算力资本开支加速推动云计算产业扩容 [page::0][page::1]

• 2024年北美TOP4云厂商资本开支预计达2182亿美元，同比增长44.2%。

- 2024年中国阿里、腾讯、百度合计资本开支131亿美元，同比增长37.3%。

• 2025年中国TOP3云厂商资本开支预估达158.3亿美元，同比增长21%，字节跳动等新增投入未完全计入。

- 国内资本开支同比和环比均显著改善，进入景气上行周期。

数据中心电气系统价值及架构拆分 [page::2][page::3]

• 电气系统约占数据中心建设成本的45%-50%，其中UPS、发电机组、开关柜和关键配电分别占比约35-40%、25-30%、15-20%、15-20%。

• 电气架构涵盖强电侧（变压器、UPS、开关柜等）和弱电侧（AC/DC、DC/DC转换），供电架构持续演变以适应算力需求。

供电架构演进及新技术渗透 [page::4][page::5][page::6][page::7]

• 2N架构为主流，具备高可靠性；DR、RR架构能提升算力密度，减少电气系统复杂度，但运维难度较高。

- 智算中心开始采用混合供电架构（2N+DR）。

• 新技术方案如UPS、HVDC、巴拿马和SST等并存，技术链路不断简化并集成度提升，效率最高为SST(98%)，而传统UPS效率约95%。

2025-28年中国数据中心新增装机功率需求及市场空间测算 [page::8][page::9][page::10][page::11]

• 预测新增装机功率CAGR约25%，智能算力增速更快，可达55%-63%。

- 能效提升（英伟达服务器算力能效年均下降40%）减少能源消耗，但算力规模扩张推动整体需求快速增长。

• 预计2028年中国数据中心累计功率需求上升至70GW左右，占全社会用电比例超5%。

- 2025-28年关键环节市场年复合增长率：
- AI服务器AC/DC达58%
- 锂电蓄电池和HVDC均逾51%
- 灾备电源约30%
- 变压器、开关柜、ATS复合增长25%
- UPS增长18%
| 环节 | 2025-28年CAGR(%) | 2025年市场规模(亿元) | 2028年市场规模(亿元) |
|-------------|------------------|---------------------|---------------------|
| 变压器 | 25 | 26.46 | 51.60 |
| 灾备电源 | 30 | 82.69 | 180.93 |
| ATS | 25 | 0.79 | 1.55 |
| 开关柜 | 25 | 66.15 | 128.99 |
| UPS | 18 | 66.8 | 109.5 |
| HVDC | 51 | 10.95 | 37.56 |
| 锂电蓄电池 | 51 | 3.52 | 12.06 |
| AI服务器AC/DC| 58 | 28.56 | 113.09 |
| BBU | — | 29.29 | 56.05 |

重点投资主线总结 [page::12]

• 英伟达产业链带来高功率电源模块及BBU超级电容新需求，电源功率模块向8kW-12kW快速迭代。

- 新技术渗透率提升，HVDC、巴拿马、锂电蓄电池等成为增长新动能。

• 通胀驱动特征明显的灾备电源和AC/DC环节，价格上涨弹性突出。

- 强电环节功率需求量大，国产替代空间明显，重点关注变压器、开关柜及UPS领域。

风险提示 [page::1][page::13]

• 算力资本开支落地不及预期可能导致市场需求波动。

- 新技术（HVDC、巴拿马等）推广不及预期影响增长速度。

中金 | AI 探电（二）：算力资本开支加码，看好AIDC电气架构的系统性投资机会 —— 深度分析报告解构

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一、元数据与概览

报告标题： 中金 | AI 探电（二）：算力资本开支加码，看好AIDC电气架构的系统性投资机会
作者及发布机构： 曾韬、江鹏等，中金公司研究部
发布日期： 2025年1月24日
研究主题： 关注AI算力驱动下的数据中心资本开支增长，尤其是电气架构系统投资机会，涵盖AIDC（人工智能数据中心）技术演进、供电架构、设备环节市场空间及国产替代潜力。
核心观点与目标：

