【研報】計算機行業：云計算專題報告之四在建的數據中心夠用了嗎？-20200707[23頁].pdf

《【研報】計算機行業：云計算專題報告之四在建的數據中心夠用了嗎？-20200707[23頁].pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《【研報】計算機行業：云計算專題報告之四在建的數據中心夠用了嗎？-20200707[23頁].pdf（23頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、 計算機計算機|證券研究報告證券研究報告行業深度行業深度 2020 年年 7 月月 7 日日 強于大市強于大市 公司名稱公司名稱 股票代碼股票代碼 股價股價 (人民幣人民幣) 評級評級 寶信軟件 600845.SH 56.07 未有評級 數據港 603881.SH 100.94 未有評級 奧飛數據 000977.SZ 38.18 未有評級 浪潮信息 000938.SZ 44.80 買入 紫光股份 300738.SZ 55.62 買入 中科曙光 603019.SH 41.25 未有評級 資料來源：萬得，中銀證券 以2020年07月06日當地貨幣收市價為標準 相關研究報告相關研究報告 從技術走向商

2、業看“中臺”投資機會從技術走向商業看“中臺”投資機會：數字數字 化轉型的下一個千億戰場化轉型的下一個千億戰場20191024 云計算專題報告之二云計算專題報告之二：政務云接棒云建設下政務云接棒云建設下 半程半程20181028 2020年年 7月計算機行業觀點月計算機行業觀點20200630 醫療醫療 IT行業點評行業點評20200621 2020年年 6月計算機行業觀點月計算機行業觀點20200531 中銀國際證券股份有限公司中銀國際證券股份有限公司 具備證券投資具備證券投資咨詢業務資格咨詢業務資格 計算機計算機 證券分析師：證券分析師：楊思睿楊思睿 (8610)66229321 證券投資咨

3、詢業務證書編號：S1300518090001 云計算云計算專題專題報告之報告之四四 在建的數據中心夠用了嗎？ Table_Summary 數據中心（數據中心（IDC）行業在政策與云計算投資帶動下，快速成為未來成長彈性）行業在政策與云計算投資帶動下，快速成為未來成長彈性 大、確定性好的賽道。這個千億級的市場大、確定性好的賽道。這個千億級的市場迎來新迎來新驅動力驅動力強強勁、供給存在長期勁、供給存在長期 缺口等積極因素。關注行業中具備土地、行業積累和標桿客戶的優質企業。缺口等積極因素。關注行業中具備土地、行業積累和標桿客戶的優質企業。 支撐評級的要點支撐評級的要點 IDC 行業迎政策與資金雙催化。

4、行業迎政策與資金雙催化。一季度以來，“新基建”政策細化，數 據中心成為核心內容；進入二季度，以阿里巴巴和騰訊為首的互聯網云 廠商分別提出 3年 2000億和 5年 5000億的投資計劃， 大力加碼面向未來 的數據中心建設。IDC行業迅速成為成長性特別明確的一個優質賽道。 IDC 成長驅動力從云到成長驅動力從云到 5G，未來增速有望保持在，未來增速有望保持在 30%以上以上。中國 IDC市 場從 2007年的 35億元增長到 2019年的 1,562億元，復合增速高達 37%。 行業傳統驅動力是互聯網/移動互聯網流量紅利，流量紅利褪去后，在 2020 年時點，云計算和 5G+AI 接棒。上云激活

5、存量 IT 系統需求，5G+AI 催生增量需求。隨著 2020年行業預測增速回升，未來的行業增速有望保 持在 30%甚至更高。 各個廠商各個廠商加碼加碼 IDC 建設后建設后，未來未來 2-3 年的年的市場供應有沒有飽和？市場供應有沒有飽和？這個問 題重要性在于判斷行業增長的持續性以及后續投資策略。我們梳理了 34 家重點 IDC企業的存量機柜數， 約 227萬架， 認為現有 IDC資源基本夠用， 但區域不均衡；同時，在建和規劃 150 萬架，增幅達 67%。但是，在估 算下游需求后，我們發現即便有如此大增長，面對 5G 時代的數據存儲 和算力需求，仍然遠遠不夠，存在長期缺口。 行業增長巨輪下

