AIDC 全称是人工智能数据中心✿✿★★，你可以把它理解成 “AI 专属的超级后勤基地”—— 如果普通数据中心是小区里的配电房✿✿★★，负责给家家户户（比如我们手机联网✿✿★★、电脑存文件）提供基础电力和数据传输支持✿✿★★，那 AIDC 就是为 AI 这种 “高耗能大户” 量身建的 “特级保障站”✿✿★★。

　　AIDC 核心是给 AI 供能✿✿★★：大模型学习数据✿✿★★、生成内容需高算力服务器✿✿★★，AIDC 为这些服务器提供强于普通数据中心的电力夜无忧论坛✿✿★★、散热支持凯发天生赢家一触即发首页✿✿★★。✿✿★★，保障数据传输速与安全✿✿★★。

　　普通数据中心满足日常需求✿✿★★，AIDC 服务 AI 高需求✿✿★★；没有它✿✿★★，AI 无法完成大模型训练✿✿★★、自动驾驶数据处理等重活✿✿★★。

　　IDC（互联网数据中心）就是数据的 “集中管理站”✿✿★★，专门用来存储k8凯发首页✿✿★★、处理和传输数据✿✿★★，里面装着服务器✿✿★★、存储设备✿✿★★、网络设备✿✿★★，还有保障运行的电力和制冷设备天生赢家凯发一触即发✿✿★★。

　　按下游应用场景不同k8凯发首页✿✿★★，AIDC 可分为三种✿✿★★，其中超大型与大型 AIDC 会成为主流 —— 这就像 AI 的 “专属算力补给站” 分不同规模✿✿★★，超大型是能支撑大规模 AI 任务的 “核心基地”✿✿★★，大型是承接中量级需求的 “区域站点”✿✿★★，小型是服务局部需求的 “社区站点”✿✿★★，而未来主要靠超大型和大型补给站承接核心需求✿✿★★。占比如下✿✿★★：

　　AIDC 产业链价值量分两部分✿✿★★：IT 设备（服务器✿✿★★、网络设备✿✿★★、安全设备）占约 85%✿✿★★，是核心✿✿★★；非 IT 设备（土建✿✿★★、供配电✿✿★★、冷却系统）占约 15-20%✿✿★★，是基础k8凯发✿✿★★。✿✿★★。运营成本中电力成本占比最高✿✿★★。

　　AI 时代一到✿✿★★，传统数据中心（IDC）就得往智算中心（AIDC）升级了k8凯发首页✿✿★★。传统 IDC 能给用户提供从建筑✿✿★★、基础设施到服务器✿✿★★、应用等不同层级服务✿✿★★，像宽带✿✿★★、安全✿✿★★、服务器托管这些都算✿✿★★。但跟它比✿✿★★，AIDC 的机柜电力✿✿★★、机房 IT 容量都更高✿✿★★，能扛更高算力密度和更大规模算力集群✿✿★★，除了机房托管✿✿★★，还能提供算力租赁✿✿★★、智算平台这些增值服务✿✿★★，甚至模型服务✿✿★★、大模型应用✿✿★★，走的是定制化✿✿★★、智能化路子✿✿★★。

　　国内 IDC 市场按业务分✿✿★★，主要有零售✿✿★★、批发✿✿★★、基地代建三种模式✿✿★★。通常从客户结构✿✿★★、议价能力✿✿★★、盈利能力看✿✿★★，零售型＞批发型＞代建型✿✿★★。不过现在互联网大客户占比上升✿✿★★，一线零售和批发的界限越来越模糊✿✿★★，零售型也会按客户需求定制✿✿★★。

　　IDC 企业建设有五种常见模式✿✿★★，其中自建模式盈利最强✿✿★★。自建分两种✿✿★★：用自有土地的✿✿★★，毛利率是最高的✿✿★★；用租赁土地的则是另一种情况✿✿★★。

　　IDC 代建模式✿✿★★，核心是帮云计算企业建设 IDC 设施✿✿★★。其中✿✿★★，云计算企业要负责提供土地✿✿★★、建设厂房✿✿★★，同时需落实能耗指标✿✿★★、带宽✿✿★★、电力等必要资源✿✿★★，IDC 企业只需要投资相关的机电设备就行✿✿★★。云计算企业会用付租金的方式✿✿★★，覆盖 IDC 企业的前期投入成本✿✿★★，而且双方通常会约定一个较长的运营周期k8凯发首页✿✿★★。

　　AI 算力芯片是算力体系的 “地基”✿✿★★。当前 AI 服务器主流异构方案为 CPU+GPU凯发就来凯发天生赢家一触即发✿✿★★，类似 “总指挥 + 提速引擎”✿✿★★。

　　IDC 2018 年的数据能清晰看到成本分布✿✿★★：推理型✿✿★★、机器学习型服务器中凯发官网平台✿✿★★！✿✿★★，CPU+GPU 的成本占比在 50%-82.6%✿✿★★；尤其机器学习型服务器✿✿★★，单 GPU 的成本占比就达 72.8%✿✿★★，是这类服务器的核心开销✿✿★★。

　　AI 算力芯片靠强并行计算能力✿✿★★，像分拣中心快处理数据✿✿★★，高效完成 AI 训练推理✿✿★★；它既是服务器最高成本项✿✿★★，又提供底层算力✿✿★★，是 AI 运转的 “坚实底座”夜无忧论坛✿✿★★。

