算力中心产业变革浪潮下，第三方算力中心服务商该何去何从？

随着全球经济数字化转型的加速，算力已成为推动创新、促进数字经济增长的新引擎。中国作为全球数字经济的重要参与者，正通过适度超前建设算力基础设施，加快完善以计算能力为核心、软硬件及服务为支撑的算力产业生态，以支撑经济社会的全面发展和进步。算力中心服务商作为算力中心的建设者和运营者，在数字中国建设中承担着重要角色。

当前，算力中心产业转型至高质量发展阶段，算力需求进入到AI、大数据等数字技术和数据要素价值化驱动的时代，算力市场迎来重大发展机遇，第三方算力中心服务商有望在新一轮算力需求增长中获得发展契机，实现跨越式发展。同时，AI大模型等新兴技术发展催生的新算力需求也对算力中心提出了全新要求；市场供需关系显著变化，市场竞争日趋激烈。

如何把握机遇、规避风险、乘势而上是当下中国第三方算力中心服务商业务实现长期稳健发展的关键。科智咨询最新发布的《中国第三方算力中心服务商发展研究报告（2024年）》指出，算力中心服务商应从算力中心资源能力、产品与服务能力、市场化运营能力、技术研发能力和绿色化水平五大方面着手，加强综合服务能力建设，通过构建立体、多元、智能、绿色的综合服务生态体系，把握新一轮算力市场增长浪潮，从而实现跨越式发展。

01中国第三方算力中心服务商发展现状

1.1算力中心服务商定义

算力中心服务商位于算力产业链上游，是算力中心基础设施集成建设方和运营方，提供算力中心机柜租赁服务、端口服务以及其他增值服务；同时，应对市场需求、竞争环境变化，服务商基于算力中心开始尝试提供算力层延伸服务。未来，随着AI业务需求增长、全国算力网络建设，算力中心服务商依托市场化的综合服务能力，将在产业发展中起到更加重要的作用，以算力中心业务发展赋能各行业数智化转型。

中国算力产业链

1.2算力中心服务商发展历程

第三方算力中心服务商随着互联网行业的发展而兴起，自2015年进入快速发展阶段，服务商数量迅速增加，业务规模持续扩大。近年来，算力中心产业环境发生变化，由高速增长过渡到高质量发展阶段，驱动服务商业务向更高价值、更加集约的方向转型升级。

第三方算力中心服务商历程

1.3算力服务商规模与分布

中国第三方算力中心服务商不断整合分化。截至2023年底，全国拥有自建算力中心的服务商数量654家，其中，年收入在1亿元以上的服务商占比为14%；国有资本服务商占比为20%；全国性服务商占比为21%。

中国第三方算力中心服务商发展基本情况统计

1.4服务商类别与特征

结合产业环境变化分析和服务商发展现状研究，科智咨询认为，服务商综合能力体现在算力中心资源能力、产品与服务能力、市场化运营能力、技术能力、绿色化水平等五个方面。依据该评价体系，中国第三方算力中心服务商可以划分为头部服务商、腰部服务商和中小及跨界服务商三类。

中国第三方算力中心服务商类别与特征

1.5头部服务商综合服务能力表现评估

头部算力中心服务商引领产业发展，在算力中心资源能力、产品与服务能力、市场化运营能力、技术能力与绿色化水平等方面，处于行业领先地位，代表算力中心服务商先进发展理念。其中，综合发展指数TOP10企业分别为：万国数据、秦淮数据、润泽科技、世纪互联、光环新网、浩云长盛、普洛斯、科华数据、奥飞数据和博浩数据。

头部第三方算力中心服务商综合服务能力表现评估

1.6中国第三方算力中心服务商面临的机遇与挑战

中国第三方算力中心服务商正迎来前所未有的发展机遇：传统行业数字化转型，产业互联网需求逐步释放；AI驱动智算需求增长，带动算力服务模式变革；政策环境优化，产业生态、配套设施趋于完善；技术创新迭代，高质量发展转型带来新的机遇。

然而，中国第三方算力中心服务商在快速发展的同时也面临着诸多挑战：优质资源拓展难度加大；去化周期较长、资金回收延期等市场风险不容忽视；可持续发展问题日益凸显；技术创新迭代对现有的算力中心造成冲击，需要服务商进行相应的调整和转型。

