在全球数字化转型加速的背景下,2025年《政府工作报告》明确提出“加快数字中国建设,数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%左右”,为人工智能(AI)与互联网数据中心(IDC)的协同发展注入强心剂。在2025年政府工作报告中,“人工智能+”战略被首次提升至国家产业升级的核心地位,作为AI技术的基础设施,IDC行业正迎来政策与市场的双重驱动,成为新质生产力的重要载体。AI算力增速高于预期,IDC行业或将迎来新“风口”。
一、AI与IDC的“双向赋能”逻辑
2025年《政府工作报告》提出“加快数字中国建设”,要求提升数字基础设施智能化水平;同时,将算力基础设施纳入国家战略布局,提出“推进科技强国建设”“深化国有企业改革”等要求,为IDC行业指明发展方向。《政府工作报告》延续“人工智能+”战略,并首次以独立章节部署,明确提出“持续推进人工智能+,将数字技术与制造优势、市场优势深度融合,支持大模型广泛应用”,可表明中国IDC行业在人工智能驱动下,正从“算力规模扩张”向“质量效能跃升”的战略转型。两会期间,代表委员针对国产算力平台建设提出多项建议。全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰提出,应加快构建基于国产算力的自主可控大模型生态体系,建立健全数据资源共享机制,借助专项扶持推动算力硬件与算法协同创新,以此加速我国自主可控人工智能产业生态的发展进程。AI与IDC在算力基建扩容、智能化运营和数据要素激活方面实现双向赋能。
算力基建扩容实现AI需求倒逼IDC升级,IDC为AI提供“新基建”的双向赋能。一方面,智能算力新增及东部地区建设超大规模智算中心集群(如长三角、粤港澳节点),直接服务于AI大模型训练需求;西部地区则布局绿色低碳算力基地,通过“东数西训”模式承接非实时性AI算力任务,响应智能算力专项投资的国家和地方政策。其双向赋能体现在AI大模型训练对高密度算力的需求倒逼IDC向智能化、集约化转型;而IDC的算力基建扩容又为AI技术创新提供“燃料”。另一方面,IDC行业中的液冷技术和绿色补贴政策响应国家层面政策框架,其双向赋能体现在AI算力高能耗特性推动IDC绿色技术创新;IDC的低碳化改造则降低AI产业碳排放,助力实现“双碳”目标下的AI可持续发展。
智能化运营实现AI优化IDC效率,IDC为AI落地提供试验场的双向赋能。AI运维的强制部署和AI能效实验室建设,响应2025年《新型数据中心发展三年行动方案》、国家“东数西算”工程技术标准及《国家新一代人工智能创新发展试验区建设指南》和工业和信息化部“算力强基”专项行动等政策。一方面,AI算法(如数字孪生、预测性维护)直接提升IDC运营效率;IDC的海量运维数据反哺AI模型迭代,形成闭环优化;另一方面,AI芯片的专用化设计提升IDC能效;IDC的规模化场景为AI芯片提供真实测试环境,加速技术商业化。
数据要素激活实现AI挖掘IDC数据价值,IDC构建AI生态底座的双向赋能。政务数据开放与行业大模型开发,AI算法释放IDC存储数据的潜在价值,AI大模型训练对高密度算力的需求倒逼IDC向智能化、集约化转型;IDC的数据资源池成为AI模型训练的核心生产资料。在生成式AI爆发式增长的浪潮中,全球算力需求正以每3~4个月翻番的速度突破临界点。据IDC预测,2023-2030年全球IDC市场将保持22%的年复合增长率,中国智能算力规模预计2025年突破千亿级。由AI驱动的算力革命,正在重塑IDC的产业逻辑,从基础设施迭代到商业模式创新,从技术架构重构到生态体系重塑,AI与IDC的深度融合正催生新的产业范式。在大模型需求拉动下,AI算力需求高于预期,中国IDC运营商的项目回报率存在显著修复空间,与政府工作报告中“激发数字经济创新活力”的表述高度契合。其中AI大模型的参数规模从GPT-3的1750亿上升至GPT-4的1.8万亿,训练所需算力呈指数级增长。开源模型DeepSeek的普及进一步扩大市场需求,该模型通过算法优化使训练成本降至国际同类产品的5%,吸引多家国产AI芯片企业及三大运营商接入,激发长尾客户对算力服务的需求。此外自动驾驶、药物研发等场景对算力的需求呈指数级增长,推动IDC从传统存储功能向智能计算中心转型。同时IDC的算力与数据整合能力则降低AI应用门槛,推动中小企业智能化。
