IDC 需求受流量与算量多因素驱动迎新周期

  4 月，阿里云宣布 3 年投资 2000 亿用于重大核心技术攻坚和面向未来的数据中心建设。在 6 月 9 日阿里云峰会上，管理层表示阿里云已有 100 多万台服务器，三年后这一数字将超出 300 万台；同时，还有新型网络、IDC、芯片等新产品的研发，因此 2000 亿可能还不够。5 月，腾讯云也宣布未来五年将投入 5000 亿元用于新基建进一步布局，同时，将陆续在全国新建多个百万级服务器规模的大型数据中心。

  数据中心（IDC）又称互联网数据中心，直观理解就是互联网机房、机柜和相关设备以及围绕之上的运营服务，是计算机网络的关键基础设施，很大程度上决定了网络服务商向客户提供服务的规模。云厂商巨头在 IDC 领域的“抢跑”，让行业在新基建主线之上再燃热点。

  云计算转化存量需求

  IDC 是高增长行业。首先需要说明，依据不同的市场规模口径，数值结果有所不同。根据工信部 2015 年发布的《电信业务分类目录（2015 年版）》，除传统的 IDC 租赁、托管等业务外，云平台 IaaS 和 PaaS 也纳入 IDC 范畴。而中国信通院的数据，2017 年国内传统 IDC 业务收入为 513 亿元，云服务收入 138 亿元，两者占比大致为 4:1，但后者比例在陆续提升。以下讨论市场空间部分不特别区分具体口径。

  如图表 3 所示，2019 年国内 IDC 规模达 1,563 亿元，同比增长 27%，近年复合增速达 37%；并且科智咨询等机构预测 2020 年增速提升至 29%，规模将超 2,000 亿。虽然增速仍然在高位，但驱动因素已经发生了变化。在上一个周期，IDC 下游主要客户是包括移动互联网在内的互联网企业，因渗透率趋于饱，以手机出货量为表征的整体增速已经放缓（图表 4）。所以，后续 IDC 的高增长实际已进入新周期，来源于新的行业驱动力因素。

  我们认为 IDC 行业新驱动力主要源于两方面：（1）现有互联网服务向云计算模式转化带来的 IDC 建设机会；和（2）5G 和 AI 商业化带来存储和算力的增量需求。

  云计算模式下，客户端的计算和存储能力被迁移到云端（服务器端），从而对 IDC 需求产生显著推动。企业上云产生对上游基础设施的新需求，因此 IDC 的增长很大程度上会与云计算增速调频。根据中国信通院发布的《云计算发展白皮书（2019）》，2018 年我国公有云市场规模为 437 亿元，同比增长 65%；预计到 2022 年市场规模将达到 1731 亿元，2015-2021 年的复合增速达 50%。公有云细分市场中，与 IDC 直接相关的 IasS 领域增长最为快速，市场比重从 2012 年的 15%大幅提升至 2018 年的 62%。私有云方面，2018 年市场规模达 525 亿元，同比增长 23%，预计到 2022 年市达到 1172 亿元。

  5G 与 AI 是增量驱动

  5G 驱动数据存储需求

  可以预见，5G 时代的数据规模将大幅增长。我们分析，数据浪潮主要来源于三个方面：

  （1）用户来源：根据运营商和工信部数据，截止 2020 年 5 月底中国 5G 套餐用户超 5000 万户，起重工仅中国移动 5G 套餐累积用户即达 5561 万户。对比海外，韩国市场同期 5G 用户数近 700 万户，占韩国移动用户数的 10%；韩国 5G 用户每月的人均流量达 28G；

