隨著互聯網及大數據的強勁發展，信息基礎建設也如火如荼。其中，數據中心（IDC）作為各行各業的信息基礎設施，為數字經濟轉型提供了重要支撐，也是未來云網融合發展的戰略性基礎資源，是決定移動、寬帶用戶體驗的內容資源和云計算、大數據等新興業務的基礎承載設施。

時下，5G、物聯網、云計算等新興技術帶動了數據量爆炸式增長。根據思科預測，2025年全球數據流量將會從2016年的16ZB上升至163ZB，這也使數據中心需求猛增。在5G商用的逐步推進下，數據中心的規劃布局和投資價值成為行業關注的重點，也吸引了越來越多參與者投身其中。

從互聯網發展的必然產物到云數據中心的發展，后疫情時代進一步引燃數據中心市場。數據中心行業將如何發展？數據中心建設又將由誰主導？

數據中心是互聯網發展到一定階段的必然產物

1946年，世界第一臺電子計算機ENIAC誕生，體積3000立方英尺，占地170平方米，重量30噸，耗電140~150千瓦。此臺龐然大物在革命性地開啟了人類計算新時代的同時，也推動了與之配套的“數據中心”的演進。

1954年，世界第一臺由晶體管組成的電子計算機TRADIC研制成功。繼TRADIC之后，60年代IBM的大型機實現了突破性進展，電子計算機開始商用。于是，隨著對系統性能的更高要求，人們希望同一個系統能提供額外的性能及資源共享，于是就逐漸有了虛擬化的思想。在1972年，IBM的首個商用化產品VM/370 OS上實現了虛擬化技術。作為數據中心最重要的技術之一，虛擬化的發展也是數據中心發展過程中必不可少的一部分。

80年代，微機市場一片繁榮（微機即現在的“服務器”），通信技術逐步發展，大量的計算機逐漸被應用到各個領域。當人們不再使用笨重的大型機來處理事務，取而代之的便是C/S結構?？蛻舳藢佑脩簦邮沼脩舻闹噶?，Server端接收客戶端的指令，來處理具體的事務。

這種C/S模式使得用戶只需要一臺輕便且廉價的微型計算機，搭配上互聯網，就能完成大部分工作。而這種模式使得越來越多的服務提供商開始部署數據中心，為用戶的互聯網業務提供支撐。數據中心作為一種服務模式，被越來越多的公司接受。

2000年前后，互聯網迎來爆發式增長。在國內，騰訊、新浪、百度等互聯網公司興起，PC端的繁榮需要不間斷的網絡，促進了數據中心的快速發展。在此背景下，模塊化數據中心誕生。模塊化數據中心通常將整個數據中心的設備都部署在集裝箱里面，因此又名集裝箱數據中心。這種數據中心雖然沒有傳統的數據中心那么招人喜歡的恢弘氣勢，但它卻僅需要傳統數據中心1%的建造成本。并且，其擁有靈活的機動性，而且能大幅降低部署周期。

傳統數據中心管理復雜、難以適應新業務發展需要、運維成本居高不下等一系列難題讓企業IT主管們頭痛不已。云計算 、大數據 、軟件虛擬化等技術興起后，以模塊化、智能化、輕便化為特征的新一代數據中心——云計算數據中心應運而生。

從傳統數據中心到云數據中心

云數據中心是一種基于云計算架構的計算、存儲及網絡資源松耦合，完全虛擬化各種IT設備、模塊化程度較高、自動化程度較高的新型數據中心。隨著云計算和數字化的推進，云數據中心的發展勢頭高歌猛進，每年的增速超過40%，從傳統數據中心到云數據中心是一個漸進的過程。進入一個云數據中心，除了規?；?、集中程度更高，可見的基礎設施與傳統數據中心差異并不會很大，但是服務會不斷升級。

云數據中心的特點首先是高度的虛擬化，這其中包括服務器、存儲、網絡、應用等虛擬化，用戶可以按需調用各種資源;其次是自動化管理程度。包括對物理服務器、虛擬服務器的管理，對相關業務的自動化流程管理、對客戶服務計費等自動化管理;最后是綠色節能。云計算數據中心在各方面符合綠色節能標準，打造成為綠色云計算，一般PUE（能量利用率）值不超過1.5。

