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第一章 行業概況
“東數西算”即“東數西算工程”，指通過構建數據中心、云計算、大數據一體化的新型算力網絡體系，將東部算力需求有序引導到西部，優化數據中心建設布局，促進東西部協同聯動。簡單地說，就是讓西部的算力資源更充分地支撐東部數據的運算，更好為數字化發展賦能。
“東數西算”中的“數”，指的是數據，“算”指的是算力，即對數據的處理能力。“東數西算”是通過構建數據中心、云計算、大數據一體化的新型算力網絡體系，將東部算力需求有序引導到西部，優化數據中心建設布局，促進東西部協同聯動。
2022年3月，提請十三屆全國人大五次會議審查的計劃報告提出，實施“東數西算”工程。數字時代正在召喚一張高效率的“算力網”。“東數西算”是把東部密集的算力需求有序引導到西部，使數據要素跨域流動。打通“數”動脈，織就全國算力一張網，既緩解了東部能源緊張的問題，也給西部開辟一條發展新路。
圖：東數西算
資料來源：千際投行，資產信息網，百度
發展歷程
2022年2月17日，從國家發改委獲悉，國家發改委、中央網信辦、工業和信息化部、國家能源局聯合印發通知，同意在京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝、內蒙古、貴州、甘肅、寧夏等8地啟動建設國家算力樞紐節點，并規劃了10個國家數據中心集群。至此，全國一體化大數據中心體系完成總體布局設計，“東數西算”工程正式全面啟動。2022年2月19日，騰訊云、阿里云、快手等表示，已經在“東數西算”算力樞紐節點地區布局或投產了數據中心。2022年2月，據國資委網站，中國聯通明確新戰略，全面承接國家“東數西算”工程，制定了《建設新型數字信息基礎設施行動計劃》和《算網融合發展行動計劃》。2022年3月，“東數西算”工程正式全面啟動。
項目意義
實施“東數西算”工程，對于推動數據中心合理布局、優化供需、綠色集約和互聯互通等意義重大。“東數西算”工程的實施，有利于以下幾個方面：
有利于提升國家整體算力水平，通過全國一體化的數據中心布局建設，擴大算力設施規模，提高算力使用效率，實現全國算力規模化集約化發展。有利于促進綠色發展，加大數據中心在西部布局，將大幅提升綠色能源使用比例，就近消納西部綠色能源，同時通過技術創新、以大換小、低碳發展等措施，持續優化數據中心能源使用效率。有利于擴大有效投資，數據中心產業鏈條長、投資規模大、帶動效應強。通過算力樞紐和數據中心集群建設，將有力帶動產業上下游投資。有利于推動區域協調發展，通過算力設施由東向西布局，將帶動相關產業有效轉移，促進東西部數據流通、價值傳遞，延展東部發展空間，推進西部大開發形成新格局。
東數西算工程對數據中心設計、PUE、網絡運維等方面都提出了較高的要求，滿足相關標準，具備較強綜合實力的公司可以充分把握東數西算市場機遇，關注數據中心全生命周期全產業鏈上下游的發展機會，如數據中心、網絡、供配電設備、制冷設備、ICT設備、數據服務等市場。各環節相輔相成，協同發展，都在一定程度上利好。
圖 規模布局
資料來源：資產信息網 千際投行
第二章 商業模式與技術發展
2.1 產業鏈分析
數據中心產業鏈條長、覆蓋門類廣、帶動效應大。“東數西算”工程首先將直接帶動土建工程和主干網的建設；其次是IDC數據中心的建設和IT設備的采購；最后將會傳導至云和基礎軟件環節。預計未來信息通信行業在上述新領域發展的規模效應將逐漸體現，行業內企業將通過不斷的產品和服務升級實現收入和利潤水平的持續提升。
圖：數據中心產業鏈圖譜
資料來源：千際投行，資產信息網，信通院，招商證券
數據中心產業鏈上游主要是為數據中心建設提供所必須的基礎設施或條件:
土建方：建筑建設；運營商：提供網絡接入及機房節點租用等網絡服務；底層基礎設施提供商：供配電系統、散熱制冷系統；ICT設備供應商：交換機、服務器、存儲等。
從投資構成來看，服務器在投資額占比最大，投資占比為69.28%；除服務器外的IT設備占比依次為交換機（8.31%）、路由器（2.31%）、光模塊（6.91%）以及光纖連接器（0.25%）。IDC系統占比為12.93%，其中土建裝修投資占比17.10%、供配電系統46.82%、冷源空調暖通系統15.35%。
