数据中心行业投资与价值洞察

投资与价值洞察 数据中心行业 2024年12月 目录CONTENTS 第一章数据中心行业概览及全球发展趋势 05数据中心类型及收入模式介绍 07全球数据中心行业发展趋势 第二章中国内地数据中心行业发展现状 11中国内地数据中心市场概览 13中国内地数据中心市场竞争格局 15中国内地数据中心市场分布 16中国内地数据中心市场供需关系分析 20中国内地数据中心行业融资模式 第三章海外数据中心市场及REITs发展情况 23海外数据中心市场发展概览 24海外数据中心市场供需关系分析 25美国和新加坡数据中心REITs介绍 31海外REIT案例分析：KeppelDCREIT 第四章数据中心资产评估及资本化率分析 35数据中心的一般估值方法 36数据中心的收益法估值逻辑 41数据中心估值定价参考指标 前言 PREFACE 在当前这个数据中心行业快速发展与技术变革并行的特殊时期，全新的人工智能应用正以前所未有的速度重塑全球各行各业，为社会带来便捷与效率提升。这一趋势不仅深刻改变了人们的生活方式，也为数据中心行业开辟了新的发展机遇与挑战。智能算力的爆发式增长，对数据中心提出了大算力、高性能的新需求，为数据中心的发展注入了强劲动力，并打开了更为广阔的发展空间。 从行业投资的角度来看，数据中心作为数字经济的核心基础设施，其重要性等级正随着数字化技术的深入发展而不断提升。近年来，国内数据中心行业虽然在规模、架构、技术、管理等方面取得了显著进步，但面对智能算力时代的新要求，行业仍需不断突破与创新。特别是在当前中国内地市场数据中心行业投融资面临挑战、市场信心略显不足的背景下，深度分析行业趋势、挖掘投资价值显得尤为重要。 智能算力时代的到来为数据中心产业带来了前所未有的变化。在可靠性、可用性和经济性的基础上，未来数据中心还需要支持灵活演进，以匹配不同时期的业务需求。这意味着，数据中心需要具备高度的可扩展性和可定制性，能够快速适应市场变化和技术革新。对于投资人而言，选择那些具备灵活演进能力的数据中心项目，将有望获得更长期的回报和竞争优势。 在深入分析国内数据中心行业的同时，我们亦大量汲取海外市场的成熟经验。海外数据中心行业在投融资、技术创新、市场拓展等方面积累了丰富的经验，为国内市场提供了有益的参考。通过对比和分析海外市场的发展路径和成功案例，我们可以更好地把握国内数据中心行业的发展趋势和投资机遇，为投资决策提供更加全面和深入的依据。 因国内数据中心投融资并不活跃，因此在数据中心资产定价上缺少有力的结论支撑。如何回归于国内数据中心底层资产的运营逻辑，类比于其他的物业类型的运营特征，充分挖掘和释放数据中心的投资价值尤其关键。数据中心资产定价的合理性也将成为影响国内资本持续注入数据中心行业的关键因素。 综上，数据中心行业正处于一个充满机遇与挑战的关键时期。投资人及市场参与者需要深入分析行业趋势，挖掘投资价值。本报告基于研究团队深入研讨，并结合自身的行业洞察和长期实践精心编纂，希望为促进数据中心行业健康发展提供专业参考。 首程控股、中联基金、戴德梁行 2024年12月 第一章 数及据全中球心发行展业趋概势览 引言 本章着重探讨了数据中心的定位及其未来发展趋势。数据中心已从最初的简单机房，逐步进化为大规模且高度复杂的信息处理中心，为互联网的蓬勃发展及信息技术革命奠定了坚实基础。特别是随着生成式AI技术的推动，训练和推理需求激增，全球数据量呈现出爆炸式增长态势，这进一步强化了数据中心的重要性。然而，数据中心的发展也面临着机柜密度提升、电力资源限制的多重约束。因此，其未来的发展趋势将表现为多维度、深层次的变革。 4数据中心行业投资与价值洞察 1.1 数据中心类型及收入模式介绍 数据中心（IDC,InternetDataCenter）是为租户/客户的计算机系统（包括服务器、存储设备、网络设备等）提供放置、电力、冷却、安全和监控等基础设施的专用空间，依赖于一个物理房间、一座建筑物或一处设施：用于构建、运行和交付应用程序和服务，同时也用于存储和管理与这些应用程序和服务相关的数据的IT基础设施。 