  （2）应用来源：在 5G 技术之上，将新涌现高清视频、VR、云游戏、工业互联网、智能驾驶等丰富应用场景，为实现这些应用服务，也会产生大量数据；

  （3）网络来源：5G 网络中，边缘计算成为网络架构的大趋势之一，数据除了在中心的云端存储，还需要在边缘网络上采集、使用。

  对应以上数据源，基本上都存在数据存储需求，包括：（1）用户的照片、视频、文档等个人数据；

  （2）应用领域的视频类数据；（3）网络的 5G 设备和边缘计算数据等。这些数据的存储将直接导致存储型服务器需求的高速增长，并需要相应的 IDC 资源去容纳。

  AI 商用场景驱动算力部署需求

  除存储型服务器之外，IDC 还需要面对比例不小的算力型服务器。此类服务器的重要应用就是人工智能。根据互联网周刊 2019 年的预计，2020 年全球每人将分摊到 5,200GB 的数据量；其中 1/3 是大数据的一部分。而这些数据就将成为人工智能的组成部分。

  相比 2017 年 AlphaGo 带动的深度学习技术浪潮，AI 服务器的用武之地从前期的模型训练、原型探索等技术研发阶段，到现在更多用于商业化应用场景，意味着应用覆盖的用户规模增长将直接反映到服务器需求规模上来。

  国际数据中心（同样简称 IDC）于 2020 年 6 月发布的数据显示，2019 年中国 AI 服务器出货量为 7.9 万台，同比增长 47%。这一增速远超通用服务器增速（同期通用服务器市场同比下降 4%）。而且，平均每台服务器配置 8.02 个 GPU 加速卡，比 2017 年的 4.31 个和 2018 年的 5.10 个有加速增长趋势。

  其发布的《中国人工智能软件及应用（2019 下半年）跟踪》报告还显示，2019 年中国人工智能软件及应用市场规模达 28.9 亿美元。包括硬件在内，整体市场规模达到 60 亿美元；同时，预计到 2024 年中国人工智能软件及应用市场规模将达到 127.5 亿美金，2018~2024 年的复合增长率达 39%。

  从够用到紧缺，规划后的 IDC 供给量仍存缺口

  数据中心市场规模的快速扩大，背后是 IDC 建设的投入加码。尤其是 2019~2020 年以来，众多相关企业加入到 IDC 市场大军来，我们开始考虑一个问题――IDC 建设浪潮之后，供需关系如何？未来 2~3 年的 IDC 资源够用了吗？

  2019 年之前，中国有 227 万机柜，够用但区域饱和

  首先，我们要知道现有的 IDC 资源数量以及使用率情况。

  从全球来看，根据中国产业信息网数据，2015-2018 年的 IDC 资源是略有减少的，主要原因是 2017 年开始出现数据中心大型化、集约化的趋势。2015 年，全球数据中心机柜数为 479.7 万个，到 2017 年达 493.3 万个，但 2018 年的数量小幅减少至 489.9 万个。

  但是中国的情况有所不同。根据赛迪集团的统计数据，2019 年中国数据中心数量大约为 7.4 万个，大约能占全球数据中心总量的 23%。2016-2019 年中国数据中心机架数量逐年上升，2019 年数据中心机架数量达到 227 万架。

  我们对 IDC 企业进行了梳理，对重要 IDC 企业的现有机柜数做了统计，结果如图表 8 所示。根据我们的不完全统计，34 家重要企业（及政府）现有机柜数为 225.7 万个，与赛迪的数据接近。这些 IDC 企业中，拥有量较多的包括中国电信、中国联通等。

  判断 IDC 机柜是否够用的一个核心指标就是上架率（机架空间被使用的比率）。理论上，一个数据中心机房所有机柜都处于被使用的状态，及上架率达到 100%，则意味着该机房满负荷运转。再出现新的需求，那么这个机房就“不够用”了。

  一方面，从类似图表 10 的机柜内部可以看到，服务器相关的 IT 和网络设备需要较为复杂的联系，上架率越高，这些设备的维护难度也越大；

  另一方面，对服务的互联网客户来说，IDC 企业需要为其提供一定的弹性扩容能力，当它的互联网服务短期迎来大量新增用户、流量时，需要在短期内能够上架新的云端能力。典型的例子就是 2020 年的疫情期间，典型的线上服务迎来明显的扩容需求。因此，对于一个数据中心来说，虽然更高的上架率将带来更多的收益，但当上架率达到一定程度后，机柜就可以认为是“不够用”了。我们认为这一比例在 60-80%左右，视各供应商的策略不同而有区别。

