中国正处于全球大模型竞争的前沿。
GLM 5.3、Kimi K3是近期接连发布的重量级开源模型；豆包作为“中国版ChatGPT”，月活用户达3.45亿；Seedance是当前最先进的视频生成模型。
这些模型的运行都离不开数据中心支撑，而中国正在以一种长期未被海外市场充分衡量的速度建设这些数据中心。
中国最大的数据中心租户并不会披露10-K年度报告（注：美国上市公司向SEC提交的年度报告），多数头部数据中心运营商从未上市，绝大多数一手信息都来自中文资料。
因此，海外市场对中国数据中心行业形成了两种刻板印象：中国市场规模极大，中国算力空置严重。
目前公开发布的中国数据中心容量估算结果相差高达15倍，而大量报告也一直称行业空置率居高不下。
SemiAnalysis通过建筑级的底层数据，分析市场真实情况，首先回答一个核心问题：中国数据中心市场到底有多大？
截至2026年，美国以56GW的算力规模领跑全球；亚太地区（不含中国）约15GW；欧洲、中东与非洲地区（EMEA）约14GW；拉丁美洲约2GW。
通过对60多家数据中心运营商、1000多座数据中心设施的跟踪，我们发现：中国市场拥有超过24GW的数据中心容量。
这一规模超过欧洲中东非洲地区，也超过亚洲其他国家的总和。这一数字尚不包括约20GW的在建储备项目，以及约30GW的已宣布规划项目。
数据来源：SemiAnalysis中国数据中心模型
中国数据中心行业正在进入一个新的增长拐点。
2026年第二季度，阿里巴巴、腾讯和百度（统称“BAT”）的数据中心及AI基础设施相关资本开支（capex）合计达到200亿美元（折合人民币1342.66亿元），同比增长超过一倍。
更值得注意的是，三家企业首次同时出现自由现金流为负的情况，创下行业史上最大规模的资本支出扩张纪录。
然而，这一资本开支总额不包含全行业最大的投入者：字节跳动（ByteDance）。由于字节跳动是一家非上市企业，其资本投入不会体现在上市公司财务披露中。
当前，字节跳动占据了中国已交付数据中心容量的约五分之一，且几乎全部采用租赁模式，是国内所有批发型托管数据中心运营商的核心客户。
数据来源：SemiAnalysis中国数据中心模型
市场关注的大多是上市公司，但它们只是冰山一角。这一情况同样适用于数据中心资产持有方。
目前在美国上市的中国数据中心运营商只有两家：万国数据（GDS）和世纪互联（VNET）。2026年上半年，两家公司合计签署了1.3GW数据中心订单。
这一规模仅覆盖了2024年至2026年至今期间，字节跳动和阿里巴巴订单量的大约三分之一。
数据中心建设是一项全国性工程。中国数据中心建设并不仅仅由互联网企业推动，国有电信运营商同样是重要参与者。
历史上，中国数据中心市场长期由电信运营商主导。在2010年，三大电信运营商占据市场的主要份额；如今，它们仍然拥有全国约三分之一的数据中心容量。
与此同时，国家电网和南方电网等电力基础设施企业也在积极投资。两大电网企业合计资本开支自2024年开始明显加速，“十五五”规划（2026-2030年）增长40%，总额超7460亿美元（折合人民币5万亿元）。
中国数据中心建设基本不受“电力供应紧张、劳动力短缺、公众抗议和审批阻力”等因素制约。
因此，中国能够持续实现：100MW级数据中心在12个月以内完成交付；模块化数据中心已经成为行业标准模式。
例如，腾讯早在2014年就已经部署第三代模块化数据中心设计。这套在中国早已成熟的方案，直到现在才在美国开始规模化应用。
中国数据中心的增长并不会止步于国内。根据SemiAnalysis预测，中国超大规模云服务商的海外租赁算力规模将翻倍，接近4GW。
