通方面，推动算、存、网多种业务互通，实现跨主体、跨架构、跨地域算力供需调度；应用场景方面，开展算力互联网试验网试点，赋能产业普惠用算。 从产业角度来看，算力作为企业数智化转型的动力和AI技术进步的核心要素，市场需求始终居高不下，尤其是在AI大模型持续升级的背景下，AI算力需求呈指数级增长。中信证券研报称，通过全球协同创新、各类原创技术与开源模式，有望通过降低算力、模型壁垒，加速主线一中提到的各类应用落地，支撑中国与全球各地AI产业发展，这样的大发展反过来将进一步反哺拉动算力需求，中期来看国产算力将成为国产AI应用持续发展的关键支撑保障，继续看好国产算力链发展。 算力产业的蓬勃发展进一步带动了底层基础设施产品的增长。赛迪顾问数据显示，2024年全球服务器销售量达1304.5万台，同比增长5.9%，销售额达到1564.3亿美元，同比增长56.9%。 聚焦中国市场，随着我国算力基础设施建设的持续推进，算力服务器市场呈稳步增长态势。根据赛迪顾问数据，2024年中国服务器市场销售额为2492.1亿元，同比增长…