國浩視點 | 互聯網數據中心（IDC）與智算中心的發展趨勢及行業監管

（一）互聯網數據中心(IDC)是什么

根據《互聯網數據中心技術及分級分類標準》（YD/T2441-2013），互聯網數據中心（IDC）是指擁有寬帶出口，并以外包出租的方式為用戶的服務器、網絡設備等互聯網相關設備提供放置、代理維護、系統配置及管理服務，或提供計算、存儲、軟件等資源的出租、通信線路和出口帶寬的代理租用和其它應用服務的電子信息系統機房。通過IDC，運營商可以提供《電信業務分類目錄》項下的B11類互聯網數據中心（IDC）業務及互聯網資源協作服務(IRCS)業務，后者更廣為人知的名稱是“云服務”。

數據中心產業鏈涵蓋了從上游的基礎設施建設，到中游的數據中心運營管理，再到下游的終端用戶服務的全過程，其以基礎設施為支撐，以數據存儲和計算為核心，以電信業務為終端，實現了多個行業的融合與跨界。

*表格參考智研咨詢的行業信息整理

其中，中游數據中心業務運營主要由基礎電信運營商、第三方數據中心運營商及專業的云服務商組成。三大基礎電信運營商憑借骨干網的帶寬成本優勢，占據了中國目前數據中心較大的市場份額，且近期電信運營商積極回應人工智能的算力需求的積極回應、加大建設投入，有望繼續鞏固份額領先的地位；第三方數據中心運營商包括萬國數據、世紀互聯、秦淮數據、光環新網、數據港等也有一定的市場份額；同時，當互聯網進入“下半場”，云服務市場(尤其是公有云市場)近兩年迎來了突進式增長，以阿里云、騰訊云、天翼云等云服務商為主的服務商異軍突起。

（二）IDC行業發展“風起云涌”

IDC行業的快速發展與中國的互聯網行業崛起幾乎同步，而近年鼓勵“新基建”的政策及疫情導致的各類線上應用的異常火熱，更是促使我國數據中心規模穩步增長，截至2022年底，數據中心總機架近600萬標準機架，^[注1]按照中國信息通信研究院在《數據中心白皮書（2022年）》中的統計，近五年我國數據中心機架年均復合增速超過 30%；2021 年，我國數據中心行業市場收入達到 1500 億元左右，近三年年均復合增長率達到 30.69%。國家發改委預計“十四五”期間，大數據中心投資將以每年超過20%的速度增長，將帶動各方面投資超過3萬億人民幣。

數字技術為核心驅動的新技術變革正在深刻影響人類的生產和生活，數據中心作為支撐各種數字技術應用的基礎設施，其產業價值日益顯現。人工智能在訓練、驗證、部署等階段往往面臨應用場景多元化、數據巨量化帶來的諸多挑戰，這要求算力在支持大規模部署的同時，要滿足高并發、高彈性、高精度等不同計算需求，持續為不同的人工智能負載，高效地提供計算力。

近年來，國務院、工信部、國家發改委、國家能源局等多部門陸續印發了一系列支持、指導和規范IDC的發展政策，涉及新型數據中心建設布局優化、網絡質量升級、算力提升賦能、綠色低碳發展等內容。

2021年7月，工信部發布《新型數據中心發展三年行動計劃 (2021-2023年)》（工信部通信〔2021〕76號），明確提出了新型數據中心發展方向及路徑。行動計劃聚焦高技術、高算力、高能效和高安全的四高特征，以及數云協同、云邊協同、數網協同的協同要求，引導我國數據中心高質量發展。同時，行動計劃也在布局、網絡、算力、產業鏈、綠色低碳及安全等方面，對新型數據中心建設作出全面指引。

（一）新型數據中心建設布局優化

目前國內互聯網數據中心多布局在一線城市及周邊，原因是終端客戶多且網絡傳輸好，但這些區域成本高、審批難；中西部地區土地能源充足、政策扶持，但網絡延遲高、帶寬成本高，數據中心少。國家發改委啟動的“東數西算”工程，通過構建數據中心和網絡協同、融合的新型算力網絡，將東部算力需求有序引導到西部地區，實現算力的高效調度和使用，我國數據中心產業布局從區域內協同進一步過渡到全國一體化發展。