02中国第三方算力中心服务商发展路径

2.1积极应对算力需求快速增长，拓展算力中心资源

2.1.1资源拓展动因

近年来，相关政策密集出台，鼓励算力中心产业发展。2023年政府工作报告提出适度超前部署算力；《算力基础设施高质量发展行动计划》则明确提出算力发展目标：到2025年，总算力规模达到350EFlops，智算规模占比超过35%。

需求快速增长是服务商进行算力中心资源拓展的根本动因。伴随传统行业数字化转型推进、AI技术创新发展及应用场景落地，中国算力中心需求保持较快增长，将快速消纳现有资源，同时需要大量更加高效、绿色、安全、智能的算力中心支撑业务持续发展。

2019-2028算力中心需求规模

2.1.2服务商资源现状

现阶段，中国算力中心服务商资源呈现“资源落地速度放缓、资源结构偏向于通用算力中心、资源集中东部地区”等特征。在政策及需求推动下，现有算力中心资源及结构或将无法满足未来的市场发展。

基于市场发展趋势，部分服务商正在积极推进项目建设与落地，在一线城市及国家重点发展区域布局优质资源；同时前瞻规划智算中心项目，构建智算中心技术及服务能力。

中国第三方算力中心服务商资源规模

2.1.3资源拓展举措

(1)对现有算力中心进行优化升级，提高资源可用性

部分早期投建的算力中心，存在“老旧小散”问题，导致资源利用率不高、能耗效率较低，需要进行转型升级。在对算力中心设施设备改造过程中，需要重点解决的问题是提高单机柜功率密度及降低机房运行PUE；对于综合可用性不高、改造价值不大的机房，可转型为边缘数据中心，在区域内提供边缘型服务。

(2)采用“一线城市+潜力区域”的资源布局策略

第三方算力中心服务商在保持一线城市资源稳定供应的同时，需前瞻布局以东数西算枢纽节点区域为代表的潜力发展区域。一线资源稀缺区项目审批难度较大，可通过收并购优质项目补充算力中心资源，实现持续发展能力；在枢纽节点布局算力中心可考虑以下几点策略方向：与基础电信运营商合作，借力运营商网络资源及客户资源；加强机房互联，接入国家算力网，为承接全国算力需求打下基础；此外，可通过绑定头部客户、与区域政府合作等方式，保障项目去化。

(3)建设智算基础设施，积极融入智算产业生态

AI时代，智算中心是未来算力中心市场的主要增长极，需要在智算初期阶段，提前入局，融入智算产业生态，构建智算基础设施设计、集成、建设、运行能力。

构建高效的基础设施。智算中心在技术架构、服务模式、安全性与隐私保护以及能效与可持续性等方面与通用算力中心存在显著差异，需要采用高密的部署方式、液冷等高效制冷方式，确保智算中心承载高强度、高协同的计算需求。

合理规划布局。智算中心的建设应该与地区经济发展和产业布局相结合，避免盲目建设和资源浪费；应该根据区域产业发展需求，合理规划智算中心的布局和规模，确保其与当地产业数字化发展的需求相匹配。

加强数据安全保障。智算中心涉及大量数据的存储和处理，数据安全保障至关重要；应该建立健全数据安全保障体系，加强数据安全管理和隐私保护，确保数据的安全性和可靠性。

(4)布局大型及超大型算力中心以应对海量AI训练需求，建设分布式小型算力中心以服务传统行业数字化转型

伴随AI大模型快速发展以及传统行业数字化转型推进，算力中心建设规模应遵循：

应对AI大模型发展，在成本较低区域进行大规模布局。AI大模型现期业务重点在于模型调整优化，成本敏感性较弱，部署规模较小。未来，伴随算法趋于成熟、训练参数量快速增加，大量AI训练业务无需频繁调整，出于成本考虑将倾向于部署在电力、土地等成本更低、资源扩容空间更大的西部地区。

应对传统行业数字化转型，在各个工业集聚区进行小规模分散部署。不同于消费互联网IT部署靠近C端用户，B端IT部署需要临近企业总部、厂区，具有单家企业需求规模不大、需求分散在全国各地的特征，需要进行分散部署。

