摩根士丹利 | 亚太地区：东盟电信与数据中心：新计算范式的受益者

原标题：Investor Presentation | Asia Pacific: ASEAN Telecoms & Data Centers: Beneficiaries of the New Computing Paradigm

摘要

摩根士丹利认为，AI基础设施的建设正处于历史性拐点，由Nvidia GPU和OpenClaw等代理型AI框架驱动。东盟凭借丰富的土地、有竞争力的电价、战略性的海底电缆连接以及日益增长的主权AI任务，处于这一大趋势的独特交汇点。报告提供了实用的“数据中心101”，涵盖AI数据中心的架构与经济性、价值链、Singtel的AI基础设施定位，以及轨道数据中心作为长期颠覆者的潜在出现。报告强调，MW是核心容量单位，但收入取决于租赁负载、价格、电力结构和利用率；AI将瓶颈从空间转向功率密度、冷却和网络。股权敞口是供应链，而不仅仅是数据中心房东。

主要观点

• AI基础设施投资正由Nvidia GPU和代理型AI框架（如OpenClaw）驱动，处于历史性拐点。
• 东盟具备独特优势：丰富的土地、有竞争力的电力价格、战略性的海底电缆连接以及主权AI任务。
• 数据中心的核心容量单位是MW，但收入取决于租赁负载、价格、电力结构和利用率。
• AI将瓶颈从空间转向功率密度、冷却和网络。
• 股权敞口是供应链，而不仅仅是数据中心房东。
• 传统企业机架功率为5-15kW，而AI GPU机架目前为40-200kW，下一代AI平台可达数百kW以上。
• 冷却技术从空气冷却演进到直接-to-chip液体冷却和浸没式冷却。
• 全球超大规模资本支出预计从2024年的2241亿美元增至2028年的9839亿美元。
• 新加坡是海底电缆枢纽，连接多条主要光纤路由。
• 数据中心集群的形成取决于连接性、电力、土地、气候、需求和政策。
• 不同工作负载（AI训练、推理、企业IT、边缘计算）具有不同的延迟和功率密度需求。
• 业务模式包括零售托管、批发托管、定制/超大规模自建以及GPU云/AI工厂。

论述逻辑

AI硬件堆栈的演进（从Hopper到Blackwell再到Feynman/Vera Rubin）推动功率密度急剧上升 → 传统数据中心空间不再是瓶颈，电力密度、冷却和网络成为关键 → 东盟凭借低成本电力、土地和海底电缆连接成为AI数据中心选址热点 → 超大规模云厂商资本支出持续增长 → 数据中心运营商需具备电力获取、液体冷却、光纤密度和客户关系等能力 → 投资者应关注整个供应链而非仅房东。

关键展望

报告未明确给出未来验证点或时间窗口，但指出AI训练可集中在廉价电力附近，而推理更依赖延迟敏感性和数据主权，可能偏向区域枢纽。轨道数据中心作为长期颠覆者被提及，但未量化。

推荐标的

报告明确提及Singtel的AI基础设施定位，但未给出具体评级、目标价或价格。其他覆盖标的未列出。

关键图表

报告未提供可裁切的关键图表。