圖：產業鏈上游圖解
資料來源：千際投行，資產信息網，招商證券
2.2 商業模式分析
在“新基建”背景下，未來將有大量社會資本投入到數據中心等算力基礎設施建設中。從產業鏈的角度看，算力提供者、網絡運營者、服務提供者和服務使用者均會出現多方參與的情況，而電信運營商結合5G無線接入網、IP承載網和光纖骨干網的優勢，在連接算力的網絡運營領域有望繼續占據主導地位。在5G時代“聯接+計算”的經營模式下，算力網絡化后將出現3種業務提供模式。
強管道模式
以管道模式為代表的流量經營，是電信運營商目前開展最廣泛的業務形式。通過多年的積累，國內三大運營商均有較為優質的管線、光纖、IDC機房、接入局站等資源。在3G/4G時代，CDN以及IDC的經營模式也為運營商所大量嘗試，但是事實證明，這種售賣底層基礎資源的方式業務附加值低，商業前景比較黯淡，并且若網絡在云網價值鏈中的占比過低，最終將不利于整個產業的發展。
因此在5G時代，電信運營商對基礎資源的售賣變得更加謹慎，希望通過基礎資源結合其他合適業務的方式，提供更高的業務附加值以增加銷售收入。
強平臺模式
互聯網和移動互聯網的巨大成功見證了平臺模式的崛起，隨著應用上云進程的不斷加快，國際國內各大互聯網巨頭均已在云計算領域全力投入，并積極布局邊緣云市場與服務。在云服務方面，國內三大運營商也進行了積極布局，在打造自身公有云、電信云平臺基礎上，結合邊緣的網絡覆蓋優勢投身MEC平臺研發、邊緣業務服務、專網能力建設等領域。
但由于技術背景、管理模式、運營思路等方面的差異，未來電信運營商主導的云平臺與互聯網公司的云平臺、行業云平臺將會長期并存，誰將在“聯接+計算”的一體化服務場景中取得優勢還難有定論。
強網絡模式
除上述兩種模式外，算力網絡為電信運營商提供了另一種可能，即結合IPv6+等數據通信新技術，打造智能網絡，結合網絡可編程特性和云原生輕量化計算特性，通過“弱平臺+強網絡”的方式，在平臺的集中控制之外，更多地嘗試通過網絡的分布式協同實現對網內各種服務的合理調度和資源的有效配置。
圖：英維克主營構成
資料來源：千際投行，資產信息網，iFinD
表：英維克主營構成分析（單位：萬元）
資料來源：千際投行，資產信息網，iFinD
2.3 技術發展
專利情況
表：東數西算指數專利情況
資料來源：千際投行，資產信息網，iFinD
上云：算力增長帶動相關產業，數據重要性進一步發掘
云計算規模加速增長，公有云占比逐年提升。
（1）按照部署模式，云計算分為公有云、私有云以及混合云三類，2020年我國云計算市場規模達2091億元，同比增長57%；公有云市場規模達1277億元，同比增長85%，占云計算市場的61%。
（2）按照服務模式，云計算分為IaaS、PaaS以及SaaS三類：IaaS提供基礎服務；PaaS服務主要提供中間件、操作系統及運行環境等平臺性質的服務；SaaS服務主要提供應用、數據分析管理等方面的服務。根據中國信通院報告，2020年我國IaaS、PaaS和SaaS的市場規模分別占云計算市場的66%、12%和22%。
（3）我國公有云市場IaaS更成熟。根據中國信通院報告，2020年，我國SaaS、PaaS和IaaS市場規模分別為278億元、100億元和895億元，分別同比增長43.1%、145.3%和97.8%，IaaS層發展越發成熟。其中公有云IaaS提供商主要有阿里云、騰訊云、華為云和天翼云等。
圖：我國公有云市場規模及增速
資料來源：千際投行，資產信息網，中國信通院，華安證券
存算分離和企業數據資源一體化為未來云計算發展的技術方向。
（1）存算分離：傳統計算機使用硬盤存儲數據，使用CPU計算，存與算之間通過計算機總線鏈接。未來的云計算技術需要突破傳統計算模型的限制，實現數據遠距離傳輸，并保障存與算之間實時運行。美國云計算巨頭Snowflake提出大數據存算分離機制，開發出了面向服務的體系結構，該結構由高度容錯和獨立可擴展的服務組成，這些服務通過RESTful接口進行通信，分為服務層、計算層、存儲層三個體系結構層。該技術能夠按需調用所需數據，實現數據遠距離傳輸與計算，為“東數西算”的推進提供技術解決方案。
