文章核心观点 - 集邦咨询预测2026年全球科技市场十大趋势，核心驱动力为AI技术深化应用，涵盖AI服务器、散热技术、高速传输、存储、数据中心能源、半导体、人形机器人、显示技术、AR眼镜及自动驾驶等领域[1] AI服务器与数据中心散热 - 受北美大型云服务提供商资本支出增加及各国主权云兴起推动，2026年全球AI服务器出货量预计同比增长逾20%[1] - AI芯片算力提升导致热设计功耗从NVIDIA H100/H200的700W上升至B200/B300的1000W以上，推动液冷散热需求，2026年AI芯片液冷渗透率预计达47%[1][2] - 微软提出芯片封装层级微流体冷却技术，短中期市场以水冷板液冷为主，长期向芯片级散热演进[2] AI芯片竞争格局 - NVIDIA面临AMD、北美云服务提供商自研ASIC及中国厂商（如字节跳动、百度、阿里巴巴、腾讯、华为、寒武纪）的激烈竞争，AMD将推出MI400整柜式产品对标NVIDIA[1] 高速传输技术（HBM与光通讯） - HBM通过3D堆栈与TSV技术缩短处理器与存储器距离，HBM4将导入更高通道密度与更宽I/O带宽以支持AI运算[3] - 光电整合与共封装光学技术成为突破数据传输瓶颈关键，800G/1.6T可插拔光模块已量产，2026年起更高带宽硅光/共封装光学平台将导入AI交换机[4] 存储技术演进 - NAND Flash供应商推出存储级存储器固态硬盘/键值缓存固态硬盘/混合键值闪存技术，提供超低延迟与高带宽，加速AI推理[5] - 四层单元固态硬盘应用于AI温/冷数据存储，每晶粒容量较三层单元高33%，降低存储成本，2026年四层单元固态硬盘在企业级固态硬盘市场渗透率预计达30%[6] 数据中心储能系统 - AI数据中心负载波动大，储能系统从应急备电转为能量核心，未来五年内2至4小时中长时储能占比将提升[7] - 部署方式从集中式电池储能系统向机柜级分散式渗透，全球AI数据中心储能新增容量预计从2024年15.7GWh激增至2030年216.8GWh，年复合增长率46.1%[7] 数据中心电力架构与半导体 - 服务器机柜功率升至兆瓦级，供电模式转向800V高压直流架构，第三代半导体碳化硅/氮化镓是关键，2026年渗透率预计达17%，2030年突破30%[8] - 碳化硅应用于供电架构前端中端，氮化镓凭借高频率优势作用于中端末端[8] 半导体制程与封装 - 2纳米全环绕栅极晶体管进入量产，晶圆代工厂推出2.5D/3D封装技术（如台积电CoWoS/SoIC、英特尔EMIB/FOVEROS、三星I-Cube/X-Cube）实现异质整合[9] 人形机器人商用化 - 2026年人形机器人出货量预计年增逾700%至超5万台，聚焦AI自适应技术与场景应用（如制造搬运、仓储分拣）[10][11] 显示技术升级 - OLED笔电渗透率2025年预计达5%，2027-2028年提升至9-12%，苹果2026年将OLED面板导入MacBook Pro[12] - 苹果可能2026下半年至2027年进入折叠手机市场，推动全球折叠手机出货量2027年突破3000万支[13] AR眼镜技术发展 - Meta推出采用硅基液晶的AR眼镜，未来将转向更高亮度、对比度的微发光二极管技术，预计2027-2028年出现成熟全彩微发光二极管解决方案[14] 自动驾驶渗透与扩张 - 2026年L2及以上辅助驾驶渗透率预计超40%，舱驾一体单芯片与控制器规模量产降低成本[15] - L4级Robotaxi加速覆盖欧洲、中东、日本、澳洲等市场，受益于法规松绑及端到端、视觉语言动作模型发展[15]

