2026-07-03 · Goldman Sachs · 公司/行业基本面

GoldmanSachs：中国算力网络重塑数据中心

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原标题：China Data Centers: Highlights from China AI Computing Industry Ecological Development Conference

摘要

Goldman Sachs在参加中国AI算力产业生态发展大会后认为，中国正在从单体数据中心扩张走向全国一体化算力网络和GW级集群建设，未来五年行业竞争会更多围绕跨域调度、网络互联、低成本能源、芯片供给和应用生态展开。报告强调，西部枢纽会承接更多高能耗、规模化训练和推理任务，一线城市数据中心则转向低时延热算力、边缘节点和AI推理服务。国产AI加速器出货份额可能在2026年超过50%，但性能、生态和单位算力成本仍明显落后海外H800等方案，导致国产芯片在token产出和API利润率上仍有短板。投资上，GS维持看好VNET、GDS和Range Intelligent，认为具备规模、网络和客户资源的数据中心运营商更能受益于算力网络重构。

主要观点

全国一体化算力网络被报告视为未来五年重塑行业格局的核心变量。它不是简单增加机柜，而是把异构算力、高速传输、跨域调度和应用服务放进同一体系，推动数据中心竞争从位置和电力扩张升级为网络能力、调度能力和生态协同能力的竞争。

政策和资本开支仍在给行业提供上行空间。报告引用发改委口径称，包含算力网络在内的六大网络2026年合计投资约7万亿元；Bloomberg也估计中国未来五年数据中心投资可能达到约2万亿元，说明AI基础设施仍处在高强度建设期。

GW级集群提高了运营门槛。报告指出，交换端口数量、网络架构、功率密度、散热和园区资源都会成为瓶颈，中国目前真正具备10万张以上芯片规模的集群仍较少，Range Intelligence年内投运的200MW、10万芯片级项目具有标杆意义。

国产芯片份额提升与经济性改善并不等同。国产方案在单位IT功率资本开支上比进口芯片低40%-50%，但单位IT功率算力只有进口芯片的10%-30%，按单位算力计算的资本开支反而可能高出2-4倍，这是国产替代初期最现实的约束。

进口算力仍是大型云服务商的主力。报告估计，中国主要CSP现有算力中70%-90%仍依赖进口芯片，说明短期内国产芯片更多承担增量补充、政策项目和特定应用场景，尚未完全替代高端训练和高吞吐推理需求。

国产AI加速器在2026年出货份额可能超过50%，其中华为和平头哥预计领先。报告同时提醒，国内芯片在性能、成本、软件生态和模型适配上仍落后海外同类产品，盈利能力差距会影响运营商采购和客户价格体系。

token运营正在变成新的商业模式分层。报告提到智能、成本、质量之间存在不可能三角，竞争重点从单一模型能力转向模型生态、并发稳定性、低时延交付和可持续API利润率，拥有算力调度和客户入口的平台更容易沉淀价值。

论述逻辑

国家算力网络建设提速 → 西部低成本能源和大规模园区承接训练与批量推理，一线城市转向低时延热算力和边缘推理 → GW级集群把网络、功率、散热和芯片供给门槛显著抬高 → 国产AI加速器出货份额提升但单位算力成本和生态仍落后 → 数据中心运营商的分化从机柜规模转向调度能力、芯片组合、客户生态和token盈利质量。