（2）企業數據資源一體化體系：隨著云計算的高速發展和大數據時代的演進，企業數據中心亦逐漸走向云化大趨勢，未來超大型企業的數據中心將采用“前店+后廠”的模式，“前店”布局在粵港澳等需求旺盛區，“后廠”布局在西部，通過超遠距離的數據調用進行數據計算。
圖：存算分離下的數據資源一體化調度體系
資料來源：千際投行，資產信息網，華安證券
“東數西算”將降低企業獲取云服務負擔，為實現存算分離提供機遇。“東數西算”的推動下，以土地和綠電為代表的西部豐富的廉價資源將被利用，企業獲取云服務的成本將降低，更多中小企業將獲得上云機會。我們測算“東數西算”在電費方面將節約3000億元，其中云計算企業將率先收益，進一步釋放利潤。
我國70%的公有云業務為IaaS業務,在解決跨省運營商結算問題的前提下，60%的公有云IaaS業務可通過“東數西算”實現。從業務來看，IaaS分為計算密集型、存儲密集型、網絡密集型三類，三類業務的產值比例為3:1:3，其中計算密集型和存儲密集型適合在西部部署。同時，PaaS和SaaS的較多業務也可在西部落地。
賦智：技術能力不斷突破，AI賦能加速落地
算力及算法不斷突破，AI向規模商用階段邁進。人工智能產生于1956年在美國達特茅斯學院舉行的“人工智能夏季研討會”，至今已有60年的發展歷史，大致經歷了三次浪潮。在人工智能的前兩次浪潮當中，由于技術未能實現突破式進展，相關應用始終難以達到預期效果，無法支撐起大規模商業化應用，最終在經歷過兩次高潮與低谷之后歸于沉寂。
近年來，隨著計算機視覺、語音識別、知識圖譜等技術快速發展，以2016年AlphaGo戰勝人類棋手為標志，人工智能浪潮邁入新的發展階段。2021年DeepMind團隊開源AlphaFold2數據集，利用人工智能技術解決蛋白質結構預測問題，這一于生物領域取得的前瞻性進展表明AI算力提升及算法的不斷突破創新。人工智能算力和算法的不斷突破創新為其規模商用奠定了堅實的基礎，“AI+行業應用”是未來AI發展的重點。
深度學習突破傳統算法算力極限，解決多場景高復雜度問題。隨著機器視覺在不同應用行業、場景的擴展，往往需要面臨復雜結構、細微差別、背景噪聲等問題，傳統算法的算力難以支撐。機器學習及其下沿分支的深度學習技術應運而生。以深度學習為代表的AI算法學習能力強、適應性好，能夠有效加強復雜環境下圖像識別精度，增強數據處理與模擬能力。
圖：人工智能算法結構
資料來源：千際投行，資產信息網，艾瑞咨詢，華安證券
東西算力供需失衡，“東數西算”優化配置。根據發改委數據，截至2022年2月，我國數據中心規模已達500萬標準機架，算力達到130EFLOPS，預計每年仍將以20%以上的速度快速增長，但是我國數據算力在東西部地區分布不均衡，存在資源與需求不匹配的問題。而算力、算法與數據是人工智能產業發展的三大要素。其中AI算法在視覺、語音、自然語言處理等領域的突破將助力東數西算在全國范圍內實現算力資源的優化配置：算力需求將廣泛打開，遍及政務、學術科研、資源調度等各方面。預測未來算力60%的需求都來自于AI。
圖：AI產業鏈價值傳導示意圖
資料來源：千際投行，資產信息網，艾瑞咨詢，華安證券
從技術探索走向規模商用，“AI+行業應用”成為人工智能的發展重點。我們認為在當前AI技術趨于成熟、后續技術迭代逐漸放緩的情況下，人工智能此輪發展已經從前期技術探索階段走向了行業規模商用階段，主要的發展方向將從技術研發走向產業化落地，AI技術+行業應用是未來AI的發展重點。
因此，我們認為當前人工智能已經從AI走向AI+，特定行業的數據積累+場景化落地能力將成為AI企業的新壁壘。從下游行業的落地情況來看，我們認為AI+視頻物聯、AI+教育、AI+制造、AI+醫療有望成為人工智能率先落地、且具有巨大發展空間的產業方向。根據艾瑞咨詢數據預測，到2026年中國人工智能核心產業規模將達6050億元，其帶動的相關產業規模更是高達21077億元。隨著人工智能技術的不斷突破創新，AI有望在更多領域賦能，打開市場空間。
