2025年3月17日，知名投行Jefferies最新發(fā)布了一篇名為《China's AI Capex & Cloud Growth: A Top-Down View》的深度研究報(bào)告，就中國的AI資本支出與云增長進(jìn)行了深度探討。

報(bào)告指出，強(qiáng)大且低成本的開源模型將加速AI的利用率。類比，可以參考中國的移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自2009年以來增長約3,000倍的情況，預(yù)計(jì)AI推理需求將呈爆炸式增長。然而，最大的制約因素可能仍然是芯片供應(yīng)。預(yù)測2025年中國AI資本支出將超過人民幣5000億元。到2030年，中國AI資本支出將達(dá)到1萬億元（其中服務(wù)器（包括AI專用和通用服務(wù)器）將占AI資本支出75%以上。），屆時(shí)算力將獲得5倍增長、云收入將增長3倍增長。同時(shí)預(yù)測中國AI年度電力需求將增長到5.5GW，IDC資本支出有望增至137億美元。

這份報(bào)告透露了以下幾個(gè)重要事實(shí)值得關(guān)注

1.市場競爭格局與結(jié)構(gòu)性特征：中國云市場競爭格局高度分散競爭激烈，擁有10余家主要服務(wù)提供商，遠(yuǎn)超美國市場的寡頭壟斷結(jié)構(gòu)。但市場滲透率相對全球仍處于較低水平，存在顯著增長空間與市場成熟度提升潛力。

2.服務(wù)類型分布與定價(jià)趨勢：從服務(wù)類型構(gòu)成來看，基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)在中國云收入結(jié)構(gòu)中占主導(dǎo)地位，2024年在公共云收入中占比高達(dá)74.4%，而平臺即服務(wù)(PaaS)和軟件即服務(wù)(SaaS)分別僅占14.1%和11.5%。受規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和市場競爭壓力驅(qū)動，中國云服務(wù)價(jià)格呈長期下行通道，這將有助于進(jìn)一步擴(kuò)大用戶基礎(chǔ)并刺激企業(yè)采用。

3.資本支出效率與全球?qū)?biāo)：中國云服務(wù)提供商(CSP)的資本支出與銷售比率低于全球三大云巨頭，反映出投資效率存在差距。然而，以DeepSeek為代表的開源生成式AI模型正在縮小中國與美國之間的技術(shù)與投資效率鴻溝，預(yù)計(jì)將促使國內(nèi)CSP調(diào)整資本配置策略。

4.開源模型驅(qū)動AI平權(quán)：低成本、高性能的開源模型(如DeepSeek)正顯著加速AI應(yīng)用落地，推理需求有望呈指數(shù)級增長。類比移動數(shù)據(jù)流量自2009年以來增長了約3,000倍的歷史軌跡，AI推理計(jì)算需求可能遵循類似爆發(fā)性增長路徑，但仍會受限于算力供應(yīng)端的瓶頸制約。

5.硬件供應(yīng)約束與產(chǎn)能預(yù)期：芯片供應(yīng)構(gòu)成中國AI發(fā)展的關(guān)鍵長期制約因素?；?納米制程的產(chǎn)能和良率預(yù)測，預(yù)計(jì)中國GPU產(chǎn)出在2024至2030年間將實(shí)現(xiàn)6倍增長，但受限于良率波動等不確定性因素，實(shí)際可用算力增長幅度可能低于硬件產(chǎn)出增速。

6.市場共識與資本支出預(yù)測：當(dāng)前市場對大型云服務(wù)提供商/互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的資本支出預(yù)期可能存在顯著低估。隨著AI初創(chuàng)企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)擴(kuò)張和算力需求攀升，云基礎(chǔ)設(shè)施投資規(guī)模有望超出市場共識預(yù)期，特別是2026年后的中長期投資軌跡。 

7.電力需求與IDC投資：基于不同AI芯片的功耗特性與算力密度，預(yù)計(jì)中國AI相關(guān)電力需求將從2025年的3.2GW增長至2030年的5.5GW，相應(yīng)驅(qū)動IDC資本支出從人民幣590億元擴(kuò)張至人民幣980億元，復(fù)合年增長率超過10%。

中國IDC行業(yè)面臨戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型機(jī)遇

根據(jù)報(bào)告分析，面對中國AI和云市場的發(fā)展趨勢，IDC運(yùn)營商需要進(jìn)行戰(zhàn)略性轉(zhuǎn)型：

1.計(jì)算密度提升：為滿足AI工作負(fù)載需求，IDC必須提升單位面積算力密度，這意味著更高的功率密度和更先進(jìn)的散熱技術(shù)。

2.電力資源規(guī)劃：報(bào)告預(yù)測，中國AI年度電力需求將從2024年的3.3GW增加到2030年的5.5GW，這將推動約137億美元的IDC資本支出。IDC運(yùn)營商需提前規(guī)劃電力資源獲取。

3.靈活部署模式：同時(shí)支持公有云、私有云和混合云部署，滿足不同客戶群體需求。

4.降低互聯(lián)成本：與電信運(yùn)營商建立戰(zhàn)略合作，降低帶寬和互聯(lián)成本，提升競爭力。

5.高效能服務(wù)器部署：適應(yīng)國產(chǎn)芯片生態(tài)，確保基礎(chǔ)設(shè)施能夠高效支持國產(chǎn)AI和云計(jì)算芯片。

盡管面臨著芯片供應(yīng)限制的挑戰(zhàn)，中國AI和云計(jì)算市場的增長前景依然廣闊。IDC行業(yè)作為這一發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施提供者，既面臨著轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)，也站在前所未有的機(jī)遇門檻。隨著DeepSeek等開源模型降低AI應(yīng)用門檻，推理需求將呈指數(shù)級增長，帶動云計(jì)算和IDC基礎(chǔ)設(shè)施的整體擴(kuò)張，最終推動中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)走向新的高度。

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