• 由于AI算力需求爆发，国内外云厂商2024、2025年资本开支显著上升，数据中心电气系统作为基建重要价值占比高达45%-50%，将显著受益。

- 数据中心电气架构涵盖复杂供电和备电系统，强电侧和弱电侧持续技术演进和升级。

• 预计2025-28年国内数据中心新增装机功率复合增速约25%，带动电气系统相关环节迎来一轮景气周期。

- 重点看好英伟达产业链高功率电源及BBU、超级电容，新兴技术如HVDC、巴拿马架构、锂电蓄电池渗透率提升，以及通胀属性品种（灾备电源、AC/DC电源）和强电环节的功率弹性与国产替代机会。

• 风险主要包括算力资本开支和新技术推广不及预期。[page::0,1,13]

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二、逐节深度解读

2.1 算力资本开支加码及其驱动逻辑

• 关键论点：

2024年北美TOP4云厂商预计资本开支达到2182亿美元，同比增长44.2%；中国阿里、腾讯、百度三家合计资本开支约131亿美元，同比增长37.3%。2025年三家资本开支预计达158.3亿美元，同比增长21%。字节跳动未纳入预期，实际资本开支更高，形成算力资本支出的上行趋势。

• 逻辑与依据：

AI应用驱动大模型迭代，云厂商增加算力投入。微软2025年预计投资800亿美元扩展数据中心。资本开支增长反映出市场对算力需求和相应设施大规模建设的共识。

• 数据关键点与意义：

- 资本开支同比提升明显，反映行业景气与扩容预期。
- 资本开支不仅涵盖服务器采购，也大量投入数据中心基建。
- 资本开支数据差异体现市场对云厂商不同估计，预示增量空间庞大。

• 图表说明：

- 图表1（第1页）展示了各主要云厂商资本开支的历史及预测额，反映趋势向上。
- 图表2（第2页）按季度展示上市云厂商资本开支同比增速，揭示增长的季节性及持续性。

• 总结：

资本开支的持续提升为数据中心电气系统建设带来直接推动，支持后续电气架构及其关键设备市场扩容的判断。[page::1,2]

2.2 数据中心电气系统结构与价值量拆分

• 关键论点：

电气系统在数据中心建设成本中占比约45%-50%，是极其重要的基建组成部分。主要子系统包括UPS（37%）、发电机组（28%）、开关柜（18%）、关键配电（17%），合计内的比例表明电源和备电体系的重要性。

• 结构与架构说明：

- 2N架构是国内数据中心主流，核心特点是双路供电冗余，保障用电可靠性。
- 电气系统分为强电侧和弱电侧，强电侧处理10kV~20kV超高压交流电的变换和分配，弱电侧将低压直流电交付芯片级供电。
- 备电架构多层级：柴油发电机（灾备电源，小时级）、UPS（10-15分钟）、BBU（约4分钟），互为补充。

• 图表说明：

- 图表3（第3页）饼图展示了数据中心电气系统价值构成。
- 图表4（第3页）绘示了电气供电链路，从高压电网到GPU芯片的电压转化过程，体现了复杂的技术和设备转换环节。

• 意义与价值：

- 电气系统是AI数据中心的核心保障，技术复杂、投资密集。
- 采用多级和冗余设计保证极高供电可靠性和系统稳定性。
- 细分设备市场空间和性能提升是投资机会的重要来源。

• 总结：

电气系统不仅价值体量大，且技术升级复杂，创造多元化增量投资机会。不同备电设备和供电架构的演进是优化成本和性能平衡的关键。[page::2,3,4]

2.3 供电架构演进与技术路线

• 关键论点：

- 传统2N架构稳定可靠，适合大型数据中心，结构简单，运维压力适中。
- DR架构通过三套独立的供电路径降低系统复杂度，单位算力面积收益提升33%。
- RR架构在N+1设计基础上优化了供电冗余，运维复杂度较高，但算力密度提升可达50%。
- 混合式架构（如2N+3DR）针对不同项目（自建、高拓展性）优化以适应多样化需求。

