【研報】通信行業全球IDC價值重估系列報告之五：與流量巨頭共舞盡享景氣提升紅利-20200601[39頁].pdf

1、全球全球IDC價值重估系列報告之五：與流量巨頭共舞，盡享景氣提升紅利價值重估系列報告之五：與流量巨頭共舞，盡享景氣提升紅利 證券分析師侯賓 聯系電話：17610770101、010-66573632 聯系郵箱： 執業證號：S0600518070001 日期：2020年6月1日 證券研究報告 2 2 目錄目錄 第一章：流量定義商業價值 第二章：兩因素驅動流量向頭部企業加速集中 第三章：IDC發展由“區位驅動”向“客戶驅動”轉變 第四章：建議關注的標的 第五章： 風險提示 nMqPoPoNrMmNxOpNxPtPxP8O9R6MtRqQtRnNfQnNoQiNrRoN7NoOxOxNmRpOwMp

2、MqR 3 核心觀點：緊抓流量巨頭成為核心觀點：緊抓流量巨頭成為IDCIDC制勝的關鍵制勝的關鍵 匯集到云匯集到云 互聯網&云廠商&金融行業 傳統行業 流量由分散向流量由分散向 頭部企業聚集頭部企業聚集 流量由線下流量由線下 向線上轉移向線上轉移 流量向頭 部匯集 改變 商業 模式 區位優勢 一線城市需求大 綁定頭部客戶IDC 企業更具優勢 圖圖1 1：綁定頭部客戶的綁定頭部客戶的IDCIDC企業未來更具優勢企業未來更具優勢 數據來源：東吳證券研究所整理 4 IDC廠商廠商運營模式運營模式 2019年底可運年底可運 營機柜數（萬）營機柜數（萬） 2022年底機柜年底機柜 規劃總數（萬）規劃總數

3、（萬） 預計三年機柜數預計三年機柜數 年復合增長率年復合增長率 (%） 上架率（上架率（%）主要客戶主要客戶 光環新網光環新網零售為主3.515 金融 云計算 互聯網互聯網 寶信軟件寶信軟件批發為主2.910 BA 金融 數據港數據港批發為主2.86 BAT (阿里為主阿里為主) 網易 平安保險 奧飛數據奧飛數據 零售為主 19年布局批發 0.722.5 BAT 快手 電信 萬國數據萬國數據批發為主約7.5約10 云計算 互聯網互聯網 世紀互聯世紀互聯零售為主49 阿里阿里 金融 主要主要IDCIDC廠商經營情況廠商經營情況 數據來源：公司年報、wind，東吳證券研究所整理 圖圖2 2：主要主

4、要IDCIDC廠商經營狀況廠商經營狀況 5 第一章：流量定義商業價值 6 1.1 1.1 流量變遷史：流量成為一種獨立的新商業模式流量變遷史：流量成為一種獨立的新商業模式 流量 (FLOW)，現實生活中指代規定期間內通過一指定點的車輛或行人數量，網絡流量泛指網絡上傳輸的數據量。 弱輻射能力 多核心多核心+小規模小規模 叫賣、吆喝為主 （行動線） 商鋪、店鋪（店 鋪為核心，顧客 行動線為半徑） 劇院和影院 （店鋪數少，但 是輻射半徑變大） 電臺、電視臺 （脫離地域限制） 強輻射能力 少核心（唯一核心）少核心（唯一核心） +大規模（壟斷規模）大規模（壟斷規模） 從獲取流量服務自我經營從獲取流量服務

5、自我經營 獲取流量并引導向服務第三方經營獲取流量并引導向服務第三方經營 流量決定了商業價值的最終實現 圖圖3 3：流量商業價值的變遷流量商業價值的變遷 數據來源：東吳證券研究所整理 7 1.2 IDC1.2 IDC變遷史：第三方批發型變遷史：第三方批發型IDCIDC廠商逐步崛起廠商逐步崛起 IDC 產業誕生于九十年代的美國，最早由電信運營商提供，目前參與主體逐漸轉變為第三方 IDC 公司（包含零售型與批 發型），主要客戶也從最初的運營商拓展至云計算公司。 圖圖4：全球全球IDC行業發展歷程行業發展歷程 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 2016201720182019 圖圖

