夜雨聆风
"当中国云厂商的AI capex只有美国的十分之一，数据中心的故事才刚开始"
这份高盛研报的开篇就扔出了一个让人无法忽视的数字：
2025年中国头部云厂商（字节、阿里、腾讯、百度、金山云）的AI基础设施资本开支合计约370亿美元，而美国五大云巨头（亚马逊、微软、谷歌、Meta、Oracle）高达2540亿美元。
中国的AI capex to cash flow比例是63%，美国是53%——这意味着中国云厂商不是不想投，而是之前投得还不够狠。
高盛认为，随着AI推理需求（多模态推理、AI Agent）的爆发，中国正进入一个追赶式扩容周期，数据中心行业将迎来20%的复合年增长率。
在这个大背景下，高盛首次覆盖了两家A股数据中心运营商：润泽科技（300442.SZ）给予买入评级，目标价117元；数据港（603881.SS）给予中性评级，目标价34元。
同一个行业，截然相反的评级，背后的分水岭不是规模，而是商业模式的代际差——润泽科技已经All in GPUaaS（GPU即服务）和AI数据中心（AIDC），而数据港还在传统IDC的舒适区里谨慎试探。
高盛研报封面：Scaling the AI Infrastructure，首次覆盖润泽智算买入、数据港中性
研报核心内容问答
Q1：中国数据中心行业到底有多大空间？是不是已经过剩了？
高盛给出的答案是：需求增速20% CAGR，而且利用率在改善，不是过剩是结构性短缺。2025年中国数据中心在用容量约28GW，需求约13GW，利用率约46%；预计到2028年在用容量达到43GW，需求达到27GW，利用率提升至62%。
关键变量在于AI驱动的智算中心需求——中国智算能力在2025年翻倍，2026年一季度环比再增18%，八大枢纽占据了80%的智算供给。更关键的是电力约束。中国数据中心用电量占全国总用电量的比例预计从2025年的1.9%上升到2028年的2.7%，而美国同期可能从6%飙到14%。
中国电力总体不缺，但绿色电力在局部枢纽可能成为瓶颈，这反而让提前锁定电力配额的企业获得了护城河。
Exhibit 1：中国云厂商AI基础设施资本开支远低于美国同行，2025年约370亿美元 vs 美国2540亿美元
Exhibit 2：中国数据中心需求预计2025-2028年复合增长20%，利用率从46%提升至62%
Exhibit 3：中国数据中心用电量占全国用电比例预计从1.9%升至2.7%，电力约束远小于美国
Q2：GPUaaS是什么？为什么它成了数据中心行业的"新金矿"？
GPUaaS（GPU as a Service）本质上就是把昂贵的GPU集群租给AI公司和云厂商用，按小时或按月收费。高盛在报告里花了整整一节来分析这个商业模式，因为它正在重塑数据中心的价值链。
今年以来，中美两国的GPU租赁价格都出现了30%以上的暴涨——美国H100一年期租赁合同价格从2025年12月的1.73美元/小时涨到2026年3月的2.35美元/小时，涨幅36%；中国H100/H200的月租金从2月到4月涨了20-30%。
背后的驱动力是AI推理需求的指数级增长：中国每日token消耗量在2025年四季度后加速飙升，智谱AI的API业务ARR到2026年3月底达到2.5亿美元，同比增长60倍。
GPUaaS对客户的核心价值在于：不用一次性砸几十亿买GPU，把CAPEX变成OPEX；对数据中心运营商来说，这是一个高利润率业务——高盛测算，在H100集群月租6万元、利用率80%的情况下，GPUaaS的EBITDA margin可达80%，5年IRR为双位数，回本周期3-4年。
润泽科技正是抓住了这个窗口期，而数据港还在观望。
Exhibit 9：智谱AI开放平台及API业务ARR随模型更新呈指数级增长，2026年3月底达2.5亿美元，同比+60倍
Exhibit 10：OpenRouter LLM使用量排行榜，中国模型（MiniMax、Kimi、DeepSeek、Qwen、GLM）占据重要位置
Exhibit 12：美国H100一年期租赁合同价格从2025年12月的1.73美元/小时涨至2026年3月的2.35美元/小时，涨幅36%
Exhibit 14：中国H100/H200平均租赁价格2026年2月至4月上涨20-30%
Exhibit 19：GPUaaS商业模式对比——润泽科技定位为"集成式AI数据中心"，拥有物理设施和硬件权+深度调优网络
Q3："东数西算"和西部枢纽崛起，对数据中心运营商意味着什么？
这是报告里非常有战略深度的一节。2026年两会将"东数西算"进一步细化为"算电协同"，要求新建智算基础设施的绿色电力占比达到80%以上。