• 技术演进趋势：

- 供电链路持续简化，集成度和效率提升，例如由UPS到HVDC再到巴拿马和SST技术，链路越短效率越高（图表8，第7页金字塔结构）。
- 新技术的渗透（HVDC、巴拿马）随着AIDC投建逐步推进。

• 图表说明：

- 图表5（第5页）：2N供电架构示意。
- 图表6（第6页）：DR和RR架构供电图示，清晰对比不同架构的供电路径和冗余策略。
- 图表7（第7页）：智算中心混合式供电示意，反映实际项目中供电架构多样化趋势。

• 意义：

供电架构演进带来运营效率和成本优化，同时对电气设备提出更高集成性和兼容性需求。

• 总结：

供电架构的优化兼顾安全冗余和系统简洁性，是数据中心技术发展的核心，同时带动相关电气设备的技术升级和市场扩容。[page::4,5,6,7]

2.4 数据中心算力功率需求预测与市场空间

• 关键论点：

- 算力规模与能效双维推动算力总能耗，同时决定数据中心新增功率需求。
- 过去8年英伟达算力单位能耗年均下降超过40%，表明技术不断升级提升能效。
- 预计2025-28年国内数据中心新增装机功率CAGR约为25%，智能算力需求增长更快，推理算力需求CAGR高达54%。

• 驱动因素：

- AI大模型演进，训练和推理阶段的算力需求不断攀升。
- 芯片更新换代、冷却技术提升带动算力能效改进。

• 图表说明：

- 图表9（第8页）：算力功率测算逻辑模型，展示AI算力驱动能耗的双维关系。
- 图表10（第9页）：英伟达GPU系列单位算力能耗历史趋势。
- 图表11（第9页）：服务器算力能效对比，涵盖华为、寒武纪、英伟达不同系列。
- 图表12（第9页）：数据中心增量装机功率需求测算。
- 表格（第10页）：详细量化2024至2028年分通用算力与智能算力不同假设下的功率增量与市场空间。

• 市场空间测算：

- 强电侧（变压器、灾备电源、开关柜等）及弱电侧（AC/DC、BBU）均呈现25-38%以上的增长率，部分环节如AI服务器AC/DC、锂电蓄电池、HVDC预计增速超50%。
- 2025年前各细分市场规模虽相对有限（单环节百亿元左右），但2027-28年多有望突破百亿。

• 总结：

电气系统市场空间规模大，且未来几年高速增长，尤其是AI相关电气环节增长显著，投资价值凸显。[page::8,9,10,11]

2.5 投资主线及风险提示

投资主线：

1. 英伟达产业链相关机会：

随着芯片功率从3kw升至5.5kw甚至更高，对高功率Powershelf、超级电容等需求大幅提升，BBU在减缓功率波动方面作用加强。

1. 新技术渗透加速：

HVDC、巴拿马供电架构、锂电蓄电池等新技术将在AIDC投建推动下快速渗透，提高系统效率和紧凑性。

1. 通胀属性产品增长：

疫备电源等因组件（发动机、发电机）受制于外资厂商产能限制，出现供给紧张和价格上涨，AC/DC电源模块单瓦价值提升。

1. 强电环节功率弹性和国产替代空间：

数据中心建设带动变压器、开关柜、UPS等强电端增长，国产适配率提升且在三大运营商项目中占优，具备中长期国产替代持续空间。

风险因素：

• 算力资本开支落地不及预期： 若云厂商算力投资放缓，电气系统设备需求将下降。

- 新技术推广不确定性： HVDC、巴拿马等新技术渗透率低于预期可能影响相关设备市场表现。

[page::1,12,13]