2.2满足多元用户需求，构建综合性产品与服务体系

2.2.1服务提升动因

随着头部泛互联网企业新增算力需求放缓，新技术驱动的互联网新兴业务发展、产业数字化转型与AIGC产业兴起成为算力市场需求增长的主要推动力量，市场需求发生变化，传统行业企业由于IT能力薄弱，在IT部署过程中需求专业的增值服务；AIGC企业则对算力中心的IT设施、网络架构、制冷方案、供配电等提出更高的要求，同时对定制化服务的需求日益增长。

与此同时，中国IDC市场由增量市场向存量市场转变，算力中心服务商面临着市场竞争加剧、服务同质化严重等多重挑战。现阶段，寻求新市场，打造综合服务能力，提供更专业化、精细化的运维及增值服务成为各服务商转型升级的必经之路。

2.2.2服务商产品和服务现状

根据客户定位及企业业务策略的不同，第三方算力中心服务商提供的服务及产品存在显著差异。这些差异主要体现在服务的广度和 上，以及客户需求的复杂性和个性化程度上。目前，第三方算力中心服务商提供的产品及服务主要分为单一基础设施服务、专业综合性服务和一站式解决方案服务三类。

第三方算力中心服务产品及服务分类

2.2.3服务转型举措

(1)丰富产品线，提升服务水平

构建云网连接能力：在多云环境下，为满足客户对多云部署和数据传输的需求，服务商应强化云网连接能力。通过开发高效稳定的多云管理平台，简化多云部署，实现云服务间的无缝对接和数据同步。同时，优化网络架构，提升带宽和稳定性，确保跨机房、区域的数据高效安全传输。

提升增值服务水平：随着客户结构的变化，服务商针对传统垂类客户，应提升服务的专业性和针对性。服务商可通过生态合作方式补充增值服务能力，结合行业特点，形成专属行业解决方案，提高客户粘性。

(2)前瞻布局智算业务，打造第二增长曲线

积极提升AIDC交付能力：第三方算力中心服务商应主动融入智算产业链各类主体的生态服务系统，与服务器、芯片、网络厂商及终端客户紧密合作，提升AIDC交付能力。同时，在算力运营、存储和安全方面深入合作，共享资源、技术和经验，共同应对挑战，推动行业创新。

适度提供智算服务：除通用算力外，当前智能算力需求增长迅速。第三方算力中心服务商拥有丰富的IDC机房及电力资源，现阶段，可依托IDC机房资源，低成本部署低密度AI算力，满足确定性的小模型训练需求、推理需求。

(3)横向业务拓展，输出综合服务能力

拓展轻资产业务：头部第三方算力中心服务商充分利用自身在算力中心设计、建设、运维等方面的经验和专业能力，将这些能力转化为具有市场竞争力的服务和产品，服务于行业内新进服务商及政府类客户。

2.3应对日益激烈市场竞争，提升市场化运营能力

2.3.1运营强化动因

现阶段，中国数字经济发展处于基础设施先行建设阶段，整体市场供大于求、供需增速不匹配；“东数西算”工程启动以来，西部地区大量投建算力中心项目，但短期内市场需求仍然集中在东部经济发达地区；同时，市场上众多算力基础设施处于老旧状态，无法满足客户新的算力需求。这些问题共同导致了当前算力中心市场在短期内出现供需错配的现象，进而造成整体上架率下降。为了解决这一问题，第三方算力中心服务商亟需提升运营能力，保证上架率，实现业务稳健发展。

2023年中国IDC市场重点区域上架率情况

2.3.2服务商运营现状

客户定位及销售策略的不同，直接影响服务商算力中心的上架率。目前，头部第三方算力中心服务商正致力于销售团队的全面建设，通过提升销售能力，进一步拓宽市场份额，提高算力中心上架水平，以增强和巩固在行业中的领导地位。

2.3.3运营提升举措

(1)加强销售端力量，提升销售积极性

专业服务与团队协作：建立售前与销售的快速响应小组，深入理解客户需求，提供定制化解决方案，同时强化跨部门协作，统一对客户需求的理解，提升团队内部建设。

区域协同与资源消纳：优化区域间销售协同，建立简洁的协作程序和固定责任人。由于行业用户分散且场景日渐丰富，需要分行业领域加强行业线销售的拓展能力，强化行业客户需求跟踪和服务。