　　当前 AI 算力芯片领域✿✿★★，GPU 是毫无疑问的绝对主流✿✿★★，地位就像智能手机里的核心处理器一样关键✿✿★★；

　　而在全球市场中✿✿★★，英伟达的话语权堪比操作系统领域的 Windows✿✿★★，数据能印证这一点 ——2024 年上半年中国 AI 加速芯片出货量超 90 万张✿✿★★；2022 年英伟达在全球 AI 芯片市场占比超 80%✿✿★★，到了 AI 加速芯片领域✿✿★★，份额更是高达 95%✿✿★★，统治力十分明显✿✿★★。

　　生成式 AI 运转核心是 AI 服务器✿✿★★，就像手机靠核心芯片才能用✿✿★★。AI 产业链分基础层夜无忧论坛✿✿★★、技术层✿✿★★、应用层✿✿★★，基础层是产业 “底盘”✿✿★★，像盖房打地基✿✿★★，专给 AI 提供数据和算力✿✿★★。

　　服务器有通用✿✿★★、云计算✿✿★★、边缘✿✿★★、AI 四种类型✿✿★★，AI 服务器专用于 AI 训练推理✿✿★★，其他类型无法满足✿✿★★。如今大模型与生成式 AI 爆发✿✿★★，高性能计算需求激增✿✿★★，AI 服务器是关键✿✿★★，核心部件包括 CPU✿✿★★、GPU✿✿★★、FPGA 芯片及 PCB 板✿✿★★、高速连接器等✿✿★★。

　　大模型大概率会带动 AI 服务器出货量快速增长k8凯发首页✿✿★★，核心在于它催生了海量算力需求✿✿★★，而这必然进一步推动 AI 服务器市场扩大✿✿★★。具体看 IDC 的预测如下✿✿★★：

　　AI 给液冷数据中心注入强动力✿✿★★，市场有望高速增长✿✿★★。AIGC 得靠高算力撑着✿✿★★，而计算芯片功耗越来越高✿✿★★，连带着服务器✿✿★★、整机柜功耗也涨✿✿★★，液冷散热就成了首选 —— 这就像电脑 CPU 功耗越高越需要强力散热器✿✿★★，液冷就是当前的最优解✿✿★★。

　　科智咨询✿✿★★：2023 年中国液冷数据中心规模 154 亿元（同比增 53.2%）✿✿★★，2022-2027 年复合增速 59%✿✿★★，2027 年将破千亿✿✿★★。

　　需求推着中国智算中心市场投资高速增长✿✿★★。按相关数据✿✿★★，2023 年市场规模达 879 亿元✿✿★★，同比增超 90%✿✿★★。预计 2024 年国产化芯片产能提升✿✿★★，算力供给瓶颈将缓解✿✿★★；未来 AI 大模型应用变多✿✿★★、商用加快✿✿★★，智算中心增长动力从训练转向推理✿✿★★，2028 年规模预计将会达 2886 亿元✿✿★★。

　　算力规模角度看✿✿★★，互联网及云厂商在智算中心建设中占重要地位✿✿★★。资料显示✿✿★★，企业主体能提供资金✿✿★★、技术✿✿★★、市场应用和市场化运营机制ag凯发官网✿✿★★，✿✿★★，比政府等国资平台更重效率效益✿✿★★。

　　智算需求场景多样且高度定制✿✿★★，智算中心覆盖全链条✿✿★★，衍生多元服务✿✿★★。据白皮书（2024）✿✿★★，服务含机房托管✿✿★★、算力租赁✿✿★★、AI 平台✿✿★★、模型定制✿✿★★、AI 应用✿✿★★。

　　机柜托管与算力租赁是当前主流✿✿★★。白皮书显示✿✿★★，产业初期智算中心提供机柜托管夜无忧论坛✿✿★★，服务器由用户自备✿✿★★；算力租赁尚处起步期✿✿★★，已用算力中约 35% 出租✿✿★★，其余自用✿✿★★。

　　算力租赁兴起✿✿★★，一是短期智算资源不足（尤其 GPU 紧缺）夜无忧论坛✿✿★★，二是自建投资大✿✿★★、运维要求高✿✿★★、综合成本高✿✿★★。

　　中国移动白皮书指出✿✿★★，新型智算中心技术体系为 “三层两域”✿✿★★：基础设施层提供计算等硬件资源✿✿★★；智算平台层负责资源管理✿✿★★，提供实例✿✿★★、池化能力✿✿★★，还可搭建平台支持应用跨架构迁移✿✿★★；应用使能层集成主流 AI 开发框架✿✿★★。智算运维域管底层资源维护✿✿★★，运营域对外对接客户夜无忧论坛✿✿★★、对内调度资源✿✿★★。

　　技术发展分两个时期✿✿★★：集群时期✿✿★★，千亿级模型涌现✿✿★★，要求智算底座算力与扩展性强✿✿★★；超级池化时期✿✿★★，万亿级大模型使需求再升级✿✿★★，百卡组成的 “超级服务器” 或成新设备形态✿✿★★。

　　智算中心分布是 “东多西少” 的格局k8凯发一触即发✿✿★★，✿✿★★，东数西算工程在加速推进✿✿★★，全国八大节点也被重点关注✿✿★★。像京津冀所在的华北k8凯发首页✿✿★★、长三角所在的华东✿✿★★、粤港澳大湾区所在的华南✿✿★★，这些地方经济发达✿✿★★、互联网企业集中k8凯发首页✿✿★★，智算需求大✿✿★★，数据中心签约率✿✿★★、服务费也比其他地区高✿✿★★。

　　现在推进东数西算工程✿✿★★，是提升跨区域算力调度能力的关键✿✿★★；随着智算中心需求持续增长✿✿★★，八大节点的重要性也越来越突出通信与数据中心✿✿★★，✿✿★★。

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