文章核心观点 - 全球AI数据中心建设需求旺盛，推动AI服务器出货、液冷散热、高速传输技术、专用存储解决方案、数据中心电力和储能系统等关键领域的技术创新与市场增长 [2][3] - 半导体先进制程与封装技术持续突破，2nm GAAFET制程与2.5D/3D封装技术成为下一代高效能运算的关键 [10][11] - 终端应用市场如人形机器人、高阶笔电与折叠手机、AR眼镜及智能驾驶正迎来技术普及与商业化拐点，出货量与渗透率将显著提升 [12][13][14][16] PART 1 AI芯片与液冷散热 - 2026年全球AI服务器出货量预计年增长将超过20%，受北美大型CSPs资本支出增加及各国主权云建设驱动 [2][3] - AI芯片市场竞争加剧，AMD将推出MI400整柜式产品对标NVIDIA，北美CSPs及中国科技公司自研ASIC芯片力度增强 [3] - AI芯片热设计功耗从H100/H200的700W升至B200/B300的1000W以上，推动液冷散热需求，2026年AI芯片液冷渗透率预计达47% [3] - 微软研发芯片封装层级微流体冷却技术，短中期市场以水冷板液冷为主，CDU架构从L2A转向L2L设计 [3] PART 2 HBM与光通讯技术 - HBM通过3D堆栈与TSV技术缩短处理器与存储器距离，HBM4将导入更高通道密度与更宽I/O带宽以支持AI运算 [4] - 光电整合与CPO技术成为突破跨芯片数据传输瓶颈的关键，2026年起更高带宽SiPh/CPO平台将导入AI交换机 [5] - 800G/1.6T可插拔光模块已大规模量产，光通讯技术助力实现高带宽、低功耗数据互连，优化系统能效 [5] PART 3 NAND Flash与AI存储方案 - 存储级存储器SSD、KV Cache SSD及HBF技术填补DRAM与传统NAND间性能差距，提供超低延迟与高带宽，加速AI推理工作负载 [6] - QLC SSD每晶粒存储容量较TLC高出33%，大幅降低AI数据集存储成本，2026年QLC SSD在企业级SSD市场渗透率预计达30% [7] PART 4 AI数据中心储能系统 - AI数据中心储能系统从应急备电转向能量核心，未来五年内2至4小时中长时储能占比将快速提升，支持备电、套利及电网服务 [8] - 部署方式从集中式BESS向机柜级或集群级分布式BESS渗透，北美为最大市场，中国东数西算政策推动西部AI数据中心配套储能 [8] - 全球AI数据中心储能新增容量从2024年15.7GWh激增至2030年216.8GWh，复合年增长率达46.1% [8] PART 5 数据中心电力架构与第三代半导体 - AI数据中心供电转向800V HVDC架构，服务器机柜功率从千瓦级升至兆瓦级，SiC/GaN为关键半导体材料 [9] - SiC应用于供电架构前端和中端，支持高功率转换；GaN凭借高频率优势用于中端和末端，2026年SiC/GaN在数据中心渗透率预计达17%，2030年突破30% [9] PART 6 先进制程与封装技术 - 2nm GAAFET制程通过栅极氧化层全包覆硅通道，实现更高效电流控制与高算力需求 [10][11] - 2.5D/3D封装技术如台积电CoWoS/SoIC、英特尔EMIB/FOVEROS、三星I-Cube/X-Cube提供高密度异质整合解决方案，平衡成本与良率为核心挑战 [11] PART 7 人形机器人商用化进展 - 2026年人形机器人出货量预计年增超700%，突破5万台，技术重点为AI自适应能力与场景应用导向 [12] - AI自适应技术结合LLM与感测融合，使机器人在非结构化环境中实时学习，应用聚焦制造搬运、仓储分拣等特定场景 [12] PART 8 显示技术高阶化趋势 - 2026年Apple将OLED面板导入MacBook Pro，推动高阶笔电显示从mini-LED转向OLED，2025年OLED笔电渗透率达5%，2027-2028年提升至9-12% [13] - Apple进入折叠手机市场将推动出货量于2027年突破3000万支，市场焦点从外观转向生产力体验，铰链可靠度与面板良率为关键技术挑战 [14] PART 9 AR眼镜与近眼显示技术 - Meta Ray-Ban AR眼镜采用LCoS显示技术，聚焦信息提供应用，强化AI与用户互动体验 [15] - LEDoS技术因高亮度、对比度优势成为下一代AR显示方向，预计2027-2028年成熟全彩方案落地，Meta将推出新一代LEDoS AR眼镜 [15] PART 10 智能驾驶普及与Robotaxi扩张 - 2026年L2及以上辅助驾驶渗透率将超40%，舱驾一体单芯片与控制器量产推动成本下降，燃油车智能化转型加速普及 [16] - Robotaxi迎来全球扩张，除中美外覆盖欧洲、中东、日本、澳洲等市场，端到端与VLA等AI模型提升系统泛化能力 [16]

