报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 系统梳理中国智算中心在能耗结构、成本构成、区域布局、参与主体、电力需求及PUE演进等方面的发展趋势，揭示“算力–能源–架构”耦合背景下的核心矛盾与演化路径[3] - 智算中心成本与能耗呈现“重资本、强能耗、轻配套”态势，制冷效率是TCO与PUE优化核心突破口，商业模式向全链条服务演进，布局呈东西部功能性分工，项目由政策引导、市场集中[5] 根据相关目录分别进行总结 智算中心基础构成 - 底层基础设施体系复杂，涵盖多系统协同，核心是保障算力设备可用性与稳定运行[6] - 包括机柜、布线、供配电、暖通等系统，智算中心更多采用高功和液冷机柜，暖通系统配备液冷散热设备[6] GPU芯片功耗增加 - 新一代GPU芯片架构跨代演进，核心算力指标倍数级增长，显存带宽和NVLink扩展，功耗激增至2700W[7] - 推高智算中心基础设施门槛，加速数据中心向液冷与高密度部署形态演进[7] 新服务器功耗增加 - AI服务器向“高精度异构算力+极限带宽互联+超线性能耗密度”演进，低精度算力上升，互联能力增长，单节点总功耗跃升至14.3kW[8] - 传统散热、电力系统面临重构压力，AI基础设施走向“能效协同”[8] 成本影响因素分析 - 智算中心造价受客户需求、技术方案、冗余设计、规模、区位与设备选型等多因素影响，呈现定制化与成本差异[9] - 不同客户群体、技术方案架构、设计冗余、规模、地域条件和设备国产化率都会对成本产生影响[10] 智算中心的成本与能耗 - 成本结构呈“重资本、强能耗、轻配套”，GPU集群占初始投入超85%，运行支出逼近初始成本15%[12] - 能源成本映射热功耗瓶颈，IT设备与制冷系统占能耗94%，制冷成PUE优化短板，需向新架构演进[12] 商业模式 - 智算中心商业模式从传统基础设施托管向全链条服务演进，服务形态多元化[13] - 包括IaaS、PaaS、MaaS、SaaS等服务类型，满足不同客户需求[13] 制冷技术PUE发展趋势 - 数据中心制冷技术从传统风冷向液冷跃迁，液冷成为满足下一代智算中心PUE控制红线的核心路径[14] - 液冷在高性能场景有部署优势，自然冷、冷冻水与风冷系统难以满足能效红线约束[15] 供电系统 - 数据中心供电体系向多级能质协同架构升级，UPS承担电能治理与系统耦合核心职能[16] - 构建以UPS为枢纽的多级供电链路，叠加数字化运维能力[18] 中国投运/在建/规划智算中心项目区域分布 - 中国智算中心项目布局呈“东部集聚、西部分散”格局，东部经济强省是核心承载区，中西部加速布局[20] - 区域分布体现算力基础设施建设由多因素耦合驱动，形成“主干—边缘”协同生态[20] 智算中心参与者分布 - 智算项目由地方政府主导发起，算力资源向头部互联网与云厂商集中，形成“政策引导+市场集中”格局[21] - 呈现“项目发起多元化、算力资源集中化”特征，未来算力资源将向具备相关能力的主体集中[22] 数据中心电力需求 - 算力规模化推动数据中心用电量跃升，中国成为全球电力-算力结构重构关键压力测试场[23] - 全球智算中心进入“电力支撑瓶颈期”，中国2026年用电量将超越欧美，需推动能算匹配机制转型[24] 全球及中国数据中心平均年PUE - 全球及中国数据中心PUE进入结构瓶颈期，传统节能路径失效，未来能效提升需依赖底层系统架构升级[25] - 中国PUE领先受政策压制，缺乏架构创新会面临算力扩张与能耗红线冲突风险[26]