不过，这一数字仍低估了中国企业海外算力规模。原因在于，该数字并不包括它们从西方云服务商租赁的数十万张GPU。
当然，中国数据中心市场也并非没有压力。目前主要挑战包括：数据中心空置率较高；数据中心开发商之间正在通过降低价格争夺客户；由于出口限制政策，高端AI芯片供应仍然受到约束。
但这些因素并没有阻止中国AI数据中心以惊人的速度建设并实现快速填充。
中国数据中心产业：以零售型模式起步，被AI重新改写
美国AI基础设施竞赛的核心优势之一，是其数据中心行业从诞生之初就是围绕超大规模需求发展——几百兆瓦级的园区已存在多年，专门服务少数超大型客户。
而中国的数据中心产业发展路径完全不同，最初由电信运营商和数千个小规模零售型数据中心部署主导。
理解这段历史，就能解释当前中国数据中心市场的核心矛盾：为何整体空置率居高不下，同时AI算力却供不应求？为何运营商至今仍持有三分之一的行业份额？
下面这张图展示了整个行业演变过程。2010-2022年，中国头部托管运营商的整体利用率从70%左右下滑至50%区间；
2023年起，数据显示市场进入“双速”阶段：批发型数据中心园区受AI需求驱动快速填满，利用率回升至70%以上，而传统零售型机柜利用率仍徘徊在60%左右。
换句话说，中国数据中心市场并不是简单的“供过于求”。实际上，旧时代的数据中心正在闲置，而新时代的AI数据中心正在快速扩张。
数据来源：世纪互联、SemiAnalysis
第一阶段：电信托管时代（2015年前）——数据中心即电信资产
与全球其他市场由超大规模云服务商和第三方数据中心运营商主导不同，中国数据中心市场长期由电信运营商控制。
三大电信运营商（中国移动、中国电信、中国联通）合计占据60%-70%的市场份额，而万国数据、世纪互联等最大的第三方数据中心运营商市场份额均不足5%。
运营商在牌照、网络资源上拥有结构性优势，且享有客户资源优势。中国很大一部分数据中心需求来自政府、国企与强监管行业，这类客户通常默认选择国有背景的供应商。
行业发展的前二十年里，中国数据中心本质上是“电信地产”，以低密度零售机柜为主（约90%的设施单机柜功率低于2kW），客户覆盖网站、网游、CDN客户，通常与带宽服务捆绑销售，由北京、上海、珠三角的城市内部的小型通信节点提供服务。
第三方数据中心运营商在这一时期主要是运营商机房和带宽资源的经销商角色。当时，超大规模云服务商几乎不是主要参与者。原因在于阿里云2009年成立；腾讯云直到2013年才正式向公众开放。
这个时代的存量机房，正是如今空置产能的主力。传统零售机柜已经无法适配H20或昇腾AI服务器的需求，且考虑到部分上架状态，改造成本高昂，这些老旧设施并不适合简单升级。
因此，市场整体约50%的利用率数据，很大程度上就是第一时代遗留产能的体现。
第二阶段：云时代跑马圈地（2015-2021年）——不惜代价扩张
中国云计算时代大约从2015年开始。当时，阿里巴巴与腾讯两大巨头判断云市场是“赢家通吃”格局，随即开启资本支出竞赛。
2015-2019年，阿里云复合年增长率（CAGR）达到约110%，但代价是激烈的价格战与EBITDA亏损。12个月内连续17次降价，核心产品降幅超50%。腾讯随即跟进，推动中国超大规模云服务商资本支出在2021年达到顶峰。
与此同时，第三方数据中心运营商（万国数据、世纪互联、Chindata）同步扩张规模；零售型数据中心开发商则持续在城市核心建设小型数据中心，他们默认云计算需求会持续无限增长。
第三阶段：消化调整期（2022-2023年）——扩张戛然而止
数据中心行业的高速扩张在2022年骤然刹车。主要原因是政策环境变化、宏观经济放缓、国有云市场份额提升。