**行业与公司** * 行业：人工智能与数据中心行业，重点关注其水资源消耗问题[1][2][3] * 相关公司：提及亚马逊（Amazon）[8]、谷歌（Google）[14]、腾讯（Tencent）和百度（Baidu）[18]等科技公司，以及潜在受益的水处理公司如艺康（Ecolab）、东丽（Toray Industries）、威立雅（Veolia）和杜邦（DuPont de Nemours）[19] **核心观点与论据** **水资源风险定位** * 水资源限制正被视为人工智能和数据中心扩展的潜在系统性风险，与能源和芯片短缺并列[8] * 水资源风险具有高度地域性，已有实例显示数据中心项目因水资源问题被拒，如图森市拒绝亚马逊的Project Blue项目，以及安格利亚水务公司反对在林肯郡北部建设AI数据中心[8] **水资源消耗构成与瓶颈** * AI的水足迹分为三类：直接现场冷却（范围1）、场外发电（范围2）和半导体制造（范围3）[9] * 发电（范围2）是AI水资源消耗的最大部分，其次是冷却（范围1）和芯片制造（范围3）[9] * 瓶颈被认为在于范围1和范围3，因为水资源压力可能直接导致数据中心选址和项目审批的操作风险，或半导体制造停产[9] **水资源消耗预测** * 基准情景下，AI数据中心的范围1和范围2总耗水量预计从2024年的950亿升增长至2028年的1,068亿升[11][13] * 看涨和看跌情景下，2028年的总耗水量预测分别为1,485亿升和637亿升[13] **新兴冷却技术** * 微通道冷板可提供更高的热性能并减少冷却剂流量，直接降低耗水量[14] * 谷歌在芬兰使用海水冷却，通过海水隧道引入冷海水进行直接水-水热交换，最大限度地减少饮用水使用并提高能效[14] **亚太地区监管动态** * 新加坡和马来西亚为数据中心设定了未来十年内达到2.0 m³/MWh或更低的水资源利用效率目标[17] * 中国的国家绿色数据中心评价指标体系将水资源利用效率作为绿色评级的基础[17] * 欧盟预计在2026年底前提出数据中心用水的最低性能标准，可能推动其他司法管辖区跟进[17] **中国数据中心表现** * 中国数据中心受水资源使用法规和性能基准约束，工业和信息化部将水资源利用效率纳入国家绿色评级体系[18] * 中国领先的数据中心运营商在评级体系中的水资源利用效率指标上表现良好[18] * 新兴数据中心出现在气候较凉爽的中国北方，可能采用免费冷却技术，且腾讯和百度等公司正在实施中水回用和节水项目[18] **投资启示** * 投资者关注直接受益者，如提供海水淡化和水循环解决方案的公司，这些公司可能因超大规模运营商致力于在2030年前实现“水正效益”目标而需求增长[19] * 投资者希望评估企业水资源管理的框架和最佳实践，包括国际水资源管理标准和水资源信息披露项目，并希望公司能将水资源管理延伸至上下游合作伙伴[19] **其他重要内容** * 本纪要为摩根士丹利2025年9月2日发布的全球主题与可持续性报告《AI对水日益增长的需求》的后续答疑[2][5]

行业与公司 * 纪要涉及的行业为人工智能数据中心、液冷技术、光纤光缆[1] * 涉及的公司包括数据服务商如贵东数据、云服务商如字节跳动、腾讯、阿里巴巴、华为、运营商如中国电信、液冷技术公司如气液冷却科技、光纤技术公司如科迅达信息技术[1][7][13][19] AI数据中心核心观点与论据 * 中国AIDC市场在2025年下半年强劲反弹，驱动力为AI在制造、金融、医疗等领域的广泛应用以及华为、寒武纪等国内芯片的进展[1][7] * 字节跳动的令牌日消耗量从2月的4万亿激增至9月的30万亿，阿里云3Q25收入334亿人民币，同比增长25.8%，显示需求强劲[1][7] * AIDC投资由三股力量主导：云服务商（阿里计划三年投资3800亿，字节跳动1600亿）、控制超50%数据中心资源的电信运营商、以及第三方公司如万国数据和世纪互联[8] * AIDC建设成本在每千瓦17，000至23，000人民币之间，其中机电系统占60%，冷却占20%，土建占15%[1][9] * 