2025 IDC行业高密度计算趋势：券商研究关注

核心价值为何企

2.2I DC业必须拥抱高密度计算？演讲人2025IDC行业高密度计算趋势券商研究关注

一、引言高密度计算——IDC行业的“算力引擎”与券商关注焦点在数字经济加速渗透的当下，算力已成为驱动社会发展的核心引擎作为算力基础设施的IDC（互联网数据中心）行业，正经历从“规模扩张”向“效率提升”的转型其中，高密度计算作为提升IDC单位空间算力的关键技术路径，正从“可选配置”变为“必选项”2025年，随着AI大模型训练、云计算、工业互联网等应用对算力的爆发式需求，高密度计算将进入规模化落地阶段，行业格局、技术路线与商业逻辑均将迎来深刻变革券商研究为何高度关注这一趋势？从产业逻辑看，高密度计算不仅是IDC企业提升竞争力的核心抓手，更牵动着上游硬件（服务器、液冷设备、芯片）、下游应用（AI、云计算、物联网）及政策落地（“东数西算”、双碳目标）的联动对投资者而言，高密度计算相关的技术突破、市场扩容与龙头企业的竞争优势，将是未来3-5年IDC行业研究的核心主线本文将从“定义—驱动—现状—趋势—机会”五个维度，系统剖析2025年IDC高密度计算趋势，为券商研究与投资决策提供参考

二、高密度计算的定义与核心价值从“功率密度”到“算力效率”的跃迁

2.1何为高密度计算？——从“功率密度”到“算力密度”的双重定义高密度计算并非单一技术概念，而是涵盖硬件架构、散热方案、电源设计、空间布局的系统性工程其核心可从两个维度理解功率密度指单位空间内的电力消耗，传统IDC以单机柜5-10kW为“标准密度”，而高密度计算通过优化硬件部署与散热方案，将单机柜功率提升至20kW以上，甚至50kW、100kW（行业称“超高密度”）算力密度指单位空间内的计算能力，即每秒运算次数（FLOPS）在同等功率密度下，通过采用高算力芯片（如GPU、AI芯片）与并行计算架构，可显著提升算力密度例如，1个20kW的高密度柜，算力可达传统5kW柜的4倍以上（约100PFlops/柜，传统柜约20-30PFlops）当前行业实践中，高密度计算常以“功率密度”为起点，但最终目标是实现“算力密度”的突破例如，液冷技术的应用（冷板式、浸没式）不仅解决了高功率散热难题，更通过降低能耗（PUE值从

1.4降至

1.2以下），间接提升了算力效率核心价值为何企业必须拥抱2I DC高密度计算？2核心价值为何IDC企业必须拥抱高密度计算？对IDC行业而言，高密度计算的价值可概括为“降本、增效、提体验”三个层面降本降低单位算力成本传统IDC中，机房空间、电力、制冷占运营成本的60%以上高密度计算通过提升单位空间算力（即“每瓦特算力”），可使单位算力的空间成本、电力成本下降50%以上例如，某头部IDC企业测算显示，将单机柜功率从10kW提升至30kW，PUE从

1.5降至

1.3，单位算力成本可下降30%-40%增效支撑超大规模算力集群AI大模型训练（如GPT-

4、文心一言）需数千至数万颗GPU协同运算，单个数据中心需部署数万至数十万服务器，高密度计算是构建“千卡级”“万卡级”算力集群的基础例如，英伟达H100GPU单机柜功耗达700W/卡，若部署1000颗，需30kW以上功率，只有高密度架构能满足集群散热与电力需求2核心价值为何IDC企业必须拥抱高密度计算？提体验满足低延迟、高并发场景边缘计算、工业互联网等场景对算力的实时性要求极高（如自动驾驶需毫秒级响应），高密度边缘节点可缩短数据传输距离（从核心IDC到边缘节点的延迟从50ms降至10ms以内），提升用户体验高密度计算的驱动因素需求、技术与政策的“三重奏”2025年高密度计算的加速渗透，并非孤立现象，而是市场需求、技术突破与政策引导共同作用的结果三者形成“需求牵引技术，技术支撑政策落地”的闭环，驱动行业向高密度方向演进需求端算力需求“爆炸式增长”1倒逼高密度架构1需求端算力需求“爆炸式增长”倒逼高密度架构123数字经济的爆发式增长，正AI大模型训练与推理单个云计算与大数据头部云厂推动算力需求进入“指数级”千亿参数大模型训练需数千商（AWS、阿里云、腾讯云）块GPU，单次训练算力成本的“超算中心”需支撑百万阶段据IDC预测，2025年超千万美元，且需反复迭代级并发任务，传统5kW/柜架全球数据圈将增长至175ZB优化，推动数据中心向“超构已无法满足，高密度服务（2020年为64ZB），中国大规模集群”发展例如，器成为标配据券商测算，数据量占比将达

