一、國內數據中心都建在哪里

1.“北上廣”及周邊地區機架規模仍領跑全國

受5G、人工智能、大數據、云計算、移動互聯網等技術發展以及在邊緣計算、工業互聯網、超高清視頻、VR/AR等場景應用的推動，我國數據中心數量和規模呈現平穩增長。截至2019年底，我國在用數據中心機架數265.8萬架，同比增長28.7%。在建數據中心規模約185萬架，與2018年相比增加約43萬架。

截至2019年底，北京、上海、廣東三個數據中心聚集區的在用機架數的全國占比為31.3%，與國內其他任意三個省（區、市）相比，北上廣還是在我國數據中心規模分布上占據了相當大的比重。此外，若將河北、天津、內蒙古、江蘇、浙江、福建、海南等北上廣周邊地區加上，這一比重會提升至60%以上。

圖1 2019年中國數據中心在用機架數分布（僅“北上廣”）

圖2 2018-2019年中國分區域數據中心機架數

2.總體布局日趨合理，數據中心逐漸向中西部、一線周邊城市轉移

自2013年工業和信息化部聯合四部門發布《關于數據中心建設布局的指導意見》，工業和信息化部信息通信發展司發布《全國數據中心應用發展指引（2018）》以來，加之北京、上海等地圍繞嚴格控制新建、擴建數據中心數量及規模等發布了相關文件，我國數據中心布局漸趨合理。與2018年相比，2019年北京、上海、廣東3個省（市）在用機架數在全國占比下降了4.2%。但在數據流量呈現指數級增長、移動互聯網、工業計算、超高清視頻、VR/AR等應用鋪開的背景下，一線城市仍然存在較高的數據中心建設需求。在此背景下，阿里、騰訊、今日頭條、百度等科技巨頭對數據中心的布局漸向河北、內蒙古、江蘇、浙江、福建等一線周邊城市擴散，這些地區數據中心建設等級通常較高，依托自身網絡基礎，大部分直連或經一次跳轉到一線城市節點，在規模和能力上具備承接一線城市外溢需求的條件。

根據賽迪顧問數據顯示，與2018年相比，北京、廣州、深圳三地2019年在用機架數增長率均在7%以下，河北、天津、內蒙古、福建、海南等周邊地區增長率均在20%以上，北京周邊地區增長率更是超過90%。較特殊的一點是，由于上海、江蘇、浙江等經濟實力較強，互聯網、金融等企業數量眾多且電子信息產業發展迅猛、企業數字化轉型需求較強等因素，加之南京、上海是國家網絡骨干節點、網絡基礎雄厚，上海及周邊江蘇、浙江等地區2019年在用機柜增長率均保持在15%以上的較高增長率。

表1 北上廣深及周邊城市數據中心規模及增長

二、數據中心為什么建在這些地區

通常，數據中心的布局需要綜合考慮供需兩個方面，具體圍繞數據中心建設本地以及周邊省（市）需求，本地土地、人力、水、電等成本、網絡基礎以及當地政策支持程度。按照重點考慮因素的不同，數據中心選址可分為需求導向型、成本導向型和政策導向型。

1.需求導向型

通常來看，數據中心廠商傾向于在經濟發展水平較高、人口密度高、數據流量大、產業數字化轉型需求旺盛的省（區、市）進行投資布局，因為這些地區對數據中心的需求及消化能力較強。經賽迪顧問調研發現，2019年北京數據中心需求機架數與實際使用機架數仍相差2萬左右，上海、廣州、深圳等地區也均出現了不同程度的“供不應求”現象，因此也出現了以北上廣深為核心的幾大數據中心集群。近幾年，為緩解大城市土地、網絡、水、電等資源緊張問題，推動我國數據中心產業布局更加合理化，國家相關部門先后出臺了《工業和信息化部發展改革委國土資源部電監會能源局關于數據中心建設布局的指導意見》《全國數據中心應用發展指引（2018）》等文件，將一部分數據備份存儲、大數據處理等對網絡時延要求較低的業務逐漸向一線周邊城市以及中西部地區轉移。