圖：AI+主要應用場景
資料來源：千際投行，資產信息網，前瞻產業研究，華安證券
用數：“東數西算”是全國一體化數據要素市場的底座
數據要素市場不可或缺，我國數據交易發展空間巨大。數字經濟背景下，作為核心資源的數據亟需合適的流通渠道以實現價值挖掘。目前，我國有超過20個省市區提出建設大數據交易中心，已經初步形成數據交易格局。但我國數據要素市場仍舊存在不足：
（1）數據資源流通問題：我國公開數據交易平臺普遍規模較小，超50%的數據交易平臺年流量低于50筆。同時，涉及千萬量級的用戶隱私數據泄露事件頻發，數據“黑市”交易活躍。
（2）數據要素市場割裂：一方面政府數據開放剛剛起步，全國開放數據規模僅為美國的11%，企業生產經營數據中來自政府的僅占7%。另一方面，區域、產業、企業內部以及之間的數據壁壘依然突出。
（3）定價與確權難題：不同于大多數商品“先了解后使用”模式，數據的了解與使用過程重疊，導致數據的交易流通確權與定價難度遠大于其他產品。我們認為，在這些問題背后一方面是數據要素市場需要全新的模式，其發展仍舊有巨大的瓶頸問題；另一方面，也體現出了其背后所蘊含的巨大的市場空間。
海內外數據交易中心日新月異，打通數據要素流通至關重要。從海外來看，國外數據交易平臺自2008年起步，采取完全市場化模式發展至今，既有美國的BDEX、Ifochimps等綜合性數據交易中心，也有很多專注細分領域的數據交易商，如位置數據領域的Factual，經濟金融領域的Quandl，國內方面，在政策的積極指引下，國內大數據產業鏈雛形初步形成，未來將圍繞三個路徑構建數據要素市場：
（1）數據共享：政府部門進行數據資源共享滿足業務需求。
（2）數據開放：即政府數據面向全社會的開放。數據開放起源于歐美。美國將政府數據看作公共物品，向社會免費開放，而歐洲則采取補償模式，政府在開放數據時可收取一定費用。目前，我國總體沿用美國的免費數據開放模式。
（3）數據交易：包括政府面向市場探索數據的增值服務；政府采購社會化數據，彌補政府數據的不足；市場化主體之間的數據交易。
“東數西算”打造數據要素市場基礎，促進數據要素的流通與價值進一步挖掘。全國一體化大數據中心是培育超大規模數據要素市場的技術層基座。目前全國一體化大數據中心由“數網”“數紐”“數鏈”“數腦”和“數盾”構成，其中“數網”和“數紐”是“東數西算”的建設要點，主要是對各類數據中心和云計算資源進行統籌和調度，為數據的流動提供軟硬件保障；“數鏈”是推動數據流通融合的重要環節，包括數據組織關聯、數據可信流通、數據質量評估等模塊；“數腦”主要是應用導向，為政府治理和產業發展提供決策支持；“數盾”則是為整個全國一體化大數據中心提供可信安全計算存儲環境。
我們認為，“東數西算”是我國建立超大規模數據要素市場進而賦能數字經濟的第一步。在硬件先行之后，數據的流通、應用、安全環節的建設與催化將持續落地。
圖：全國一體化大數據中心支撐數據要素市場培育
資料來源：千際投行，資產信息網，華安證券
2.4 政策監管
行政監管體系
中華人民共和國國家發展和改革委員會（National Development and Reform Commission），簡稱國家發展改革委，是國務院組成部門，為正部級。中國共產黨中央網絡安全和信息化委員會，2018年3月，根據中共中央印發的《深化黨和國家機構改革方案》，將中央網絡安全和信息化領導小組改為中國共產黨中央網絡安全和信息化委員會。國家能源局，能源局屬于政府職能部門副部級單位，由正部級單位國家發改委管理。國家能源局成立于2008年，政府職能部門副部級單位，發改委直屬機構，機構共設綜合、政策法規、發展規劃、能源節約和科技裝備、電力、煤炭、石油天然氣、新能源和可再生能源、國際合作司九個司。
法律法規
繼2021年底，寧夏、內蒙古、貴州、甘肅四地被批復啟動建設全國一體化算力網絡國家樞紐節點之后，2022年2月，發改委等部門同意粵港澳大灣區、成渝地區、長三角地區、京津冀地區啟動建設全國一體化算力網絡國家樞紐節點，涵蓋8個樞紐節點10個數據中心集群的“東數西算”工程正式啟動。