(2)强化头部客户开拓，精准定位客户需求

市场调研与客户分析：进行深入的市场调研，了解行业趋势和客户需求。通过数据分析和客户访谈，精准识别头部客户的业务痛点和潜在需求，从而提供更加个性化和针对性的服务。

定制化服务与解决方案：基于对头部客户需求的深入理解，开发和提供定制化的产品和服务。包括定制的技术解决方案、灵活的合作模式等，以满足头部大客户独特的业务需求和期望。

(3)深化与运营商合作关系，优化资源配置

深化与基础电信运营商的合作：在一线城市及其它资源稀缺区域，采取与运营商的签约合作机房模式，利用运营商的销售渠道和资源，共同开拓市场。

优化成本管理与资源配置：通过技术应用及精细化管理，降低能源消耗和运营成本，提高资源利用效率。同时，探索与能源供应商的合作模式，寻求更经济、环保的能源解决方案。

2.4紧跟算力技术演进步伐，储备关键技术能力

2.4.1技术能力建设动因

早期，算力中心服务商业务发展主要基于通用算力中心资源展开，服务商积累了较为丰富的通用机房设计及建设经验。但现阶段，政策积极鼓励算力中心采用绿色、先进技术，打造新型数据中心；AI时代智算中心技术复杂度提升，对硬件架构、计算能力、散热制冷等方面提出更高要求；在同质化竞争的环境下，技术能力成为重要的服务优势。因此，传统技术已难以满足新型算力中心的交付需求，需要加强高密度部署、高效制冷、异构算力协同、储能和智能运维等方面的技术能力建设。

2.4.2技术能力建设现状

算力中心技术产品呈现绿色化、集约化、智能化、高可靠性发展趋势。目前，服务商通过自研相关技术、加强生态合作等方式提升技术水平，加强预制模块化、高压直流、储能、间接蒸发冷却、液冷、智能运维等技术的应用推广，推动算力中心绿色化、高效化发展。

算力中心典型技术产品

2.4.3技术能力提升举措

(1)促进内部研发与创新

政策趋势研究：紧跟政策趋势，及时了解和响应政策变化。利用政策提供的优惠和补贴，降低研发成本，加速技术落地。

关注最新技术动态：建立技术监测机制，跟踪行业内的新技术和创新应用。投资研发新技术的集成和应用，如液冷技术、AI智能运营等。

建立企业内部研发中心：设立专门的研发部门，专注于算力中心技术的创新和产品研发，同时为研发中心提供必要的资金和保障。

培养和引进技术人员：设计和实施系统的培训计划，提升团队在关键技术领域的专业能力。通过具有竞争力的薪酬和职业发展机会吸引行业内的顶尖人才。

(2)加强技术引进与合作

建立合作关系：与算力中心技术领域头部企业开展合作，引进先进的设计理念、技术和设备，提升自身的技术能力。

搭建技术发展平台：与高等院校、科研机构建立合作关系，搭建“产、学、研、用”一体的技术发展体现，合作开展技术研究和人才培养。

参与行业标准制定：与合作伙伴共同参与行业标准的制定和修订，进行企业内部专业知识和项目实践经验积累。

2.5迎接绿色低碳时代，建设绿色算力中心

2.5.1绿色化发展动因

近年来，国家发改委、工信部等部门发布多项数字经济及算力领域相关政策，加强算力中心能耗水平监管，引导算力基础设施绿色低碳发展；同时，越来越多企业认识到绿色供应链的重要性，不仅关注自身可持续发展，还高度重视供应链中每个环节的绿色表现。

2.5.2绿色化发展现状

应对绿色化要求提升，第三方算力中心服务商通过使用高效服务器和存储设备、采用先进的冷却技术和能源管理系统、积极采用可再生能源、优化算力中心设计等方式提高能效，减少碳排放。秦淮数据、万国数据、润泽科技、数据港、浩云长盛头部服务商在绿色化发展方面取得一定成效。

