2022年11月，ChatGPT发布后一骑绝尘，自此针对AI的探讨与投资一发不可收拾，AI相关的概念和企业也如雨后春笋般涌现。毋庸置疑，人工智能是当今市场上的绝对主线，从80年代开始的电脑热潮到90年代的个人电脑出现，从新世纪初的互联网时代，再到2010年以来的移动手机时代，每一轮繁荣的起点都似乎离不开科技的革命性进步与普及。如今，命运的齿轮好似转到了以数据为基础的人工智能上，它被寄予了在这个全球经济发展停滞的时代大幅提高生产力以带动新一轮繁荣的厚望。
投资任何一个行业都不简单，但AI更加复杂，因为它的出现所带来的是千百行业的转变，涉及到的细分赛道也不计其数。那么应该怎么投资AI呢？我计划撰写一系列文章详细梳理AI产业链，覆盖那些在这波热潮中受益的赛道和企业。作为第一篇，今天我们从AI的产业链说起，然后说说AI投资的下一个阶段会在哪里，最后详细了解下AI算力的载体——数据中心的商业模式。
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目
录
1. AI产业链概览
2. AI算力投资下一站
3. 数据中心
AI产业链概览
对于人工智能产业链上中下游的划分方式可以有很多，下面我挑取比较常见的一种。上游主要是数据和算力，这两者已经被很多人视为新的生产要素。大模型对数据和算力的需求分别来自于训练和推理两方面，训练过程中需要将大量的数据投喂给模型来让它不断计算、学习，因此AI大模型的训练是基于海量的数据和强大的计算能力为前提的，而且随着诸多模型的开源，可以说谁掌握了数据和算力谁就能训练出更好的模型。
中游为算法层，也就是我们俗称的“大模型”，在原始数据的基础上进行模型的训练与二次开发，这其中主要涉及到的AI算法主要有机器视觉（Computer Vision，CV）、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）、多模态大模型（Multimodal）、推荐系统（Recommendation Systems）、语音处理（Speech Processing）等。
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最后，产业链下游是终端应用层，包括内容的生产与分发，涉及众多行业与应用场景多个应用场景，比如AI+医疗、AI+金融、AI+农业等等。从下表来看，产业链的上中下游也分别对应了AI发展的基础层、技术层和应用层。
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AI投资下一站
自ChatGPT爆火以来的一年多的时间里，资本市场上对于上述产业链相关的概念和赛道的炒作可谓是一轮接着一轮。有趣的是，2022年底ChatGPT火遍全网之时也恰好是美股上一轮熊市触底的大概时间，也因此有人戏称是AI大模型的出现避免了美国高通胀和暴力加息后在所难免的经济衰退，不过股市的涨跌有很多原因，比如加息临近尾声了，说AI起到决定性作用并不准确。但本轮上涨中获利最大的无疑以芯片股为代表的上游算力和硬件基础设施。
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要说起最赚钱的公司，那无疑是英伟达以及一系列AI服务器、存储、网络等相关硬件厂商，在最新公布的季度财报中，英伟达2023Q4营收同比高增265%，数据中心业务更是暴增409%，毛利率76.7%历史新高，股价今年以来也早已翻了几番，市值突破两万亿美元，位列世界第三，甚至一度出现股价涨幅追不上营收增速的怪象。
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随着两周前英伟达GTC大会的召开以及新一代GPU架构Blackwell和B200芯片的发布，本轮热潮也逐渐到了登峰造极的地步。越来越多的声音开始讨论AI的尽头是什么，马斯克说是电力，黄仁勋说是光伏和储能，也有越来越多的人开始寻找英伟达之后哪些AI赛道和股票还有爆发机会。
在这里我认为摩根士丹利的分析思路很值得借鉴，在一篇报告中大摩的分析师将本轮AI的趋势视作与个人电脑、互联网和移动手机类似的革命性技术，并遵循相似的扩张规律。
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以移动手机时代为例，大摩认为从股票绝对收益角度来看，最先起飞的是以半导体为核心的硬件，比如设计手机芯片的高通和手机芯片所使用的ARM架构。在此之后则是大规模的基础设施或者说手机设备的推出，伴随手机的普及自然而然的带动了诸如苹果和三星一类手机品牌的营收和股价增长。最后才是以谷歌、亚马逊为例的软件端和服务端的爆发。