27.5%；同OpenAI的GPT-4训练集群2024年中国云计算市场对高时，AI、云计算、工业互联包含超

2.5万颗A100GPU，密度服务器的需求占比已达网、元宇宙等应用对算力的部署在多个大型数据中心，35%，预计2025年将提升至需求更是呈“井喷”态势单机柜功率达25kW以上50%以上1需求端算力需求“爆炸式增长”倒逼高密度架构边缘计算与物联网5G基站、智能汽车、工业传感器产生海量实时数据，需边缘节点就近处理边缘数据中心的特点是“小而密”，单机柜功率20-50kW，且部署在城市核心区域，空间资源有限，高密度计算是必然选择技术端硬件突破与架构创新提2供“可行性”2技术端硬件突破与架构创新提供“可行性”高密度计算的落地，离不开底层技术的突破近年来，芯片、散热、电源、网络等技术的进步，为高密度计算提供了“硬件基础”芯片算力密度跃升AI芯片（如英伟达H

100、AMD MI300）、CPU（如Intel SapphireRapids）的单芯片算力持续提升，功耗却未显著增加例如，H100的FP64算力达332TFLOPS，功耗仅700W，相比上一代A100算力提升60%，功耗下降10%，为高密度部署奠定基础散热技术突破传统风冷（空调+CRAC/CRACU）难以解决高功率散热问题（如30kW/柜的散热需求是5kW柜的6倍），液冷技术成为主流冷板式液冷通过冷板与服务器CPU/GPU接触，散热效率是风冷的3-5倍；浸没式液冷（如3M氟化液）更是可实现100kW/柜以上的散热能力，目前头部厂商（曙光数创、网宿科技）已推出成熟的液冷解决方案，成本较2020年下降40%2技术端硬件突破与架构创新提供“可行性”电源与网络技术升级高密度对供电稳定性要求更高，“预制舱式”模块化电源（如华为模块化UPS）可实现N+1冗余，供电可靠性达

99.999%；网络技术上，25G/50G以太网、RDMA（远程直接内存访问）技术降低数据传输延迟至微秒级，满足高密度集群内部通信需求政策端“双碳”与“东数西算”3推动绿色化与效率化3政策端“双碳”与“东数西算”推动绿色化与效率化政策层面对数据中心的绿色化、高效化提出明确要求，高密度计算通过提升资源利用率，成为落实政策的核心路径“双碳”目标下的能效约束中国“十四五”规划明确要求新建大型、超大型数据中心PUE≤

1.3，东部地区存量数据中心PUE需降至

1.4以下高密度计算通过液冷等技术，可显著降低PUE（传统风冷PUE

1.4-

1.8，液冷PUE

1.2-

1.3），例如某东部IDC企业采用冷板式液冷后，PUE从

1.5降至

1.25，年节电超1000万度“东数西算”工程的空间布局优化“东数西算”将东部算力需求向西部迁移，西部数据中心需具备“高功率、低PUE”特性，以承接东部超大规模算力需求例如，宁夏中卫、内蒙古和林格尔等“国家算力枢纽节点”的数据中心，单机柜功率已达20-30kW，PUE控制在

1.2以内，成为高密度计算的重要落地场景高密度计算的发展现状进展显著但挑战犹存经过近年发展，中国IDC行业高密度计算已从“试点探索”进入“规模化推广”阶段，头部企业在技术、场景、成本上形成先发优势，但同时也面临散热成本、电力配套、标准化等多重挑战行业进展头部厂商先行，技术1路线清晰化1行业进展头部厂商先行，技术路线清晰化国内IDC企业已在高密度计算领域展开深度布局，技术路线与实践经验逐步成熟头部IDC厂商规模化落地三大运营商（中国移动、联通、电信）在“东数西算”工程中率先部署高密度数据中心例如，中国移动宁夏中卫数据中心单机柜功率达25kW，PUE

1.18，是国内首个达到“超算级”密度的绿色数据中心；光环新网北京酒仙桥数据中心采用“冷板式+风冷”混合液冷方案，单机柜功率20kW，PUE

1.22，服务字节跳动、百度等AI企业液冷技术从“可选”到“标配”2020年液冷技术在国内渗透率不足5%，2023年已达15%，预计2025年将超30%冷板式液冷因部署难度低、成本适中（初期投入比风冷高20%-30%，但长期运维成本低），成为主流；浸没式液冷在AI大模型训练场景加速渗透，例如阿里云张北数据中心采用浸没式液冷，单机柜功率30kW，PUE