  根据中国产业信息网的数据，2017 年我国数据中心平均上架率为 52.8%，与 2016 年相比均提高 5%左右；其中，超大型数据中心上架率为 34.4%，大型数据中心上架率 54.9%，估计与超大型数据中心在最近几年开始建设加码有关。根据工信部 2018 年数据，全国 IDC 利用率仍在 60%以下。因此数据中心基本处于够用的状态。

  但是，各个区域发展不平衡，核心地区有接近饱和的趋势。产业信息网数据显示，河南、浙江、江西、四川、天津等地区上架率在 2017 年提升到 60%以上，西部地区多个省份上架率由 15%提升到 30% 以上，但仍然处于较低水平。同时前瞻产业研究院数据显示，北上广深等一线城市数据中心资源最为集中，上架率达到 60%~70%，并且受限于地区承载能力，新建 IDC 数量有所放缓。

  实际上，中部、西部、东北地区具有土地资源丰富、建设或租金成本较低、网络质量及运营维护水平较高等优点，适合建立大型及超大型数据中心。但是，这些地区的下游客户较少，而远离客户将增加客户的响应时效和维护成本，所以存在上架率低的风险。相反，对于互联网厂商的自建数据中心来说，由于解决了客户不足的问题，则体现了相对优势。例如，百度最大的数据中心位于山西省阳泉市，服务器设计装机规模超过 16 万台；阿里江苏云计算数据中心在南通签约，将成为阿里巴巴华东地区最大的云计算中心基地，承载 30 万台服务器。

  在建与规划 150 万，同增近七成，但仍不够

  现有的上架率数据反映的是建成的 IDC 满足当时下游客户需求的程度，从 60%左右的上架率可以看到处理原有的业务，IDC 是基本够用但也快要接近饱和。而未来 2~3 年的 IDC 资源是否够用则更多需要看现在在建的和规划的项目情况。

  我们梳理了图表 8 中对应的 34 家企业公开的在建和规划机柜数：在建数量为 49.5 万架，规划数量为 99.2 万架，合计约 150 万架，相比现有的机柜数量增长约 67%（见图表 15）。接近七成的增长反映了行业内企业的大力投入热情，侧面也可以理解，行业认为下游需求将进入爆发增长阶段。那么，有了这些“储备好的”IDC 资源之后，是否可以满足即将到来的新需求呢？我们针对需求做了一个估测。首先考虑存储型服务器需求：

  （1）参考标准机柜和服务器规格，假设单机柜提供的存储能力假设为 64TB，假设新增的 150 万机柜全部用于存储，则提供了 9600 万 TB 容量；

  （2）假设 5G 时代移动端设备数 3 亿部，按其中 100M（0.1G）需要云端存储假设，则日均存储数据量新增 3000 万 GB（3 万 TB）。假设个人数据占互联网数据的 10%，则全网日增数据量 30 万 TB；

  （3）现有规划的机柜能够满足全网 9600/30=320 天的存储需求。

  以上假设均按保守估计，例如 5G IoT 时代，个人数据占比应远小于 10%，远期设备数也大概率会超 3 亿。同时，考虑 IDC 的建设周期一般在一年以上，再加上算力服务器的需求未计入，因此可以推断，即使现在规划的 IDC 资源增长较大，但仍然远不够满足未来 2-3 年的需求。

  判断：长期缺口存在，三个努力方向

  通过以上分析，我们可以认为，IDC 资源的长期缺口是存在的，而且缺口可能在数倍。那么在以一线城市为主的核心地区对 IDC 用地审批有所限制的当前，行业应该如何发展才能保障供应呢？我们认为在于尽力加大投建、发展超大规模数据中心、发展高密度机柜等三个方向。

  投资建议：从研究赛道来看，本文主要着眼专业第三方 IDC 企业，关注宝信软件（600845）、数据港（603881）、奥飞数据（300738）。其次，IDC 资源建成之后带动的产业链上游，如服务器、网络设备等厂商也将受益。（以上图表来源于中银证券（601696））

  风险提示：投资力度不及预期 ，下游需求减弱 ，政策限制加强 。