高盛——美国科技行业——硬件领域：专家网络系列报告——超大规模企业与人工智能的数据中心战略
精华翻译
核心结论
1. 超大规模企业仍偏好自建数据中心以优化成本和掌控力，但人工智能需求的加速增长使其持续依赖托管数据中心市场和新云服务提供商来补充增量产能。
2. 托管数据中心提供商的核心竞争优势在于提前获取分区规划、电力资源和相关许可（该流程需12-30个月），能为超大规模企业提供更可预测的交付时间表，加快其市场投放速度。
3. 数据中心的地理布局呈现分化趋势：人工智能训练集群向电力资源丰富的偏远地区迁移，而云服务和人工智能推理工作负载仍集中在一级大都市圈。
4. 厂用电（behind-the-meter power）虽能规避4-7年的电网互联排队周期，但属高成本过渡方案；长期来看，随着电网电力的逐步可用，运营商预计将转向成本更低、更可靠的电网电力。
关键要点
• 自建与租赁策略：超大规模企业按季度进行需求预测，当内部产能无法满足需求时，会优先选择托管数据中心（如Digital Realty、Equinix）；若仍有缺口，再求助于新云服务提供商。新云服务提供商仅能提供短期产能补充，无本质战略优势，且硬件更新周期（英伟达约每2年推动一次）会带来持续的技术迭代需求。
• 地理选址逻辑：人工智能训练对延迟和用户 proximity 要求较低，西得克萨斯州、俄亥俄州中部等电力充足的偏远地区成为1吉瓦以上规模部署的理想选择；云服务和推理工作负载则受限于核心城市，亚特兰大、芝加哥、旧金山湾区等地供给紧张，需求已外溢至周边区域。具备电网互联排队资格或现场电力许可的土地，价值可达未授权原始土地的3-5倍。
• 电力相关考量：ERCOT（得克萨斯电力可靠性委员会）的批量审批流程计划在2027年前为75兆瓦以上负载提供电网连接，但电力分配将分阶段进行。厂用电成本约为电网电力的两倍，多数数据中心在获得电网连接后会逐步过渡，仅少数可能维持独立供电状态，完全过渡或需10-15年。
• 商业价值与客户粘性：一座1吉瓦规模的数据中心潜在营收可达100-120亿美元；由于平台切换成本高且存在数据引力效应，人工智能训练领域的客户粘性较强。
获取原研报长按下方二维码
进入后即可免费领取
（若下方过期，至公众号最新一条）