6、5：DLR前前20大客戶占比變化趨勢（大客戶占比變化趨勢（2016年年-2019年）年） 數據來源：IDC圈，東吳證券研究所 數據來源：DLR年報 (2016年-2019年)，東吳證券研究所 8 1.3 5G1.3 5G時期應用使用時間拉長，流量需求持續提升時期應用使用時間拉長，流量需求持續提升 國內數據流量主要來源是即時通信、網絡視頻、短視頻、網絡音樂、網絡文學、網絡新聞及網絡直播，對應APP使用時 間占比長且用戶規模大，數據流量需求大。 搜索引擎及網絡購物同樣為流量主要來源，這兩類應用特征為：使用時長相對較短，卻能在短時間內貢獻顯著數據流量。 圖圖6 6：20192019年上半年中國手機網

7、民年上半年中國手機網民APPAPP使用時長占比情況使用時長占比情況 數據來源：CINIC，東吳證券研究所 圖圖7 7：20192019年年6 6月網民各類互聯網應用用戶規模和使用率（單位：萬）月網民各類互聯網應用用戶規模和使用率（單位：萬） 數據來源： CINIC，東吳證券研究所 即時通信即時通信, 14.50% 網絡視頻網絡視頻, 13.40% 短視頻短視頻, 11.50% 網絡音樂網絡音樂, 10.70% 網絡文學網絡文學, 9.00% 網絡音頻網絡音頻, 8.80% 社交社交, 4.50% 網絡直播網絡直播, 4.30% 網絡新聞網絡新聞, 4.10% 網絡漫畫網絡漫畫, 3.50% 其

8、他其他, 15.60% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000 即時通訊 網絡視頻 網絡新聞 搜索引擎 網絡購物 網絡支付 網絡音樂 網絡游戲 網絡文學 網絡直播 短視頻 用戶規模（萬人）網民使用率（%） 9 1.4 流量價值集中于頭部流量價值集中于頭部APP，二八效應明顯，二八效應明顯 3.10% 4.50% 6.40% 9.90% 16.60% 37% 0.00%5.00%10.00% 15.00% 20.00% 25.00% 30

9、.00% 35.00% 40.00% 0.90% 1.30% 1.90% 3.10% 7.60% 85.20% 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% 90.00% 在流量價值排名前300的APP中，前5名APP流量價值之和占比高達37%，前50名APP流量價值之和占比達到85.2%，頭部APP 流量集中度高，二八效應明顯。 圖圖8 8：各排名各排名APPAPP流量價值占比分布流量價值占比分布(%)(%) 數據來源：極光大數據，東吳證券研究所 10 1.5 1.5 地域差異顯著，地域差異顯著，30%30%的城市

10、貢獻的城市貢獻80%80%的流量的流量 城市等級城市數量數量占比累計百分比 一線城市41.03%1.03% 新一線城市153.87%4.90% 二線城市307.73%12.63% 三線城市7018.04%30.67% 四線城市9023.20%53.87% 五線城市12933.25%100% 數據來源：極光大數據，東吳證券研究所 中國網民數量眾多、分布均勻，各梯隊網民比例基本與城市人口比例相同，但流量價值主要集中在新一線至三線城市，三 類城市合計占有約58.6%的流量價值。 圖圖9 9：中國城市數量及各類城市占比統計中國城市數量及各類城市占比統計 數據來源：2019年中國城市商業魅力排行榜，東吳

11、證券研究所 圖圖1010：流量價值城市等級分布流量價值城市等級分布 11 數據來源：華經產業研究院，東吳證券研究所 1.6 1.6 云服務廠商以及互聯網客戶為第三方云服務廠商以及互聯網客戶為第三方IDCIDC廠商主要客戶廠商主要客戶 第三方IDC廠商受益于政策支持，業務規模逐步擴大，服務專業化能力成為其主要競爭優勢。 第三方IDC廠商下游需求客戶分布行業較廣，對IDC的品質和服務需求側重點不同，從而導致單機柜租金呈現差異。從客 戶類別來看，IDC主要客戶為互聯網廠商、云計算廠商和行業用戶。 圖圖1111：20182018年中國第三方年中國第三方IDCIDC市場格局市場格局圖圖1212：萬國數據

12、下游客戶構成（萬國數據下游客戶構成（20172017年年- -20192019年）年） 數據來源：公司公告，東吳證券研究所 12 第二章：兩因素驅動流量向頭部企業加速集中 13 互聯網&云廠商&金融行業 傳統企業 流量由分散向流量由分散向 頭部企業聚集頭部企業聚集 流量由線下流量由線下 向線上轉移向線上轉移 未來頭部企未來頭部企 業業IDC需求需求 2.1 2.1 兩因素驅動流量向頭部企業加速集中兩因素驅動流量向頭部企業加速集中 圖圖1313：流量兩大匯集趨勢流量兩大匯集趨勢 數據來源：東吳證券研究所整理 14 2.2 疫情與政策放大現象疫情與政策放大現象：流量需求快速增長：流量需求快速增長