综上,政策导向下的AI和IDC行业的双向赋能逻辑为三大闭环。其中,需求闭环为AI产业化--算力需求爆发--IDC供给侧改革--反哺AI算力成本下降。技术闭环为AI优化IDC能效--IDC提供更低成本算力--加速AI技术迭代--催生更智能的IDC运维技术。生态闭环为IDC汇聚数据与算力--AI企业开发应用--行业智能化反哺数据积累--IDC数据价值再挖掘。
二、政策导向下,AI优化算力网络“点、链、网、面”体系化发展
《政府工作报告》提出“优化全国算力资源布局,打造具有国际竞争力的数字产业集群”。是继2024年明确适度超前建设数字基础设施,加快推进全国一体化算力体系构建,培育算力产业生态后,“算力”一词连续两年受到政府工作报告的关注。AI驱动算力资源科学布局,加速推进国家数据基础设施建设。基于AI强化学习的选址算法,综合评估电价、地质稳定性、网络延迟等参数,提升数据中心选址效率提升。通过时序预测模型(如LSTM)分析区域AI算力需求增长曲线,动态规划机柜数量与电力配置。随着算力需求呈指数级增长,算力基础设施的布局和优化将迎来新一轮浪潮。AI将优化算力网络“点、链、网、面”体系化发展。其中,“点”为推动算力中心单点提质,按需建设,重点为提升算力利用效率。“链”为促进算力产业“串珠成链”,深化核心技术研发与协同创新,加快构建自主可控的计算技术体系和软硬件生态体系。“网”为加快网络升级“连算成网”,指导基础电信企业规划建设高速宽带网络,扩大千兆网络覆盖范围,有序推进5G网络演进升级,按需部署干线400G和城域800G高速光传输系统,打造高速稳定的传输通道,更好支持数据的流通和利用。“面”为持续丰富算力应用场景,引导模式创新“全面赋能”。其中“点”的算力布局中,通过AI实现单个算力节点(如数据中心、边缘计算节点)的自主决策与资源优化。在“链”的算力布局中,AI赋能边缘节点间的高效协作,构建分布式智能链并支撑实时性要求高的场景(如自动驾驶、工业互联网)。在“网”的算力布局中,AI构建动态算力网络,打破地理限制,实现全国乃至全球范围的资源最优配置。在“面”的算力布局中,AI推动算力网络与实体经济深度融合,形成“算力+AI+产业”的共生生态。
三、挑战与突破
虽然政策红利显著,但《政府工作报告》强调“单位国内生产总值能耗降幅超过3%”,对IDC行业能耗与碳排压力提出更高要求。此外IDC行业面临区域算力失衡和安全合规风险等。其中,能耗与碳排压力方面,或将通过建立“算力碳足迹追踪系统”,对未使用绿电的数据中心征收阶梯式碳税和在内蒙古、甘肃等试点风电/光伏直供园区,要求一定的AI训练集群绿电使用比例。区域算力失衡方面,通过加快“东数西算”枢纽节点建设和实施“东数西训”战略,并运用联邦学习技术实现东西部数据中心协同训练大模型,进而减少原始数据跨域传输和对中西部AI算力需求企业给予相应的电价补贴。安全合规风险应对方面,可通过制定《AI算力安全分级规范》,要求训练敏感模型的数据中心通过国家等保四级认证,此外可通过建立AI模型训练黑名单机制,对涉及深度伪造、舆情操纵的算力需求实施实时阻断。
总体看《政府工作报告》释放的信号表明,IDC行业的价值定位正在发生根本性转变,从“机房供应商”到“智能服务商”,包括服务模式的重构、技术标准的输出和产业协同的深化,2025年是“十四五”收官之年,也是AI与IDC深度融合的关键年。政府工作报告为IDC行业发展锚定了“创新驱动、绿色低碳”的主基调,而技术突破与政策落地的协同效应,将加速算力基础设施的迭代升级。AI将驱动IDC行业发生变革,包括AI推理场景推动边缘IDC部署;AI算法优化IDC行业的制冷、电力调度等环节,提高运维效率;AIaaS(AI即服务)或将成为主流模式,数据增值服务将崛起;政策驱动或将使中小IDC企业加速出清,集中度提升。
未来,行业内企业或将可通过投资建设适配AI大模型训练的智算中心布局高密度GPU集群和液冷技术国产化实现智能算力基建、升级为AI驱动运维及形成垂直行业解决方案,实现从“制冷节能”到“AI原生架构”的技术跃迁;从“资源出租”到“算力服务+数据增值”的模式跃迁、从单一个体到“芯片-算法-场景”全链条协同的生态跃迁。但短期内行业企业信用风险或将在资本开支和技术投入方面,长期则受益于收入增长和资产证券化。行业头部企业在资源储备、技术优势和融资能力具有较强的优势,信用风险或将可控;行业中小厂商需关注客户拓展与成本控制;此外需关注行业企业上架率、现金流管理及技术适配能力。
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