與傳統數據中心相比，云數據中心的基礎設備更加規模化、標準化、智能化。阿里巴巴集團的服務器多達上萬臺，而谷歌的服務器超過了50萬臺，如此規模龐大的設備基于統一的IP標準協同集中工作，其根源在于充分利用了云數據中心的高科技成果，使得支出最小化，產出最大化。

其次，各種虛擬化技術使得云數據中心建設成本更低、承載的業務更多。其中有“一虛多”指一臺服務器虛擬成多臺服務器、有“多虛一”指多臺服務器處理同一個業務，更多的是“多虛多”指多個業務在多臺虛擬服務器上運行。如此繁多的虛擬化技術，則通過云數據平臺以最經濟、高效的方式讓新增業務快速上線并運行。

此外，在云數據中心，海量業務的遷移、設備的統一配置、故障的及時檢查排除、流程跟蹤等憑借自動化的管理技術，實現了高效的管理。

從數據中心的發展趨勢上看，每一個階段數據中心的發展都有不同的驅動因素。2008-2013年，是成本驅動數據中心的發展期，2014年到2016年是互聯互通，2017到2018年是云服務的落地和大數據的應用。2019年到2020年間，疫情進一步加速了物聯網、人工智能、邊緣計算的發展，這也將進一步引燃數據中心市場。

數據中心建設主體各具優勢

目前，數據中心的建設主體大致有三類：

首先，是電信運營商。由于在通信行業起步較早，運營商在貸款和土地資源方面具有較大的優勢。在云計算剛剛起步的時候，運營商就曾有針對性地將機房改造后出租。但是當時設備機房的基礎設施較差，能耗非常高，單個機房容量在200—1000個，PUE在2—3之間，成本和經濟性非常高。2005年，中國電信推出了中國電信2005數據中心產品規范，運營商數據中心建設逐步走上正軌。

其二，是互聯網企業?；ヂ摼W企業建設數據中心，更多是出于企業自身對于數據存儲和計算的需要。隨著我國互聯網產業的快速成長，數據中心市場發展也十分迅速。早期，互聯網企業主要通過租賃運營商機房的方式構建數據系統。隨著規模的擴張，各互聯網企業逐步開始自建數據中心。

此后，在滿足自身業務需求的同時，互聯網廠商開始利用自有數據中心的閑置資源對外開展數據服務，范圍包括CDN、數據管理、應用托管和按需定制等高附加值領域，云計算也是這一階段的產物。互聯網企業自身有強大的技術儲備，同時互聯網產業浪潮為其積累了充沛的資金。加上行業本身對建設成本和運行效率的極致追求，該類企業陸續開建了大規模和超大規模數據中心，單個中心機柜數量在4000至100000萬之間，PUE更是下降到了1.5以內。

其三，是從事細分領域的數據中心第三方提供商。這類企業一般會利用現有業務的優勢，把傳統的IT服務轉移到云端。早期這些企業一般都會靠租賃運營商的機房來運營。隨著業務規模的不斷擴大，企業開始自己建設一部分數據中心，但是相對而言規模一般不會太大。這類公司在數據中心方面有邊界成本低、可擴展優勢強的特點，在營收和利潤上增長較快。

這三類企業最初建設數據中心的目的有所不同，這也導致后續業務發展方向上存在很大差異。針對不同的客戶，這三類廠商擁有各自的優劣勢。但總體來看，互聯網企業在滿足客戶的需求程度和成本控制水平上占有優勢，這使得其在整個數據中心建設中逐步占據主導地位。

頭部公司或構建行業壁壘

事實上，數據中心產業鏈條非常長，沒有一家公司可以完整覆蓋全鏈條，每個環節都有術業專攻的企業。

在最上游，是IT設備和支持性設備的企業。IT設備是提供計算和存儲數據服務的核心，包括服務器、交換機、路由器和光模塊等。支持性設備則是指供電、制冷、通信網絡、機架和土地等一系列要素。其中，服務器數量是衡量數據中心大小的指標之一。通常認為，超大型數據中心擁有“幾十萬臺服務器，有時甚至是數百萬臺”。支持性設備看似不重要，卻占據了數據中心成本非常大的比重。