13、圖圖1414：我國移動數據流量發展情況及預測（：我國移動數據流量發展情況及預測（20132013- -2022E2022E） 數據來源：中國產業信息網，東吳證券研究所 2020年初以來，疫情催化社會各類生產生活活動加速向線上轉移，“宅經濟”欣欣向榮，帶來流量需求爆發式增長。 從流量端來看，隨著互聯網接入數持續提升、5G應用的大規模推廣、普及，單用戶使用流量也將持續增長，共同推進總 流量需求上揚。 圖圖1515：互聯網接入者與：互聯網接入者與5G5G帶來的單用戶流量增長推動總需求（帶來的單用戶流量增長推動總需求（20182018- -2023E2023E） 數據來源：IDC、Cisco等，東吳證

14、券研究所 1515 2.3 流量應用場景聚焦通信、視頻行業流量應用場景聚焦通信、視頻行業 數據來源：中國電信、CNNIC，東吳證券研究所整理 根據2019年6月電信數據，即時通信、視頻音樂等應用使用時長占比最大，而新興應用如網絡直播、網絡漫畫等也是流量 密集型產業。通過跟蹤流量使用分布情況，不難發現流量顯著集中于各類互聯網頭部企業。 圖圖1616：從各類應用使用時長占比，看流量密集型產業及流量增勢（：從各類應用使用時長占比，看流量密集型產業及流量增勢（2019.062019.06） 騰訊騰訊中國即時通信的王者中國即時通信的王者 優酷（阿里）、騰訊、愛奇藝優酷（阿里）、騰訊、愛奇藝 網絡視頻龍頭

15、網絡視頻龍頭 頭條系頭條系短視頻領先者短視頻領先者 16 數據來源：IDC，東吳證券研究所 圖圖1717：20192019年移動年移動互聯網巨頭系互聯網巨頭系APPAPP合計使用時長全網占比（合計使用時長全網占比（% %） 數據來源：QuestMobile，東吳證券研究所 互聯網行業頭部BAT流量價值貢獻明顯。巨頭的護城河依舊牢不可破， BAT合計市場占比超70%，移動互聯網流量集中。 國內公有云市場市場份額向龍頭集中。2019年公有云第一梯隊廠商市場份額均有小幅提升，市場份額進一步向行業龍頭靠攏。 2.4 2.4 互聯網企業風云變化，強者匯聚流量互聯網企業風云變化，強者匯聚流量 圖圖1818

16、：2018H12018H1- -2019H12019H1移動互聯網頭部流量價值集中度移動互聯網頭部流量價值集中度（% %） 頭部互聯網企業流 量價值度不斷集中 43% 11% 7% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 13% 阿里云 騰訊云 中國電信 AWS 金山云 UCloud 微軟 百度云 華為云 其他 42% 12% 9% 6% 6% 5% 5% 3% 3% 3% 6% 阿里云 騰訊云 中國電信 AWS 華為云 金山云 百度云 Inspur 京東 微軟 其他 17 2.5 2.5 互聯網大廠全方位布局高流量應用互聯網大廠全方位布局高流量應用, , 增大流量觸點增大流量觸點 騰訊、阿里巴巴

17、、百度及字節跳動等互聯網大廠全方位布局C端應用，產生大量流量；嗶哩嗶哩聚焦網絡視頻及直播，逐漸 展現高流量潛力。 圖圖1919：互聯網企業高流量應用布局互聯網企業高流量應用布局 數據來源：各公司公告，東吳證券研究所整理 騰訊騰訊阿里巴巴阿里巴巴百度百度字節跳動字節跳動嗶哩嗶哩嗶哩嗶哩 即時通訊即時通訊微信、QQ、YY阿里旺旺、陌陌多閃 網絡視頻網絡視頻騰訊視頻優酷視頻愛奇藝b站 短視頻短視頻快手、微視淘寶短視頻梨視頻抖音、火山小視頻、西瓜視頻 網絡音樂網絡音樂QQ音樂、酷我音樂、酷狗音樂蝦米音樂百度音樂 網絡文學網絡文學QQ閱讀、閱文集團阿里文學百度文學、掌閱科技粉瓣書城、木葉文學網 網絡新聞