图1：数据中心构造及服务器机房内部示意图 客服户务放器置 服务器机房 制冷系统 供配电系统 消防设施 配备安保 监控系统 数据中心行业投资与价值洞察5 光纤连接 分类标准类别含义及举例 表1：4种数据中心分类标准 基础电信运营商如充中足国的电带信宽、资中源国以联及通遍、布中全国国移的动机、房日本NTT等电信运营商，拥有核心网络资源、 按运营主体分 大型互联网公司如亚马逊、谷歌、阿里、腾讯等云计算厂商 按客户类型分 批发型主性较要高面向有长期大规模机房托管需求的云厂商或互联网企业，租期较长，稳定零售型主服务要及面网向络中带小宽型等互服联务网，公收司益、相一对般较企高业等客户，提供相对标准化的服务器托管 数据中心运营商如服万务国方数式据灵、活世纪互联、Equinix等数据中心运营商，通常专业性强、经验丰富， 按产权性质分自建型由拥服有务完提全供产商权自主投建、采买机柜等基础资源，再向下游客户提供数据中心服务，租赁型通过租赁的方式来使用数据中心的空间、设备设施以及相关服务 按应用场景分 通用型 基对于计算CP性U能芯的片要的求服相务对器较提为供均的衡算，力包，主括要一用定于量传的统计的算数、据存存储储和、网处络理传和输管能理力任务， 智算型 基工智于能G和PU机、器F学GF习A领、域A，SIC通等过大A规I芯模片的的数加据速训计练算模平型台，提来供实的现算智力能，化主应要用用于人 超算型 由星模超拟级、计天算体机物等理高、性基能因计分算析集等群所提供的算力，主要用于尖端科学领域，如行 数据来源：团队整理 图2：数据中心收入模式示意图 基础服务 数据中心业务 增值服务 云服务 ( 托出管租服等务);管(服理务服器务/系网统站配/置应、用数托据管备、份机、架故/障虚排拟除主等机) 监控、运行监测、远程管理等） 网用络(C安D全N、(缓防存火加墙速、、入负侵载检均测衡、等漏洞);扫运描行等维护);数(流据量应 云服计务算的增值服务;私有云或公共云服务;混合云平台 数据来源：中国信息通信院云计算与大数据研究所，团队整理 1.2 全球数据中心行业发展趋势 趋势一智算需求爆发推动数据中心规模持续增长 通用型数据中心和智算型数据中心在当今的数字经济体中各自扮演着不同的角色，在互联网经济浪潮中相辅相成，共同为数据中心基础设施发展提供了规模增长的驱动力。随着人工智能、大数据分析、机器学习等前沿技术的飞速发展，智能算力的需求将成为未来数据中心发展最主要的驱动力。根据中国信息通信研究院测算，截至到2023年 底，全球算力总规模约910EFLOPS（FP32），同比增长40%，其中增长的主要原因是智算中心的大幅扩张。以Open-AI旗下的大模型应用GPT为例，首次推出的GPT-1拥有1.17亿个参数，到2023年GPT4参数量已增加到1.8万亿个，5年超万倍参数量提升带来的是算力需求的指数级增长。根据SemiAnalysis统计预测，全球数据中心核心IT电力需求将从2023年的49GW增长至 图3：全球核心IT电力需求（单位GW） 160,000 140,000 120,000 100,000 80,000 60,000 40,000 20,000 0 160 140 120 100 80 60 40 20 0 2026年的96GW，在这增长的47GW中兴建智算中心驱动的电力需求占到40GW，占增量的85%；彭博社估计，智算中心基础设施带来的收入在2024-2032年的复合年增长率将超过30%，智能算力需求的急速提升将推动数据中心规模的大幅增长，我们也看到运营商和超大规模云服务商已经开始寻找具有丰富土地及电力资源的区域扩展业务，以满足AI应用的特殊需求。 下图中通用型数据中心（即Non-AIDC）的增长率并未像智算中心（即AIDC）一样实现较高增长，主要系因通用算力已经具备较大的规模基础，因此增速上相较于智算而言较为缓慢，但依然保持增长的态势。 