“AI賣鏟人”的淘金困局

21世紀經濟報道記者雷晨 北京報道

人工智能與大數據技術如日中天，正以前所未有的速度重塑着各個行業的格局。智能算力，作爲驅動這一變革的核心引擎，已成爲我國算力規模擴張的關鍵動力。

在這一宏大背景下，傳統IDC廠商敏銳地捕捉到了市場風向的轉變，紛紛踏上了AIDC（新一代智算數據中心）轉型之旅。

東財Choice數據顯示，A股第三方數據中心行業上市公司包括潤澤科技（300442.SZ）、光環新網（300383.SZ）、奧飛數據（300738.SZ）、數據港（603881.SH）等。

但AIDC的“淘金熱”，尚未讓衆多“AI賣鏟人”賺得盆滿鉢滿。

據21世紀經濟報道記者梳理，成本高企的泥沼、市場競爭的紅海疊加，是影響行業盈利能力的主要因素。

而面對當前算力資源供需問題以及綠色轉型的大趨勢，企業也需通過降耗提效、精準定位等多維度的策略，來探尋長期發展的路徑。

淘金熱，賺錢難

從營收數據來看，轉型AIDC後，部分企業營收端提升明顯。

奧飛數據前三季度營收15.81億元，同比上升52.17%；潤澤科技前三季度營業收入達64.1億元，同比增長139.11%。

然而，情況遠非如此樂觀。毛利率方面，這些企業均面臨着不同程度的下滑困境。

前三季度，潤澤科技毛利率爲30.73%，同比下降19.38個百分點，第三季度毛利率爲25.89%，同環比均有所下滑。

相似的，奧飛數據毛利率爲25.55%，同比減少7.63%。

上述現象原因何在？據記者多方採訪調研，AIDC業務本身的特性在一定程度上拉低了整體毛利率。

有業內人士對記者表示，AIDC業務在發展初期，往往需要投入大量的資金用於購置先進的智能計算設備、建設高規格的數據中心基礎設施以及進行復雜的技術研發與系統集成。

“這些高額的前期投入在業務開展初期轉化爲巨大的折舊與攤銷成本，而此時業務收入尚未達到足以覆蓋成本並實現豐厚利潤的規模。”上述業內人士表示。

而新建的數據中心在投入運營後的一段時間內，上架率處於逐步爬升的階段，設備的閒置率相對較高，導致單位成本居高不下，從而對毛利率產生影響。

對於毛利率下降，潤澤科技解釋稱，一是AIDC相關業務收入規模持續擴大，其毛利相對較低，致使業務結構發生變化；二是下半年交付的新建數據中心仍處於上架率爬坡階段，收入無法衝抵折舊攤銷費用。

數據港也表示，新建數據中心投入運營，初期折舊成本較高，而新數據中心的業務尚未完全成熟，收入增長不能完全覆蓋成本增加。

此外，能耗問題也是一個重要挑戰。電費成本的增加，加上建設運營成本持續上漲，新投產項目所產生的設備折舊成本增加，節能設備投入，也導致企業運營成本持續增加，從而影響毛利率水平。

另外，市場競爭的白熱化也在不斷擠壓上述企業的利潤空間。

隨着越來越多的企業涌入AIDC領域，市場供應迅速增加。

賽迪顧問人工智能與大數據研究中心高級分析師白潤軒曾透露，截至2024年上半年，國內已經建設和正在建設的智算中心超過250個，2024年上半年智算中心招投標相關事件多達791起，同比增長幅度高達407.1%。

爲了爭奪有限的客戶資源與市場份額，企業之間不得不展開激烈的價格戰。

光環新網8月底在接受機構調研時就直言，目前國內的數據中心行業競爭非常激烈，仍處於產能過剩的階段。

“價格仍在底部徘徊，未來是否會出現明顯改善，主要取決於需求情況，目前需求增長緩慢。”該公司指出。

在這場沒有硝煙的戰爭中，服務價格不斷被壓低，而成本卻難以同步降低，使企業盈利能力受到挑戰。

如何破局？

AIDC賽道百舸爭流。然而，一個關鍵問題擺在眼前：“AI 賣鏟人” 在這片領域中究竟能否淘到金？這無疑需要時間的沉澱與檢驗。

從行業內上市公司反饋來看，企業多認爲智算業務需求將呈現增長態勢。“目前智算業務的下游客戶主要包括訓練需求客戶和推理需求客戶，訓練需求增速放緩，推理需求逐步提升。”光環新網此前表示。