6、，哪些企業行業增長巨輪下，哪些企業能夠抓住上車，在能夠抓住上車，在發展過發展過程中更受益程中更受益？參與 企業包括運營商、互聯網云廠商和中立第三方 IDC 企業。一方面，被稱 為“數字地產”的 IDC 行業也具備地段等護城河。另一方面，在我們重 點考察的第三方 IDC 服務商中，同時擁有地產資源、行業積累和大客戶 的企業最具投資價值；其次是有大客戶的企業，因為大客戶可配合解決 定制資源選址等問題，同時行業積累可通過收購或建設團隊解決。 重點推薦重點推薦 關注專業第三方 IDC 企業，包括寶信軟件寶信軟件、數數據港據港、奧飛數據奧飛數據。同時， IDC 帶動的產業鏈上游也將受益，如服務器、網絡設

7、備等，推薦浪潮信浪潮信 息息、紫光股份紫光股份，關注中科曙光中科曙光。 評級面臨的主要風險評級面臨的主要風險 投資力度不及預期；下游需求減弱；政策限制加強。 云計算專題報告之四 2 目錄目錄 IDC 需求受流量與算量多因素驅動迎新周期需求受流量與算量多因素驅動迎新周期 . 4 云計算轉化存量需求 . 4 5G 與 AI 是增量驅動 . 6 從夠用到緊缺，規劃后的從夠用到緊缺，規劃后的 IDC 供給量仍存缺口供給量仍存缺口 . 8 2019 年之前，中國有 227 萬機柜，夠用但區域飽和 . 8 在建與規劃 150 萬，同增近七成，但仍不夠 . 11 判斷：長期缺口存在，三個努力方向 . 12

8、多方共建，誰更受益？多方共建，誰更受益？ . 16 誰在建設 IDC：運營商、互聯網云廠商和獨立第三方 . 16 怎樣的 IDC 公司有優勢？ . 17 投資建議投資建議 . 19 風險提示風險提示 . 20 qRsNoQzRnNqPoOoRpRoQsR9PaOaQmOqQoMrRkPqQoReRnNvNbRoOuNNZsRpRwMnMnN 云計算專題報告之四 3 圖表圖表目錄目錄 圖表圖表 1. IDC 行業產業鏈行業產業鏈 . 4 圖表圖表 2. 2017 年我國年我國 IDC 收入收入結構結構 . 4 圖表圖表 3. 2007-2020 年中國年中國 IDC 市場規模及預測市場規模及預測

9、 . 5 圖表圖表 4. 2013-2022 年全球手機出貨量增長趨平年全球手機出貨量增長趨平 . 5 圖表圖表 5. 中國云計算行業市場規模（中國云計算行業市場規模（20152021 年）年） . 6 圖表圖表 6. 2018-2023 年我國年我國 AI 服務器市場規模及預測服務器市場規模及預測 . 7 圖表圖表 7. 2015-2018 年全球年全球 IDC 機柜數（單位：萬）機柜數（單位：萬） . 8 圖表圖表 8. 重重要要 IDC 企業機柜規模（單位：萬）企業機柜規模（單位：萬） . 9 圖表圖表 9. 2017 年全球前年全球前 10 數據中心份額排名數據中心份額排名 . 9 圖

10、表圖表 10. 放置了放置了 IT 設備的機柜局部設備的機柜局部 . 10 圖表圖表 11. 互聯網客戶經常存在短時間內的擴容需求互聯網客戶經常存在短時間內的擴容需求 . 10 圖表圖表 12. 全國數據中心利用率全國數據中心利用率 . 10 圖表圖表 13. 大規模數據中心區域分布現狀大規模數據中心區域分布現狀 . 11 圖表圖表 14. 未來未來 2-3年全網對年全網對 IDC（存儲）機柜需求估算（存儲）機柜需求估算 . 11 圖表圖表 15. 重重要要 IDC 企業在建與規劃機柜規模（單位：萬）企業在建與規劃機柜規模（單位：萬） . 12 圖表圖表 16. 重重要要 IDC 企業在建與規

11、劃機柜規模（單位：萬）企業在建與規劃機柜規模（單位：萬） . 13 圖表圖表 17. 不同規模數據中心的界定不同規模數據中心的界定 . 13 圖表圖表 18. 2017 年不同數據中心上架率年不同數據中心上架率 . 14 圖表圖表 19. 超大型數據中心服務器占比逐步提升超大型數據中心服務器占比逐步提升 . 14 圖表圖表 20. 微模塊高密度機柜（左）及數據中心（右）微模塊高密度機柜（左）及數據中心（右） . 14 圖表圖表 21. IDC 產業構成圖產業構成圖 . 16 圖表圖表 22. IDC 行業商業模式行業商業模式 . 16 圖表圖表 23. 部分部分數據中心產業鏈上市企業數據中心產

