SemiAnalysis 推出中国数据中心模型，测算中国存量容量超 24GW

中国正处于全球大模型竞赛的前沿。GLM 5.3 和 Kimi K3 是一连串令人瞩目的开放权重发布中的最新成果。字节跳动的豆包作为中国的 ChatGPT，服务 3.45 亿月度用户，而 Seedance 则是最先进的视频生成模型。

这些模型全都运行在数据中心上，而中国一直在以很大程度上未被国外测量的速度建造它们。最大的租户不提交 10-K 文件。几家最大的业主从未上市。大部分一手资料都是中文的。于是市场得出了两个懒惰的假设：中国很大，中国是空的。对中国数据中心容量的公开估计相差 15 倍，而且报告不断引用高空置率。

正如我们的旗舰产品 SemiAnalysis 数据中心模型，我们使用建筑级数据来检验那些被广泛引用的叙事中哪些成立，首先从市场规模有多大开始。

我们的全球模型追踪四个地区超过 5,000 个设施。截至 2026 年底，美国以 56GW 的容量领跑全球，其次是中国以外的亚太地区约 15GW、EMEA 约 14GW、拉丁美洲约 2GW。迄今为止，该模型止步于中国边界。今天我们跨越它。

我们对 60 多家企业旗下 1,000 多个数据中心的追踪显示，仅中国就拥有超过 24GW 的机群规模。比 EMEA 更大。比亚洲其他地区更大。这还不包括约 20GW 的既有管道项目和另外约 30GW 的已公布项目。

增长正处于拐点。2Q26，阿里巴巴、腾讯和百度（“BAT”）的资本支出合计达到 200 亿美元，同比增长超过一倍，并且有记录以来首次，三家公司全部录得负自由现金流。这是该行业历史上最大的一次资本支出跃升。

这一总额还不包括最大的支出方字节跳动，它仍然是私人公司。根据我们的中国数据中心模型，仅字节跳动一家就占了中国已交付数据中心容量的约五分之一，而且它几乎是全部租用的，这使其成为该国所有批发数据中心托管运营商最重要的单一客户。

上市公司吸引了所有关注，但它们只是冰山露出水面的尖端。对数据中心业主而言也是如此。万国数据（GDS）和世纪互联（VNET）是仅有的两家在美国上市的中国数据中心业主，1H26 签署了 1.3GW 的批发订单。但根据我们的中国数据中心模型，在 2024–2026 年迄今，它们仅占字节跳动和阿里巴巴订单的约三分之一。

这轮建设是全国性的努力，国有运营商也是其中一部分。中国的数据中心市场历来由电信主导。国有运营商在 2010 年代占据了大部分市场份额，如今仍拥有全国三分之一容量。国家电网公司也在积极投资。它们的合计资本支出自 2024 年起加速，第十四个五年规划以超出原计划 24% 收官。第十五个五年规划（2026–2030）在此之上再增加 40%，达到超过 7,460 亿美元（5 万亿元人民币）。

在很大程度上不受电力约束、劳动力短缺和公众抗议的影响，中国经常在 12 个月内交付 100MW 的数据中心设施。模块化数据中心是标准做法，腾讯早在 2014 年就部署了其第三代模块化设计。在中国已是旧闻的东西，如今才在美国被大规模采用，正如我们在 The Wild Wild West of LEGO Datacenters 中详述的那样。

增长并不止步于中国国境。 在我们的 SemiAnalysis 数据中心模型中，中国超大规模云厂商的海外租赁机柜容量预计将从 2026 年到 2029 年翻倍，接近约 4GW 的租赁容量。这一数字仍低估了他们的海外算力，因为它未计入他们从西方云厂商租赁的数十万块 GPU，我们在 Oracle 如何赢得 AI 算力市场中对此有过详细介绍。

然而，市场也面临一些阴云。空置率高企，数据中心开发商在价格上竞争激烈。受出口管制影响，芯片供应也受到限制。但正如下文所解释的，这两者都没有阻止 AI 数据中心以惊人的速度被建设和填满。