18、網絡新聞騰訊新聞百度新聞今日頭條 網絡直播網絡直播虎牙、斗魚 淘寶直播、天貓 直播 百度APP抖音、火山、西瓜嗶哩嗶哩直播 搜索引擎搜索引擎搜狗神馬搜索百度搜索頭條搜索 網絡購物網絡購物拼多多、京東商城淘寶、天貓 1818 5% 7% 6% 1% 5% 1% 5% 13% 1% 3% 22% 13% 3% 7% 4%3%1% 教育 金融 汽車交通 房產服務 醫療健康 旅游 本地生活 游戲 廣告營銷 智能硬件 文娛傳媒 企業服務 社交網絡 電子商務 工具軟件 圖表圖表20：騰訊系投資版圖（：騰訊系投資版圖（2019年度）年度） 數據來源：IT桔子，東吳證券研究所 圖表圖表22：百度系投資版圖（：

19、百度系投資版圖（2019年度）年度） 數據來源： IT桔子，東吳證券研究所 圖表圖表21：阿里巴巴系投資版圖（：阿里巴巴系投資版圖（2019年度）年度） 數據來源：IT桔子，東吳證券研究所 圖表圖表23：BAT合計投資版圖（合計投資版圖（2019年度）年度） 數據來源： IT桔子，東吳證券研究所 1% 11% 7% 2% 5% 3% 9% 2% 1%2% 13% 16% 2% 11% 4% 2% 6% 3% 教育 金融 汽車交通 房產服務 醫療健康 旅游 本地生活 游戲 廣告營銷 智能硬件 文娛傳媒 企業服務 社交網絡 電子商務 工具軟件 6% 6% 10% 2% 9% 1% 5% 2% 3%

20、 5% 11% 20% 4% 5% 2% 9% 1% 教育 金融 汽車交通 房產服務 醫療健康 旅游 本地生活 游戲 廣告營銷 智能硬件 文娛傳媒 企業服務 社交網絡 電子商務 4% 8% 7% 1% 6% 2% 6% 7% 1% 3% 17% 15% 2% 8% 4%2% 3%4% 教育 金融 汽車交通 房產服務 醫療健康 旅游 本地生活 游戲 廣告營銷 智能硬件 文娛傳媒 企業服務 社交網絡 電子商務 工具軟件 2.6 BAT2.6 BAT多點布局流量觸點，企業服務、高清視頻成布局重點多點布局流量觸點，企業服務、高清視頻成布局重點 19 2.7 BAT2.7 BAT立足一線城市投資，緊抓流

21、量熱點需求立足一線城市投資，緊抓流量熱點需求 數據來源：IT桔子，東吳證券研究所 圖表圖表26：百度系投資版圖（：百度系投資版圖（2019年度）年度） 圖表圖表27：三大：三大BAT投資版圖（投資版圖（2019年度）年度） 數據來源：IT桔子，東吳證券研究所 圖表圖表24：騰訊系投資版圖（：騰訊系投資版圖（2019年度）年度）圖表圖表25：阿里巴巴系投資版圖（：阿里巴巴系投資版圖（2019年度）年度） 數據來源：IT桔子，東吳證券研究所 數據來源：IT桔子，東吳證券研究所 20 2.8 2.8 尋找平臺流量變現的出口成為尋找平臺流量變現的出口成為BATBAT投資策略要點之一投資策略要點之一 互

22、聯網平臺入口，流量變現仍是主導思維互聯網平臺入口，流量變現仍是主導思維：房產平臺入口分三大陣營，BAT、垂直平臺及媒體平臺。騰訊通過與跟永輝、 家樂福、京東、唯品會、步步高、海瀾之家合作，把騰訊及微信海量的流量，導入零售領域進行商業化變現。 圖圖2828：騰訊通過零售實現流量變現：騰訊通過零售實現流量變現 數據來源：格隆匯，東吳證券研究所 21 我國企業數字化轉型尚處于起步階段。我國企業數字化轉型尚處于起步階段。2018年我國數字經濟規模高達31.3萬億元，占GDP的比重達到34.8%，調查顯示，我 國企業數字化轉型整體尚處于起步階段，有超過80%的企業其數據以非結構化為主，超過90%的企業內

23、部存在數據孤島，約 80%的企業不認可自身數據挖掘能力，同時僅有不到40%的企業采購第三方數據。 隨著未來數字化進程加深，流量由線下轉向線上，必將催生IDC未來需求增量。 數據來源：網信辦，東吳證券研究所 圖圖2929：我國數字經濟市場廣闊，企業數字化轉型尚處起步階段我國數字經濟市場廣闊，企業數字化轉型尚處起步階段 31.331.3萬億元萬億元 占比占比34.8%34.8% 超過80%的企業其數據以非結構化為主 超過90%的企業內部存在數據孤島 約80%的企業不認可自身數據挖掘能力 僅有不到40%的企業采購第三方數據 2.9 2.9 傳統企業數字化轉型：流量由線下向線上轉移傳統企業數字化轉型：

