2026年09月12日

证券研究报告 |

AI算力增长与ROI变现测算

考虑芯片、电力、建设能力与资本开支约束

行业研究 · 海外市场专题 互联网 · 互联网Ⅱ 投资评级：优于大市（维持）

证券分析师：张伦可 证券分析师：刘子谭 证券分析师：张昊晨 0755-81982651 liuzitan@guosen.com.cn zhanghaochen1@guosen.com.cn zhanglunke@guosen.com.cn S0980525060001 S0980525010001 S0980521120004

• • 根据供应链产能与各家增长指引，我们预计2024-2030年全球AI加速器总出货量从736万颗增长至4500万颗，CAGR约35%。对应总功耗需 求快速攀升，2023年-2027年每年芯片出货量对应功耗翻倍增长，2030年预计达到152GW。同时，每GW的建设成本快速提升，2027年主 力出货产品超500亿美金/GW。当前算力租赁价格较高，今年出货的主力芯片GB系列、Trainium3、TPU V7等毛利率约60%。
• • 英伟达表示Hyperscale约贡献了50%的数据中心收入，2026年合计资本开支近8000亿美元，测算全球AI资本开支今年约1.3万亿，20232026年累计约2.5万亿，2030年前有望达到3-4万亿美元。CoreWeave、Nebius等NeoCloud厂商快速崛起，通过GPU担保贷款、可转债等 多元融资扩产。根据弹性测算，在450-500亿美金/单GW建设成本下，2027年约1.7万亿AI资本开支约可建设35GW-40GW数据中心。

• • 从当前数据中心建设进度看，截至2026年上半年，北美累计装机容量约53GW，2023年以来新增近30GW（主要为AI数据中心），当前 Hyperscale在北美投运约25GW数据中心，另外扩张激进在建25GW、规划超50GW。结构上，租赁占比逐渐提升，2025年租赁占新增容量 提升至约40%、2026超45%。区域布局上，产能集中在弗吉尼亚、得州、俄亥俄等电力资源相对充裕的州。

• ① 电力端：通过燃气轮机表后供电实现较多电力补充。北美电网年新增仅10-15GW，无法匹配AI算力需求，BTM（表后供电）的燃气轮机 成为核心补充方式，2026、2027年燃气轮机可给北美贡献约8GW、14GW增量；燃料电池、核电为中长期补充。
• ② 建设端：成为核心限制约束。数据中心全建设周期25-36个月，数据中心通电前三类现场安装，必须持证技工，是当前最严重的卡点。 2026年上半年北美仅仅落地6.7GW，远低于芯片对应的理论需求。

综合芯片出货、北美电力、北美建设、资本开支四重约束测算，若假设全球实际建设GW受到资本开支规模限制。2027年全球实际落地算力 约37GW，仅为芯片理论对应量的60%。若假设北美建设占比全球建设容量比例维持65%，因北美数据中心ROI显著更高，2027年全球实际落 地算力约30GW，约芯片对应量的50%。从27年开始数据中心建设GW远低于芯片出货量GW，甚至不足一半芯片能在当年转化为算力。

• • 云厂商端：微软、谷歌单GW AI云年收入约100-150亿美元/GW/年，亚马逊约67亿美元，差异源于产品结构与定价策略；AI云收入占云总 收入比重快速提升，测算2026年谷歌AI云占比达42%。考虑早期CSP与大模型厂商的战略合作、打折供应，当前大模型厂商的平均算力成 本80多亿美元/GW/年。

• • 大模型厂商端：2026年Anthropic、OpenAI占用超10GW算力，测算每GW算力贡献约100亿美元收入/年（训练推理各占一半算力）。2026 年两家合计算力支出超千亿美元，随规模效应推理业务毛利率逐步转正。若采用GB200或Rubin推理最新代模型，1GW年收入可达500、

1000亿美元。

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• • 若按假设一全球实际建设GW受到资本开支规模限制，27、28年实际落地约37GW、46GW。若其中一半由SOTA模型厂使用（Anthropic、 OpenAI），按当前的变现效率两家27、28年收入约3800、7000亿美元（假设新增算力70%为推理需求）。
• • 若按假设二全球实际建设GW受到北美建设限制，27、28年实际落地约30GW、35GW。若其中一半由SOTA模型厂使用（Anthropic、 OpenAI），按当前的变现效率两家27、28年收入约2700、4500亿美元（假设新增算力70%为推理需求）。其收入增长更符合公司指引， 在当前增长下，北美数据中心仍处于紧平衡，算租价格和算力ROI可持续处于高位。
• • 核心结论：我们预计2027年起数据中心实际建设落地算力将显著持续低于芯片出货对应的理论算力，