在本报告中，我们依次涵盖：

• 中国数据中心行业概览：全球第二大市场，以零售先行模式建成，以及这段历史为何在 AI 算力短缺的同时造成了过度建设和高空置率。

• 西进建设："东数西算"政策与超大规模 AI 需求如何推动行业向内陆转移，其建设速度和单位成本是西方无法企及的。

• 付费内容：我们逐家剖析字节跳动、阿里巴巴、腾讯、百度和华为，从它们的 AI 与数据中心战略，到租赁与自建布局。

SemiAnalysis 中国数据中心模型介绍

本报告是 SemiAnalysis 中国数据中心模型的预览。它是我们全球 SemiAnalysis 数据中心模型的中国对应版本，按同样的标准构建，自下而上、逐栋楼建模。

如需更多信息，请联系我们的销售团队：sales@semianalysis.com。

你将在其中看到：

• 追踪 60 多家运营商的 1,000 多个设施

• 每个设施到 2032 年的季度交付曲线，包含建设状态与时间表

• 逐栋楼宇的租户识别，并为领先运营商提供按客户组合细分的租户容量分配

• 超大规模厂商自建与租赁的拆分，以及各租户的容量路径

• 租赁签约追踪器和租赁交付追踪器，基于同一对账口径

• "东数西算"（"EDWC"）枢纽与集群分析、负载增长和电力消耗预测

• 交互式完整地图视图，展示容量集中于何处

把它视为开篇章节。与我们的全球 数据中心模型一样，我们将在每次更新中不断叠加新的图层（AI 算力、电力、供应商、供需分析）。

让我们开始吧。

中国数据中心行业：零售先行建成，被 AI 翻转

美国在AI基础设施竞赛中的一个关键优势是其数据中心产业在超大规模模式下成长起来。数百兆瓦规模的园区多年前就已存在，专为少数几家巨型租户量身建造。而中国的数据中心产业则由电信运营商和成千上万的小型零售部署塑造。理解这段历史，就能解释当今市场的种种怪象：从整体高空置率与AI算力短缺并存，到运营商为何仍然拥有全部资产的三分之一。

下图预览了整个故事。2010年至2022年间，中国一家领先的托管服务商的利用率从75%左右缩水至55%左右。然后，从2023年起，其分部披露数据揭示出一个两速分化的市场。批发楼在AI需求的推动下迅速填满，利用率重回70%以上，而传统的零售机架则徘徊在60%附近。

时代一 —— 运营商托管（2015年之前）：数据中心作为电信不动产

与世界其他地方由超大规模厂商和托管服务商主导不同，中国的数据中心市场历史上由电信主导。三大国有运营商（中国移动、中国电信、中国联通）合计占有60–70%的市场份额，而最大的第三方厂商GDS和VNET各自份额不足5%。运营商在牌照和网络方面享有结构性优势，并受益于自带的专属需求。中国数据中心需求的很大一部分来自政府、国有企业和受监管行业，这些机构默认选择国有供应商。

在其头二十年里，中国的数据中心本质上就是电信不动产，其特点是低密度零售机架（约90%的设施运行功率低于2kW），出租给网站、网络游戏和CDN客户。这通常作为与带宽捆绑的产品提供，由北京、上海和珠三角周边的小型城市交换中心提供服务。第三方运营商在很大程度上只是运营商机房和带宽的转售商。超大规模厂商几乎不是影响因素，因为阿里云2009年才成立，腾讯云直到2013年才向公众开放。

这个时代之所以在今天仍然重要，是因为其存量恰恰就是如今闲置的产能。传统零售机架已无法满足H20或昇腾服务器的需求，而且在部分占用和高成本的情况下改造并不现实。约50%的总体利用率数字，很大程度上是时代一（以及我们将会看到的时代三）的一座纪念碑。