24、流量由線下向線上轉移 5.2 6.15 6.41 17.39 21.02 24.88 0 5 10 15 20 25 30 201620172018 數字產業化規模（萬億元）產業數字化規模（萬億元） 圖圖3030：中國數字經濟規模及結構中國數字經濟規模及結構 數據來源：iiMedia Research，東吳證券研究所 22 第三章：IDC發展由“區位驅動”向“客戶驅動”轉變 23 3.1 IDC3.1 IDC發展由“區位驅動”向“客戶驅動”轉變發展由“區位驅動”向“客戶驅動”轉變 大部分互聯網企業分布在核心城市，有較多的時效性高的“熱數據”需要處理，形成了一線城市數據中心供不應求的現狀。 環一

25、線城市開始成為部分數據中心布局選擇。 9.2 45.6 29.8 33.3 61.8 64.7 8.7 36.9 22.8 30 52 53.8 010203040506070 東北地區 西部地區 中部地區 廣州及周邊 上海及周邊 北京及周邊 2018年可用機架數（萬）2019年預測可用機架數（萬） 數據來源：中國信通院、ODCC，東吳證券研究所 圖圖3131：全國數據中心機架數及其地區分布情況全國數據中心機架數及其地區分布情況 (2018(2018年年- -20192019年年) ) 24 3.2 3.2 阿里云大型阿里云大型IDCIDC布局環一線城市布局環一線城市 阿里目前已經在張北縣、江

26、蘇南通、內蒙古張北縣、江蘇南通、內蒙古、浙江杭州、廣州河源等開展 IDC 建設和運維服務，張北縣前兩期數據中心 已投入運營。 圖圖3232：20192019年阿里云大型數據中心項目概況（部分在建）年阿里云大型數據中心項目概況（部分在建） 數據來源：公司年報、wind，東吳證券研究所 注：總投資額包含服務器 25 3.3 3.3 綁定阿里，數據港跟隨客戶需求擴張綁定阿里，數據港跟隨客戶需求擴張 數據港目前核心 IDC 資源集中在江浙滬地區。以深度綁定阿里為核心，數據港未來主要 IDC 資源擴張地區主要位 于北京、深圳、江蘇等核心城市，并向內蒙古、河北等非核心城市拓展。并向內蒙古、河北等非核心城市

27、拓展。 數據來源：公司年報、wind以及公司官網等，東吳證券研究所 圖圖3333：20162016年年H1H1- -20192019年末數據港數據中心基本情況年末數據港數據中心基本情況 圖圖3434：公司部署機柜發展情況及公司部署機柜發展情況及IDCIDC資源擴張資源擴張 內蒙古 建設中 北京（建設中） 建筑面積：3W 電力總量：16000KW 河北 建筑面積：3.11W 電力總量：15710KW 上海 建筑面積：2.64W 電力總量：15810KW 江蘇 建設中 浙江 建筑面積：5.51W 電力總量：26390KW 廣東 建筑面積：2.96W 電力總量：10190KW 數據來源：公司官網，東

28、吳證券研究所 26 3.4 3.4 定制化為定制化為IDCIDC未來發展方向之一未來發展方向之一 以阿里為代表的云廠商在持續加大對于基礎設施的投入，截止今年 4 月份，阿里云在國內共 有 40 個可用區。擴展性更強 的 L2、L3 型數據中心有望在中長期成為阿里重點發展的方向之一，而定制化是 L2 和 L3 型數據中心采用的主要模式。 萬國數據是國內 IDC 行業的領導者，其業務以定制型數據中心為主，主要客戶包括阿里、 華為、快手、平安科技等。公 司 2019 年完成 Capex 51.31 億，2020年僅第一季度Capex即達25.26億，預計全年資本支出將進一步提升。 數據來源：阿里云棲

29、大會 （2019），東吳證券研究所 圖圖3535：阿里數據中心等級劃分阿里數據中心等級劃分圖圖3636：萬國數據主要客戶（萬國數據主要客戶（20162016- -20192019年）年） 數據來源：公司公告，東吳證券研究所 數據來源：公司年報，東吳證券研究所 圖圖3737：20162016- -2020Q12020Q1年萬國數據資本支出（億元）年萬國數據資本支出（億元） 2.48 7.33 9.88 17.66 42.72 45.58 25.26 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 2014201520162017201820192020Q1 27 3.5 3.5 綁