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这样的规律并无道理，正是先有了半导体性能的改善才能满足手机设备的需求，而手机出货量的提升是软件生态逐步完善的基础。类比到现在的AI时代，大摩认为也存在这样的规律，这次首先爆发需求的主角换成了AI芯片和基础模型的开发，而算力投资的第二个阶段便是基于这些芯片的数据中心基础设施，有了充足的算力资源更好的模型才更加容易被训练出来，有了更好的模型才会有更好的应用，因此AI对于软件层面的红利可能要等到周期的后期才能体现。
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数据中心
人工智能领域投资的细分赛道这么多，想来想去数据中心是一个很不错的下手点，一方面如前文所述大模型对于数据中心作为基础设施的需求暴涨，很可能成为AI算力投资的下半场；另一方面数据中心本身包含了所有的硬件，而大模型以及软件则多是以数据中心为载体实现的，数据中心无疑在整条产业链中起到承上启下的作用。因此，我们从数据中心说起。
首先，算力是什么？算力就是计算的能力，算力已经在我们的生活中无处不在，你所用的电脑、手机都是算力的载体，它们无时不刻在计算中。个人电脑和手机属于个人计算的范畴，然而AI大模型实在是太大了，手机上这点算力根本不够。为了满足大模型的训练，需要将几千个、几万个GPU等芯片放在一起使用，这么多芯片在一起自然需要网络互联以及对外联系，同时还要有存储设备来存放训练用的数据。这么多芯片在一起疯狂计算还会严重发热，因此还需要温控设备，当然这一切的基础都离不开电力的供应。
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以上我们所描述的，便是一个数据中心的基本情况了，它主要由服务器（计算）、存储设备、网络设备、温控设备、供电设备等单元组成。在这里我们将这些硬件构成部分放到之后逐一梳理，今天主要聚焦于数据中心的运营和商业模式，关注数据中心产业链中游。
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数据中心（Data Center，DC）按服务对象可以划分为国家数据中心（NDC）、互联网数据中心（IDC）和企业数据中心（EDC），在数据中心集中部署算力有规模化和专业化管理的优势，更适合大数据和人工智能等。说到这就得说说数据中心算力资源的两种部署模式，与前面提到过的个人计算相对应，数据中心可以分为本地计算（On-Premise）和云计算（Cloud），它们本质上还是那些机房和设备，但从所有权上看，本地计算指的是企业或组织自己购买设备和土地自行部署和管理IT基础设施，云端部署算力则是租赁模式，用户可以租用服务器和其他IT基础设施，并按使用量付费。
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本地模式需要大量的资本投入和运营管理，主要由对于数据安全要求较高的国家和企业数据中心采用。中小型企业和非传统IT企业由于自身资源有限，通常采用低成本、高灵活度的租赁云计算模式，对于像阿里、百度这样的互联网大厂则青睐部分本地部分云端的混合云模式。这种云、混合云的模式统称为互联网数据中心IDC，主要特点在于介入网络，其市场占比最大，也是分析数据中心的主要方向，很多时候提到数据中心DC一般也都指IDC。
数据中心是互联网和各行业数字化的底层基础设施，也是云计算服务的核心载体。像国家级和企业自建（包括云计算厂商）的数据中心属于自有形式，从核心的服务器到配套的电力和土地都由企业自己购买，这种商业模式比较简单。对于租赁模式则有多种不同玩法，也对应的产生了诸多IDC运营商。在这种模式下，IDC运营商提供数据中心的配套设施和增值服务，比如土地、电力、温控等设备以及专业化的管理和运维，客户可以直接租用服务器或租用机架插入自己的服务器，前者属于算力租赁，后者则是托管或共位模式（Colocation）。云计算服务则是在硬件租赁的前提下进一步提供虚拟化的平台和操作系统。
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从数据中心服务器的组织架构来看，一般来讲最小的单元是单张GPU芯片，8张GPU卡放在一起组成一台服务器，多台服务器组成一个机架（Rack），一个标准机架的高度为42U（1U约等于1.75英寸）。多个机架放在一排可以成为一个机柜（Cabinet），多个机柜还可以进一步组成模组或集群（Cluster）。
