通信基础设施行业研究报告（2026年展望）关键要点总结 涉及的行业与公司 * **行业**：通信基础设施，重点包括数据中心（Data Centers）和通信铁塔（Towers）[1][3] * **数据中心行业细分**：企业托管（colocation）、传统批发（wholesale）、以及专用的AI/云超大规模（dedicated AI/cloud hyperscale）建设[1][10] * **主要提及的公司**： * **数据中心运营商/REITs**：Digital Realty Trust (DLR), Equinix (EQIX), DigitalBridge (DBRG)及其投资组合公司（如Vantage, DataBank）[8][50][80][90][98] * **超大规模云服务商（CSPs）**：Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Oracle Cloud Infrastructure (OCI)[52][55] * **AI实验室/科技公司**：OpenAI, xAI, Meta, Anthropic, CoreWeave[36][46][47][65] * **芯片制造商**：Nvidia, AMD, Google (TPU), Amazon (Trainium)[11][46][74] * **通信铁塔公司**：American Tower (AMT), Crown Castle (CCI), SBA Communications (SBAC)[3][106] 数据中心行业核心观点与论据 2026年展望：AI驱动需求下的关键交付年 * 2026年是超大规模AI基础设施交付的关键一年，Blackwell、AMD和AI ASIC芯片部署将加速[46] * 数据中心行业在2025年加速发展，增量产能建设比去年翻了一番，预计2026年将有更多供应上线[1] * 专注于AI的公司已宣布了一系列交易，暗示了数十亿美元的电力支出（不包括IT设备），但这些产能需要几年时间才能交付[1] 供需持续失衡，缺口扩大 * **全球供需**：预计2025年数据中心供应容量为59.0 GW，需求为86.8 GW，缺口27.8 GW；到2028年，预计供应124.5 GW，需求182.8 GW，缺口将扩大至58.3 GW[3][22] * **美国供需**：预计2025年美国供应容量为34.5 GW，需求43.4 GW，缺口8.9 GW；到2028年，供应预计达74.5 GW，需求105.1 GW，缺口将扩大至30.6 GW[14] * **增量需求强劲**：预计美国2025年增量需求10 GW，2026年16 GW，2027年21 GW，2028年25 GW[14] * **供应增长预测**：预计2025年全球新增容量12.6 GW（同比增长27.1%），2026年新增17.5 GW（同比增长29.6%），其中11.0 GW来自美国[3][5] 专用AI/超大规模项目是增长主要驱动力 * 预计专用AI超大规模项目在2025年增加约2 GW，2026年增加5.3 GW，2027年增加4.8 GW，2028年增加3.8 GW[31] * 这些项目占美国增量容量的比例：2025年24%，2026年48%，2027年35%[31] * 跟踪的项目到2028年将带来约16 GW的在线容量，足以支持860万个GB200 GPU[34] * **资本支出巨大**：预计2026年跟踪项目的总资本支出为1968亿美元，2027年为1841亿美元，2028年为1451亿美元[35] * **成本结构**：数据中心建设成本约10-11百万美元/MW，网络设备等辅助项目成本约5百万美元/MW，IT设备成本约23百万美元/MW（针对GB200 NVL72），总成本约38亿美元/GW（2026-2028年）[35] 下一代芯片推高功率需求，供应链持续紧张 * Nvidia下一代Vera Rubin (VR)架构导致服务器密度阶跃式变化，VR Ultra的TDP达到5.3 kW/GPU，是Grace Blackwell Ultra（1.4 kW/GPU）的三倍多[19] * 行业面临长期设备交付周期（18-24个月）、熟练劳动力短缺、公用事业电力有限、广泛的许可和监管挑战以及建设成本上升等问题[6][50] * 超大规模公司、AI实验室和新云公司已承诺长期协议，以支持数据中心供应链各环节的融资，加速了产能交付，但交付周期仍然存在[7][51] AI基础设施生态多样化，第三方托管服务商受益 * Google Gemini 3的发布和TPU外部采用率的增加，改变了竞争格局，促进了第二个强大生态系统的出现，这有利于Digital Realty Trust、Equinix和DigitalBridge的DataBank等第三方托管提供商[8][70] * 