时代二 —— 云计算跑马圈地（2015–2021）：不惜一切代价的增长

云时代大约始于2015年。两大领头羊阿里巴巴和腾讯认定这是一个赢家通吃的市场，由此开启了一场资本支出竞赛。阿里云在2015–2019年间营收以约110%的复合年增长率增长，代价是惨烈的价格战和EBITA亏损。在12个月窗口期内连续17次降价后，其核心产品降价幅度超过50%。腾讯以同样方式回应，推动两家超大规模厂商的资本支出在2021年达到峰值。

第三方托管平台（GDS、VNET、秦淮数据）随之同步扩张。与此同时，零售开发商继续建设小型城市站点，默认云需求会源源不断地外溢。

时代三 —— 消化期（2022–2023）：音乐停止了

疯狂扩张在2022年戛然而止。政策逆风、宏观放缓，以及国有云厂商的份额侵蚀，使阿里云的增速从2021年的+50%降至2022年的+23%，随后实际上归零。腾讯管理层将其定位为“从追求收入增长转向健康增长”的重新定位，同样经历了类似的放缓。腾讯在2022年年中将资本支出预算削减了近一半。阿里巴巴则在2023年采取了同样举措。

几乎在同一时间，2022年2月，国家发展和改革委员会（“发改委”）启动了“东数西算”工程，在八大国家枢纽节点内规划了十个算力集群。这些地区，尤其是西部地区，享有快速审批通道和廉价绿电。

其结果是：尽管交付放缓，市场仍然供过于求。价格受到的冲击最大。独电市场价格从约80美元/千瓦/月被砍掉一半。在2026年8月的财报电话会议上，GDS管理层估计，尽管价格重置已经持续了几年，仍需再过18个月才能完全消化。

第四阶段——AI超级周期（2024年–）：全速前进

DeepSeek以及超大规模云厂商自身的GenAI雄心在2024-2025年间唤醒了整个市场。BATB（字节跳动/阿里巴巴/腾讯/百度）合计资本支出从2024年的约350亿美元增至2025年的超过500亿美元，并有望在2026年达到1000亿美元。

批发订单以史无前例的规模回归，西部枢纽终于找到了租户。GDS和VNET在2026年上半年合计签署了约1.3GW的批发容量，而零售订单不到10MW。AI时代属于批发业务。传统零售存量并未参与其中。

但仅仅关注这两家上市公司会严重低估总需求，因为根据我们的中国数据中心模型，它们在2024年至2026年初仅承接了字节跳动和阿里巴巴订单的约1/3。

总结一下，这段四阶段的历史解释了今天中国数据中心市场的格局：(1) 位于一线城市附近、以零售为主的传统存量，利用率在30-50%，在物理上往往不适用于AI密度；(2) 完全在别处发生的、由AI驱动的批发型建设浪潮；(3) 运营商份额在结构性下滑，因为超大规模云厂商自建和第三方批发承接了增长。

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东数西算：管道正向西部延伸

东数西算政策指定了八个国家算力枢纽，具体落地为十个集群，既覆盖需求中心（京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝），也覆盖资源丰富的西部（内蒙古、宁夏、甘肃、贵州）。

这是该行业的顶层设计蓝图，与大多数“指导性”文件不同，它切实改变了行业的发展方式。

政策本身已被广泛报道。而缺失且真正重要的，是其传导机制。

在中国，数据中心开发商在获得土地之后申请的第一个许可，是向当地发展和改革委员会提交的能耗审查。该指标是限制设施规模上限的约束性配额。任何折合标准煤消耗超过1万吨（>10MW）的项目，未通过该审查依法不得开工建设。

该审查制度始于2010年，并随时间演变为一项配额分配工具。2022年“东数西算”工程启动后，配额制度成为最有效的机制，因为发放配额的部门正是执行“东数西算”政策的部门，因此配额实际上阻止了建设向非枢纽地区流动。

广东是最清晰的例子。该省在2021-2022年停止发放数据中心能耗配额，仅对韶关的“东数西算”枢纽区域重新开放申请。其他东部大都市也实行类似的配额管控。与此同时，“东数西算”区域则慷慨地发放能耗配额、土地批文和税收优惠。