30、定頭部流量客戶，綁定頭部流量客戶，IDCIDC業務更具確定性業務更具確定性 圖圖38: 中國主要中國主要 IDC 企業收入及客戶情況企業收入及客戶情況 (2019年年) 我國IDC市場三大運營商仍占據主要市場份額，第三方IDC企業主要客戶以云計算、互聯網、金融行業頭部客戶為主。批發 型IDC企業，前五大客戶收入占比可達到40%-90%以上，零售型IDC企業，前五大客戶至少占據五分之一收入。 萬國數據萬國數據 約9萬+（總服 務面積約22.6 萬平方米） 批發為主，云 廠商占比73% 云計算（BAT、 平安、華為等） （72.6%）、互聯網 55.70% 北京、上海、 成都、廣州、 深圳、河北

31、世紀互聯世紀互聯32116零售為主 互聯網（阿里 核心合作伙 伴）、金融等 21.00% 20+個城市（北 上杭、廣深等） 50+數據中心 光環新網光環新網35000零售為主 金融（30%） 云計算（30%） 互聯網（20%） 電商（10%） 22.30% 北京、上海、 昆山 寶信軟件寶信軟件22000批發為主 騰訊、阿里、金 融、政企等 40.10%上海、武漢 數據港數據港28000 批發，主要客 戶為阿里巴巴 阿里（80%-90%）、騰訊、 百度、網易、平安保險 91.40% 上海、杭州、 深圳、河北省 張北 奧飛數據奧飛數據8200 零售為主，19 年布局批發 快手、阿里、YY、 百度、

32、騰訊、電 信、深交所 66.80% 廣州、深圳、 海南、北京 南興股份南興股份3350零售 騰訊、阿里、京 東、百度、今日 頭條 26.50%廣東 圖圖39: 中國主要中國主要 IDC 企業收入及客戶情況企業收入及客戶情況 (2019年年) 260 165 115 38 41 1615 13 7 0 50 100 150 200 250 300 中國電信中國聯通中國移動世紀互聯萬國數據光環新網 鵬博士 寶信軟件 數據港 數據來源：中國信通院、ODCC，東吳證券研究所數據來源：公司年報、wind，東吳證券研究所 28 第四章：建議關注的標的 29 4.1 數據港：資源優質聚焦一線，客戶優質穩定數

33、據港：資源優質聚焦一線，客戶優質穩定 數據港背靠國資委，服務于阿里巴巴阿里巴巴等等互聯網公司互聯網公司，其中數據港在阿里巴巴未來三年新增數據中心總量占據占據50%50%以上的以上的 份份額。 數據中心覆蓋京津冀、長三角、粵港澳大灣區。 截止2019年，累計在運營數據中心17個，IT負載合計約141兆瓦（mW），折算成5千瓦（kW）標準機柜約約 28200 28200 個個。 內蒙古 建設中 北京（建設中） 建筑面積：3W 電力總量：16000KW 河北 建筑面積：3.11W 電力總量：15710KW 上海 建筑面積：2.64W 電力總量：15810KW 江蘇 建設中 浙江 建筑面積：5.51W

34、 電力總量：26390KW 廣東 建筑面積：2.96W 電力總量：10190KW 圖圖4040：數據港數據中心分布情況：數據港數據中心分布情況 數據來源：公司官網，東吳證券研究所 圖圖4141：數據港客戶分布情況：數據港客戶分布情況 數據來源：公司官網，東吳證券研究所 30 4.2 杭鋼股份：依托資源優勢，推動數字化轉型進度杭鋼股份：依托資源優勢，推動數字化轉型進度 杭鋼半山基地主要圍繞數字產業進行布局，重點引進大數據、云計算、人工智能、互聯網、文創影視、智能物流等產業，打 造數字經濟特色小鎮。 一期總投資1500個機柜已通過中國質量認證中心CQC -A級機房認證，并交付用戶使用。二期將建成機

35、電工程為裝機容量4000 個，即4000個機架的機電設備設施。 圖圖4242：半山基地特色數字小鎮：半山基地特色數字小鎮 數據來源：杭鋼股份官網，東吳證券研究所 圖圖4343：杭州鋼鐵集團云計算數據中心項目杭州鋼鐵集團云計算數據中心項目 數據來源：公司公告，東吳證券研究所 31 4.3 沙鋼股份：鋼鐵沙鋼股份：鋼鐵+IDC雙輪驅動，助推業績穩步上升雙輪驅動，助推業績穩步上升 北京來廣營數據中心 北京管莊數據中心 河北張北數據中心 山西聯通數據中心 寧夏中衛云計算中心 上海顓橋數據中心 浙江湖州數據中心 廣州南沙數據中心 深圳數據中心 河南登封云計算中心 圖圖4444：沙鋼布局國內一線城市配合沙