阿里云增速从2021年的50%降至2022年的23%，之后基本陷入停滞。腾讯管理层将战略定位为“从追求收入增长转向健康增长”，增速同样大幅放缓。
2022年中，腾讯将资本开支预算削减近一半，阿里巴巴则在2023年进行了类似调整。
来源：公司财报，SemiAnalysis
2022年2月，国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群，标志着“东数西算”工程正式全面启动。
最终结果是，数据中心交付速度放缓，供应仍处过剩状态，价格受冲击最为明显。以电力成本为核心的数据中心市场价格从约80美元/kW/月，下降了一半。
万国数据管理层在2026年8月的财报电话会上估计，价格调整还需要18个月才能完全消化，而这一过程已持续数年。
第四阶段：AI超级周期（2024年至今）——全速前进
2024-2025年，深度求索（DeepSeek）等AI企业崛起，叠加超大规模云服务商的生成式AI（GenAI）战略布局，重新唤醒了市场。
BATB（字节跳动、阿里巴巴、腾讯、百度）合计资本支出从2024年约350亿美元，增至2025年超500亿美元，2026年有望达到1000亿美元（折合人民币6713.3亿元）。
批发型数据中心订单创下历史规模，西部数据中心枢纽终于迎来了核心客户。2026年上半年，万国数据和世纪互联合计签署约1.3GW批发型算力订单，而同期零售型订单不足10MW。
这意味着，AI时代属于批发型数据中心，传统零售型数据中心存量资源并未参与这一轮增长。
但如果只关注万国数据和世纪互联这两家上市公司，会严重低估中国AI数据中心真实需求。根据SemiAnalysis数据，2024-2026年至今，二者仅拿到了字节跳动与阿里巴巴约三分之一的订单。
数据来源：SemiAnalysis中国数据中心模型
总结来看，四个阶段的发展历史塑造了中国数据中心市场的三大特征：
1、以一线城市为中心的传统零售型存量机房，利用率30%-50%，物理条件往往无法适配AI高密度算力需求；
2、新的数据中心正在西部地区、国家算力枢纽、能源丰富区域快速建设；
3、电信运营商市场份额正在结构性下滑，超大规模云服务商自建与第三方批发型数据中心承接了主要增长。
“东数西算”政策规划了8大国家算力枢纽，落地为10大集群，这些区域覆盖东部需求中心（京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝地区）和西部资源区域（内蒙古、宁夏、甘肃、贵州）。
来源：国家发展改革委，SemiAnalysis
这是行业的顶层设计蓝图，与大多数“指导文件”不同，东数西算真正改变了产业的发展路径。政策本身已有大量媒体报道，真正关键且被忽略的是政策如何传导到产业建设过程。在中国，数据中心开发商拿地后，首先要向当地发改委申请节能审查，能耗指标是项目规模的法定上限。能耗超过1万吨标准煤（约10MW）的项目，未通过审查不得开工建设。这一审查制度始于2010年，后来逐步演变为配额管理工具。2022年东数西算政策出台后，配额制度成为最有效的落地抓手。因为发放能耗指标的政府部门，正是落实东数西算政策的主管部门，因此能源配额实际上限制了非国家枢纽区域的数据中心建设。广东是最典型的样本。2021-2022年，广东省暂停发放新增数据中心的能耗指标，仅对东数西算枢纽区域（韶关）重新开放申请。东数西算区域在能耗指标、土地批复、税收优惠上被给予了大力支持。尽管有这套管控机制，在最初两年没有立即推动算力产业迁移。当时的主流需求（云计算、游戏、电商）依赖靠近终端用户的低延迟网络。因此，超大规模云服务商仍然争夺一线城市附近稀缺的数据中心指标。