12、業鏈上市企業 . 17 圖表圖表 24. 數據中心總體擁有成本（數據中心總體擁有成本（TCO）示意圖）示意圖 . 17 附錄圖表附錄圖表 25. 報告中提及上報告中提及上市公司估值表市公司估值表 . 21 云計算專題報告之四 4 IDC 需求受需求受流量與算量流量與算量多因素驅動多因素驅動迎新周期迎新周期 4月，阿里云宣布 3年投資 2000億用于重大核心技術攻堅和面向未來的數據中心建設。在 6月 9日阿 里云峰會上，管理層表示阿里云已有 100多萬臺服務器，三年后這一數字將超出 300萬臺；同時，還 有新型網絡、IDC、芯片等新產品的研發，因此 2000億可能還不夠。5月，騰訊云也宣布未來五

13、年將 投入 5000億元用于新基建進一步布局，同時，將陸續在全國新建多個百萬級服務器規模的大型數據 中心。 數據中心數據中心（IDC）又稱互聯網數據中心，直觀理解就是互聯網機房、機柜和相關設備以及圍繞之上的 運營服務，是計算機網絡的關鍵基礎設施，很大程度上決定了網絡服務商向客戶提供服務的規模。 云廠商巨頭在 IDC領域的“搶跑”，讓行業在新基建主線之上再燃熱點。 圖表圖表 1. IDC 行業產業鏈行業產業鏈 資料來源：中銀證券 注：標紅部分是本文關注范疇 云計算轉化存量需求云計算轉化存量需求 IDC是高增長行業。首先需要說明，依據不同的市場規?？趶?，數值結果有所不同。根據工信部 2015 年發

14、布的電信業務分類目錄（2015年版），除傳統的 IDC租賃、托管等業務外，云平臺 IaaS和 PaaS 也納入 IDC 范疇。而中國信通院的數據，2017 年國內傳統 IDC 業務收入為 513 億元，云服務收 入 138億元，兩者占比大致為 4:1，但后者比例在陸續提升。以下討論市場空間部分不特別區分具體 口徑。 圖表圖表 2. 2017 年我國年我國 IDC 收入結構收入結構 云服務業務, 21.20% 傳統IDC業務, 78.80% 資料來源：中國信通院，中銀證券 如圖表 3所示，2019年年國內國內 IDC規模規模達達 1,563億元，億元，同比同比增長增長 27%，近年復合增速近年復

15、合增速達達 37%；并且并且科智科智 咨詢等咨詢等機構預測機構預測 2020 年增速提升至年增速提升至 29%，規模，規模將將超超 2,000 億億。雖然增速仍然在高位，但驅動因素已 經發生了變化。在上一個周期，IDC下游主要客戶是包括移動互聯網在內的互聯網企業，因滲透率趨 于飽，以手機出貨量為表征的整體增速已經放緩（圖表 4）。所以，后續 IDC的高增長實際已進入新 驅動力因素。 云計算專題報告之四 5 圖表圖表 3. 2007-2020 年中國年中國 IDC 市場規模市場規模及及預測預測 35 49 73 102 171 211 263 372 519 715 946 1,228 1,56

16、3 2,018 41% 49% 40% 67% 23%25% 42%39%38% 32%30% 27%29% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 規模（億元）增速（%） (億元) (%) 資料來源：中國產業信息網、科智咨詢（2020年3月） ，中銀證券 圖表圖表 4. 2013-2022 年年全球手機出貨量增長趨平全球手機出貨量增長趨平 42,313 47,544

17、 47,278 50,136 46,859 42,595 42,302 42,953 42,979 42,909 12% -1% 6% -7% -9% -1% 2% 0% 0% -15% -10% -5% 0% 5% 10% 15% 38,000 40,000 42,000 44,000 46,000 48,000 50,000 52,000 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 出貨量(萬臺)增速(%) (萬臺) (%) 資料來源：中國產業信息網、科智咨詢（2020年3月） ，中銀證券 我們認為我們認為 IDC行業行業新驅動力主要

