人工智能需求的爆发带来数据中心算力建设需求的增长
思瀚产业研究院    2025-02-19

人工智能迎来应用拐点，全球算力规模进入高增

算力是数字经济时代的核心生产力，是继热力、电力之后重要的新生产力。2020年以来随着AI大模型技术的持续突破，人工智能应用拐点有望逐步到来，根据IDC预测，未来十年AI将在交通、金融、制造、医疗、电信、能源、科研等诸多产业和领域发挥重要作用。

根据PrecedenceResearch预测，2023-2030年全球人工智能市场有望实现超过35%的复合增长率。2030年全球AI市场规模有望突破11万亿人民币。

根据中国信通院、IDC数据，2023年全球计算设备算力总规模达到1397EFops（FP32精度口径），其中智能算力规模为875EFlops，占比为63%；预计2030年全球算力将超过16ZFlops，2023-2030CAGR达42%，其中智能算力占比超过90%。

算力强度通缩释放应用空间，电力设备有望受益

大模型算法持续优化，训练和推理成本有望持续下降，以Deepseek V1为代表的低成本开源大模型有望持续迭代，通过数据蒸馏、降低精度、参数部分调用等方式大幅降低训练和推理成本，加速大模型和人工智能的普及，推理和应用需求有望迎来爆发式增长。虽然Deepseek的横空出世给短期算力投入带来了一定的不确定性，但根据杰文斯悖论AI算力总需求从长远期看可能进一步增加。根据统计，2023年以来，全球主流大模型调用价格呈现快速下降趋势，AI应用门槛大幅降低。

推理阶段耗电量受模型特点、算法、使用频次等综合因素影响，根据国际能源署估算，谷歌单次搜索平均电耗在0.3Wh，而ChatGPT单次搜索平均电耗在2.9Wh；按照每年全球搜索次数90亿次保守估计，仅ChatGPT应用每年将带来10TWh的额外电耗。根据谷歌报告，2019-2021年与AI相关的能源消耗中大约60%来自模型推理阶段；根据Semi Analysis分析，GPT-3推理阶段单日耗电量可达564MWh，运行3天即可超过整个训练阶段耗电量。根据施耐德电气预测，推理阶段占AI电力消耗占比将从2023年的80%提升至2028年的85%。

Deepseek的出现大幅降低了高性能大模型的部署难度和门槛，部分数据中心需求将从集中式转变为分布式，小/微型数据中心的占比有望提升。从电力设备视角看，考虑到物料摊薄原理，在数据中心总装机需求不变前提下，小/微型数据中心占比的提升意味着电力设备单位价值量的提升，反而有利于需求增长。

全球数据中心用电量快速增长，电力可能成为AI发展瓶颈

根据IEA统计，截至2022年全球数据中心数量约为8000个，其中33%位于美国，16%位于欧洲，10%位于中国；按照算力口径划分，中国算力占全球33%，仅次于美国。2022年全球数据中心用电量约为460TWh，占全球用电量2%。根据IEA预测，随着全球5G网络、云服务和物联网（IoT）的快速发展，积极场景下2026年全球数据中心用电量有望超过1000TWh，实现翻倍以上增长。

根据劳伦斯伯克利国家实验室，2023年美国数据中心用电量约为176TWh，全社会用电量占比4.4%，预计2028年达到325-580TWh，CAGR高达13%-27%，全社会用电量占比达到6.7%-12%。

根据Epoch AI，全球AI训练规模受电力供给、芯片制造能力、数据稀缺性和延迟墙4大主要因素制约，其中电力供给有可能成为制约训练规模的最大短板。

算力以电力为基础，全球数据中心装机有望快速增长

人工智能需求的爆发带来数据中心算力建设需求的增长。

根据DC byte数据，截止2023年底，全球在运数据中心IT负载为37.5GW，待建（包括在建和已规划）数据中心的总规划供应量达到37.8GW；预计2028年全球运营数据中心IT负载可达81.2GW。

根据Semi Analysis的预测，全球数据中心IT负载规模将从2023年的约49GW增长至2026年的96GW，其中90%的增长来自AI算力需求。2028年，全球数据中心累计负载将超过140GW，2023-2028年CAGR高达23%-25%；其中，AI负载有望达到80-85GW，23-28年增长约20倍。美国在AI算力建设方面处于前列，预计2024年新增算力负载5.7GW，同比增长87%，其中AI算力占比约90%；预计2026年新增算力负载13.9GW，同比增长47%，其中AI算力占比约85%。

根据维谛预测，2023-2029年全球数据中心新增装机容量有望达到100GW，年均新增装机达到13-20GW。

全球主要云服务商资本开支快速放量-美国

2025年1月21日，美国总统特朗普宣布“星际之门(Stargate)”AI投资计划，OpenAI、软银和甲骨文三家公司将在未来四年投资5000亿美元用于AI基础设施建设，Arm、微软、英伟达、甲骨文和OpenAI是该项目的关键初始技术合作伙伴。2024年美国四大云服务厂商（META、微软、Google、AWS）资本开支超过2000亿美元，5000亿美元的Stargate项目预计将带来每年50%的额外投入。其中，首批计划投资1000亿美元，Semi Analysis预计整个园区将部署10万GB200、20万GB300、和约40万VR200，合计70万张GPU总IT功率约为1.8GW，其中IT设备资本开支预计为490亿美元。

海外四大云厂2025年资本开支将持续增长，且投资将主要用于服务器、数据中心和网络基础设施，有望促进AI基础设施产业链景气度持续向上。其中，Meta2025年资本开支预计600-650亿美元，同比增长超过50%；微软公司计划在2025年投资大约800亿美元用于建设数据中心，同比增长约50%，旨在训练AI模型并部署AI及基于云的应用程序；亚马逊2025年资本开支预计达到960亿美元，同比增长约29%；谷歌则预计2025财年资本开支约750亿美元，同比增长近50%。

全球主要云服务商资本开支快速放量-中国

字节跳动在AI领域的投入居于国内企业前列，根据Omdia数据，2024年字节跳动采购英伟达H系列GPU约23万颗，仅次于微软。随着豆包大模型的发布和不断迭代，市场热度持续提升，公司有望在2025年在国内外多地加强数据中心建设。2025年1月，火山云太行算力中心二期项目建设用地规划许可证获批；该项目总投资45亿元；2025年2月，TikTok获得泰国政府批准，将投资38亿美元用于数据托管服务设施建设。

中国三大通信运营商、互联网巨头在AI基础设施上的资本支出显著增加。2024年三大运营商的资本开支超过3000亿元，其中移动资本开支约为1730亿，电信约960亿元，联通约650亿元。2024年前三季度，BAT三家公司的总资本开支超850亿元，其中百度58亿元，腾讯402亿元，阿里407亿元，腾讯和阿里增长显著。随着国内AI模型和技术的进步，预计三大运营商、BAT及其他主要互联网公司在2025年的资本支出将继续保持高速增长态势。

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