表：“東數西算”相關文件梳理
資料來源：千際投行，資產信息網，發改委
“東數西算”將現有8大樞紐節點分為兩類，一類是以京津冀為代表的東部區域，用戶規模大、應用需求強烈，原則上建設不超過兩個數據中心集群；另一類是以貴州、內蒙為代表的西部地區，可再生能源豐富，數據中心綠色發展潛力較大，原則上布局1個數據中心集群。不在此次8大樞紐節點的地區，則面向本地業務需求進行綠色集約化管理，后續可能增加樞紐節點。
表：數據中心兩類樞紐節點定位及發展思路
資料來源：千際投行，資產信息網，《全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案》，東興證券
第三章 行業發展、市場競爭與全球龍頭企業
3.1 行業財務分析和估值方法
圖：行業綜合財務分析
資料來源：千際投行，資產信息網，iFinD
圖：行業歷史估值
資料來源：千際投行，資產信息網，iFinD
圖：指數市場表現
資料來源：千際投行，資產信息網，iFinD
圖：指數歷史估值
資料來源：千際投行，資產信息網，iFinD
圖：主要上市公司
資料來源：千際投行，資產信息網，iFinD
估值方法可以選擇市盈率估值法、PEG估值法、市凈率估值法、市現率、P/S市銷率估值法、EV/Sales市售率估值法、RNAV重估凈資產估值法、EV/EBITDA估值法、DDM估值法、DCF現金流折現估值法、NAV凈資產價值估值法等。
圖：科大訊飛主營構成
資料來源：千際投行，資產信息網，iFinD
圖：紫光股份主營構成
資料來源：千際投行，資產信息網，iFinD
3.2 風險因子
表：常見行業風險因子
資料來源：千際投行，資產信息網
本行業主要風險因子如下：
數據中心：中西部大型/超大型數據中心分布不足
地區分布來看，西部大型/超大型數據中心較少。當前我國數據中心主要集中在北京、上海、廣州及周邊地區，整體呈現“東部沿海居多，核心城市集中，中、西、北部偏少”的格局。造成這一現象的主要原因是下游需要求占比較大的互聯網企業大多分布在核心城市，滿足這一需求的核心網建設也大多在一線城市。2019年我國北京、上海地區可用機架數分別約為65、62萬個，而中、西部2019年整體可用機架數為30、46萬個，差距仍然較大。
圖：2018年我國大規模數據中心分布情況
資料來源：千際投行，資產信息網，中國信通院，西部證券
上架率角度，西部地區IDC上架率最低，明顯低于平均水平。根據《2021年中國數據中心市場報告》，目前全國整體上架率在50.1%，華東、華北、華南約為65%-68%，而西部地區的西北和西南分別為34%和41%，遠低于平均水平。大型、超大型數據中心來看，據《全國數據中心發展指引2018》統計，目前我國超大型數據中心上架率僅為34.4％,總體水平仍有較大提升空間。
圖：2021年我國各地區數據中心上架率
資料來源：千際投行，資產信息網，CDCC，西部證券
網絡傳輸：西部跨域遠距離流通能力仍有待提高
東部地區嚴格的用水用電指標一定程度上加劇了數據中心的發展瓶頸，所以近年來我國有序在內蒙古、寧夏等地區建設超大型數據中心。雖然西部具備較為明顯的耗能優勢，但從上架率角度看實際效果遠不及東部平均水平，我們認為主要在于西部地區網絡的跨域遠距離流通能力仍有提升空間。
（1）首先是西部地區核心骨干網數量依然較少。在網絡建設過程中，降低時延的最有效方法之一就是核心骨干網增加、光纖直連、跨運營商互聯節點，可以降低網絡傳輸過程中的跳數，從而大大降低時延。但當前國家級互聯網骨干直聯點主要分布在北京、上海、廣州、成都、武漢、西安、南京貴陽和福州等地，西部地區超大型數據中心集聚的內蒙古呼和浩特、寧夏中衛、河北張北等地均無網絡直聯點布局，由于其遠離骨干網，鋪設專線成本較高，將影響網絡時延體驗，也就難以承擔東部分流的算力需求。
表：西部骨干網分布較少
資料來源：千際投行，資產信息網，工信部，西部證券
（2）長距離傳輸會造成一定網絡時延。網路時延主要包含四類：節點處理時延、排隊時延、傳輸時延、傳播時延。其中傳輸時延是路由器推出分組所需要的時間，它是分組長度和鏈路傳輸速率的函數，傳播時延是一個比特從一臺路由器傳播到另一臺路由器所需要的時間，與兩臺路由器之間距離有關。長距離傳播下回造成一定網絡時延，但可以通過引入邊緣計算、核心網功能下沉等方案降低時延，滿足“低時延”要求。