36、鋼布局國內一線城市配合GS輻射全球輻射全球 數據來源：沙鋼股份官網，東吳證券研究所 國內IDC有牌照限制，審批較為嚴格，沙鋼將成為全球少有的中國境內外均有布局的沙鋼將成為全球少有的中國境內外均有布局的IDCIDC巨頭。巨頭。 圖圖 45： Global Switch數據中心主要服務內容一覽數據中心主要服務內容一覽 數據來源:Global Switch公告，東吳證券研究所 數據中心服務 拓展類服務 交叉鏈接MMR：提供不同的路 由鏈接數據中心所有客戶與數 十家電信與云服務運營商 機房服務 機籠：提供安全、靈活的專屬 區域，滿足中等規模的IT空間 和電力需求 專屬機房服務：完全根據客戶 提出的規格

37、和布局要求建造的 獨立機房區域 遠程操作維護服務 專業顧問服務提供運營與預算方案 32 寶信軟件依托寶鋼集團，在資金以及政府關系上有明顯優勢。 鋼鐵廠的背景，為寶信軟件帶來充足的土地儲備、租金優勢以及更多政治資源。 寶信軟件的能源指標也高于上海地區平均水平。 數據來源：公司官網、公司公告等，東吳證券研究所 圖圖46：寶信軟件背靠寶鋼集團，各方面資源優勢明顯，但土地資源地理區位固定：寶信軟件背靠寶鋼集團，各方面資源優勢明顯，但土地資源地理區位固定 4.4 寶信軟件：鋼鐵廠成就寶信資源（土地建筑、能耗指標等）寶信軟件：鋼鐵廠成就寶信資源（土地建筑、能耗指標等） 0 0.4 0.8 1.2 1.6

38、2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 租金：寶信 平均值 （按照機柜數統計） 鋼鐵廠鋼鐵廠+ +國資背景國資背景 寶信土地資源整理 33 4.5 鵬博士：全國資源分布廣泛，客戶資源優質鵬博士：全國資源分布廣泛，客戶資源優質 圖圖4848：鵬博士數據中心分布：鵬博士數據中心分布 數據來源：鵬博士官網，東吳證券研究所 圖圖4747：鵬博士客戶分類：鵬博士客戶分類 數據來源：鵬博士官網，東吳證券研究所 在北京、上海、廣州、深圳、武漢、成都等城市建立了分布式可商 用的高標準T3+、T4級數據中心機房，總面積超過20萬平米，現運 營機柜數達30000個，服務器總裝機容量超過

39、33萬臺，形成了覆蓋 全國的電信中立數據中心集群 未來三年內，公司計劃新增約7萬個機柜，包括自建機柜約3萬個， 共建及受托經營機柜數約4萬個，預計可運營機柜規模將達到10萬 個，繼續領軍數據中心行業。 34 圖表圖表4949：建議關注的標的（建議關注的標的（20202020年年5 5月月3131日）日） 數據來源：Wind，東吳證券研究所 注：除加粗個股外外，其他盈利預測取自Wind一致預期。 持續看好流量趨勢帶動下，IDC及相關產業環節，具備高成長性的績優個股。 相關主題及概 念 公司簡稱股票代碼2019EPS2020EPS2021EPS2022EPS2019PE2020PE2021PE20

40、22PE 云計算 優刻得優刻得688158.SH0.050.070.090.141276.731276.73981.59981.59746.96746.96466.99466.99 網宿科技300017.SZ0.010.160.210.32672.9849.0037.1224.67 IDC 寶信軟件600845.SH0.770.971.201.4642.6758.5047.2238.85 數據港數據港603881.SH0.520.921.241.40122.43122.4369.6969.6951.6151.6145.9045.90 杭鋼股份600126.SH0.270.280.310.341

41、7.9933.6330.4927.89 沙鋼股份002075.SZ0.240.330.450.5426.0031.6423.2619.36 鵬博士600804.SH-4.010.150.210.39-1.5245.3332.8017.41 奧飛數據300738.SZ0.881.361.982.7876.5949.8634.1424.35 城地股份603887.SH1.241.601.801.9920.0517.8115.8914.33 光環新網300383.SZ0.530.740.981.2946.2633.3425.1719.18 IDC及配套 佳力圖603912.SH0.3935.27 英

