艾瑞咨询

本文转自微信公众“ 艾瑞咨询”。

核心摘要：

批发、零售型各有优势：数据中心分为批发型和零售型两种模式。在国外，两种模式均取得了成功。国内，受政策影响，跑马圈地的批发型当前更受资本青睐;但从长期看，零售型更具有成长韧性。

与云计算是竞合关系：云计算是数据中心的下游客户。因此，当前来看，云计算促进了数据中心尤其是批发型数据中心的快速发展。但从长期看，云计算与数据中心亦存在竞争关系。

产业高速增长：2019年，测算数据中心机架规模达到288.6万架，市场规模超过千亿。受益于云计算、5G、人工智能、VR等，数据中心产业未来仍将高速发展。

产业进入整合期：受政策影响、PUE限制、技术迭代，数据中心产业进入整合期。大型互联网公司和大型国企将会更多进入该产业，产业内部“大吃小、强吃弱”的并购将会更加频繁发生。

01 数据中心概述

生命周期及产业链：规划、设计、建设和运营

数据中心按自身的生命周期可以分为规划、设计、建设和运营四个阶段，在每个阶段，均有不同的产业链上下游，其中，建设阶段涉及面较广，包含用地、用电、用水、用网、IT设备、非IT设备、土建及其他工程、软件系统等多个方面。

数据中心业务模式：批发和零售

数据中心的业务模式包括批发型和零售型两种。批发型主要针对大客户，一般以模块为最小出租单位。针对超大型客户的订制型数据中心可以看作是批发型的延伸，近几年发展较为迅速。零售型主要针对小客户，一般以机柜为最小出租单位，早期也有服务商以机柜单元(U)为出租单位服务微型客户，但目前这种微型客户多以web自助服务的形式，转向公有云。

一般来说，批发型考验的是资源整合能力、快速建设和扩张能力，而零售型考验的是精细运维及运营能力。从国内外厂商来看，批发和零售均可取得成功。目前国内，受新基建政策等影响，批发型更受快进快出的资本市场青睐。但从长期看，零售型更具有成长的韧性。

数据中心与云计算关系：云计算IaaS是其下游客户，但长期看仍有竞争

当前，数据中心的主要客户为互联网客户(含云计算厂商)，其次为金融、政企等。云计算的高速发展，致使数据中心的需求量和上架率都大幅提升，机柜租金也稳中有升。因此，短期来看，云计算对数据中心产业是利好要素。

但从长期看，两者仍存在竞争：目前微型客户(指租不满单机柜，只租用几个U的客户)已经大量从传统数据中心转向公有云，未来，随着公有云服务质量和服务能力的逐渐提升，以及规模优势的逐渐显现，可能会有更多、更大规模的客户选择公有云。

当前，国内由于市场形态和政策影响，企业一旦上规模(如美团(03690)、字节跳动和快手(01024)等)，仍会租用、建设数据中心，政务、金融等也会谨慎使用公有云，但在美国，存在大型企业直接完全使用公有云(如Netflix(NFLX.US)使用AWS)的先例，这有可能成为未来中国IT的发展方向。

此时，公有云会挤压传统IDC的市场空间。目前，国内已有不少IDC厂商，通过Openstack或Kubernetes积极布局专有云、混合云和云MSP。当然，根据电信分类目录(2015版)，IDC产业包括IT资源协作业务，而云计算需要该类业务许可，因此广义的IDC包括云计算。

02 数据中心政策、技术及市场

国家政策：作为数字底座被纳入新基建，强调布局优化和绿色节能

重点政策解读—新基建

数据中心被写入新基建，将有更多“国家队”上场

投资、外贸和内需，是促进经济发展的三大要素。受制于美国单方挑衅，一段时间内外贸具有较大程度不确定性。受新冠疫情影响，内需短期内也难以大幅提升。投资的地位变得尤其重要。不管是移动互联网的迅速发展，还是在抗疫中对云和数据的应用，国家已享受到早期新型基础建设的红利，这也客观上促进了政府对新基建的重视程度。

在2020年4月，官方明确给出了新基建的范围，其中包括数据中心。这对数据中心整体利好，但也带来阿里巴巴(09988)、腾讯(00700)等大型互联网公司，以及更多国企的高举高打，原有小型且低端的数据中心不仅难以吃到红利，而且会加快淘汰出局。