电力系统是AIDC建设关键，固态变压器和高压直流是主要技术趋势，SST可将铜用量减少75%[9] * 行业正为下一周期做准备，预计2026年将出现需求高峰，字节跳动、腾讯、华为已公布数据中心招标计划，最新确认订单为中国电信为腾讯在嘉兴建设的7.8兆瓦一期项目[10] 液冷技术核心观点与论据 * 中国液冷渗透率目前低于10%，远低于海外，部分原因是当地对数据中心用水的顾虑[2][14] * 液冷需求主要由GB200服务器驱动，但截至2025年9月国内仅部署约10台，海外超3000台，全球部署可能超10000台[2][14] * 冷板式液冷占据液冷市场约90%份额，每套GB200机柜的冷板系统成本近30-40万人民币，其中冷板和快速接头各占约15万[2][15] * 浸没式液冷约占10%市场份额，但缺乏标准化且成本高[2][15] * 行业进入壁垒低导致国内竞争激烈，价格差异大，CDU系统价格从每千瓦10美元到230美元不等，国内产品约每兆瓦20-30万人民币，海外品牌如Vertiv约每兆瓦10万美元[2][16][17] * 快速接头毛利率达30-60%，每台GB200服务器需要200-300个连接器[2][16] * 未来增长依赖于成本下降和微通道技术，风险包括依赖进口核心部件和主要客户降价带来的利润压力[2][18] 光纤光缆核心观点与论据 * 中国占全球光纤需求约50%，2025年国内需求约2.6亿纤公里，全球约5.68亿纤公里[3][19] * 截至2025年中，中国光缆线路总长度超7400万公里，年增长约10%，未来几年国内市场预计以约5%的复合年增长率增长[3][19] * 需求从基础建设转向升级迭代，如采用G654E光纤，出口机会集中在东南亚，中国公司在空心光纤等高端产品保持领先[3][20] * 行业产能过剩，头部公司总产能超5亿纤公里，接近全球需求，小厂商生存困难[21] * 利润分布集中在上游，预制棒贡献70%利润，光纤20%，光缆仅10%[3][22] * 未来产品发展将由G651光纤和全链路集成解决方案引领，东南亚是核心出口市场，欧洲和北美可通过高端产品和本地化逐步渗透[21][22] 其他重要内容 * 国内芯片如中芯国际7纳米等效芯片用于训练，华虹28纳米用于推理，已商业部署但仍落后于英伟达[7] * 训练集群正根据"东数西算"战略在中国西部建设以节约成本，如中国数据为字节跳动建设的800兆瓦园区计划2026年初运营[8] * 液冷技术是国内数据中心价值链的关键组成部分，是海外扩张的下一个主要增长驱动力[11] * 服务器内存价格从约500-600人民币飙升至近2000人民币，反映国内AI市场处于快速增长早期[13] * 华为昇腾系列可能明年刺激国内液冷需求[14] * 国内液冷厂商超50%收入来自储能和电力部门冷却[17] * 新兴技术如空心光纤延迟极低但全球采用率不足1%，多芯光纤和共封装光学是未来方向[21]

涉及的行业与公司 * 行业：中国数据中心行业 特别是批发型数据中心市场[9] * 公司：万国数据控股有限公司 股票代码 GDS（ADR）和 9698 HK[1][3] 核心观点与论据 需求与订单展望 * 2025年总订单量预计接近300兆瓦 对比2025年前九个月已锁定约240兆瓦[7] * 2025年订单中约60%与AI相关 涉及GPU需求 剩余40%为基于CPU的需求[7] * 2026年公司将重点转向获取订单 总订单量预计将超过2025年 AI需求占比更大 并从2027年开始贡献实际使用容量[7] * 管理层对2027年至2029年的数据中心需求持乐观态度[7] 客户迁入与芯片供应 * 预计2025年订单量的约20%-30%会在当年迁入 剩余部分可能在2026年迁入[7] * 2026年预计从现有积压订单中产生超过7万5千平方米的迁入量 将超过2025年水平[7] * 2026年大部分迁入将由国产芯片驱动 主要是华为和阿里巴巴平头哥 如果国产芯片供应无法完全满足需求 