尽管有这一机制，头两年迁移进展缓慢，因为当时的需求（云、游戏、电商）要求贴近人口中心以获得低时延，因此超大规模云厂商仍在争夺一线城市附近稀缺的配额。

一个鲜为人知的事件说明了配额制度在实际中如何运作。2023年年中，广东省能源局对腾讯位于清远的两个自建园区进行检查，发现每个园区的实际运行规模约为获批规模的13-14倍。这些项目被贴上“批小建大”的标签，并被责令在六个月内整改。当地电网公司被要求按获批配额控制供电。即使是腾讯，新增建设现在也必须归属全省指定的枢纽节点。

如今，这些园区仍在运营，但正如我们的中国数据中心模型所示，腾讯后续的容量都落在了韶关。原因不仅仅是监管压力。

另外两件事改变了局面。

第一，由电信主导的光纤投资大幅降低了时延。韶关又一次是典型案例。自2022年以来，当地政府已在网络基础设施上投入约6亿美元（约40亿元人民币），建成13条覆盖大湾区的超高速400G全光路由，到广州单向时延达1.3ms，到深圳1.66ms，到香港低于3ms。一条深圳-广州-韶关空心光纤直连通道已纳入规划，自2027年起将进一步把时延降低约30%。在这样的数字下，除对时延最敏感的工作负载外，韶关的机架在功能上等同于深圳的机架。

第二，AI需求完成了剩下的部分。训练工作负载不在乎时延，但它们在乎电价。

内蒙古是这方面的最佳例子。该地区拥有中国最大的可再生能源装机，而且至关重要的是，内蒙古西部由蒙西电网供电——这是国家电网和南方电网之外中国唯一的省级电网，拥有自己的多边交易机制和独立定价。

因此，内蒙古已成为中国的柔佛，即超大规模AI容量的默认目的地，这里有慷慨的配额分配、以平方公里计的土地，以及最重要的——约为一半一线城市水平的电价。

柔佛与内蒙的平行关系不止于土地和电力。经济性上，中国的租金低得多，但资本开支也低；柔佛租金更高，但建设成本也更高。我们的数据显示，两个市场的成本收益率区间有所重叠，内蒙最好的园区按柔佛国际开发商的回报率测算也能成立。但趋势出现分化：随着预制化方案和国产替代的叠加效应，内蒙的建设成本持续下降，而柔佛开发商则面临供应链过热带来的资本开支上涨和超支风险。在柔佛建设的中国运营商借助中国供应链享受地理套利，获得更高的收益率。

不过，跳出内蒙来看，这十个集群讲述着截然不同的故事。当下方地图按实际已投运和已承诺的容量（而非政策指定的容量）加权时，这一点最容易看清。

媒体上反复出现的一种说法是，东数西算（EDWC）只是一项满是西部空壳的烂尾工程。最简单的反驳是看看超大规模云厂商自己把钱投在了哪里。正如我们的追踪所示，字节跳动目前运营着三个自建集群：山西大同（最早）、安徽芜湖（东数西算集群，服务华东推理）以及一个内蒙古双站点项目（和林格尔与乌兰察布），2026 年 7 月在宁夏中卫（另一个东数西算区域）注册了两家实体，指向第四个集群。

在内蒙之外，各集群的发展差异悬殊，但这种差异很大程度上是刻意设计的结果。贵安从一开始就被定位为存储枢纽，因为冷数据不介意待在山里。最著名的锚定租户是与云上贵州合作运营的苹果 iCloud 中国数据中心。较少被报道的是，华为和腾讯在该区域也都有自建集群。

成都和重庆则是另一番情形。它们被定位为国家级算力枢纽，但在电价和电网灵活性上输给了内蒙，错失了 AI 需求之争。东数西算成功地把建设集中在了地图划定的范围内，而市场随后在其中选出了赢家。

山西则恰恰相反。它完全是东数西算枢纽体系之外最大的数据中心区域（上图中的红色菱形），却吸引了字节跳动、百度和京东通过自建场地和托管租赁合计近 2GW 的承诺容量。原因在于充裕的廉价电力（山西是中国的煤炭大省）、毗邻北京，以及先发优势。超大规模云厂商在东数西算出台之前就已进驻并持续扩建，这证明配额体制引导着建设方向，但最终决定选址的仍是电力和地理条件。