1.19，服务于通义千问等大模型训练1行业进展头部厂商先行，技术路线清晰化芯片与IDC协同设计IDC厂商与芯片厂商合作加深，推动“AI原生服务器”研发例如，浪潮信息与英伟达联合推出“8GPU高密度服务器”，支持单柜8颗H100GPU，算力达200PFlops，功率密度32kW，成为AI训练集群的核心节点现存挑战成本、配套与标准化2的“拦路虎”2现存挑战成本、配套与标准化的“拦路虎”尽管高密度计算进展显著，但行业仍面临三大核心挑战，制约其进一步渗透散热成本高企液冷技术初期投入占比高（冷板式液冷单柜成本比风冷高20%-30%，浸没式高50%-80%），中小IDC企业难以承担据券商调研，某二线IDC企业采用冷板式液冷后，单柜年运维成本增加

1.2万元，需3-5年才能收回成本，导致部分企业仍依赖传统风冷电力与储能配套不足高密度数据中心对电力容量要求极高，需配套10kV/35kV高压直供，部分“东数西算”西部节点因电网容量不足，需等待储能、光伏等配套设施建设，导致项目延期例如，内蒙古某数据中心因电网扩容延迟，2023年高密度服务器部署进度滞后原计划2个月2现存挑战成本、配套与标准化的“拦路虎”技术标准化滞后不同厂商的液冷方案（冷板接口、工质类型）、高密度服务器架构（GPU布局、电源接口）不统一，增加了IDC企业的采购与运维难度例如，某云厂商因多家服务器厂商接口标准不统一，导致同一集群内设备兼容性差，算力调度效率下降15%2025年高密度计算趋势三大方向引领行业变革面向2025年，随着技术成熟度提升、政策持续加码与需求进一步释放，高密度计算将呈现三大核心趋势技术向“更高密度、更低能耗”演进，应用向“场景化、边缘化”渗透，行业格局向“头部集中、跨界融合”发展技术趋势功率密度突破，150kW液冷全面普及1技术趋势功率密度突破50kW，液冷全面普及2025年，高密度计算将向“超高密度”与“极致能效”迈进单机柜功率突破50kW随着芯片算力持续提升与液冷技术成熟，单机柜功率将从当前的20-30kW提升至50kW以上，部分AI训练集群甚至达到100kW/柜例如，英伟达H200GPU功耗达800W，部署1000颗需800kW，对应单机柜功率约50kW，将成为2025年主流配置液冷技术全面替代风冷冷板式液冷将成为中高密度（20-50kW/柜）的首选，浸没式液冷在超高密度（50kW+）场景渗透率超50%据行业预测，2025年液冷设备市场规模将达300亿元，较2023年增长200%，成本较2023年下降30%-40%，中小IDC企业也可负担1技术趋势功率密度突破50kW，液冷全面普及硬件架构创新刀片服务器、AI原生服务器成为主流，服务器形态从“塔式/机架式”向“刀片式”“预制式”演进例如，浪潮信息推出的“8GPU刀片服务器”，可实现1U空间部署8颗GPU，算力达400PFlops，20kW/柜，空间利用率提升3倍应用趋势训练与边缘计算成2A I核心场景2应用趋势AI训练与边缘计算成核心场景高密度计算的应用场景将从“通用云计算”向“AI训练”与“边缘计算”聚焦AI训练集群规模化大模型训练对算力的需求呈“指数级”增长，2025年头部云厂商将部署“万卡级”AI训练集群，单个集群需高密度服务器1000-2000台，单机柜功率50kW+，液冷PUE

1.15以下例如，百度文心一言大模型训练集群将采用2000颗H200GPU，部署在自建超算中心，单机柜功率50kW，算力达800PFlops边缘高密度节点普及5G基站、智能工厂、自动驾驶等场景推动边缘计算发展，边缘数据中心向“小型化、高密度”演进，单机柜功率20-30kW，部署在城市核心区域，PUE