18、新驅動力主要源于兩方面：（源于兩方面：（1）現有互聯網服務向云計算模式轉化帶來的）現有互聯網服務向云計算模式轉化帶來的 IDC建建 設機會；和（設機會；和（2）5G和和 AI商業化商業化帶來帶來存儲和算力存儲和算力的增量需求。的增量需求。 云計算模式下，客戶端的計算和存儲能力被遷移到云端（服務器端），從而對 IDC 需求產生顯著推 動。企業上云產生對上游基礎設施的新需求，因此 IDC的增長很大程度上會與云計算增速調頻。 根據中國信通院發布的云計算發展白皮書（2019），2018年我國公有云市場規模為 437億元，同 比增長 65%；預計到 2022年市場規模將達到 1731億元，2015-20

19、21年的復合增速達 50%。公有云細分 市場中，與 IDC直接相關的 IasS領域增長最為快速，市場比重從 2012年的 15%大幅提升至 2018年的 62%。私有云方面，2018年市場規模達 525億元，同比增長 23%，預計到 2022年市達到 1172億元。 云計算專題報告之四 6 圖表圖表 5. 中國中國云計算行業市場規模云計算行業市場規模（20152021 年年） 378 515 692 907 1,163 1,477 1,858 36% 34% 31% 28% 27% 26% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 0 200 400 600 800

20、1,000 1,200 1,400 1,600 1,800 2,000 2015201620172018201920202021 市場規模（億元）增速（%） (億元) (%) 資料來源：中國信通院、前瞻產業研究院，中銀證券 5G 與與 AI 是增量是增量驅動驅動 5G驅動數據存儲需求驅動數據存儲需求 可以預見，5G時代的數據規模將大幅增長。我們分析，數據浪潮主要來源于三個方面： （1）用戶來源：根據運營商和工信部數據，截止 2020年 5月底中國 5G套餐用戶超 5000萬戶，起重 工僅中國移動 5G套餐累積用戶即達 5561萬戶。對比海外，韓國市場同期 5G用戶數近 700萬戶，占 韓國移動

21、用戶數的 10%；韓國 5G用戶每月的人均流量達 28G； （2）應用來源：在 5G技術之上，將新涌現高清視頻、VR、云游戲、工業互聯網、智能駕駛等豐富 應用場景，為實現這些應用服務，也會產生大量數據； （3）網絡來源：5G 網絡中，邊緣計算成為網絡架構的大趨勢之一，數據除了在中心的云端存儲， 還需要在邊緣網絡上采集、使用。 對應以上數據源，基本上都存在數據存儲需求，包括：（1）用戶的照片、視頻、文檔等個人數據； （2）應用領域的視頻類數據；（3）網絡的 5G設備和邊緣計算數據等。 這些數據的存儲將直接導致存儲型服務器需求的高速增長，并需要相應的 IDC資源去容納。 AI商用場景驅動算力部署需

22、求商用場景驅動算力部署需求 除存儲型服務器之外， IDC還需要面對比例不小的算力型服務器。 此類服務器的重要應用就是人工智 能。根據互聯網周刊 2019年的預計，2020年全球每人將分攤到 5,200GB的數據量；其中 1/3是大數據 的一部分。而這些數據就將成為人工智能的組成部分。 相比 2017 年 AlphaGo 帶動的深度學習技術浪潮，AI 服務器的用武之地從前期的模型訓練、原型探索 等技術研發階段，到現在更多用于商業化應用場景，意味著應用覆蓋的用戶規模增長將直接反映到 服務器需求規模上來。 國際數據中心（同樣簡稱 IDC）于 2020 年 6 月發布的數據顯示，2019 年中國 AI

23、 服務器出貨量為 7.9 萬臺，同比增長 47%。這一增速遠超通用服務器增速（同期通用服務器市場同比下降 4%）。而且， 平均每臺服務器配置 8.02個 GPU加速卡，比 2017年的 4.31個和 2018年的 5.10個有加速增長趨勢。 其發布的中國人工智能軟件及應用（2019 下半年）跟蹤報告還顯示，2019 年中國人工智能軟件 及應用市場規模達 28.9 億美元。包括硬件在內，整體市場規模達到 60 億美元；同時，預計到 2024 年中國人工智能軟件及應用市場規模將達到 127.5億美金，20182024年的復合增長率達 39%。 云計算專題報告之四 7 圖表圖表 6. 2018-20