（3）西部地區網絡傳輸速率仍不及東部、中部水平。過去我國西部地區網絡速率低于平均水平，根據2019年《中國寬帶速率狀況報告》，2019年Q2我國西部地區平均移動寬帶下載速率為22.88Mbit/s，低于全國平均速率的23.58Mbit/s。主要原因之一為西部地區的帶寬較小，而帶寬越寬，也就是我們能以更多的頻率在網上傳輸數據，同一時刻可以傳輸的信號就有更多的頻率可以去表示，傳輸的信息就越多。綜合來看，中西部地區骨干網、帶寬等建設仍有空間。
圖：2019年Q2東西部移動寬帶下載速率對比
資料來源：千際投行，資產信息網，2019年《中國寬帶速率狀況報告》，西部證券
3.3 發展現狀
各省市陸續公布建設規劃，運營商或為投入方
“東數西算”工程于2022年2月正式啟動，有望引導資金向樞紐節點投資，直接拉動數據中心投資建設。根據我們梳理，目前張家口、韶關、重慶、天府、貴安、慶陽、中衛、和林格爾等集群或所在地區已給出了較為具體的十四五期間數據中心建設目標。
據發改委統計，年初以來全國10個國家數據中心集群中，新開工項目25個，數據中心規模達54萬標準機架，算力超過每秒1350億億次浮點運算，約為2700萬臺個人計算機的算力，帶動各方面投資超過1900億元。其中，西部地區投資比去年同期增長6倍，投資總體呈現出由東向西轉移的良好趨勢。預計“十四五”期間，大數據中心投資還將以每年超過20%的速度增長，累計帶動各方面投資將超過3萬億元。
圖：東數西算各個樞紐集群政策指引情況
資料來源：千際投行，資產信息網
運營商對東數西算的投入重視度持續提升：從3家運營商披露的資本開支規劃來看，東數西算均作為重點投入方向：中國移動規劃2022年算力網絡資本開支480億元，投產對外可用IDC機架達約45萬架，累計投產云服務器超66萬臺；中國電信2020年至2022年（預計）產業數字化占資本開支的比例或由15.6%上升至30%，其中2022年計劃IDC投入65億元（增加4.5萬機架），算力投入140億元（增加16萬云服務器），2022年算力規模達3.8EFLOPS，同比增長超80%。中國聯通也將圍繞國家東數西算8大算力樞紐節點，優化擴大5+4+31+x的資源布局。
圖：三大運營商IDC機架體量（萬架）
資料來源：千際投行，資產信息網
算力增長帶動相關產業，數據重要性進一步發掘
數據中心市場巨大，成倍撬動數字經濟。根據中商產業院數據，2021年中國機架數量約429萬架，近五年CAGR約28%。分三種情況預測：
（1）樂觀情況：我們測算“十四五”期間機架增量約達728萬架，以單價15萬元來估算，機架建設規模約1.09萬億元；
（2）中性情況:機架增量機架約達500萬架，機架建設規模約7560億元；
（3）悲觀情況:機架增量機架約達300萬架，機架建設規模約4500億元。機架建設規模約通常包含網絡設備、骨干網絡與大部分電力設備。根據IBM數據，我們測算機架成本為數據中心CapEx的62.6%。因此樂觀情況下，數據中心建設價值約1.75萬億。
與此同時，新基建也將帶動數字產業化，如數據清洗和標注。根據IDC《2020全球計算力指數評估報告》，計算力的提升與數字產業的撬動比為1:3.3。基于此比例與摩爾定律等技術進步因素，我們測算數據中心投資帶來的數字產業化增加值在樂觀、中性、悲觀情況下分別約25萬億、17萬億和4萬億。根據前瞻產業院數據，數字產業化在數字經濟中占比逐年下降，2019年達19.8%，產業數字化則逐年提升至80.2%。用以上比例測算，相應產業數字化增加值在樂觀、中性、悲觀情況下分別約102萬億、70萬億和42萬億。
從數字經濟整體的規模來看，根據信通院數據，2025年數字經濟規模將達到60萬億。根據中商產業院數據，2020年我國數字經濟規模約39.2萬億元。我們測算，整個“十四五”期間數字經濟增加有望達約149萬億規模。
圖：樂觀假設下數據中心建設撬動數字經濟
資料來源：千際投行，資產信息網，中國信通院，IDC，IBM，華安證券