腾讯清远数据中心这一案例，展示了能源配额制度如何实际运行。2023年中，广东省能源局对腾讯在清远的两座自建数据中心开展现场检查，发现两座数据中心实际运行规模均约为获批规模的13-14倍，被认定为“批小建大”，责令其在6个月内完成整改；当地电网企业被要求严格按获批配额保障供电。即便对腾讯这样的企业，增量建设也必须落地省内指定的枢纽节点。如今这两座数据中心仍在运行，但据SemiAnalysis数据显示，腾讯后续的新增算力主要转向韶关。原因不仅仅是监管压力，还有两个重要变化。韶关就是典型案例。2022年以来，当地政府投资约6亿美元（折合人民币40亿元）建设网络基础设施，建成13条覆盖粤港澳大湾区的400G超高速全光运力网络，韶关到广州单向时延1.3ms，到深圳1.66ms，到香港不足3ms。此外，深圳-广州-韶关空芯光纤走廊计划于2027年以后建设。预计进一步降低约30%的网络延迟。在这样的时延水平下，除了对时延最敏感的核心负载，韶关的机柜从功能上等价于深圳本地机柜。内蒙古是最典型案例。该地区拥有中国最大的可再生能源资源，更关键的是，内蒙古西部由“蒙西电网”供电，这是中国唯一独立于国家电网和南方电网的省级电网，拥有独立的多边交易机制和自主定价权。因此，内蒙古正在成为中国版“柔佛州”（注：马来西亚柔佛州是东南亚数据中心建设热点），是超大规模AI算力部署的默认目的地。其优势包括：充足的能耗指标、大规模土地资源、极低的电价。内蒙古与马来西亚柔佛州的相似性，不仅体现在土地和电力资源方面。从经济模型来看，中国数据中心租金更低，建设成本也更低；而柔佛的数据中心租金更高，建设成本也更高。SemiAnalysis数据显示，两个市场的成本收益率区间存在重叠。内蒙古头部园区的收益率可与柔佛州国际开发商的水平持平。然而，两个市场的发展趋势正在分化。伴随预制化建设方式不断成熟，国产供应链替代持续推进，本土设备和工程能力不断提升，内蒙古的数据中心建设成本持续下降。而柔佛州数据中心开发商则面临资本开支上涨、工期延期和供应链紧张带来的风险。中国数据中心运营商在柔佛建设数据中心，则获得了另一种优势，他们能够利用中国成熟的数据中心供应链体系，同时享受更高的数据中心租赁收益。从内蒙古放眼全国，十个东数西算集群呈现完全不同的发展路径。如果用实际投运和已落地的算力规模衡量，而非政策规划规模，差异会更加明显。媒体中长期存在一种观点：东数西算只是西部建设大量空置数据中心“空壳”。最简单的反驳方式就是观察超大规模云服务商把自己的资金投向哪里。字节跳动目前运营三座自建数据中心集群：山西大同（最早建设的数据中心集群之一）、安徽芜湖（属于东数西算集群，主要服务中国东部地区推理业务），以及内蒙古的双基地项目（和林格尔和乌兰察布）。2026年7月，字节跳动在宁夏中卫注册两家实体，指向第四座自建集群。除内蒙古之外，其他东数西算区域的发展路径存在明显差异。贵安从规划初期就被定位为存储型数据中心枢纽，因为冷数据存储不受山区地理条件限制。这里最知名的标杆客户是苹果iCloud中国数据中心，该项目由云上贵州运营。较少被报道的是，华为和腾讯都在该区域布局了自建数据中心集群。成都和重庆则是另一种情况，它们被定位为国家算力枢纽，但在AI需求的竞争中，因电价和电网灵活性不如西部能源区域，输给了内蒙古。东数西算政策成功将建设集中在规划范围内，而市场则在范围内选出了真正的赢家。山西则完全不同，它是东数西算枢纽体系外最大的数据中心省份，但吸引了字节跳动、百度、京东合计近2GW的自建与托管租赁算力。主要是因为山西拥有丰富且廉价的能源（山西是中国最大的煤炭能源基地之一）；靠近北京，地理位置优势明显；具备先发优势，这些超大规模云服务商在东数西算政策出台之前，就已经进入山西布局。这证明，能源配额制度确实能够影响数据中心的建设方向，但最终决定选址的因素仍然是电力资源、地理位置、经济性。美国数据中心建设受电力接入制约，包括电网接入排队、变压器交付周期、表后供电方案等。