这导致数据中心扩张呈现明显的"阶梯式外溢"格局：从北京周边的怀来、张北、廊坊，扩散到内蒙古乌兰察布/和林格尔，再到宁夏、新疆。西部枢纽的单位建设成本比一线城市低20%（土地建筑成本低），年度运营成本（COGS）低约三分之一（电价和人力成本低）。对终端客户来说，在西部部署AI算力的总拥有成本（TCO）比东部低7-10%。
站长注意到，有一个反直觉的点：西部成本低不代表运营商能躺赚。
因为行业竞争依然激烈，成本优势很大程度上会传导给客户。真正的赢家是那些提前在西部锁定电力配额和土地储备的企业。
高盛特别提到，国家发改委对新数据中心审批实施了窗口指导，有电力配额、已建成、利用率高、订单强的项目优先获批，纯新建项目可能面临漫长等待。
在这个背景下，容量储备（capacity reserve）尤其是电力配额，成了比现金更重要的战略资源。
Exhibit 26：中国数据中心用电量占全国用电比例预计2028年达2.7%，绿色电力配比要求成为新约束
Exhibit 34：西部数据中心单位建设成本比一线城市低20%，土地建筑成本差异是主要来源
Q4：润泽科技为什么能拿买入？它到底强在哪？
高盛给出了四个核心理由，每一个都直击要害。
第一是容量储备全行业最大。润泽截至2025年底拥有6GW的总储备容量（中国大陆5.4GW+香港240MW+印尼巴淡岛360MW），其中大部分已获电力配额。作为对比，GDS约5.4GW、VNET约2.4GW、数据港仅0.44GW。高盛预计润泽2026-2028年每年可交付约290MW容量，这个节奏在同行中遥遥领先。
第二是客户结构快速多元化。2022年第一大客户还贡献92%的收入，到2025年已降至49%，前三大互联网巨头+头部云厂商+核心AI企业都已进入客户名单。
第三是全栈AIDC能力。润泽不是简单的"房东"，而是能提供液冷、InfiniBand/ROCE网络、GPU集群调优的集成式AI数据中心服务商。2025年交付了行业首个100MW AI数据中心（平湖B园区），2023年交付了首个100%液冷40MW数据中心。
第四是多元低成本融资能力。C-REITs（已申报廊坊A7/A8注入，预计回笼90亿元）、银行间科创票据（发行利率低至1.65%）、可转债、60亿元+综合授信，这套融资组合拳让润泽在高速扩张中不至于被现金流勒死。
财务预测更是相当激进：高盛预计润泽2025-2028年收入/EBITDA/净利润复合增速分别为40%/47%/26%，在覆盖的同行中增速最快。2028年收入预计达到155亿元，EBITDA 112亿元，净利润38亿元。
目标价117元基于18倍2030E EV/EBITDA折现回2026年底，其中数据中心运营业务给25倍，GPUaaS业务给10倍（对标美国同行CoreWeave/Nebius/IREN的历史平均10倍）。当前股价89.06元，隐含上涨空间31%。
Exhibit 6：润泽预计2025-2028年收入/EBITDA/净利润CAGR达40%/47%/26%，覆盖同行中最快
润泽智算财务预测与估值概要：2026E收入85亿元、EBITDA 59亿元，目标价117元对应31%上涨空间
Q5：润泽科技的GPUaaS业务具体怎么赚钱？风险大不大？
高盛对润泽GPUaaS业务的测算非常详细。润泽从2023年开始探索GPUaaS，目前已发展出深度网络技术（InfiniBand、RDMA）支持大规模AI训练集群。
正在建设中的廊坊B1项目是一个200MW液冷超大规模计算集群，可容纳10万+芯片。GPUaaS的收入预计从2025年的13亿元增长到2028年的71亿元，占总收入比例从23%升至46%，2027-2028年达到峰值贡献。
利润率方面，高盛模型假设GPUaaS的EBITDA margin约80%（对标美国同行），远高于传统IDC业务的50-60%。但这里有一个关键假设：润泽的GPU自采比例将从2026年的约50%逐步降至2027年及以后的35%，同时国产芯片占比上升。
这意味着润泽不需要把所有GPU都自己买下来，而是通过混合模式（自采+外部供应商）来降低资本开支和风险。
当然，风险也不是没有：GPU租赁价格波动、利用率不及预期、芯片供应受限、客户集中度过高，这些都是高盛列出的主要下行风险。但在这个"卖方市场"的窗口期，先锁定长期合同的企业更有利。
Exhibit 18：MiniMax采用轻资产模式，资本开支占收入比例预计从2024年的3%降至2028年的0%，GPUaaS需求旺盛
Q6：数据港为什么只拿中性？它是不是被低估了？
高盛对数据港的评价可以用一句话概括："稳是稳，但看不到爆发点"。数据港是上海市静安区国资委控股33%的国企，运营36个数据中心、401MW在用容量，95%为批发型数据中心，2025年98.3%的收入来自阿里巴巴。
这个客户集中度放在任何一家第三方IDC身上都是让人捏把汗的——虽然阿里不太可能突然跑路，但数据港对阿里的议价权也几乎为零。