2.5.3绿色化发展举措

算力产业节能降碳、最终实现碳中和是一个系统性工程，应在环境侧、用电侧及供电侧等各个环节贯彻绿色低碳理念。

(1)环境侧：优化算力中心选址

利用山洞、山体间垭口、海底、河流湖泊沿岸等特殊地理条件建设算力中心，充分发挥气候水文和地形地貌等自然条件天然优势。

部署在太阳能、风能等可再生能源丰富的地区，直接使用可再生能源，实现能源就地消纳。

(2)供电侧：提升可再生能源应用比例

采购绿电/绿证：通过购买绿电或绿证进行碳抵消。

投建可再生能源项目：选择投资建设大型集中式可再生能源项目，如集中式风电、光伏电站，并拥有项目的部分所有权，满足高比例的用电需求。

应用储能系统：注重储能解决方案的系统一致性、稳定性、智能化、安全性保障。

(3)用电侧：提升算力中心设备能效

采用液冷、间接蒸发冷却等制冷系统。

选用新型节能配电设备或技术，根据业务需求按需部署电源系统，并加强电网、负载监测及各环节能耗测量。

03中国第三方算力中心服务商未来发展展望

在深入调研的基础上，科智咨询认为服务商未来发展应该把握以下四个关键点：

3.1市场需求变化，服务商需要进行服务转型与升级

目前80%以上的在用算力中心仍主要服务于公有云、互联网业务产生的通用算力需求。2022年ChatGPT发布，AI需求开始显现，预计到2025年后，AI技术发展及规模化应用落地，AI数据量将大幅提升，以大模型、自动驾驶、元宇宙等应用场景为代表的AI需求将成为新增市场需求的重要来源。

AI业务基于GPU等人工智能芯片提供服务，对机柜密度、机房制冷效率、网络连接等具有更高要求。AI需求部署逻辑也存在差异，AI训练业务需要进行大规模、低成本部署，AI推理业务需要最大限度靠近终端客户，进行“小而散”部署。此外，大量中小企业在AI业务部署过程中自身IT能力有限，需要同时采购上层服务。针对需求变化，服务商需要对应调整资源布局策略、提升综合服务能力。

3.2探索多元化的发展方向，拓展新兴业务版块

服务商业务发展需要从资源型转向综合服务型，积极拓展新的业务版块，提升综合能力。

一是拓展产品与服务，基于基础设施平台向自身IT能力有限的传统行业企业提供综合性的IT服务，向电商、游戏、金融、渲染等IT基础较好、业务特性明显的领域，提供专业化服务。二是横向输出服务能力，将职能部门转换为利润中心为大量新兴的算力服务商提供建设、运维服务。三是拓展新的区域版块，寻求海外增长空间。如万国数据、秦淮数据、奥飞数据等，在东南亚等海外热点地区部署算力中心，服务国内出海企业。

3.3构建智算基础设施综合能力，前瞻储备智算中心资源

智算中心是未来较长一段时间内算力中心产业发展的重要增长极，需要提前搭建基于智算基础设施的设计、建设、服务能力。智算中心建设需要注重：算力基建化，超前规划并部署算力资源，构建高效能的AI算力机组，满足未来大规模计算需求；算法基建化，提供预置行业算法和预训练大模型，推动AI模型的持续升级，降低技术门槛；服务智件化，通过可视化界面和低代码开发平台，简化AI应用的开发和部署；设施绿色化，采用节能技术和清洁能源，降低能耗并实现可持续发展。

3.4绿电“洁能”、技术“节能”，应对产业碳中和

绿色化是算力中心产业发展的重要课题。

一方面，提升可再生能源应用比例，算力中心选址内蒙古、张家口等可再生能源富集区域，自建分布式发电站，试行源网荷储一体化方式，实现与风电、光伏等可再生能源融合开发、就近消纳，逐步提升算力中心绿电使用比例；同时通过参与绿电、绿证交易等提升绿电比例。

另一方面，推进绿色节能技术应用，在供配电领域，采用高压直流、不间断电源、预制电力模块、10kV交流输入不间断电源、小母线等降低供配电系统能耗；在制冷领域，推广使用国家绿色数据中心技术产品，鼓励采用冷热道密封、直流变频、间接蒸发冷却、液冷、AI算法等提升制冷系统能效；另外，在运维环节，利用大数据、云计算、人工智能等技术，实现能效调优、按需制冷、故障告警等，提升节能减排效率。

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