數據需求結構升級，數據價值進一步挖掘。從數據需求結構來看，目前的西部數據主要用于邊緣計算，即實時性要求低的冷數據計算，一方面由于網絡跳轉造成時延，另一方面也由于數據流轉（傳輸、儲存）造成的成本問題。“東數西算”對于數據中心和傳輸網絡的建設與升級有望提高傳輸效率和降低流轉成本，最終達成更高等級的協同效應：智能制造、無人機、VR等對時延要求稍高的產業也可通過云來使用西部的算力。未來西部算力的應用并不局限于目前界定的備份、模型演練等冷數據場景，西部數據樞紐的價值將進一步提升。
圖：數據上云需求結構
資料來源：千際投行，資產信息網，華安證券
海外認清數據價值，抓緊投資數據經濟。目前，各國均依托于自身優勢發展數字經濟：中國優勢在于政府支持與完整的工業體系、美國依托于先進技術、歐盟較早探索數字生態，其中德國依托先進的制造業成為全球制造業數字化標桿。與此同時，日本、歐盟也制定了5G、光纖等新基建計劃并給予預算支持；美國則計劃對于先進制造業等新興技術開啟一輪約3000億美元的投資。截至2020年，在數字經濟建設方面，美國體量一騎絕塵，超我國兩倍，位居第一。我國雖位處第二，但仍有加強空間，數字經濟大有可為。
圖：全球數字經濟規模Top10
資料來源：千際投行，資產信息網，中國信通院，華安證券
3.4 發展驅動因子
數字經濟的本身需求
（1）短期：政策驅動數據中心、工業互聯網發展
《“十四五”信息通信行業發展規劃》于2021年11月16日發布，十四五期間信息通信行業總體規模進一步壯大、戰略基礎先導地位進一步凸顯。以5G為代表的新一代信息通信技術是拉動新一輪經濟增長的重要引擎。基礎設施從以信息傳輸為核心的傳統電信網絡設施，拓展為融感知、傳輸、存儲、計算、處理為一體的，包括“雙千兆”網絡等新一代通信網絡基礎設施、數據中心等數據和算力設施、工業互聯網等融合基礎設施在內的新興數字基礎設施體系。
2022年1月印發《十四五數字經濟發展規劃》，預計到2025年，我國數字經濟邁向全面擴展期。《規劃》明確了信息網絡基礎設施優化升級等十一個專項工程，包括：加快建設信息網絡基礎設施，推進云網協同和算網融合發展，有序推進基礎設施智能升級。
東數西算工程于22年1月啟動，涉及4市8省2區。將構建創新大數據中心體系，優化數據中心布局，推動算力資源服務化，加速數據流通融合，深化大數據應用創新，強化大數據安全防護。到2025年，全國范圍內數據中心形成布局合理、綠色集約的基礎設施一體化格局。
（2）中期：運營商、云廠商帶動云計算產業鏈投資
三大運營商伴隨公司資本投入結構優化，持續加大云產業鏈投入。BATH（百度、阿里、騰訊、華為）云Capex持續提升。
中國移動：聚焦人工智能、物聯網、云計算、大數據、邊緣計算等領域，全面推進“網+云+DICT”智能化服務；中國聯通：搶灘布局智慧城市、數字政府、智慧醫療、工業互聯網等關鍵5G應用領域，推進“云+智慧網絡+智慧應用”新融合營銷模式；中國電信：聚焦云+DICT，發揮“云網融合”獨特優勢。
表：中國移動資本開支明細（十億人民幣）
資料來源：千際投行，資產信息網，bloomberg，招商證券
表：中國電信資本開支明細（十億人民幣）
資料來源：千際投行，資產信息網，bloomberg，招商證券
表：中國聯通資本開支明細（十億人民幣）
資料來源：千際投行，資產信息網，bloomberg，招商證券
（3）長期：爆款應用驅動數據流量爆發
爆款應用的發布時間與數據流量爆發式增長的節點一致：
在3G牌照發放2-5年內出現微信、騰訊視頻、滴滴、網易云音樂等熱門應用，戶均DOU從2019年的27.6M飆升至2014年的215M，增長近7倍；在4G牌照發放2-3年內出現王者榮耀、抖音、拼多多等應用/平臺，掀起手游以及短視頻風潮，4G時期，戶均DOU從2015年的389M上漲至4.64G，增長超11倍；5G發牌至今，尚未有爆款應用爆發，DOU從2019年的7.82G提升至14.72G，漲幅不足1倍，5G時期的流量增長仍未達量級。
圖：爆款應用的發布時間與數據流量爆發式增長的節點一致
資料來源：千際投行，資產信息網，工信部，招商證券