2.成本導向型

成本導向型是指廠商在建數據中心時會重點考慮當地土地、人力、水、電、網等因素，使數據中心的建設成本和運營成本最低。通常，數據中心TCO（總成本）包括CAPEX（資本性支出）和OPEX（營運支出），其中CAPEX主要包括土建和數據中心所用的IT、CT設備等成本，OPEX主要包括數據中心日常維護費用、電費、房租等。賽迪顧問經調研發現，作為一個耗電大戶，若以10年來計算，數據中心電費占比可達總成本的近60%。因此很多廠商在考慮數據中心選址時也會選擇本地氣候條件合適、能源豐富、電價及土地價格較低的地方。比如蘋果、騰訊、阿里、華為、英特爾、微軟以及三大運營商等國內外科技龍頭企業均先后在貴州和內蒙古建設數據中心，規劃部署的服務器規模可達百萬臺，因而奠定了數據中心領域“南貴北烏”的市場格局，這與兩地的豐富的電力資源、適宜的氣候條件帶來的低廉的用地成本以及相比一線城市而言相對便宜的土地價格密不可分。

表2 2019年部分省（區）發電量與在用機架數情況

3.政策導向型

作為數字基礎設施建設的一部分，數據中心與本地社會經濟發展、產業定位、企業數字化轉型等息息相關。一般情況下，數據中心建設會重點考慮市場需求，但對于當地政府大力支持數據中心及相關產業發展并給出優惠政策的地區，云計算、互聯網、運營商以及IDC第三方獨立建設廠商等數據中心建設主力也會受其吸引。例如，繼“數字經濟”在2017、2019、2020年三年被寫入政府工作報告后，上海、山東、浙江、山西、內蒙古、四川等大多數省（市）均出臺了相應支持本地數字經濟發展的政策。其中有些地區為更大力度扶持數據中心發展，還會出臺專門的扶持政策，如安徽、山東、山西、西藏、江西等地均出臺了數據中心優先批地等政策以吸引更多廠商去當地建數據中心，。

三、“中國數據中心過剩”是個偽命題

1.數據中心“供不應求”情況依然存在

盡管數據中心建設處于快速發展階段，但目前在北京、上海、廣州、深圳等地仍存在數據中心“供不應求”現象。以上海為例，2019年上海市在用數據中心機架數為34.8萬架，位居國內所有省（區、市）第一位，但需求規模已超過41萬架，仍存在一定供需缺口。

2.我國數據中心IT投資規模仍保持快速增長

在云計算、5G、區塊鏈等技術發展以及智慧城市、數字經濟等應用快速發展的背景下，對數據中心的需求不斷增長。據賽迪顧問統計，2019年數據中心IT投資規模達到3698億元，比2018年同期增長13.5%。2020年上半年，在全國奮力抗擊新冠肺炎疫情的背景下，線上經濟加速繁榮，一時間電子商務、在線問診、遠程辦公、網絡直播、網絡游戲等業務需求以及業務規模不斷上升，金融、制造等行業也加快信息化進程，這也為IT/CT設備、數據中心建設以及下游IDC服務市場等提供了更大的發展空間。與此同時，新基建的提出將加速以5G、工業互聯網、人工智能等為代表的數字技術融合發展，進一步帶動行業數字化轉型以及數據量大幅增長。賽迪顧問預測，到2022年，數據中心IT投資規模將達到5256億元，未來三年將保持12.4%的年均復合增長率。

圖3 2020-2022年中國數據中心IT投資規模與增長預測

3.數據中心建設要重視科學規劃、統籌全局，避免一哄而上

不論是傳統基礎設施建設還是新型基礎設施建設，都要避免一哄而上、盲目跟風。特別是對于數據中心這類重資產投資行業而言，通常是以15-20年生命周期來衡量的，從選址、設計、建設、驗收、測試等一系列環節，可能要經過2-3年甚至更長時間。同時，數據中心建的好也不代表能用的好，土地、水電、寬帶、人力等成本，數據中心面向的客戶以及客戶穩定率、重點輻射的市場、市場競爭格局、機柜上架率等眾多因素均會影響未來數據中心運營狀況。因此，在國內新型基礎設施建設一片火熱的背景下，建議各類數據中心建設商需重視建設前期市場調研、可行性研究等工作，綜合評估數據中心所在地區的建設及后期運營成本、潛在用戶及規模，關注數據中心及相關設備的技術發展趨勢，并結合當地政策、市場競爭格局、自然環境等情況，提前明確數據中心建設規模、未來運營及運維模式，實現綜合統籌、全面規劃。

附：

國內部分省（區、市）數據中心相關政策列表

電子信息產研中心 賽迪顧問

作者：賈珊珊

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的中国数据中心市场时评—简析全国数据中心布局情况的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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