24、23 年我國年我國 AI 服務器市場規模服務器市場規模及預測及預測 16.8 26.9 37.7 46.4 59.9 73.9 59.9% 40.1% 23.3% 28.9% 23.4% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 0 10 20 30 40 50 60 70 80 201820192020202120222023 市場規模（億美元）增速（%） (億美元) (%) 資料來源：中國產業信息網，中銀證券 在上述強勁新驅動力推動下，行業有望保持在 30%增速，甚至進一步向上回升。 云計算專題報告之四 8 從從夠用夠用到緊缺，到緊缺，規劃后的規劃后的 IDC 供給量供

25、給量仍存缺口仍存缺口 數據中心市場規模的快速擴大，背后是 IDC建設的投入加碼。尤其是 20192020年以來，眾多相關企 業加入到 IDC市場大軍來，我們開始考慮一個問題IDC建設浪潮之后，供需關系如何？未來 23 年的 IDC資源夠用了嗎？ 2019 年之前年之前，中國有，中國有 227 萬機柜，夠用但區域飽和萬機柜，夠用但區域飽和 首先，我們要知道現有的 IDC資源數量以及使用率情況。 從全球來看，根據中國產業信息網數據，2015-2018年的 IDC資源是略有減少的，主要原因是 2017年 開始出現數據中心大型化、集約化的趨勢。2015 年，全球數據中心機柜數為 479.7 萬個，到

26、2017 年 達 493.3萬個，但 2018年的數量小幅減少至 489.9萬個。 圖表圖表 7. 2015-2018 年年全球全球 IDC 機柜機柜數（單位：萬）數（單位：萬） 479.7 488.9 493.3 489.9 470 475 480 485 490 495 2015201620172018 機架數（萬） 萬 資料來源：中國產業信息網，中銀證券 但是中國的情況有所不同。根據賽迪集團的統計數據，2019年中國數據中心數量大約為 7.4萬個，大 約能占全球數據中心總量的 23%。2016-2019 年中國數據中心機架數量逐年上升，2019 年數據中心機 架數量達到 227萬架。 我

27、們對 IDC企業進行了梳理，對重要 IDC企業的現有機柜數做了統計，結果如圖表 8所示。根據我們 的不完全統計，34家重要企業（及政府）現有機柜數為 225.7萬個，與賽迪的數據接近。這些 IDC企 業中，擁有量較多的包括中國電信、中國聯通等。 云計算專題報告之四 9 圖表圖表 8. 重重要要 IDC 企業機柜規模（單位：萬）企業機柜規模（單位：萬） 企業企業 現有機柜數現有機柜數* 企業企業 現有機柜數現有機柜數* 光環新網 4.4 科華恒盛 1.3 世紀互聯 4.0 佳力圖 萬國數據 5.1 杭鋼股份 0.2 鵬博士 5.5 龍宇燃油 0.3 中國聯通 27.9 城地股份 0.4 中國移動

28、 12.0 朗源股份 0.1 中國電信 53.9 沙鋼股份 7.7 寶信軟件 2.7 立昂技術 0.8 數據港 2.0 榮之聯 0.2 奧飛數據 0.7 鳳凰傳媒 0.1 網宿科技 0.7 黑牡丹 0.4 優刻得 華東電腦 東方國信 0.4 阿里巴巴（自建） 3.5 易華錄 0.2 騰訊（自建） 10.0 云賽智聯 0.2 今日頭條（自建） 1.7 南興股份 0.3 浪潮 3.0 寧波建工 1.0 政府（自建） 75.0 總計總計 225.7 資料來源：公司公告，中銀證券 注：截止2020年6月8日，為不完全統計，如有區間值按中位數處理，因四舍五入原因，總計與各分項和可能存在細微差異； *現有

29、機柜數以2018-2020年近期公開數據為主 圖表圖表 9. 2017 年全球前年全球前 10 數據中心份額排名數據中心份額排名 Equinix, 9.5% Digital Realty Trust, 5.7% 中國電信, 3.3% CenturyLink/Cyxt era Technologies, 2.1% 中國聯通, 2.1% Verizon, 1.9% DuPont Fabros Technology （DFT）, 1.9% Level 3通信, 1.8% CyrusOne, 1.7% Interxion, 1.6% 資料來源：451 Research，中銀證券 判斷 IDC 機柜是否