更关键的是战略姿态的差异。数据港在GPUaaS和AIDC扩张上非常保守：2025年底才成立AIDC事业部，2026年2月才开始上海石贝数据中心的液冷改造试点，管理层认为大规模GPU采购风险太高（硬件迭代快、资产减值风险大）。
唯一的增量项目是廊坊智算中心（43MW设计容量，10-20kW/柜功率密度），预计2026年交付第一栋楼、2027年全部交付，但高盛测算其IRR仅约10%，低于历史项目平均的11%，且单位建设成本3500万元/MW高于GDS在一线市场的2300-2400万元/MW。
高盛预计数据港2026-2028年收入增速0%/+7%/+6%，EBITDA增速-2%/+7%/+5%，这个增速在AI数据中心赛道里基本属于"原地踏步"。目标价34元基于20倍2027E EV/EBITDA，较当前股价37元隐含8%下行空间。
Q7：高盛还覆盖/提到了哪些同行？行业格局怎么看？
除了润泽和数据港，高盛在报告中还维持了GDS（买入，目标价55美元/54港元）、VNET（买入，目标价15.5美元）、SUNeVision（买入，目标价7.7港元）的买入评级。
行业格局的核心分化在于"谁有储备、谁在做AIDC、谁在做GPUaaS"。
GDS和VNET在港股，规模和品牌更强，但增速预期低于润泽；SUNeVision是香港最大的数据中心运营商，受益于香港作为内地与海外数据交汇点的地位。从在用容量市场份额看，GDS长期领先（2025年约7.2%），但润泽正在快速追赶（从2022年的2.4%提升到2025年的3.5%，预计2028年达到4.6%）。
高盛认为，严格的电力配额审批将促进行业长期整合，没有储备的小玩家会被淘汰，头部企业的份额会进一步提升。
Q8：润泽智算117元目标价的核心假设是什么？有没有可能更高？
117元目标价的核心假设包括：2026-2028年每年交付约290MW容量、GPUaaS利用率维持80%以上、EBITDA margin从2025年的62.6%提升至2028年的72.6%、融资成本维持低位。
高盛做了敏感性分析：如果GPU自采比例提高到50%（vs基准35%），短期EBITDA会更高但净债务也会更多，目标价可能升至123-147元；如果自采比例降至20%，目标价可能降至约100元。
另一个关键变量是海外扩张。润泽在香港获得了沙田岭数据中心集群项目（240MW设计容量，180 EFLOPS算力，总投资238亿港元），在印尼巴淡岛有360MW储备。高盛预计海外业务2028年贡献2%收入、2030年贡献10%，虽然短期拖累利润（2026-2027年海外EBITDA为负），但长期是APAC AI需求的重要抓手。如果海外项目进展超预期，估值还有上修空间。
Q9：投资风险有哪些？这份看多逻辑有没有软肋？
高盛为润泽列了六大风险。
第一是竞争加剧导致订单不及预期，虽然润泽有先发优势，但GDS、VNET、万国数据都在拼命扩产能。
第二是利用率爬坡慢于预期，2026年整体利用率预计降至70%（因为新产能大量投放），如果客户上量慢，财务表现和IRR都会受损。
第三是定价压力超预期，新签订单的月度经常性收入（MRR）预计持续下降，IDC业务MRR 2025-2028年复合降8%，AIDC业务MRR复合降7%。
第四是海外扩张执行风险，香港和印尼项目涉及复杂的地缘政治和本地监管。第五是芯片供应受限，无论是进口GPU还是国产芯片，如果供应跟不上，GPUaaS业务就会卡壳。
第六是融资困难，虽然润泽目前融资渠道多元，但如果C-REITs审批延迟或利率上行，210亿元的资本开支计划就会承压。
数据港的风险则更多集中在客户集中度（阿里98%+）和国企体制下的扩张效率。
总结
高盛这份46页的研报，本质上是在回答一个问题：当AI算力需求从训练转向推理、从东部涌向西部、从自建转向租赁时，中国数据中心行业的价值将如何重新分配？
答案是拥有最大容量储备、最强AIDC全栈能力、最激进GPUaaS布局的运营商将获得超额增长——润泽科技正是这个逻辑下的首选标的，其40%/47%/26%的收入/EBITDA/净利润增速在同行中无出其右。
而数据港的"中性"评级则反映了传统IDC运营商在AI时代的转型困境：国企背景带来稳定性，但也带来了战略保守和客户集中的枷锁。
117元 vs 34元的两个目标价，差的不是估值倍数，而是一个时代——从"租机柜"到"租算力"的代际跃迁。
本文参考研报：
《高盛-AI基础设施扩容，首次覆盖润泽科技予买入、数据港予中性-CHINA DATA CENTERS;Scaling the AI Infrastructure;Initiate Range Intelligent at Buy,Athub at Neutral-20260505【46页】》
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