2027年这一比例会更高[7] * 公司将国产芯片供应视为更可靠的解决方案 但若能获得NVIDIA H200 GPU对华出口许可 将是本地需求的增量利好[7][8] 定价趋势与项目回报 * 预计明年每机柜月租金将因低价合同续约而下降3-4% 消化降价影响需要5-7年时间[10] * 项目级市场价格已保持基本稳定超过一年[10] * 新项目回报率具有吸引力 无杠杆内部收益率在百分之十几 假设6年后以15倍EV/EBITDA的退出倍数退出 杠杆内部收益率超过20%[10] 数据中心地域策略 * 到2026年 现有1吉瓦的库存容量可捕获300兆瓦新订单 若获得超额订单 可能需要通过偏远地区新获取的容量来满足[10] * 一线城市因低延迟要求 对公有云 互联网服务和AI推理需求仍至关重要 但增量供应受电力配额限制 若推理需求爆发可能出现供应不足[10] * 偏远地区（如内蒙古 贵州）因低电价和土地供应 成为大规模AI训练集群首选地 园区规模通常大于一线城市[10] * 为缓解AI训练需求周期风险 偏远地区项目通常需要签订7-10年的长期合同[10] 行业监管与竞争格局 * 数据中心项目审批监管要求严格 包括需出示已签署的客户合同 采用国产芯片 资金全覆盖以确保财务稳定等 这有助于防止供应过剩和支持价格稳定[10] * 公司凭借强大的交付记录和卓越运营能力与小型厂商区分 有客户因小厂商未能交付而将订单转移至该公司的案例[10] 冷却系统技术 * 冷却系统设计允许灵活混合风冷和液冷 典型配置为50/50或20/80[10] * 模块化设计提供了显著的运营灵活性 仅风冷即可支持每个机柜高达30千瓦[10] * 在风冷条件下可将机柜从CPU为主升级为GPU为主 改造通常需要2-3个月 而液冷无法由现有风冷机柜改造 需要专门建设的液冷设施[10] 其他重要内容 投资评级与目标价 * 对GDS的评级为买入 目标价美股44美元 港股43港元[3] * 目标价基于对GDS中国和DayOne业务的分类加总估值 并施加10%的控股公司折价[11] 主要风险因素 * 需求迁入和利用率改善低于预期 海外收入/盈利增长放缓 中国及海外市场定价趋势低于预期 客户流失 去杠杆进程放缓[11] 财务数据预测 * 预计2025年营收为115.268亿元人民币 2026年增至127.18亿元人民币 2027年进一步增至142.419亿元人民币[12] * 预计2025年EBITDA为53.878亿元人民币 2026年增至58.956亿元人民币 2027年增至65.685亿元人民币[12]

公司评级与股价目标 - ROTH MKM重申买入评级并将目标价从24美元上调至26美元 [1] - B Riley重申买入评级并将目标价从22美元上调至23美元 [3] 业务战略与增长前景 - 公司业务模式正从传统的比特币挖矿转向提供更高利润率、更稳定收入流的人工智能基础设施 [4] - 公司目标签署年化250至500兆瓦的高性能计算合同并推进场地收购和融资计划 [3] - 研究机构预计公司将在现有和未来场地签署额外的高性能计算合同作为其扩张计划的一部分 [2] 产能与基础设施扩张 - 公司可能拥有超过五个准备就绪的场地以及一个366兆瓦的场地 [2] - 新增场地可能使公司总产能超过100兆瓦为满足客户需求提供充足电力容量 [2] - 公司开发高性能计算基础设施以支持人工智能应用和专有比特币挖矿 [1][4]

分析师评级与目标价 - DBS分析师Andy Yu维持对VNET Group Inc的买入评级 并设定每股125美元的目标价[1] - 该评级行动独立于公司财报发布 评级在2024年11月21日保持不变[1][2] 2025财年第三季度财务业绩 - 2025财年第三季度总净收入达到258亿元人民币 同比增长217%[2] - 季度收入比分析师预期高出约8%[2] - 公司报告普通股股东应占净亏损为307亿元人民币 或每股基本和摊薄亏损019元[3] - 管理层表示尽管亏损同比扩大 但调整后每股002美元的业绩符合预期[3] 业务增长驱动因素与展望 - 收入增长主要源于批发互联网数据中心业务 公司为满足大型云提供商和AI基础设施项目需求而扩大了容量[2] - 鉴于批发业务持续增长和AI相关交易 公司将2025全年收入指引上调至955亿至987亿元人民币之间[3] 公司业务概况 - VNET Group Inc是中国领先的中立运营商数据中心和云服务提供商[4] - 公司在中国30多个城市运营超过50个数据中心 提供托管服务、管理主机和云计算基础设施[4]