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三、图表深度解读

图表1（云计算厂商资本开支）

• 显示全球及中国主要云厂商（谷歌、微软、亚马逊、META、苹果，及百度、阿里、腾讯）2020-2026年资本开支历史及预测。

- 2024-2025年均显著上升，如谷歌2024年资本开支50.99亿美元，较2023大幅增长。中国三家合计2025年达15.83亿美元，同比增长约21%。

• 体现云厂商特别是北美巨头在AI及算力投入的加速趋势，是电气系统增长的基础。

图表2（云计算厂商季度资本开支同比变化）

• 各季度资本开支同比波动大，2023年末至2024年开始出现爆发性增长趋势。

- 海外与国内互联网巨头均表现出增长动力，国内如阿里、腾讯、百度呈现快速恢复和提升。

• 指示算力资本开支扩张的持续性和坚定性。

图表3（数据中心价值量拆分）

• 展示数据中心主要构成：电气系统占48%、制冷系统21%、其他31%。

- 电气系统的细分显示UPS(37%)、发电机组(28%)、开关柜(18%)、关键配电(17%)详细构成。

• 强调电气系统及其子环节市场巨大，集群变化对整体投资价值影响大。

图表4（AIDC电气系统架构）

• 从电网20kV交流电至芯片0.8V直流电的供电转换过程可视化。

- 显示主要设备包括变压器、ATS、UPS、锂电池、PDU、Powershelf、PLSS等。

• 强电/弱电侧清晰划分，体现系统复杂度和多级备电架构。

图表5 & 图表6（供电架构示意）

• 图表5：经典2N架构线性冗余，设备独立，简单易维护。

- 图表6：DR架构三路电源冗余，提升算力密度33%；RR架构的N+1设计提高50%算力效率。

• 图示说明不同架构在设备、线路、冗余关系上的差异及实际应用环境。

图表7（智算中心混合供电架构）

• 展示2N和3DR结合的复杂电源方案以及多个市电接入和油机切换节点。

- 体现数据中心对高可靠性及灵活性的需求。

图表8（电源技术演进金字塔）

• 普通UPS到HVDC再到巴拿马、电源集成SST，效率分别为95.1%、97.5%和98%。

- 表明电气设备向更高效率、更短链路集成的技术趋势。

算力功率相关图表（图表9-12）

• 图表9以框架分解算力功率来源，强调模型规模与算力效率双驱动。

- 图表10-11则详细展示NVIDIA历代GPU算力能效显著提升，每年单位能耗下降40%。

• 图表12统计智能算力及通用算力装机功率分布和增速，预示大幅功率需求增长。

市场空间测算（表格，页10-11）

• 数据详实，按强电侧（变压器、开关柜、灾备电源等）和弱电侧（AC/DC、BBU等）分类，测算2024-2028市场规模和复合增长率。

- AI服务器电气需求部分预计年增长高达58%，锂电池及HVDC市场增长达51%。

• 灾备电源虽规模大，增速估算稳健约30%，UPS增长偏低但仍维持中高速。

- 体现电气系统各细分板块投资机会的明细和成长性。

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四、估值分析

本报告未直接披露具体估值模型和目标价，但提供了分环节市场空间与增速测算，隐含估值框架为：

• 市场空间驱动估值： 依据数据中心新增装机功率驱动的设备需求，结合单价测算市场容量。

- 增长假设： 主要参考了行业一致资本开支预期，算力功率需求增长（25%以上年均CAGR），供电架构升级带来的效率提升。

• 国产替代空间： 结合供应链格局进行国产军用替代评估，增加潜在增厚弹性。

虽然未有明确的DCF或P/E估值，但清晰映射行业景气和设备需求的高弹性增长，为产业链公司估值提升奠定信心和依据。[page::10,11,12]

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五、风险因素评估

• 算力资本开支落地风险： 实际资本支出若不及预期，将直接影响数据中心基建需求及电气系统相关设备的市场增长，核心风险点。

- 新技术推广风险： HVDC、巴拿马等新兴路径目前渗透率较低，若推广进程缓慢，相关企业投资回报和成长性将受到影响。

• 供给端风险： 例如发动机等关键组件掌握在外资少数企业，扩产谨慎导致价格上涨与供应短缺，可能抑制下游需求。

报告未见明显量化风险发生概率的说明，但明确指出关注因素，并建议投资者注重跟踪资本开支执行情况和技术推广动态。[page::1,13]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告对资本开支的预期较为乐观，尤其是对字节跳动等公司的估计存在不确定性，若实际扩展放缓可能带来落差。