30、夠用的一個核心指標就是上架率（機架空間被使用的比率）。理論上，一個數據 中心機房所有機柜都處于被使用的狀態，及上架率達到 100%，則意味著該機房滿負荷運轉。再出現 新的需求，那么這個機房就“不夠用”了。 當然，實際上 IDC機房并不會到 100%上架率就“飽和”了： 一方面，從類似圖表 10的機柜內部可以看到，服務器相關的 IT和網絡設備需要較為復雜的聯系，上 架率越高，這些設備的維護難度也越大； 另一方面，對服務的互聯網客戶來說，IDC企業需要為其提供一定的彈性擴容能力，當它的互聯網服 務短期迎來大量新增用戶、流量時，需要在短期內能夠上架新的云端能力。典型的例子就是 2020年 的疫情期間

31、，典型的線上服務迎來明顯的擴容需求。因此，對于一個數據中心來說，雖然更高的上 架率將帶來更多的收益，但當上架率達到一定程度后，機柜就可以認為是“不夠用”了。我們認為 這一比例在 60-80%左右，視各供應商的策略不同而有區別。 云計算專題報告之四 10 圖表圖表 10. 放置了放置了 IT 設備的機柜局部設備的機柜局部 資料來源：騰龍控股，中銀證券 圖表圖表 11. 互聯網客戶經常存在短時間內的擴容需求互聯網客戶經常存在短時間內的擴容需求 企業企業 明細明細 時間時間 浪潮 接到 1500臺服務器訂單 春節期間 釘釘 通過阿里云擴容 10萬臺服務器 2月 3日2月 12日 騰訊會議 日均擴容云

32、主機近 1.5萬臺，8天共 10萬臺 1月 29日2月 6日 金山辦公 WPS表單服務器擴容 5倍 1月 25日前后 資料來源：智東西，中銀證券 根據中國產業信息網的數據，2017年我國數據中心平均上架率為 52.8%，與 2016年相比均提高 5%左 右；其中，超大型數據中心上架率為 34.4%，大型數據中心上架率 54.9%，估計與超大型數據中心在 最近幾年開始建設加碼有關。根據工信部 2018年數據，全國 IDC利用率仍在 60%以下。因此因此數據中數據中 心心基本基本處于處于夠用的狀態夠用的狀態。 圖表圖表 12. 全國數據中心利用率全國數據中心利用率 資料來源：工信部信息通信發展司，

33、中銀證券 但是但是，各個區域發展不平衡各個區域發展不平衡，核心地區有接近飽和的趨勢核心地區有接近飽和的趨勢。產業信息網數據顯示，河南、浙江、江 西、 四川、 天津等地區上架率在 2017年提升到 60%以上， 西部地區多個省份上架率由 15%提升到 30% 以上，但仍然處于較低水平。同時前瞻產業研究院數據顯示，北上廣深等一線城市數據中心資源最 為集中，上架率達到 60%70%，并且受限于地區承載能力，新建 IDC數量有所放緩。 云計算專題報告之四 11 實際上，中部、西部、東北地區具有土地資源豐富、建設或租金成本較低、網絡質量及運營維護水 平較高等優點，適合建立大型及超大型數據中心。但是，這些

34、地區的下游客戶較少，而遠離客戶將 增加客戶的響應時效和維護成本，所以存在上架率低的風險。相反，對于互聯網廠商的自建數據中 心來說，由于解決了客戶不足的問題，則體現了相對優勢。例如，百度最大的數據中心位于山西省 陽泉市，服務器設計裝機規模超過 16萬臺；阿里江蘇云計算數據中心在南通簽約，將成為阿里巴巴 華東地區最大的云計算中心基地，承載 30萬臺服務器。 圖表圖表 13. 大規模數據中心區域分布現狀大規模數據中心區域分布現狀 廣東, 20.8% 上海, 12.8% 北京, 9.6% 內蒙古, 8.0%浙江, 7.2% 江蘇, 6.4% 貴州, 4.8% 河北, 3.2% 遼寧, 3.2% 四川,

35、 3.2% 黑龍江, 2.4% 陜西, 2.4% 其他, 16.0% 資料來源：中國信通院，中銀證券 在建在建與規劃與規劃 150 萬萬，同增同增近七近七成成，但，但仍不夠仍不夠 現有的上架率數據反映的是建成的 IDC 滿足當時下游客戶需求的程度，從 60%左右的上架率可以看 到處理原有的業務，IDC是基本夠用但也快要接近飽和。而未來 23年的 IDC資源是否夠用則更多需 要看現在在建的和規劃的項目情況。 我們梳理了我們梳理了圖表圖表 8中對應的中對應的 34家企業公開的在建和規劃機柜數家企業公開的在建和規劃機柜數：在建數量為在建數量為 49.5萬架，規劃數量為萬架，規劃數量為 99.2萬架，