“十四五”期間，發改委、工信部等部門先后發布了以下指導文件，明確提出 “東數西算”的重大部署：

概括而言，優化新型數據中心建設布局的措施大概可分為：

1. 加快建設國家樞紐節點，適當加快京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝等國家樞紐節點的新型數據中心集群建設進度，以滿足重大區域發展戰略的算力需求，同時提升貴州、內蒙古、甘肅、寧夏等國家樞紐節點非實時性算力保障能力；

2. 按需建設各省新型數據中心，充分利用現有資源，打造服務本地的算力服務；

3. 靈活部署邊緣數據中心，支撐極低時延的新型業務應用，與城市基礎設施協同部署；

4. 加速改造升級“老舊小散”數據中心，提高能源利用效率和邊緣計算能力；以及

5. 逐步布局海外新型數據中心，支持我國數據中心產業鏈“走出去”，提升全球服務能力。

（二）綠色低碳發展

數據中心是最耗能的建筑類型之一，一個超大型數據中心（以功率密度2.5kW為標準機架，機架規模10000以上的數據中心）每年的耗電量為億度級別；^[注2]根據國家信息中心、貴州省大數據發展管理局等制作的《數據中心綠色高質量發展研究報告》披露，2020 年我國數據中心能耗約占全社會2%，過去8 年年均增速12%。而從投資運營者角度來講，能源成本占數據中心總成本的一半，因此，減碳既是企業的社會責任并體現為社會效益，也將產生經濟效益。

為推動綠色數據中心的建設，中共中央、國務院及各部委均發布了諸多政策文件：

總體而言，上述政策對數據中心提出了節能目標，并要求：加快先進綠色技術產品應用，采用高效、清潔、集約、循環的技術和設備，例如高密度集成IT設備、液冷制冷系統、高壓直流供配電系統和能效環境集成檢測等技術產品，并支持多元化儲能和備用電源裝置的應用；持續提升能源高效清潔利用水平，推動高效利用清潔能源和可再生能源，以優化用能結構，實現信息通信行業的碳達峰、碳中和目標；優化綠色管理能力，要求深化新型數據中心綠色設計、施工、采購和運營管理，支持采用合同能源管理等方式加快高耗低效數據中心的整合和改造，新建的大型數據中心，要達到4A級以上的綠色低碳等級。

（三）安全可靠保障

數據中心作為數字經濟時代的基礎設施，需要排除任何外來的安全威脅以穩定、可靠、持續的運行，這要求其有健全完善的安全保障能力。數據中心受到來自內部、外部和云端的安全威脅：

? 內部安全威脅主要來自于物理環境安全、內部運維安全、數據存儲安全等多個層面。硬件被損壞，或者是物理環境安全不達標、內部數據存儲管理不規范造成數據泄密等等方面，都會讓數據中心受到安全威脅，造成嚴重的損失。

? 云技術也為數據中心帶來了安全隱患，隨著多行業的融入和智能設備的普及，大量的服務和解決云技術的應用使得數據中心的架構變得更加靈活，設備之間的相互交互使得安全威脅通過云可以滲透到數據中心的服務器中，數據安全變得不可控。

? 另外，承載大量數據的IDC還是黑客組織攻擊的目標，如果安全防線被外來黑客突破將造成不可挽回的損失和影響。

為保障數據中心的安全，我國已出臺了不少的法律法規：

（四）算力提升賦能

算力是衡量數據中心計算能力的一個綜合指標，指數據中心的服務器通過對數據進行處理后實現結果輸出的能力，數值越大代表綜合計算能力越強，其包含以CPU為代表的通用計算能力，和以GPU為代表的高性能計算能力。最常用的計量單位是每秒執行的浮點運算次數（FLOPS，EFLOPS=10^18 FLOPS）。^[注3]

長期以來我國的數據中心以通用算力為主，但是，人工智能及其他數字經濟新技術的發展需要高效的算力支撐，而通用處理器架構的基礎算力已經難以滿足這一需求。數據中心算力水平的提升，才能有效賦能各行各業的數字化轉型。《新型數據中心發展三年行動計劃（2021-2023年）》明確提出要加快提升算力算效水平，推動智能化數據中心建設，提高數據中心的規模、功率和算力，以支持各種智能應用；強化產業數字化轉型支撐能力，完善服務體系建設和數字化轉型成熟度模型，以支持工業等領域加速數字化轉型。