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速度与成本：另一种玩法

美国的建设受电力制约，存在并网排队、变压器交货周期长、表后供电变通手段等问题，我们在这里已经详细讨论过。中国的建设则受芯片制约：电力供应充足，国有电力公司将数据中心负载视为发展的胜利，许可审批是一个政策通道而非瓶颈，建筑劳动力充足。由于设施侧没有物理摩擦，建设周期完全由互联网平台需求驱动。

在速度方面，一座 100MW 设施的标准交付时间已从云时代的约 18 个月压缩到 AI 时代的约 12 个月，最先进的项目完工速度还要更快。

作为参考，我们对美国模块化的深度分析《LEGO 数据中心的狂野西部》发现，美国全模块化建设的最佳情况仍需 12–18 个月的施工，且排在 12–13 个月的许可审批之后，无法重叠。在中国，施工前的许可期通常为 3–6 个月，在 EDWC 地区更快。

若干结构性因素促成了整体上更快的速度。

第一，在订单之前预先建造空壳。由于超大规模云厂商现在在招标中要求 T+6 个月交付，托管开发商自担风险预先完成土建工程，使得租户竞争实际上成为半成品壳体之间的赛跑。2025 年初 GDS 签署一份 152MW 的 AI 超级订单时，客户要求在六个月内交付，结果如期实现。

第二，在西部 EDWC 枢纽新建绿地场址改变了施工方式。摆脱了 Tier-1 城市的土地限制，开发商正从传统的多层混凝土建筑转向低层大跨度钢构厂房。钢结构在工厂制造，同时现场开挖地基，然后用卡车运入并由吊车吊装到位。混凝土只用于地面以下，因此无需等待其硬化才能搭建下一层。VNET 在乌兰察布的视频显示，一座厂房在从夏到冬的一个季节内从裸地基变成了完工建筑。

腾讯的 T-Block 将同样的逻辑推向极致。整个数据中心以工厂预制的模块形式到场，“建筑”缩小为一块平整的场地和简单的钢结构外壳，有时甚至完全没有建筑。

第三，预制化将串行工期变为并行工期。大部分机电（MEP）工作转移到工厂进行，因此电气和机械装配不再需要等待建筑完工。最典型的例子是阿里巴巴的 CUBE 5.0 “100 天数据中心”，包括 30 天的工厂生产和场地准备、50 天的现场安装和 20 天的调试，从完工的壳体到服务器到场之日计。与市场标准的 6 个月相比，这大致将机电和调试阶段缩短了一半，并把从动工到调试的周期压缩到约 7–9 个月。

上述每一个因素都指向同一个方向，即更多在工厂、更少在现场。沿着这一逻辑推到终点，你会预期腾讯式的全模块化集装箱园区如今已成为国家标准。但事实并非如此，原因有两个，而且非常“中国式”。

首先，劳动力账本不一样。模块化在西方最大的收益是避开稀缺且昂贵的技工。中国工地劳动力充足且价格低廉，因此传统的钢构加预制建造方式已经能达到激进的工期目标。全面采用集装箱式方案带来的边际速度提升很小。

其次，融资动态也在起作用。中国的托管数据中心开发商会将数据中心抵押给银行作为贷款担保。一栋设计寿命 20 年的正规建筑估值较高，而一片集装箱场地估值低且残值较低。当你的商业模式是“以资产抵押借款，再租给字节跳动”时，你就会盖一栋真正的楼。

如今，全模块化建造仍局限于超大规模云厂商自建项目和东南亚项目，但整体建设速度已足够快。

在成本方面，尽管速度不断提升，资本支出仍在持续下降。持续的供应链压缩和国产化率上升，已将外壳及装修成本压至美国同类批发成本的一小部分，正如我们在模型中展示的那样。阿里巴巴表示，其模块化方案在工期收益之外，相比早期版本还进一步降低了 >10% 的成本。