42、維克002837.SZ0.750.710.91.123.0336.2628.4923.2 中恒電氣002364.SZ0.140.300.410.6385.0040.5829.7319.46 4.6 建議關注標的建議關注標的 35 圖表圖表5050：建議關注的標的（建議關注的標的（20202020年年5 5月月3131日）日） 數據來源：Wind，東吳證券研究所 注：除加粗個股外外，其他盈利預測取自Wind一致預期。 4.7 建議關注標的建議關注標的 相關主題及概念公司簡稱股票代碼2019EPS2020EPS2021EPS2022EPS2019PE2020PE2021PE2022PE 光模塊 中

43、際旭創中際旭創300308.SZ300308.SZ0.720.721.211.211.661.662.202.2088.1288.1252.2852.2838.1438.1428.8728.87 天孚通信天孚通信300394.SZ300394.SZ0.840.841.051.051.431.431.961.9663.5063.5050.4450.4437.2537.2527.1727.17 新易盛300502.SZ0.900.991.301.6244.5946.8535.9028.79 華工科技000988.SZ0.500.660.810.9640.5829.6423.9020.16 光迅科技

44、光迅科技002281.SZ002281.SZ0.530.530.610.610.710.710.850.8553.5553.5546.7446.7439.6639.6633.3433.34 博創科技 300548.SZ 0.090.561.010.96744.7481.5145.4148.14 劍橋科技 603083.SH 0.130.691.301.64222.1550.1726.4220.95 服務器中興通訊中興通訊 000063.SZ000063.SZ1.121.121.521.521.871.872.242.2431.9031.9025.5225.5220.8020.8017.3617

45、.36 路由器紫光股份000938.SZ0.901.071.351.6935.0235.6228.2622.60 交換機浪潮信息000977.SZ0.720.911.231.6341.7842.3931.3123.63 星網銳捷002396.SZ1.051.311.652.0433.9324.6719.6115.87 流量可視化 中新賽克中新賽克002912.SZ002912.SZ2.772.773.733.735.275.277.567.5664.4064.4047.7847.7833.8033.8023.5723.57 恒為科技603496.SH0.330.711.001.2865.733

46、1.3722.1017.24 36 第五章 風險提示 3737 5 風險提示風險提示 IDC發展不及預期。 國家對于IDC規范政策持續加強。 IDC相關技術發展不及預期。 國家對5G、云計算、人工智能等新興領域扶持政策減弱，運營商部署5G/NB網絡意愿 減弱，進度不及預期。 5G應用相關技術支持力度不達預期，終端拓展進度不及預期。 云計算滲透率不足，海外服務商在中國發展不及預期。 38 東吳證券股份有限公司經中國證券監督管理委員會批準，已具備證券投資咨詢業務資格。 本研究報告僅供東吳證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）的客戶使用。本公司不會因接收人收到本報告而視其為客戶。在任何情況下，本報告

47、中的 信息或所表述的意見并不構成對任何人的投資建議，本公司不對任何人因使用本報告中的內容所導致的損失負任何責任。在法律許可的情況下，東吳證券 及其所屬關聯機構可能會持有報告中提到的公司所發行的證券并進行交易，還可能為這些公司提供投資銀行服務或其他服務。 市場有風險，投資需謹慎。本報告是基于本公司分析師認為可靠且已公開的信息，本公司力求但不保證這些信息的準確性和完整性，也不保證文中觀點或 陳述不會發生任何變更，在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告。 本報告的版權歸本公司所有，未經書面許可，任何機構和個人不得以任何形式翻版、復制和發布。如引用、刊發、轉載，需征得東吳證券

48、研究所同意，并 注明出處為東吳證券研究所，且不得對本報告進行有悖原意的引用、刪節和修改。 東吳證券投資評級標準： 公司投資評級： 買入：預期未來6個月個股漲跌幅相對大盤在15%以上； 增持：預期未來6個月個股漲跌幅相對大盤介于5%與15%之間； 中性：預期未來 6個月個股漲跌幅相對大盤介于-5%與5%之間； 減持：預期未來 6個月個股漲跌幅相對大盤介于-15%與-5%之間； 賣出：預期未來 6個月個股漲跌幅相對大盤在-15%以下。 行業投資評級： 增持： 預期未來6個月內，行業指數相對強于大盤5%以上； 中性： 預期未來6個月內，行業指數相對大盤-5%與5%； 減持： 預期未來6個月內，行業指數相對弱于大盤5%以上。 東吳證券研究所 蘇州工業園區星陽街5號 郵政編碼：215021 傳真：（0512）62938527 公司網址： 免責聲明免責聲明 39 東吳證券財富家園