赎回权证 - 公司宣布将于纽约时间12月26日下午5点赎回所有未行权的认股权证 每份赎回价格为0.01美元 [1][2] - 赎回条款因公司股价在截至11月21日的30个交易日内有20个交易日收盘价达到或超过18.00美元而触发 [2] - 权证持有人可在12月截止日期前行权 行权价为每股11.50美元 董事会要求采用无现金行权方式 每份权证行权可获得0.2687股普通股 [4] 业务与合同进展 - 公司近期与Fluidstack延长了合同 新增56兆瓦的关键IT负载 合同期为10年 [5] - 此次扩展为公司增加了约8.3亿美元的合同收入 使其与Fluidstack的总合同收入在合同期内达到约38亿美元 [5] - 作为交易的一部分 Google将其对Fluidstack义务的担保额度增加了3.33亿美元 使担保总额达到约17.3亿美元 为Fluidstack在建设期间的支付义务提供信贷支持 [6] 融资活动 - 公司计划发行3.33亿美元、2030年到期的有担保票据 票面利率为7.125% [7] - 该票据将由与Barber Lake项目相关的收入作为担保 并由与Fluidstack义务相关的站点级现金流提供保障 其清偿顺序优先于股权分配 [7] 股价表现 - 公司股价持续上涨 周三早盘股价上涨6% [3] - 股价上涨伴随公司与谷歌 AWS和Fluidstack等主要公司达成的一系列交易 [3]

赎回行动概述 - 公司宣布赎回所有流通在外的认股权证，赎回价格为每份权证0.01美元 [1] - 赎回日期为2025年12月26日纽约时间下午5点，在此之后未行权的权证将失效 [1][3] 赎回条款触发条件 - 根据权证协议，赎回权触发条件为普通股收盘价在任何30个交易日内有至少20个交易日达到或超过每股18.00美元 [2] - 该条件已满足，在截至2025年11月21日的30个交易日内，普通股收盘价有20个交易日达到要求 [2] 行权方式与条款变更 - 权证持有人可在赎回日期前行权，以每股11.50美元的价格购买普通股 [3] - 公司董事会决定，自赎回通知送达起，所有权证仅能通过“无现金行权”方式行使，持有人不再能支付现金行权 [3] - 无现金行权下，每份权证可换取0.2687股普通股 [3] - 赎回日期后仍未行权的权证将作废，持有人仅有权获得每份0.01美元的赎回价格 [3] 公司业务简介 - 公司专注于开发和运营工业级数据中心，业务范围包括比特币挖矿和高效能计算托管 [6] - 公司旨在成为市场创新领导者，目标领域包括比特币挖矿增长、数据中心建设以及作为全球大型高效能计算公司的托管合作伙伴 [6]

项目投资 - Reliance Industries合资企业计划在5年内投资110亿美元在印度安得拉邦开发1吉瓦的人工智能数据中心容量 [1] - 合资方包括加拿大跨国企业Brookfield Corporation和美国房地产投资信托基金Digital Realty 合资公司名称为Digital Connexion [1] 项目规划与行业背景 - 项目旨在在安得拉邦维沙卡帕特南市占地400英亩的土地上建立一个人工智能原生数据中心园区 [2] - 谷歌于去年10月披露将在5年内在维沙卡帕特南建设人工智能数据中心容量 这将是其在美国以外最大的AI中心 [2] - 人工智能热潮推动全球企业争相投资该技术 并导致全球数据中心空前增长 [2] 市场前景与动态 - 根据房地产顾问Colliers数据 印度数据中心容量预计到2030年将增长两倍以上 从当前水平达到45吉瓦 [3] - 印度IT公司TCS上周与私募股权公司TPG合作 计划投入20亿美元股权成立合资企业 旨在开发人工智能数据中心 [3]