在數據中心產業中游，是數據中心服務商和云計算廠商。由于具備天然的網絡資源及基礎設施優勢，國內三大電信運營商擁有六成左右市場份額。但隨著網絡流量爆發，更加緊跟市場需求的第三方服務商穩步擴張。萬國數據、光環新網和世紀互聯等3–5家頭部企業，占據了大部分第三方服務商的市場。

除了電信運營商和第三方服務商，數據中心行業中游實際還有另外一支力量，那就是像阿里云、騰訊云這樣專門的云計算廠商。為了使計算性能最大化，他們往往會選擇自建數據中心。并且，當云計算廠商規模到一定程度時，會反向影響產業鏈上游的服務器和芯片。

數據中心產業最下游，則是終端用戶，如互聯網公司、金融機構、政府機關和一些制造企業。北上廣深一線城市和京津冀、長三角以及大灣區三個經濟圈，是計算需求最旺盛的地方。當地客戶往往對數據傳輸速度有很高要求，因此數據中心主要圍繞這些區域建設，并且還存在較大的供需缺口。而貴州省和內蒙古烏蘭察布一些內陸地區，則由于政策利好、氣候適宜和電費便宜，也吸引了一些數據中心落戶。

如此長的鏈條，決定了數據中心作為重資本投入行業，具有前期投資大、回報周期長的特點，這使得頭部公司由于在融資能力、能耗指標獲取以及大客戶合作關系具備優勢，從而得以構建行業壁壘。

就融資能力而言，數據中心建設1萬個機柜前期大概需要20億的建設投資，這對公司融資能力提出挑戰。目前國內數據中心公司處于快速成長期，前期投資較大。頭部公司由于已上市，具備持續融資能力，較易滿足建設數據中心的資金缺口。

從數據上來看，國內數據中心公司（固定資產+在建工程）占總資產比重大都在40%以上，數據港的比重最高，達到70%以上。其中寶信軟件（固定資產+在建工程）占總資產比重在20%以下。這是由于寶信軟件并非純粹的數據中心廠商，其業務除了數據中心、IT運維這類服務外包業務，還包括信息化、自動化、智慧城市這類軟件開發業務，因而資產相比其他公司較輕。數據中心建設需要大量資本性支出，近幾年各大公司的資本性支出整體呈上升狀態，可看出各大公司為拓展業務規模，加大數據中心部署力度。

從能耗指標獲取來看，一線城市電力資源稀缺，管控漸趨嚴格。2018年北京出臺政策，禁止在中心城區新建或擴建數據中心，全市范圍（中心城區外）新建數據中心PUE（電能使用效率，數據中心全年總耗電量/數據中心IT設備全年耗電量）不能超過1.4。

2018年10月30日，上海市出臺的《上海市推進新一代信息基礎設施建設助力提升城市能級和核心競爭力三年行動計劃（2018-2020年）》中指出，截止2020年，上海新增數據中心機架應控制在6萬個以內，總規?？刂圃?6萬個以內，新建數據中心PUE限制在1.3以下，存量改造數據中心PUE限制在1.4以下。電力能耗指標逐漸成為新建數據中心的重要制約因素之一。由于可以實現較低的PUE，頭部公司在能耗指標的獲取上有一定優勢。

此外，即使能耗指標分散發放到小廠商手里，小廠商在獲取云計算等大客戶上也有難度。頭部公司因為有更為穩定的大客戶合作關系，可以與有能耗指標的小廠商共同運維數據中心。

當然，數據中心作為各行各業的信息基礎設施，為數字經濟轉型提供了重要支撐。數據中心建設也吸引了眾多參與者投身其中，原本在行業里的廠商會加大投資力度，進場的新玩家也越來越多。但數據中心作為重資產行業，投資回報周期長，在資本、布局、技術、成本、規模和運營等方面均擁有較高的門檻，這也決定了不是所有參與者都一定能吃上一口蛋糕。