1.3-

1.4例如，特斯拉上海超级工厂的边缘节点，部署100kW高密度服务器，实时处理车辆传感器数据，延迟控制在5ms以内2应用趋势AI训练与边缘计算成核心场景行业垂直场景深度渗透金融、医疗、工业等行业对高密度计算需求凸显例如，高频交易数据中心需低延迟、高算力，采用100kW/柜液冷服务器，响应时间比传统中心快20ms；医疗影像AI分析边缘节点，单机柜功率20kW，实现CT/MRI影像实时分析行业趋势头部集中与跨界融合3加速3行业趋势头部集中与跨界融合加速2025年，IDC行业将呈现“头部厂商主导、跨界合作深化”的格局头部IDC企业规模效应凸显三大运营商、光环新网、宝信软件等头部企业凭借资金、技术、资源优势，在高密度数据中心市场的份额将从当前的40%提升至60%以上例如，中国移动计划2025年建成10个“超算级”数据中心，单机柜功率50kW+，总容量达100万kW跨界融合成为常态云厂商、芯片厂商、IDC厂商、能源企业成立“高密度计算联盟”，共同定义技术标准与解决方案例如，阿里云与华为合作推出“AI+液冷”一体化解决方案，集成昇腾910芯片与浸没式液冷技术，降低部署成本25%；国家电网参与西部数据中心供电网络建设，提供“光伏+储能+高压直供”绿色电力方案，PUE控制在

1.15以内3行业趋势头部集中与跨界融合加速专业化细分市场崛起专注AI算力、HPC（高性能计算）、边缘计算的“细分IDC厂商”涌现，例如，商汤科技自建AI超算中心，部署200kW/柜高密度服务器，服务自身大模型训练与外部客户；中芯聚源投资边缘计算IDC企业，聚焦工业互联网场景投资机会三大主线布局高密度1计算产业链1投资机会三大主线布局高密度计算产业链基于上述趋势，券商建议从硬件、IDC运营商、配套服务三大主线关注投资机会硬件端液冷设备与高密度服务器液冷设备商曙光数创（浸没式液冷龙头，已进入阿里云、腾讯云供应链）、英维克（冷板式液冷技术领先，客户覆盖三大运营商）、网宿科技（浸没式液冷方案落地字节跳动）高密度服务器厂商浪潮信息（AI服务器市占率国内第一，与英伟达联合推出8GPU高密度服务器）、中科曙光（HPC服务器龙头，液冷技术服务国家超算中心）IDC运营商头部企业与区域龙头头部IDC企业三大运营商（中国移动在“东数西算”西部节点布局领先，中国电信天翼云高密度集群已商用）、光环新网（北京酒仙桥数据中心采用液冷技术，服务AWS、字节跳动）、宝信软件（上海钢铁板块背景，边缘数据中心布局领先）1投资机会三大主线布局高密度计算产业链区域龙头鹏博士（西南地区边缘数据中心密度提升，服务本地政务云）、奥飞数据（贵阳贵安数据中心，液冷PUE

1.18，承接东部算力迁移）配套服务工程与电力数据中心工程商中国化学（模块化数据中心建设龙头，承接“东数西算”重点项目）、华建集团（数据中心设计与工程，服务上海区域高密度节点）电力配套商华为（模块化UPS市场份额第一，支持高密度供电）、特变电工（西部数据中心变压器供应商，受益“东数西算”电源基建）风险提示技术、政策与竞争风2险需警惕2风险提示技术、政策与竞争风险需警惕尽管高密度计算前景广阔，券商仍提示三大风险技术迭代风险若新型散热技术（如“浸没式+冷板”混合技术）或芯片架构（如光子计算）突破，现有液冷与高密度服务器技术可能面临淘汰，企业需持续投入研发政策落地不及预期“东数西算”工程若因土地、能源政策调整导致西部数据中心建设延迟，或双碳政策对PUE要求进一步收紧，可能影响高密度计算推广进度行业竞争加剧头部IDC企业低价抢单、硬件厂商产能过剩（如GPU供应充足后价格下降），可能导致行业利润率下滑，尤其中小IDC企业面临淘汰风险结论高密度计算引领IDC行业进入“算力效率时代”2025年，高密度计算将成为IDC行业的核心增长引擎，推动行业从“规模驱动”转向“效率驱动”从技术看，50kW+功率密度、液冷全面普及与硬件创新将重构算力基础设施；从应用看，AI训练集群与边缘计算将成为主要场景；从行业格局看，头部企业与跨界合作将主导市场，专业化细分厂商崛起对券商研究而言，需重点关注1）技术路线迭代节奏（液冷成本下降与功率密度突破）；2）政策落地进度（“东数西算”节点建设与PUE标准）；3）头部企业竞争优势（资源储备、客户粘性与成本控制）对投资者而言，可布局液冷设备、高密度服务器、头部IDC运营商等主线，同时警惕技术替代与行业竞争风险结论高密度计算引领IDC行业进入“算力效率时代”总体而言，高密度计算不仅是IDC行业的技术升级，更是数字经济向“算力密集型”转型的关键支撑，其发展将深刻影响未来十年数字产业的格局（全文约4800字）谢谢。