企业通过本地部署采用AI，可能会比预期更快地加速对托管服务的需求，这些部署很可能位于全球的云接入点[9][70] * 云接入点市场可能成为私有托管AI推理部署的中心，AWS在美国有39个接入点（全球105个），GCP在美国有51个（全球131个），Azure在美国有27个（全球81个）[71][73] 芯片竞争：Google TPU暂具成本优势，Nvidia有望下一代反超 * SemiAnalysis发现，由于TPU是内部开发并与Broadcom共同设计，Google的Ironwood TPUv7比Nvidia的GB200总拥有成本低约44%；对于第三方客户，使用Google TPU的TCO仍比GB200低约30%[76] * 在功耗上，Google Ironwood的TDP约为1.09 kW/TPU，比Nvidia GB200的1.83 kW/GPU低约40%[78] * 但据SemiAnalysis，Nvidia似乎有望在下一代AI芯片中重新取得领先地位[79] 云服务商（CSP）收入与资本支出强劲增长 * 预计2025年领先CSP的云收入将从2024年的2380亿美元增长27.8%至3040亿美元，2026年预计同比增长31.2%，接近4000亿美元[53][56] * 2025年第三季度，AWS云收入同比增长20.2%，Azure增长40.0%，GCP增长33.5%，Oracle增长26.1%[53] * CSP和Meta的总资本支出预计将从2025年的4000多亿美元增长38.2%至2026年的5500多亿美元[53] * 数据中心设备资本支出预计从2025年的3000多亿美元增长31.3%至2026年的近4000亿美元[53][63] 通信铁塔行业核心观点与论据 2026年展望：开局挑战，但有机增长有望加速 * 预计2026年铁塔行业开局艰难，主要受EchoStar/DISH问题影响，但随着时间推移，有机增长有加速潜力[1][3] * 尽管有机流失率在下降，但行业仍面临来自Sprint和UScellular的剩余流失，以及持续的EchoStar问题[1] * 预计2025年国内有机铁塔增长率为1.9%，2026年将增至3.9%[3] * 预计2026年美国总的新租赁收入为3.14亿美元，与2025年持平[3] EchoStar/DISH的不确定性是主要风险 * EchoStar/DISH合同付款的结果仍不确定，可能导致铁塔公司基础经常性收入在2026年初下降[107] * DISH约占American Tower美国物业收入的4%（约2亿美元），约占Crown Castle铁塔收入的5%（约2亿美元），约占SBA Communications国内现金站点租赁收入的2-3%（约5000万美元）[112][113][116][117] * 分析显示，若DISH停止付款，可能对AMT、CCI、SBAC的2026年AFFOPS分别造成约0.40美元、0.40美元、0.42美元的负面影响[113][116][117] 整合导致的流失：UScellular和剩余Sprint流失 * T-Mobile收购UScellular后，预计将产生站点流失，但对铁塔公司整体影响相对较小[118] * Sprint合并的影响正在消退，AMT在2025年第三季度已无Sprint相关流失；CCI在2026-2034年面临2000万美元的年化Sprint流失；SBAC在2026年有5000万美元Sprint相关流失，之后每年约2000万美元[120] 资本分配向股票回购倾斜 * 铁塔公司杠杆率下降，目前AMT为4.9倍，CCI为8.5倍，SBAC为6.3倍（基于LTM调整后EBITDA）[121] * 鉴于当前估值倍数和缺乏潜在并购目标，管理层对股票回购的态度有所转变[121] * CCI预计将使用出售光纤和小型基站业务所得85亿美元中的约25亿美元用于股票回购；AMT和SBAC也可能增加回购规模[122] 公司特定要点 Digital Realty Trust (DLR) * **评级与目标价**：增持（Overweight），目标价210美元[80] * **定位**：数据中心板块首选，受益于大规模批发需求和不断增长的企业托管需求[80] * **业务进展**：2025年前三季度已签署5.39亿美元的年化基本租金；截至3Q25，积压订单6.02亿美元（包括合资公司份额为8.52亿美元）[81] * **租赁表现**：批发现金续约价差强劲，最近季度接近20%，历史平均为7.0%[81] * **产能**：拥有约2.9 GW的在位IT容量，可建设IT容量超过5 GW，其中52%为至少100 MW的连续容量块[84][86] * **财务预测**：预计2025年总收入同比增长9.2%，调整后EBITDA为33.34亿美元（同比增长13.1%）；预计2026年总收入同比增长7.4%，调整后EBITDA为35.76亿美元（同比增长7.3%）[85] Equinix (EQIX) * **评级与目标价**：增持（Overweight），目标价950美元[90] * **战略演变**：转向包括更高密度建设，同时保持其互联核心重点，为2028年及以后私有托管AI推理的预期增长做准备[90][96] * **预订势头**：3Q25年度化总预订额创纪录，达3.94亿美元，同比增长24.7%，环比增长14.2%[91] * **建设项目**：有46个零售和12个xScale项目在建；xScale的326 MW在线容量约95%已出租[92] * **合资企业**：与GIC和CPP Investments成立价值150亿美元以上的美国超大规模数据中心合资企业（xScale 2.0），首个站点在佐治亚州汉普顿[93] * **资本支出计划**：为抓住AI机遇，计划在2026-2029年将资本支出增加到每年40-50亿美元，资金主要来自债务[96] * **财务预测**：预计2025年总收入92.68亿美元（同比增长5.9%），调整后EBITDA为45.71亿美元（同比增长11.6%）；预计2026年总收入99.77亿美元（同比增长7.6%），调整后EBITDA为49.14亿美元（同比增长7.5%）[94][95] DigitalBridge (DBRG) * **评级与目标价**：增持（Overweight），目标价18美元[98] * **基金募集**：DBP III基金于11月关闭，获得72亿美元基金承诺和45亿美元LP共同投资[98] * **资产规模**：在其11个全球数据中心投资组合公司中拥有20.9 GW的已获保障电力，其中5.4 GW容量在线或在建[99] * **大额签约**：3Q25签署了覆盖2.6 GW容量的租约，其中2.4 GW与Vantage为Stargate项目的建设相关[99] * **潜在收购**：12月5日彭博社报道软银（Softbank）正在洽谈收购DigitalBridge，报告认为其通信基础设施公司组合具有吸引力，潜在收购价格范围在28-35美元/股[104] * **财务预测**：预计2025年FEEUM约415亿美元，费用收入3.585亿美元（同比增长8.7%）；预计2026年FEEUM达473亿美元（同比增长14.0%），费用收入3.828亿美元（同比增长6.8%）[101] American Tower (AMT) * **评级与目标价**：增持（Overweight），目标价250美元[123] * **增长前景**：在三大铁塔公司中拥有最高的国内有机收入增长前景，预计2026年为4.9%，且无持续的Sprint流失[123] * **业务组合**：CoreSite数据中心业务持续超预期；国际业务占总物业收入的39%，欧洲和非洲表现良好，拉丁美洲仍在挣扎[123][124] * **资本分配**：战略转向发达市场和数据中心，2025年预计8.65亿美元的可自由支配支出中，有6亿美元将用于数据中心相关资本支出；杠杆率低于5.0倍[125] Crown Castle (CCI) * **财务影响分析**：若DISH停止付款，预计2026年AFFOPS从4.78美元降至4.38美元（下降8.4%）[116] * **交易后展望**：管理层预计年股息为4.25美元/股，派息率75-80%，对应AFFOPS约5.31-5.67美元[116] SBA Communications (SBAC) * **风险暴露**：对DISH的流失风险暴露约为1.1亿美元，其中2027年和2028年各约2500万美元[117]

AWS re:Invent 2025大会概况 - AWS在拉斯维加斯启动re:Invent 2025大会，正值人工智能竞赛加剧之际，公司需证明其在模型基础设施和自动化系统上的巨额投资已见成效 [1] - 该年度展示至关重要，因为AWS对亚马逊收入贡献显著，且占其利润份额更大，其AI战略的成功对公司未来至关重要 [3] - AWS首席执行官Matt Garman强调业务规模已达1320亿美元，年同比增长加速20%，去年一年的增长额已超过半数财富500强公司的年收入 [3] AI基础设施与芯片更新 - 公司发布新一代Trainium 3芯片，被描述为更快速、更高效的AI训练处理器，旨在降低开发大模型的时间和成本 [8] - 围绕新芯片推出新款UltraServer系统，为企业运行高要求AI项目提供更简化的方式，无需自行构建或管理高级硬件 [9] - AWS强调AI基础设施无捷径，必须优化硬件和软件的每一层 [5] AI服务与模型创新 - Agentic AI成为会议关键主题，AWS对Amazon Bedrock进行重大更新并推出新Nova模型，旨在创建自主企业系统 [4] - 推出新工具Nova Forge，帮助企业使用自身数据定制AI模型，适用于寻求定制化AI结果但无内部研究团队的组织 [9] - 扩展Amazon Bedrock中AgentCore的功能，旨在帮助企业创建能执行更复杂任务（如文档分析、任务规划和多步骤工作流）的AI代理 [9] 新产品与解决方案 - 引入AI工厂新选项，将专用的AWS AI基础设施直接部署至企业或政府数据中心，为需要遵循严格主权和合规规则的组织设计 [5] - 发布新的现代化工具，帮助组织将旧系统迁移至可支持现代AI工作负载的云环境，简化仍依赖传统软件公司的流程 [9] - 公布新的云AI系统，通过分析事件模式、检测配置变更和推荐修复步骤来帮助工程师从故障中恢复，减轻重大事件期间的负担 [7] 客户用例与合作伙伴 - 索尼正在AWS上扩展其企业AI系统，以统一数据源、自动化生产流程并改善全球各部门的协作 [6] - Adobe加强与AWS的合作关系，以扩展用于创意和营销任务的Firefly模型 [6] - 客户仍处于看到生成式AI可衡量效益的早期阶段，但其真正价值正被快速解锁 [8]

发布会核心亮点 - 亚马逊云科技在re:Invent 2025大会上以极快节奏发布近40项新产品，重点围绕AI算力、模型平台和AI Agent展开，强调产品的实用性[1][7][9] 算力基础设施 - 自研AI芯片Trainium已部署超过100万颗，并以比业界最快AI芯片快4倍的速度上量[15] - 发布基于3纳米工艺的Trainium3 Ultra Servers，计算性能较Trainium2提升4.4倍，内存带宽提升3.9倍，每兆瓦电力可产出5倍以上AI Tokens[16][18] - 曝光下一代Trainium4芯片，FP4计算性能将提升6倍，内存带宽提升4倍，高带宽内存容量提升2倍[20] - 推出搭载英伟达GB200 NVL72系统的P6e-GB300实例，为超大规模模型训练提供顶级算力[22] - 推出AI Factories产品，允许客户在自有数据中心部署亚马逊云科技AI基础设施，打破公有云与私有数据中心的边界[23] 模型平台与生态 - Amazon Bedrock模型平台坚持开放生态理念，引入包括中国模型Kimi和MiniMax在内的多家模型，助力中国大模型出海[26][28][29] - 发布自研大模型Amazon Nova 2系列，包括主打高性价比的Nova 2 Light、面向复杂任务的Nova 2 Pro和专注语音交互的Nova 2 Sonic[30] - 推出业界首个支持文本、图像、视频、音频四模态统一推理的模型Nova 2 Omni[32][33] - 推出Amazon Nova Forge服务，允许企业通过开放训练模型概念，将私有数据与通用训练数据融合，训练出深度理解企业知识的专属模型（Novella）[38][40][41] AI Agent开发与应用 - 强调AI助手时代正被AI Agent取代，未来每家公司将运行数十亿个Agent[46] - 发布Kiro Autonomous Agent，可自主规划、并行执行复杂开发任务，例如自动分析依赖并生成多个经过测试的Pull Request[50][52] - 推出AWS Security Agent，实现安全左移，能主动审查设计文档、扫描漏洞并发起渗透测试[53][54] - 推出AWS DevOps Agent，作为7x24小时在线超级SRE，快速定位系统根因并提出修复建议[56] - 内部案例显示，6人团队借助Kiro在76天内完成原本需30人18个月的架构重构项目[57] - 提供AWS Transform Custom服务，帮助自动化迁移老旧代码，有客户将2周迁移工作压缩至3天[58][59] - 推出Policy in AgentCore功能，允许用自然语言定义策略，实现Agent行为实时校验与控制[61][62] - 推出AgentCore Evaluations，提供13种预置评估器，自动化评估Agent输出质量，确保符合预期[64][65] 战略路径总结 - 公司战略聚焦于如何将AI大模型和AI Agent“用好”，而非单纯卷大模型，死磕底层架构和应用[68] - 通过三层架构组合拳直击AI价值落地痛点，标志着从AI“技术时代”迈入“价值时代”[69]