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算力租赁
在当前AI的发展需求下，算力租赁主要是具有大模型训练需求的软件研发厂商向具有GPU资源的厂商租赁GPU算力，算力使用者无需投入大量资金购买计算设备。这其中有三种模式，按整台服务器每月收取租金、按算力规模每年计算租金、按单张GPU每小时计算租金。出租方利润来源主要是租金收入减运营成本，其运营成本主要包括固定资产折旧，数据中心日常运营、IDC机房租金以及人员成本等。
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当前布局 AI 算力租赁市场 的主要分为以下几类。1)传统云计算服务提供商，比如三大运营商、阿里、腾讯等；2) 具备 IDC 建设运营能力的央国企，比如云赛智联、广电运通等；3)具备 IDC 建设运营相关能力的民企，比如润泽科技、润建股份等；4)跨界厂商，比如迈信林等。
传统托管
对于传统IDC托管租赁机柜的经营模式，也可以分为两种。第一种是零售模式，通常以机柜或者单元为单位出租，毛利率较高但需求不稳定，订单周期也较短。第二种是定制化批发模式，通常以模组为最小单位，涉及到较大数量机柜的长期租赁，客户主要是云厂商和互联网巨头，毛利率低但需求稳定。
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无论是算力租赁还是传统IDC经营模式，数据中心的建设与运营都具有地产属性，其项目建设周期为1-3年，涉及选址、楼宇、供电、消防等等的建设，此后还有网络建设阶段，一个建成的数据中心拥有30年的使用周期。由此可见，数据中心项目投资大、回报周期长且灵活性低，这大概也是为什么大多数企业选择租赁模式，而将建设和运营交给专业的服务提供商。
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IDC服务提供商
我国IDC 主要服务提供商有三种，分别是电信运营商、第三方服务商，也有部分云服务商在围绕云服务运营自己的数据中心。格局上看以三大电信运营商为主，第三方服务商为辅。主要的第三方服务商有万国数据、世纪互联、光环新网、宝信软件、数据港、鹏博士等。
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进一步看，IDC服务提供商的核心竞争力主要来自于资源获取能力（土地、电力）、运营能力（能耗水平、成本控制）、客户能力（头部客户关系）、融资能力（重资产行业依赖融资渠道和成本）。三大运营商的主要客户是政府和国企，其自身资源能力和网络连接能力都很强，第三方IDC厂商则面向云厂商和一般企业，头部公司的客户一般为互联网大厂，龙头效应明显。
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盈利模式上，数据中心运营利润基于获取资源差价与服务费用，具体表现为利润=机柜单价*机柜数量*上架率（机柜利用率）-OPEX。
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根据中国信通院的测算，我国数据中心市场规模2015-2019年CAGR高达31%，主要驱动因素来自于数据量和数据流量的飞速增长。而且受益于人工智能热潮的推动，预计2020-2024年的CAGR也将有28%。从IDC下游客户分布来看，互联网厂商（包括云厂商）占比最高，达到60%。
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上文提到过AI算力投资的下一个阶段很可能是数据中心基础设施的建设，对于AI的军备竞赛无疑会推动数据中心整条产业链加速扩容，从互联网大厂BAT的资本支出加速也可以确认数据中心未来的发展潜力。此外，AI时代的数据中心需要向智算中心转变，而这将会是全新的需求，过往的数据中心有很多基于CPU来设计，当下基于GPU的需求与相关配套较CPU时的兼容性一般，更新成本甚至可能超过重建，因此将会同时推动老数据中心的翻新和新型数据中心的建设。
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我国数据中心现状
