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石家庄市(桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。)








保定市(莲池区、竞秀区)  廊坊市(安次区、广阳区,固安)








太原市(迎泽区,万柏林区,杏花岭区,小店区,尖草坪区。)








大同市(城区、南郊区、新荣区)








榆林市(榆阳区,横山区)朝阳市(双塔区、龙城区)








南京市(鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区)  成都市(锡山区,惠山区,新区,滨湖区,北塘区,南长区,崇安区。)








常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区)








苏州市(吴中区、相城区、姑苏区(原平江区、沧浪区、金阊区)、工业园区、高新区(虎丘区)、吴江区,原吴江市)








常熟市(方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)








徐州(云龙区,鼓楼区,金山桥,泉山区,铜山区。)








南通市(崇川区,港闸区,开发区,海门区,海安市。)








昆山市 (玉山镇、巴城镇、周市镇、陆家镇、花桥镇(花桥经济开发区)、张浦镇、千灯镇。)








太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)








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张家港市(杨舍镇,塘桥镇,金港镇,锦丰镇,乐余镇,凤凰镇,南丰镇,大新镇)








扬州市(广陵区、邗江区、江都区.宝应县)








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温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区)








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金华市(金东区,义乌)








舟山市(定海区、普陀区)








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阿斯:奥尔莫今天很沮丧和悲伤,拉菲尼亚、佩德里等人一直安慰他

全球人工智能迅猛发展的背景下,传统的互联网数据中心(IDC)正在向人工智能数据中心(AIDC)进化。

在国盛证券1月4日发布的研报中,对IDC和AIDC做了区分:传统 IDC针对“广覆盖”通用计算需求,AIDC则面向AI、大数据、高性能计算的“深计算”需求。二者最核心的区别在于,AIDC由于单机柜功率密度较高,投资回报周期有望较传统IDC更短。

随着AI技术计算功率密度提升,数据中心用电量的需求将大于对IDC空间需求。因此,国盛证券认为,AI需求将先拉动IDC行业存量资源去化,优化IDC整体利用率,再在高端需求增加的背景下,上架率逐步满载,核心城市的IDC资源吃紧,高功率的AI专用数据中心租金有望涨价。

IDC和AIDC到底有何不同?

IDC预计,到2028年,中国加速计算服务器市场规模将超过550亿美元,其中ASIC加速服务器市场占比将接近40%。

根据国盛证券的报告,IDC和AIDC在以下方面存在显著区别:

硬件设施:IDC以通用服务器为主,功率密度较低(通常 4-8kW/ 机柜),AIDC功率密度较高(20-100kW/机柜)。散热要求:IDC主要采用风冷,结合机房环境控制;AIDC广泛采用液冷。投资回报周期:IDC建设周期较长,以长期托管和租赁为主,收入模型稳定;AIDC初始建设成本(硬件、冷却系统)较高,但单位功率密度功率更高,回报期相对更短。服务模式:IDC以通用托管服务为主;AIDC有望提供更加垂直化和专业化服务,如定制化机柜部署、专用冷却解决方案等。AI对数据中心需求量的拉动:先去库存,后涨价

伴随AI技术崛起共同发展起来的,是作为AI基础设施的数据中心建设。而在算力需求驱动下,全球范围内数据中心建设的步伐加快,市场将从存量消化转向供需紧张。

国盛证券表示,AI的发展将在消化存量资源后拉动AI数据中心的需求,推动价格和盈利能力的改善。

报告预计,IDC行业在AI发展下的新逻辑将从能耗去库存开启,或许之前三层楼的用电量现在半层楼就能消化,IDC按功率计算的整体利用率提升,再在高端需求增加的背景下,通过机房改造,上架率逐步满载,核心城市和偏远城市资源在训练和推理中各取所需,有望逐步开始行业新一轮周期。

存量压力与去库存:上一波云计算浪潮带来的IDC建设高峰,留下了大量空置或低租金的存量资源,尤其是在核心城市和边缘市场,这些存量数据中心的利用率需要随着AI需求的增加而逐步提升,短期内去库存是市场的首要任务。AI推动存量资源盘活:AI的高密度计算任务对现有数据中心资源进行再配置,例如,通过增加GPU服务器部署,部分空置的传统IDC可以快速转型为满足AI 需求的基础设施,从而提高资源利用率。展望——价格提升逻辑:在存量资源得到有效利用后,新增AI数据中心的需求将推动市场供需平衡向紧张方向转变,高功率密度的AI专用数据中心租金有望涨价。

本文主要观点来自国盛证券分析师宋嘉吉(SAC执证编号:S0680519010002)、黄瀚(SAC执证编号:S0680519050002)、石瑜捷(SAC执证编号:S0680523070001)于1月4日发布的研报《AI下数据中心的新逻辑》

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