核心交易与财务影响 - 公司签署一项为期约15年的租赁协议，为Polaris Forge 2园区提供200兆瓦关键IT负载容量 [1] - 该协议在15年租期内总合同收入约为50亿美元 [1] - 客户（一家美国投资级超大规模企业）对园区额外800兆瓦容量拥有优先拒绝权，这代表了该1吉瓦园区的全部扩展潜力 [1] - 通过此次协议，公司在北达科他州Polaris Forge 1和Polaris Forge 2园区与全球两大超大规模企业签约的总容量达到600兆瓦 [2] 战略定位与行业优势 - 公司强调其差异化优势在于交付速度，认为执行力是行业真正瓶颈 [3] - 公司团队持续证明其能够以超乎想象的速度和效率设计、融资并上线大规模新一代数据中心 [3] - Polaris Forge 2项目延续了此发展势头，反映了公司合作伙伴关系的实力以及重塑AI基础设施格局的速度 [3] - 公司认为其AI工厂正在重新定义超大规模基础设施的构建方式和地点，下一阶段的AI计算可以从美国中心地带负责任地、快速地交付 [5] 项目技术与运营细节 - Polaris Forge 2园区占地超过900英亩，旨在提供一流的能效，预计PUE为1.18，几乎零耗水 [3] - 初始200兆瓦容量分阶段在两个建筑中部署，预计2026年开始上线，2027年达到总容量200兆瓦 [3] - 园区采用公司专为功率密度、液冷和可持续性能而设计的专有技术，体现了其“差异化设计”理念 [3] 近期发展里程碑 - 此次公告之前，公司经历了创纪录的增长，包括与CoreWeave在Polaris Forge 1园区签署的额外150兆瓦租赁协议 [4] - 公司还与麦格理资产管理公司建立了50亿美元的AI基础设施合作伙伴关系，并获得多项行业和社区影响认可 [4] - 公司最近在《达拉斯商业期刊》Fast 50榜单中排名第一，凸显了其在数字基础设施领域的快速扩张和领导地位 [4]

合作扩展 - SOPHiA GENETICS与阿斯利康宣布扩大多年期合作伙伴关系 通过多模态AI工厂评估特定类型乳腺癌疗法的疗效、价值和真实世界影响[1] - 合作内容包括支持开发定制化AI预测模型 旨在优化乳腺癌患者治疗结果[1] - 阿斯利康将利用AI工厂分析多模态医疗数据（含基因组学、影像学和临床数据）并生成AI驱动的洞察[2] 技术能力 - SOPHiA的AI工厂基于尖端计算协议构建 并采用医疗领域最多样化的多模态数据集进行训练[2] - 该平台专为管理复杂医疗数据环境设计 可提供强大的预测性洞察用于评估患者预后和治疗反应[2][3] - 技术采用联邦数据分析架构 确保数据安全和合规性[3] 战略意义 - 合作将覆盖欧洲和北美地区的真实世界证据生成 以揭示治疗疗效的关键驱动因素并填补关键知识空白[2] - 通过多模态数据（含合作生成的新数据）优化疾病生物学和生物标志物的整体理解[3] - 强化了SOPHiA GENETICS作为医疗技术合作伙伴的战略地位 彰显其通过AI推动全球健康的承诺[3] 公司背景 - SOPHiA GENETICS为纳斯达克上市企业（代码：SOPH） 是云原生医疗技术公司[5] - 核心产品SOPHiA DDM™平台可分析复杂基因组和多模态数据 为全球医院、实验室和生物制药机构提供实时洞察[5] - 公司使命是通过AI技术扩大数据驱动医学的可及性 为全球癌症和罕见病患者提供顶级护理[5]

战略合作 - Cloud3 Ventures宣布与LIF3达成全面战略合作 成为其创始基础设施合作伙伴 共同推进人工智能 区块链与清洁能源的融合[1] - LIF3的核心为L3 Reserve 包含区块链生态系统 稳定储备资产及AI与能源集成技术栈[2] - 公司将主导开发"再生AI工厂" 即高效数据中心 专为自主AI 区块链及清洁能源部署设计[1] 业务模式 - AI工厂采用垂直整合架构 区别于传统矿场或超大规模设施 专注于可扩展AI工作负载与再生能源整合[3] - 合作涉及资本形成 全球部署策略及实体站点开发 以支持去中心化智能与电网韧性[2] - 公司强调非被动投资 将投入资本 能源及运营资源 体现长期承诺[3] 公司定位 - Cloud3 Ventures为加拿大企业 专注于区块链创新领域 提供下一代去中心化应用的基础设施解决方案[5] - 公司已终止与Qstar Labs的意向书 但保留未来合作可能性[4] - 战略重心为构建清洁能源与自主技术驱动的去中心化智能基础设施[3]

文章核心观点 - 英伟达在2025年GTC大会推出Blackwell Ultra、AI Factories和Dynamo巩固其在AI领域地位，但面临价格上涨、电力限制和竞争威胁，超大规模企业开发自有AI处理器也给英伟达带来挑战；Pythia Research专注科技领域多倍股，采用多学科策略挖掘投资机会 [1] 英伟达相关情况 - 英伟达2025年GTC大会推出Blackwell Ultra、AI Factories和Dynamo巩固其在AI领域地位 [1] - 英伟达产品虽具备高性能和可扩展性，但面临价格上涨、电力限制和竞争威胁 [1] - 超大规模企业开发自有AI处理器给英伟达带来挑战 [1] Pythia Research相关情况 - Pythia Research专注科技领域多倍股 [1] - 采用结合金融分析、行为金融、心理学、社会科学和替代指标的方法评估公司 [1] - 运用多学科策略挖掘投资机会，旨在主流关注前发现突破机会 [1] - 通过多学科策略把握市场情绪、识别新兴趋势并投资有指数级增长潜力的变革型企业 [1]