450% 400% 350% 300% 250% 200% 150% 100% 50% 0% 2022202320242025F 2026F 2027F 2028F 数注据：来核源心：Semianalysis，团队整理 AIDCNon-AIDCAI增长率Non-AI增长率 IT电力需求是指给服务器供电所计算的电力消耗，不包括制冷等其他设备电力消耗 图4：全球生成式AI收入及预测 14,000 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0 20202021202220232024F2025F2026F2027F2028F2029F2030F2031F2032F 生成式AI收入(亿美元)增长率(%) 数据来源：Bloombergintelligence，团队整理 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% 趋势二数据中心逐步向高密度、高能效方向发展 智算中心的崛起正引领数据中心向更高密度和能效的方向转型。在生成式AI广泛应用之前，数据中心服务商通常按照单机柜功率2-10KW的标准进行建设和部署。然而，随着AI技术的飞速发展和对算力需求的增加，数据中心必须部署更多如GPU等高性能服务器以满足计算密集型任务。数据显示，全球数据中心平均单机架功率已从2017年的5.6KW/机架提升至2023年的12.8KW/机架，超算、智算中心的单机柜功率甚至需要超过30KW。根据中国数 图5：全球平均机架密度及预测（单位：KW） 25 20 15 10 5 超过30kw机架的占比 0 据中心委员会（CDCC）的数据，2021年中国功率密度为4-6KW的机柜占比为48%，6-8KW占比34%，8-12KW占比8%，12KW以上占比4%，高密度机柜占比相对较小，而智算中心需求的爆发，预计将加速向更高功率密度的机柜演进。尽管如此，小功率机柜并不会完全被市场淘汰。一方面，它们在边缘计算、存储等特定应用场景中仍然具有价值；另一方面，通过技术升级和改造，它们也能适应新的市场需求。 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 机架密度 F F F 0% 超过30KW机架的占比 全球平均机架密度（KW） 数据来源：EY-ParthenonAnalysis,DataCenterDynamic，团队整理 趋势三产业特征从高耗能向绿色可持续发展转变 随着AI大模型训练需求的急剧增长，数据中心的能源消耗和碳排放量也随之显著上升。例如，一次ChatGPT搜索的电力消耗大约是传统Google搜索的6到10倍。国际能源署（IEA）估 GPU显卡类型 要求（最KW大）功率 （Pe计ta算F速LO度PS） 表2：不同类型英伟达显卡的功率计算速度对比 英伟达DGXA100架构系统 6.5 10 英伟达 DGXH100 架构系统 10.232 计，全球数据中心在2022年全年消耗了约350TWh的电力，约占全球总用电量的1-2%。到2026年，数据中心的电力使用量或将翻倍，达到650TWh至1050TWh之间，相当于在现有基础上增加一个德国的电力消耗量。面对全球数据中心能源消耗的急剧增长，各国政府正推动数据中心向绿色、可持续的方向发展，积极探索开展数据中心源网荷储一体化绿色供电模式创新，并可能对某些地区的资源供应实施限制。 英伟达DGXB200架构系统14.372 备数注据：来以源上：计团算队速整度理在FP8/INT8精度条件下 图6：2017-2030数据中心需求对应的预测电力消耗量（单位：TWh） TWh 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 数注据：来源：IEA，团队整理 LowCaseBaseCaseHighCase Lowcase保守预测，Basecase中性