重点政策解读—REITs

对IDC整体利好，同时加剧马太效应

REITs(Real estate investment trusts，不动产投资信托基金)，是一种金融工具，是不动产证券化的重要手段。不动产证券化是把流动性较低的、非证券形态的不动产投资，直接转化为资本市场上的证券资产的金融交易过程。从回报形式看，主要为租金分红。

目前，国外头部数据中心运营商Equinix(EQIX.US)、Digital reality(DLR.US)等均以REITs形式发行。2020年4月30日，证监会与国家发展改革委联合发布了《 关于推进基础设施领域不动产投资信托基金(REITs)试点相关工作的通知》，标志着境内基础设施领域公募REITs试点正式起步。

从美国REITs市值占比看，数据中心排位靠前，因中国的REITs试点聚焦于基础设施领域(排除了商业地产等)，因此，占比或将更高。REITs有助于盘活已有资源，降低企业杠杆，降低融资难度，因此，可以有助于优质项目的更快发展，同时拉大与不被市场看好的项目的差距，加剧业内的马太效应。

地方政策：一线城市整体偏负向，一线周边及西部偏正向

市场规模：2019年数据中心市场规模已超千亿

2019年，中国IDC业务的总体营收已达1132.4亿元。未来，受益于5G技术的日益成熟与普及、互联网行业的持续高速发展等，国内IDC行业仍将保持30%以上的年复合增长率。

产业链图谱

03 数据中心建设考量要素

需求端：C端流量

用户量和用户时长稳步增长，数据量快速增长

数据中心需求量与数据流量相关。当前C端的主要数据流量来自于(娱乐性)长视频和短视频、游戏和电商，在疫情背景下，协同办公和在线教育也有较大幅度的增长。未来，超高清视频、云游戏、云VR都将进一步促使流量快速增长。

需求端：B端流量

B端数据蓄势待发，但当下仍不宜赌注

5G网络的峰值速率、流量密度、连接密度等显著优于4G，且原生标准支持网络切片以便企业独立组网。IPv6使得每一个元器件都可以拥有独立的IP地址，两者使得工业互联网和物联网得以落地。

未来，B端的生产性数据，占比将会大幅提升。但考虑数据中心的投资回报周期、折旧速度和整个生命周期等，当下仍不宜将全部赌注押在制造等B端流量，短期内互联网客户仍为绝对主力。若从长期产业布局考虑，而不考虑短期上电率，则可积极布局。

需求端：客户占比及需求特征

互联网企业仍为主要客户，各行业需求不同

IDC数据中心主要终端客户有互联网(含云计算)厂商、金融行业、制造行业、政府机构等客户。目前互联网客户(含云计算厂商)仍为主要客户群体，占60%以上份额。互联网企业数据量多，终端用户规模庞大，对机房规模、设备等级、选址集中、低时延等各方面指标要求均较高。

大型金融企业一般拥有自己的数据中心，外采仅作为“两地三中心”的备用机房;中小型数据中心一般采用长期合作的、有丰富运维、运营经验的IDC服务商以及T3及以上级别的机房。政府机构、制造业数据中心特点为数量多、规模小，且政务类一般有默认的“数据不出省、不出市”规则，数据中心在当地建设。

供给端：用电

各地用电量、PUE标准、电价和用电指标均有差异

数据中心2020年用电量约占全社会总用电量的2.7%，随着数据中心投产规模的增加，这一占比将持续上升。数据中心能耗主要包括四部分：IT设备能耗、制冷系统能耗、供配电系统能耗、照明及其他能耗。总能耗比IT设备能耗，即为PUE值。即使采用相同技术，数据中心在各地的能耗也不相同，年平均气温较低区域，用于制冷系统的能耗大幅降低，PUE值较低。

另外，各地的PUE要求也不同，一线城市和东部地区更为严格。除PUE外，不同地区电价也不相同。对数据中心约束性最强的是用电指标，一线城市的新规划数据中心往往难以拿到该指标，不管PUE多低、电价多高。

因此，从电力单要素考虑，向一线城市周边区域、边远区域发展是大势所趋。除大型互联网公司外，传统IDC(尤其是零售型)向外布局仍有阻力：客户上架、运维都更复杂，客户与其他数据中心联动复杂，政务客户等受不出省限制，等等。

供给端：网络

受物理距离和节点时延影响

从供给侧看，数据的传送时延包括传输时延和传输节点时延，而传输节点时延与单根据节点时延和节点数量有关。从需求侧看，根据业务敏感度，可以分为高时延敏感业务、中时延敏感业务和低时延敏感业务。对于中低时延敏感业务，可以从成本出发，选择建立在边远地区的大规模、超大规模数据中心。