- 技术新路线（例如HVDC、巴拿马）应用虽具潜力，但报告未深入讨论技术兼容性或业主接受度风险。

• 估值假设基于2N架构和设备单价基本稳定，缺少对潜在成本下降或供应链瓶颈的敏感性分析。

- 报告将国产替代空间作为重要投资逻辑之一，但具体国产品牌竞争力、认证周期等关键实操因素未充分阐述。

• 备电架构中BBU等细分市场的风险（技术替代、成本压力）和市场成熟度未完全展开。

总体而言，报告较为谨慎地识别了增长风险及新技术推广风险，但偏向正面展望，投资者需结合市场实际动态进行动态跟踪判断。[page::13]

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七、结论性综合

中金发布的《AI探电（二）》报告基于对当前及未来算力资本开支大幅提升的深度洞察，详细解析了数据中心电气系统作为AI数据中心建设核心基建部分的重要价值和技术架构演进。通过严谨测算基于国内外云厂商资本开支一致预期及算力规模与能效变化的装机功率增长，报告预测2025-28年新增装机功率年复合增长率约25%，带动电气系统强弱电环节整体迎来持续景气周期。

报告反复强调电气系统价值量高达建设成本的45%-50%，而其中UPS、发电机组、开关柜等重点环节既是系统安全保障核心，也因供电架构由传统2N向DR、RR及混合架构演进，技术升级和效率提升势必推动相关设备需求和增值。同时，随着AI芯片功率升级与服务器算力能效提升，如英伟达5.5kw及未来8-12kw电源模块推广、超级电容与BBU的备电细分市场扩张，为投资主线提供强大方向。

其中特别看好英伟达产业链供电相关设备、新技术（HVDC、巴拿马、锂电池）渗透率成长、灾备电源及AC/DC通胀属性推动实体价格上升、强电侧鼓励国产替代空间为重点布局方向。

图表数据由02至11页的多层面支撑关键判断，尤其资本开支规模与同比趋势数据清晰反映行业加速、各供电架构示意图和价值拆分图直观展现技术复杂度和市场细分、功率测算表格明确量化未来市场规模及增长，整体支撑报告结论扎实。

风险主要聚焦资本开支落地不及预期及新技术推广缓慢，但总体逻辑清晰，且未见实质性内在矛盾。

综上，报告立场积极乐观，评级倾向于看好算力资本开支加码背景下，数据中心电气系统相关板块的投资机会，尤其关注AIDC电气架构及相关关键设备的系统性成长机会。[page::0-13]

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备注

所引用页码均注明于每个观点或数据后，方便后续资料溯源与核实。

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总结表

| 内容模块 | 核心内容与结论 | 关键图表 | 主要风险 |
|-----|-------|-------|------|
| 资本开支趋势 | 全球云厂商资本开支爆发，国内外均加速 | 图表1、图表2 | 资本开支落地不及预期 |
| 电气系统构成 | 电气系统成本比例近50%，细分UPS、发电机、开关柜等 | 图表3、图表4 | 新技术推广缓慢 |
| 供电架构演进 | 传统2N向DR、RR、混合架构演化，提升算力密度效率 | 图表5-8 | 设备兼容性及推广风险 |
| 算力功率需求 | AI算力持续增长，功率消费复合增长25%左右 | 图表9-12、功率测算表 | AI算力需求变化不确定性 |
| 市场空间测算 | 电气设备各环节市场空间持续扩容，高速增长 | 市场规模测算表 | 供应链瓶颈 |
| 投资主线 | 英伟达供应链、新技术渗透、通胀影响、国产替代 | - | 市场不确定性 |
| 风险提示 | 资本开支与新技术推广风险同时存在 | - | - |

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此份深度解析旨在协助投资者全面理解《AI探电（二）》报告的核心逻辑、数据依据、市场评估与投资机会，为合理决策提供支撑。

报告