中国数据中心建设的核心制约则在芯片供应侧。国内发电能力充足；国有电力企业将数据中心负载视为产业发展机会；审批体系更多承担政策引导作用，而非瓶颈；建筑劳动力充足。因此，在数据中心设施建设端，中国几乎不存在明显物理约束。整个建设周期主要由互联网平台需求驱动。100MW级数据中心的标准交付周期，已从云时代的约18个月压缩至AI时代的约12个月，标杆项目交付速度更快。而美国顶级全模块化建设仍需12-18个月施工期，且之前还有12-13个月的审批周期，审批无法与建设重叠进行。值得一提的是，中国施工前的审批周期通常为3-6个月，东数西算区域还会更快。由于超大规模云服务商现在的招标要求交付周期为T+6个月，也就是中标后六个月内完成交付。数据中心开发商开始自行承担风险提前建设土建工程，客户竞争本质上变成了半成品机房之间的竞争。例如，2025年初，万国数据签下152MW AI大型订单时，客户要求6个月内交付，最终如期完成。摆脱一线城市的土地限制后，数据中心开发商开始从传统多层混凝土建筑，转向低层、大跨度钢结构厂房。具体方式是钢构件在工厂预制生产，同时现场进行基础施工，随后钢构件运抵现场吊装快速安装。混凝土只用于地基部分，无需等待上层混凝土凝固即可继续下一阶段施工。例如，世纪互联乌兰察布项目视频显示，单栋机房从地基到建筑封顶，仅用了从夏到冬一个季节的时间。腾讯的T-Block方案，则将上述建设逻辑进一步推向极限。整座数据中心以工厂预制模块的形式交付，“建筑”简化为平整场地和简易钢结构外壳，有时甚至不需要传统意义上的建筑本体。预制化的核心价值在于将大量机电工程工作从现场转移到工厂完成，机电安装不再需要等待建筑主体完工。最典型案例是阿里巴巴的CUBE 5.0“100天数据中心”。其建设流程包括30天工厂生产和现场准备；50天现场安装；20天调试运行。从毛坯机房到服务器进场仅需100天。相比行业通常6个月左右的机电安装和调试周期，这一方案大约减少一半时间，并将从开工到正式调试压缩至约7-9个月。以上所有因素都指向同一个方向：工厂化程度更高，现场作业更少。顺着这个逻辑推演，腾讯式的全模块化集装箱数据中心应该已经成为中国数据中心建设标准。但事实并非如此，背后有两个极具中国特色的原因：第一，劳动力成本结构不同。在西方市场，模块化建设最大的价值之一是避免依赖稀缺、高成本的技术工人。而中国现场劳动力充足且成本低廉。因此，传统的钢结构+预制化方案已经能实现极快的建设速度，全集装箱模块化方案带来的额外速度提升有限。第二，融资模式影响建设方式。中国第三方数据中心运营商通常会将数据中心资产抵押给银行融资。拥有20年设计寿命的正规建筑具备明确的资产价值，银行估值会更高；而由大量集装箱组成的数据中心园区，资产残值较低。如果商业模式是“依靠资产贷款建设数据中心，再出租给客户”时，开发商更倾向于建设真正的建筑物。如今，全模块化数据中心仍主要应用于超大规模云服务商自建项目和东南亚市场项目。整体来看，中国数据中心建设速度已经足够快。建设速度提升的同时，数据中心的资本开支持续下降。主要是因为供应链持续压缩、国产化比例提升、本土制造能力增强。SemiAnalysis数据显示，中国数据中心主体建筑+内部装修成本已经降至美国同规模批发型数据中心成本的几分之一。阿里巴巴称，相比上一代方案，其模块化设计进一步降低超过10%的成本，还大幅缩短建设周期。数据来源：SemiAnalysis中国数据中心模型需求端：五个超大规模云服务商，多种建设路径