回顧我國在算力基礎設施建設方面的戰略佈局歷程，2022年2月，我國正式啓動建設京津冀、長三角等八大國家算力樞紐節點，同時，還規劃建設了十個國家數據中心集羣，標誌着全國一體化大數據中心體系完成總體佈局。

從2023年底開始，北京、上海、安徽、重慶等多地密集發佈算力相關政策，且大多將 2025 年設定爲智算算力建設的關鍵目標節點，彰顯出各地對智算領域發展的高度重視。

前不久，中國信通院發佈的《智算基礎設施發展研究報告（2024年）》（下稱“報告”）顯示，據團隊不完全統計，截至今年7月底，納入中國信通院產業與規劃研究所監測的智算中心（含已建和在建）達87個。

根據該報告，國內智算中心單體算力規模分爲三個層次，與佈局區域特點高度協同。目前智能算力主要分佈於和林格爾、貴陽、蕪湖等國家算力樞紐節點，以及北京、上海、深圳等AI超一線城市，已佈局不少單節點規模大於1000PFLOPS的大型算力中心，用於支撐通用基礎大模型訓練及高併發推理應用。

報告還指出，人工智能發展基礎較好的城市，佈局300至1000PFLOPS規模的中型算力中心，可滿足行業大模型對海量數據和複雜計算的需求。與此同時，各地市、區也在積極發展40至300PFLOPS規模的小規模算力中心。

“我們現在看到的情況，大模型還在訓練過程當中，應用還在慢慢滲透的趨勢。在這樣的背景下，其實從算力來講需要先做好準備，可以類比像移動互聯網時代需要網絡先行，構建好網絡基礎設施才帶來後面移動互聯網包括雲計算更快的發展。”瑞銀證券中國科技軟件分析師張維璇近期對21世紀經濟報道記者表示。

他進一步指出，從AI來講，現在看到的情況是，應用剛剛開始爬坡，這個情況下面確實需要算力先做好準備，相信隨着後面應用滲透率的普及，會帶來算力需求更大的增長。

國家信息中心的《智能計算中心創新發展指南》指出，“十四五”期間，在智算中心實現80%應用水平的情況下，城市對智算中心的投資可帶動人工智能核心產業增長2.9至3.4倍，帶動相關產業增長36至42倍。

然而，不可忽視的是，目前算力資源領域仍存在供需失衡的難題。

在11月19日開幕的“2024年國際算力標準與應用研討會”上，中國信通院雲計算與大數據研究所所長何寶宏談到智算資源的供需問題時表示，高端算力市場仍存在短缺，而中低端算力市場則出現了供過於求的現象。

此外，我國算力產業正順應全球綠色發展潮流，呈現出綠色轉型新趨勢。

11月22日，國家數據局向社會公開徵求《國家數據基礎設施建設指引（徵求意見稿）》（下稱“徵求意見稿”）意見。徵求意見稿提到，推進算力與綠色電力融合，強化樞紐節點與非樞紐節點的協同聯動，支持綠電資源豐富的非樞紐節點融入全國一體化算力網建設。

其中還提到，加強大型風光基地和算力樞紐節點協同聯動，把綠色電力轉換成綠色算力。積極推進風光綠電資源消納，助力實現碳達峰碳中和。支持利用“源網荷儲”等新型電力系統模式。加強數據中心智慧能源管理，開展數據中心用能監測分析與負荷預測，優化數據中心電力系統整體運行效率。探索綠電直供新模式，有序開展綠電、綠證交易。

在此背景下，AIDC企業欲脫穎而出並提升盈利能力，需從多方面突破。既要降耗提效，又要精準定位，聚焦高端算力短缺打造差異化服務，避免中低端價格戰，於激烈“淘金熱”中覓長期發展之路，方能躋身AIDC領域淘金勝者之列。