自 2020 年 3 月份新基建概念正式提出以 后，中国数据中心行业热度快速上升，大量资本涌入市场带来供给端新增产能爆发。第三方 IDC市场存量供给大幅增加，使得资源落地速度快于需求消化节奏，存在一定程度的区域性供需错配现象。这还得从数据中心的用途和选址说起。
首先，数据中心作为算力载体需要实时将计算任务和结果与外界沟通，而不同业务的网络时延也各不相同，数据中心离终端应用点越近自然时延也更低，因此数据中心选址会考虑到相应的地域范围，比如将时延要求高的业务对于IDC建立在城市中心，其次的建设在城市外围，而像视频播放、数据备份等的时延要求更低的放在原来主要城市的地方。北上广是国内核心网络节点，大多数互联网公司也集中在一线城市。
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因此，一线城市的数据中心往往出现供不应求的局面，而二三线城市由于跟随数据中心基建的投资热潮也建设了远超需求的数据中心，造成供给过剩。从2021年机柜上架率也可以看出，一线城市所在的华北、华东、华南上架率普遍接近70%，其他地区则连50%都不到。
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一线城市建设不足存在缺口还和数据中心的能耗有关，一方面华北、华东、华南地区都属于电力消耗大于电力供给的地方，而数据中心用电量随着AI训练加持大幅增长，整体用电量以每年超过 10%的速度递增。另一方面双碳背景下节约能耗和绿色发展也是未来大趋势，以PUE（Power Usage Effectiveness能耗指标=总耗电量/IT设备耗电量，PUE=1表示全部能源用于IT设备，没有浪费）为衡量方法，一线城市管控严格，在1.2-1.4之间。
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在此背景下，除了转向绿色能源和节约能源浪费外，数据中心建设和运营呈现两大趋势，一是产业进入整合期，整体上量减体增，表现为资源及客户均向头部服务商集聚。
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第二大重要趋势就是国家算力地位提升，推行“东数西算”。2022 年 2 月，“东数西算”工程正式全面启动，8 个国家算力枢纽节点启动建设。2023 年 12 月 29 日，国家发展改革委等部门发布《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》：“引导各类算力向国家枢纽节点集聚，国家枢纽节点外原则上不得新建各类大型及超大型数据中心，坚决避免区域间盲目无序竞争”。
“东数西算”是东西部地区的取长补短，协同发展。数据需求方面，政策对不同场景数据需求进行了分级处理，同时对各地算力需求和发展资源进行 了定位。诸如后台加工、离线分析、存储备份等“非实时算力”将会是西部数据中心节群的布局重点。
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算力供给方面，“东数西算”政策进一步明确东西部节点定位，并制定数据承接细则以推进落地。东部节点响应就近需求，优化资源利用，西部节点则作为基础保障响应全国非实时算力需求。
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参考资料：
新质生产力的“领悟”与“领域”——广发证券3/27/2024
AI产业研究算力系列之二：算力租赁产业框架——中泰证券1/23/2024
NVIDIA - GTC Keynote 2024 - Conference Call Deck——3/18/2024
Global Technology The Morgan Stanley AI Guidebook Fourth Edition——Morgan Stanley 1/23/2024
数据中心产业链研究报告：数据底座，长期景气——中信证券2021
数据中心产业图谱研究报告——中国信通院1/2022
2022中国云计算生态蓝皮书——中关村云计算产业联盟2022
2022年中国IDC(互联网数据中心)行业全景图谱——前瞻产业研究院2022
国产AI算力行业报告，浪潮汹涌，势不可挡——东吴证券3/26/2024
人工智能行业应用如火如荼，数字经济算力基建再接再砺——银河证券3/22/
算力持续催化数据中心行业发展，持续看好相关产业链投资机会——长城证券3/20/2024
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