碳中和、碳達峰的“3060”框架指引
數據中心和數字經濟的能耗產出有二重性：IDC每耗費一度電，一方面為IDC運營企業貢獻了一定運營產值，另一方面為運行在其上的各種云計算、大數據、互聯網服務等應用類產業貢獻了大量運營產值。因此國家對于IDC行業的監管方向是：推廣節能技術、提升資源利用率、推動老舊小散向規模化集群+智能化邊緣轉型升級，而非一刀切。因此國家提出在西部建設國家級算力樞紐，目的是引導一部分高耗能的產業和需求走向西部，一方面有效就近消納西部綠色能源，另一方面也是共同富裕框架下的新經濟驅動，同時也緩解東部能源需求的緊張局面。
數據中心是高耗能環節，“碳中和、碳達峰”相當于對IDC行業的“供給側改革”。我國數據中心能耗已占全社會總能耗的2%，占全國建筑總能耗的10%，相當于三峽水電站全年的總發電量（988億kW·h）。數據中心一般全年運行要求不中斷，年運行時長達到8760小時。我國數據中心用電總量已經超過了上海全社會用電總量（1566.7億kW·h），為1608.89億kW·h，占中國全社會用電量的2.35%，占第三產業用電量的14.9%；2023年中國數據中心總用電量將達到2667.92億kW·h，年復合增長率達到10.64%2。
在全社會數據與算力爆發的需求下，數據中心功耗密度不可避免地迅速提升。過去單個機柜功率一般在3-6kW左右，而高性能超算數據中心的機柜功率可以達到20-30kW，一個10萬服務器規模的數據中心功率可達4.5萬kW，年耗電量可達4億kW·h。
整體減碳空間極大。當前我國數據中心行業70%左右的電力供應仍來自煤電，清潔能源的替代空間極大；內部ICT設備以及散熱系統需要消耗大量電能，其中冷卻成本占到總能源成本的50%。而ICT設備-直流交流電源設備-配電設備-UPS-散熱設備鏈條上每個環節都可以通過集約化、定制化以及新技術替代的方式實現能耗節約。
第四章 未來趨勢
碳中和促進IDC行業過剩產能出清，行業競爭有望重回理性
多項政策出臺控制數據中心能耗，預計未來政策對IDC供給仍保持控制態度。2020年，受新基建政策刺激，數據中心供給出現大量增加的情況，行業競爭趨向激烈，部分地區出現供給明顯過剩的情況。2021年11月30日，發改委印發《貫徹落實碳達峰碳中和目標要求推動數據中心和5G等新型基礎設施綠色高質量發展實施方案》，要求數據中心進行綠色化改造。北京上海等地陸續將數據中心用電接入監測，對能耗超標的數據中心采取上漲電價方式，PUE高的數據中心不但要承受較高的電費，甚至面臨關停。預計未來政策對數據中心供給仍保持謹慎態度，隨著部分過剩產能被消化，行業競爭有望改善。
碳中和背景下，能源利用效率成為新的準入門檻，能效管控優秀的IDC將脫穎而出。目前，政策對IDC廠商提出能源效率水平的指標，諸如PUE、COP、AEER等指標成為篩選數據中心玩家的標準。根據多地已出臺政策，目前PUE<1.4是多地政策的最低標準。根據CDCC數據，目前我國僅有40%數據中心玩家符合這一標準，其余玩家將面臨改造或者退出。我們認為，碳中和背景下，隨著過剩產能的出清，行業格局有望走向集中，有著優秀能耗管控的數據中心廠商將脫穎而出。
圖：目前只有約40%的數據中心達到PUE低于1.4的門檻
資料來源：千際投行，資產信息網，CDCC，東興證券
暖通設備對能耗至關重要，先進制冷重要性愈發凸顯
機房空調產生的能耗占數據中心總能耗的40%，從制冷端著手是降能耗的最有效方式。根據IDCC數據，數據中心能耗中，將近40%由空調系統產生，35%由服務器、交換機等網絡設備產生。在要求算力的情況下，要想降低數據中心能耗，從制冷端著手是最有效可行的方式。
先進制冷技術能有效降低PUE值，重要性愈發凸顯。目前，以間接蒸發制冷、液冷、海水冷卻等為代表的技術能大幅降低PUE水平。根據CDCC數據，目前部分數據中心使用的傳統制冷方案PUE值均在1.4及以上，而間接蒸發冷機組可以實測PUE可以達到1.25，磁懸浮相變熱管可以將PUE降至1.09。因此，先進制冷技術將愈發成為未來數據中心主流技術。
圖：IDC能耗40%由制冷系統產生，空調節能性至關重要
資料來源：千際投行，