中国AI基础设施建设的需求侧高度集中于五家企业：字节跳动、阿里巴巴、腾讯、百度、华为。和美国同类型企业相同，它们的业务覆盖社交媒体、电商、搜索、游戏和短视频。但存在一个关键差异：支撑这些公司的消费互联网时代，正在接近增长瓶颈。如今，中国互联网普及率约达80%，年增速仅约1.5%。社交媒体：腾讯核心资产微信2025年月活同比仅增长2%。
搜索：百度2025年营收下降3%，其中，在线营销业务出现两位数下滑。
电商：阿里巴巴2026年6月当季客户管理收入同比下降7%。
短视频：快手2025年日活用户同比仅增长2.7%。
除了消费互联网业务之外，这些互联网巨头同样主导中国云计算市场。中国云市场存在一个结构性短板，市场由阿里巴巴、华为、腾讯以及三大电信运营商主导。与美国超大规模云服务商通常有约三分之一以上云收入来自海外不同，中国云厂商的收入基本来自国内。例如，运营商云业务几乎100%来自国内市场。作为中国最国际化的云服务商，阿里云的海外云收入占比也仅为20%。从“可服务GDP规模”的角度看，美国科技巨头面对的市场空间明显更大。在这样的背景下，AI成为新的增长引擎，也正是推动2026年第二季度资本开支爆发式增长的核心原因。除了投入自研大模型，中国大型互联网企业还在生成式AI创业公司中搭建了完整的投资网络：阿里巴巴投资了5家大语言模型独角兽企业，腾讯投资了6家相关企业，并且成为深度求索（DeepSeek）A轮融资中最大的外部投资方。这些AI创业公司可能会使用超大规模云服务商提供的云和算力资源（比如阿里与月之暗面的合作模式），或者将模型集成在超大规模云服务商的产品体系中（比如腾讯与深度求索的合作模式）。无论哪种模式，超大规模云服务商的数据中心扩张都成为整个中国AI生态的计算基础设施。数据来源：SemiAnalysis中国数据中心模型如今，字节跳动和阿里巴巴每年都会提出GW（吉瓦）级数据中心租赁需求，且两家公司都在积极扩大海外布局。其中，字节跳动的需求规模最大，绝大部分算力为租赁，因此其招标节奏实际决定了全国所有批发型数据中心运营商的订单情况。阿里巴巴采用自建、BOT、批发租赁多种模式组合。腾讯是最为谨慎的企业，在2022-2023年的行业下行周期中，关闭了小型城市租赁机房，将资源集中整合至自建数据中心。进入AI时代后，腾讯重新增加算力租赁需求。百度的数据中心招标规模远低于其他几家企业。2010年起，随着业务规模扩大，中国超大规模云服务商开始自建数据中心，此后策略逐步分化。阿里巴巴、腾讯、百度的核心战略园区采用自建，其余需求通过租赁满足。华为几乎全部采用自建模式，这由其自身商业模式决定。字节跳动作为行业核心租户，正在快速提升自建数据中心规模。数据来源：SemiAnalysis中国数据中心模型在纯租赁和纯自建之间，中国数据中心市场还发展出了一种混合模式：BOT（建设-运营-移交）模式。其核心逻辑是：超大规模云服务商拥有土地和土建主体；第三方数据中心运营商负责投资、拥有并运营机电系统。第三方运营商通过8-10年的长期服务合同逐步回收投资。这种模式下，对超大规模企业而言，可以保持数据中心控制权；加快建设速度；降低一次性资本投入压力。对数据中心合作方而言，承担建设资本开支；资产投资。同时，通过长期合同获得稳定收益。因此，其投资回报率（IRR）并不是依靠市场租赁价格波动获得，而是通过合同锁定收益。目前，BAT三家公司都有各自的BOT合作体系：阿里巴巴与光环新网合作，腾讯与科华数据合作，百度与奥飞数据合作。阿里巴巴的模式最为多元，在同一个数据中心集群内同时布局自建、BOT和租赁三种模式。