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需求端：五家超大规模厂商，多种打法

中国 AI 建设的需求端集中在少数几家公司：字节跳动、阿里巴巴、腾讯、百度和华为。

与它们的美国同行一样，这些公司横跨社交媒体、电商、搜索、游戏和短视频。然而，催生这些公司的消费互联网已经没有新用户可挖掘。如今，中国的互联网普及率已达约 80%，每年仅增长约 1.5%。

过去的增长引擎全部进入个位数增长。

• 社交媒体：腾讯的核心资产微信，2025 年月活跃用户同比仅增长 2%。

• 搜索引擎：百度 2025 年营收下降 3%，其中在线营销收入出现双位数下滑。

• 电商：在截至 2026 年 6 月的季度里，阿里巴巴的客户管理收入同比下降 7%。

• 短视频：快手 2025 年日活跃用户同比仅增长 2.7%。

在消费应用之外，同样的巨头们引领着云计算行业，但存在一个结构性劣势。该市场由阿里巴巴、华为和腾讯以及三大电信运营商主导。但与美国超大规模厂商约三分之一甚至更多的云收入来自美国境外不同，中国的云收入主要来自国内。该群体中最全球化的阿里云，也仅有约 20% 的云收入来自海外，而运营商云实际上 100% 来自国内。从“可触及 GDP”来看，美国科技巨头的核心市场要大得多。

在这样的背景下，AI 已成为增长引擎，这正是我们之前提到的 2026 年二季度资本支出拐点的驱动力。

除了为自己的模型研发提供资金外，这些大型平台还在中国各地的 GenAI 实验室中编织了一张投资网络。阿里巴巴投资了五家大模型独角兽。腾讯投资了六家，并在 DeepSeek 的 A 轮融资中写下了最大的一笔外部投资。

反过来，这些实验室在超大规模云厂商的云上训练和提供服务（阿里巴巴/月之暗面的情况），或者其模型被部署在超大规模厂商的产品内提供服务（腾讯/DeepSeek 的情况）。无论哪种方式，超大规模厂商的数据中心扩张都是整个国内 AI 生态的算力基础。因此才有接下来的深度剖析。

我们在下方提供一张概览图，展示各超大规模厂商的现状：

租赁业务：如今，字节跳动和阿里巴巴各自以吉瓦级规模发布年度租赁需求，且双方都在积极拓展海外。字节跳动的需求最大，且其大部分面积采用租赁方式，因此其招标日程实际上决定了全国每一家批发运营商的订单簿。正如我们在下文所示，阿里巴巴将需求分配在自建、BOT 和批发租赁之间。腾讯最为克制。它在 2022–23 年的下行周期中关闭小型租赁的市区站点并整合到自己的园区，直到 AI 时代租赁需求才重新回升。百度的招标规模仅为其余家的一小部分。

自建部分：2010 年代，随着业务规模足够大，中国超大规模厂商开始自建数据中心，此后各家策略出现分化。阿里巴巴、腾讯和百度自建其战略性园区，其余则租赁。华为因其商业模式几乎全部自建。字节跳动作为最主要的租户，如今也在快速扩建自己的园区。我们的中国数据中心模型追踪所有自建项目，下图展示了当前格局。

在纯租赁和纯自建之间，还出现了一种称为 BOT 的混合结构。其实际构造是两层所有权划分：超大规模厂商拥有土地和土建外壳，而托管合作伙伴则投资、拥有并运营机电（M&E）层，通过 8–10 年的服务合同收回资本。这样，超大规模厂商保持了控制力和速度，合作伙伴的资产负债表承担资本支出，而 IRR 是合同化的而非市场化的。BAT 三家都在运行这个打法的某种版本。阿里巴巴与 AtHub 合作，腾讯与科华数据合作，百度与奥飞合作。阿里巴巴把这种混合运用得最彻底，在同一集群内并行运营自建、BOT 和批发租赁，我们将在下文讨论。

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字节跳动：TikTok 母公司，中国最大的租户，全球最大的 GPU 用户之一

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