而对于高时延业务，则选择位于核心城市核心地段的数据中心，或选择离用户侧更近的边缘数据中心。目前，如果将业务进行分级，则核心城市、核心地段的数据中心可以满足金融等业务需求，因此边缘计算的风口尚未真正来临。

当前一线城市数据中心抢手，更多是从上架、运维、资源协调性、高可靠性等多方面考虑，并非单独从时延考虑。从长期看，随着自动驾驶、工业互联网、医疗等发展，边缘计算有较大发展机会。

供给端：成本

电力支出与折旧费用占成本支出的最大比重

数据中心整体成本(TCO)分为建设支出(CAPEX)和运营支出(OPEX)两部分。建设支出指前期必要的建设投资及一段期限折旧后的再投资，一般指一次性投入。运营支出指的是每月运行设备的实际花费，主要包括电费支出、折旧、房租、设备租赁，以及现场工作人员的工资等。

对IDC服务商而言，电力成本占整体运营支出中的一半以上。每种设备的不同选型都会影响数据中心的成本，动态近似评估可参考在线版的“施耐德数据中心成本计算模型”。

04 数据中心趋势与展望

技术趋势：非IT类

UPS→高压直流

相较于UPS，HVDC 在备份、工作原理、扩容以及蓄电池挂靠等方面存在显著的技术优势，因而具有运行效率高、占地面积少、投资成本和运营成本低的特点。

风冷→液冷

在能耗占比中，温控系统是除IT系统外最大的一部分，直接关系到PUE值的高低，以及整体运营成本。在选址时，不少数据中心选择温度更低区域，如北极圈(Facebook(FB.US))、张北(阿里巴巴，腾讯)、海底(微软(MSFT.US))、湖边(阿里巴巴千岛湖数据中心)、山洞中(贵安)，但这些选址本身即受到严格限制，除张北、贵安外，其他TCO也并不更低，一般IDC运营商难以借鉴。

从常规节能技术来看，空调机组逐渐由风冷型和水冷型向冷冻水型、双冷源型转化，从气流组织看，冷热通道分离已广为普及，并从机房级细化到机柜级。

从长期看，最具有革命性的节能技术为液冷技术，其中浸没式液冷技术可以将PUE降到1.2以下，联合其他技术，可以趋近于1。目前国内已有中科曙光、绿色云图(网宿子公司)、联想(00992)、浪潮(00596)和华为等涉足液冷领域。目前，由于适应场景、冷却液价格和改造成本，液冷技术并未大面积普及。未来随着GPU运算占比的增加和服务器密度的不断增加，液冷将是代替风冷的必然选择。

技术趋势：IT类

传统树形架构→胖树架构→叶脊架构

在传统树状架构中，带宽逐级收敛，“根”部成为瓶颈。随着计算规模的扩大，改进型树状网络——胖树架构产生，数据中心演变成传统的三层架构。

随着数据中心中东西向流量和大象流的增多，采用STP协议的胖树架构仍容易导致阻塞。于是，更加扁平化的架构——叶脊架构诞生。叶脊架构更偏于网状化(两层仍然保持了树的特点，如单层则为网)，且由ECMP(Equal Cost Multi Path)动态选择多条路径，从而使得带宽利用率更高、网络延迟可预测、扩展性好、安全性和可用性高。

叶脊架构产生了两方面的作用：第一，由于全部采用光纤，使得光模块的需求量大幅上升。第二，网络更加扁平，突破了传统物理结构的限制，使得被提出多年但无实质性进展的SDN得以真正落地、快速发展。

产业趋势：数据中心产业将进入整合期

随着新基建政策的出台，互联网企业和大型国企均加码在数据中心产业的布局，数据中心产业将进入整合期。首先，随着一线城市禁限令的相继出台，以及REITs等金融工具的试点，老、旧、小数据中心将难以适应未来发展，数据中心产业必然进入大鱼吃小鱼的横向整合期。

其次，随着公有云的不断发展，云厂商和传统数据中心运营商的竟合关系越来越明显，不少数据中心运营商寻求专有云、混合云的转型之路。再次，数据中心产业链本身，也呈现出更明确的分工(如建设和运营分工)和大厂商向上游延伸(如云计算厂商开始研发芯片、白盒交换机、电源设备等)两种不同的现象。

（编辑：彭伟锋）