在地方層面，北京、上海、廣州等城市紛紛出臺政策推進智算中心建設。北京市提出要新建一批計算型數據中心和人工智能算力中心，到2023年，培育成為人工智能算力樞紐，今年2月《2022年北京人工智能產業發展白皮書》，北京市經濟和信息化局表示將支持頭部企業打造對標ChatGPT的大模型，加強人工智能算力基礎設施布局，加速人工智能基礎數據供給。上海市提出要布局建設一批具有高性能、高吞吐的人工智能算力中心，推動公共算力服務平臺建設，推動構建跨域、跨運營主體的算力資源池，構建智能計算生態。^[注4]

智算中心是數據中心項下的一個類別，是指基于 GPU、FPGA 等芯片構建智能計算服務器集群，提供智能算力的基礎設施，主要應用于多模態數據挖掘、智能化業務高性能計算、海量數據分布式存儲調度、人工智能模型開發、模型訓練和推理服務等場景。

（一）數據中心分類

數據中心按照算力分類，可分為通用算力、智能算力和超算算力三種類型，與此相對應的是基礎計算、智能計算和超級計算（HPC）三種計算模式。通用算力主要用于計算復雜度適中的云計算、邊緣計算類場景；超級計算主要用于科學計算與工程計算等領域；而智能算力則提供人工智能應用所需算力服務、數據服務和算法服務，高效支撐數據開放共享、智能生態建設、產業創新聚集，有力促進AI產業化、產業AI化及政府治理智能化。

（二）智算中心

如前所述，人工智能應用場景下的計算需求具有規模大且多線并行的特點。據OpenAI測算，自2012年以來，人工智能訓練任務所需的算力每3.43個月就會翻倍，大大突破了傳統以每18個月為周期實現芯片性能翻番的“摩爾定律”，這對人工智能計算架構的性能提出了更高的要求。智算中心以AI芯片作為生產算力環節的關鍵組件，能輸出強大、高效、易用的計算力，以有效支持AI訓練、AI推理、數據壓縮、圖像編碼、視頻編碼，為人工智能大模型開發、訓練等提供密集型、大規模計算服務，更能滿足日益豐富的人工智能算力需求。

智能計算讓社會加速進入智慧時代，而其所占據的算力資源亦將主要由智算中心等算力更為強大的數據中心承載。國際數據公司IDC與浪潮信息聯合發布的《2022—2023 中國人工智能計算力發展評估報告》顯示，中國人工智能計算力繼續保持快速增長，2021中國智能算力規模達155.2每秒百億億次浮點運算（EFLOPS），預計到2026年智能算力規模將進入每秒十萬億億次浮點計算（ZFLOPS）級別，達到1,271.4EFLOPS。2021-2026年期間，預計中國智能算力規模年復合增長率為52.3%，而同期通用算力規模的年復合增長率為18.5%。

2020年開始，各地方政府掀起了智算中心的建設熱潮。據國家信息中心等部門聯合發布的《智能計算中心創新發展指南》顯示，目前全國有超過30個城市正在建設或提出建設智算中心，例如天津人工智能計算中心、南京鯤鵬·昇騰人工智能計算中心、吳淞江智能計算中心等等。地方依托智能計算中心，一方面為企業提供算力，支撐當地科研創新和人才培養，另一方面結合本地產業特色，加快人工智能應用創新，聚合人工智能產業生態，例如武漢人工智能計算中心陸續孵化出紫東太初、武漢珞珈等大模型，加速推動 AI 在多模態交互、遙感等領域的落地應用。^[注5]

此外，智算中心也是全國一體化大數據中心建設和“東數西算”工程的核心關鍵，該等大型工程背后都是以實現集群間高效算力調度為目標的復雜巨系統優化調度問題。而通用算力對實時性有一定要求，不適合進行遠程調度，超算算力商業化門檻高，因此，更適合“東數西算”工程的是智能計算中面向承載后臺加工等大量非實時算力需求業務，其可實現算力統籌和智能調度，在全國范圍內，根據動態業務需求，在云、網、邊之間實現按需分配和靈活調度計算、存儲、網絡等資源。

由于數據中心既包括傳統地產建設、租賃的部分，又融合IT信息技術的內容，因而通常被視為典型的“數字地產”。為便于投資者們了解數據中心投資的法律要點，我們即將推出系列文章，結合法律服務實踐經驗，分別就IDC的行業發展、政策監管、準入門檻、節能要求、用地建設、數據安全、交易結構等方面進行全面剖析。

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