36、合計約萬架，合計約 150萬架萬架，相比現有的機柜數量增長約，相比現有的機柜數量增長約 67%（見（見圖表圖表 15）。接近七成的增長反映了 行業內企業的大力投入熱情，側面也可以理解，行業認為下游需求將進入爆發增長階段。那么，有那么，有 了這些 “儲備好的”了這些 “儲備好的” IDC資源之后資源之后， 是否可以滿足即將到來的新需求呢是否可以滿足即將到來的新需求呢？我們針對需求做了一個估測。 首先考慮存儲型服務器需求： （1）參考標準機柜和服務器規格，假設單機柜提供的存儲能力假設為 64TB，假設新增的 150萬機柜 全部用于存儲，則提供了 9600萬 TB容量； （2）假設 5G時代移動端設

37、備數 3億部，按其中 100M（0.1G）需要云端存儲假設，則日均存儲數據 量新增 3000萬 GB（3萬 TB）。假設個人數據占互聯網數據的 10%，則全網日增數據量 30萬 TB； （3）現有規劃的機柜能夠滿足全網 9600/30=320天的存儲需求。 以上假設均按保守估計，例如以上假設均按保守估計，例如 5G IoT時代，個人數據占比應遠小于時代，個人數據占比應遠小于 10%，遠期設備數也大概率會超，遠期設備數也大概率會超 3億。 同時， 考慮億。 同時， 考慮 IDC的建設周期一般在一年以上， 再加上算力服務器的需求未計入， 因此可以推斷，的建設周期一般在一年以上， 再加上算力服務器的

38、需求未計入， 因此可以推斷， 即使現在規劃的即使現在規劃的 IDC資源增長較大，但仍然遠不夠滿足未來資源增長較大，但仍然遠不夠滿足未來 2-3年年的需求。的需求。 圖表圖表 14. 未來未來 2-3年全網年全網對對 IDC（存儲）機柜（存儲）機柜需求估算需求估算 指標指標 數量數量 假設依據假設依據 機柜容量 64TB 參考典型產品規格，充分考慮擴容能力 5G設備數 3億 現有 5G用戶超 5000萬、4G用戶 12.8億 個人日均數據量 100M 一分鐘 1080P視頻約數百 MB 個人數據全網占比 10% 相比互聯網服務與內容供應商數據、物聯網數據、數據備份等， 個人數據占比非常小 資料來

39、源：工信部、華為官網，中銀證券 云計算專題報告之四 12 圖表圖表 15. 重重要要 IDC 企業企業在建與規劃在建與規劃機柜規模（單位：萬）機柜規模（單位：萬） 企業企業 在建機柜數在建機柜數* 規劃機柜數規劃機柜數* 光環新網 5.6 10.0 世紀互聯 1.5 5.5 萬國數據 4.9 10.3 鵬博士 10.0 15.0 中國聯通 中國移動 2.0 中國電信 寶信軟件 2.6 數據港 1.9 3.0 奧飛數據 1.8 2.5 網宿科技 0.3 1.0 優刻得 0.6 東方國信 1.3 1.6 易華錄 0.7 1.0 云賽智聯 0.4 0.6 南興股份 0.1 2.0 寧波建工 科華恒盛

40、 0.7 2.0 佳力圖 0.8 杭鋼股份 0.4 1.1 龍宇燃油 0.8 1.1 城地股份 0.6 1.0 朗源股份 0.2 0.4 沙鋼股份 立昂技術 4.0 3.5 榮之聯 鳳凰傳媒 0.2 0.3 黑牡丹 華東電腦 0.3 阿里巴巴（自建） 11.0 30.0 騰訊（自建） 1.0 3.0 今日頭條（自建） 浪潮 0.2 政府（自建） 總計總計 49.5 99.2 資料來源：公司公告，中銀證券 注：處理方式同圖表 8； *部分在建與規劃機柜數參考面積估算、公司經營目標、已獲指標等情況。 判斷：判斷：長期長期缺口存在，三個努力方向缺口存在，三個努力方向 通過以上分析，我們可以認為，IDC資源的長期缺口是存在的，