• ① AI芯片与供应链订单承压，客户待建库存拉长：芯片订单可能从“抢产能”转向“按项目交付”，供应链增长预期承压。部分芯片会 以“待部署库存”形式积压在客户端，形成在建工程或闲置资产，库存积压或导致二级市场折价，并拉低云厂商/建设方ROIC。
• ② 通过“芯片+基建”捆绑模式，芯片厂担保资金、兜底收入后压货给承建方：英伟达、谷歌等芯片厂商从卖芯片转向“芯片交付+建设 担保+收入兜底”的打包方案。例如英伟达联合金融机构担保5000亿美元给承建方（多是新云），并为OpenAI俄亥俄园区提供千亿级土 建电力的残值担保，本质是打通下游环节、确保芯片出货。
• ③ 算力可维持较高价格，北美区域溢价显著：落地算力的稀缺性直接延后了市场预期的“算力价格战”，尤其北美算力现货预计能维持现 有高ROI和高毛利水平。

• 风险提示：AI商业化落地不及预期导致算力ROI承压；高额发债推升融资成本，侵蚀利润；地缘与供应链约束导致芯片交付延期；芯片 快速迭代引发大额资产减值；

|表：每年加速器芯片对应GW与数据中心增量（单位：GW）|

|---|

|2025 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E 芯片出货量对应GW数 13 33 62 105 129 152

假设一：北美区域建设能力为最小约束，建设全球实际建设GW受到资本开支规模限制，按照此前资本开支测算

北美建设GW 9 16 20 23 26 30 全球建设GW 13 27 37 46 57 60

假设二：若北美建设占比全球建设容量比例维持65%，因北美数据中心ROI显著更高，测算全球算力与资本开支情况

北美建设GW 9 16 20 23 26 30 全球建设GW 13 24 30 35 40 46|

|请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

资料来源：英伟达、各公司官网、SemiAnalysis、国信证券经济研究所整理测算，详细测算过程见对应章节|

3

请

目录

• 01 加速器芯片出货量与对应GW

• 02 北美数据中心增长与大厂建设计划
• 03 电力、建设限制与算力增长测算

• 04 1GW建设成本与CSP、大模型厂收入变现

AI芯片出货量对应功耗2023年到2027年每年翻倍增长

|图：预期GW数增长对应GB300需求（单位：千颗）|

|---|

|加速器/千颗* 2024 2025 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E GPU 5,234 6,110 8,370 11,500 13,300 14,600 16,000

NVDA 4,850 5,700 7,800 10,500 12,000 13,000 14,000 AMD 384 410 570 1,000 1,300 1,600 2,000 ASIC 2,130 2,850 7,700 14,800 21,000 25,500 29,000

TPU 1,280 1,700 5,000 10,000 15,000 18,000 20,000

Trainium 750 750 1,700 3,300 4,000 5,000 6,000 其他ASIC 100 400 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000

Total 7,364 8,960 16,070 26,300 34,300 40,100 45,000 YoY 22% 79% 64% 30% 17% 12% 占比 GPU 71% 68% 52% 44% 39% 36% 36%

NVDA 66% 64% 49% 40% 35% 32% 31% AMD 5% 5% 4% 4% 4% 4% 4% ASIC 29% 32% 48% 56% 61% 64% 64%

TPU 17% 19% 31% 38% 44% 45% 44% Trainium 10% 8% 11% 13% 12% 12% 13% 其他ASIC 1% 4% 6% 6% 6% 6% 7% 出货量对应所需GW数

GPU 20 37 NVDA 18.5 35.0 AMD 1.2 2.2 ASIC 13 25

TPU 8.4 16.9

Trainium 2.1 4.1 其他ASIC 2.4 3.6

总出货对应GW* 6 13 33 62 105 129* 152*|

|资料来源：英伟达、各公司官网、SemiAnalysis、国信证券经济研究所整理 *基于左 图各家产品额定负载和PUE假设测算，假设2028年开始单芯片平均功率每年增长5%|

• • 根据供应链产能与各家增长指引，我们预计26/27年各类AI芯 片出货量如右图，测算对应所需电力容量将分别达到33/62GW。 （假设26年英伟达主要供应GB300，27年供应Rubin，谷歌 26/27年分别供应TPUv7/v8）。
• • 以GB300为例，NVL72一个机架包含72颗GB300 Blackwell Ultra GPU和36颗Grace CPU，整柜满载功耗最高约142kW（含 柜内CPU、NVSwitch等主要组件），假设PUE=1.2，对应1GW 数据中心大约需要42万张 GB300。

|图：预期GW数增长对应GB300需求（单位：万颗）|

|---|

|总功率 （mw）

PUE

单机柜功率 （kw）

机柜数量

单机柜芯片 数

所需芯片数

GB300 1000 1.2 142 5869 72 422,535 Rubin 1000 1.2 200 4167 72 300,000

AMD MI400 1000 1.2 130 6410 72 461,538 TPU v7 1000 1.2 90 9259 64 592,593 TPU v8 1000 1.2 150 5556 64 355,556

Trainium3 1000 1.2 67 12438 64 796,020 其他ASIC 1000 1.2 142 5869 72 422,535|

|资料来源：英伟达、各公司官网、SemiAnalysis、国信证券经济研究所整理|

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各类芯片每小时TCO成本与1GW建设成本

|图：GPU、TPU、Trainium芯片TCO比较|

|---|

|单位：美元 单位

GB200NVL7 2(Spectrum)

GB300NVL72(S pectrum)

Trainium2 16卡 Trainium2 64卡 Trainium3 16卡 Trainium3 64卡 TPU V6 64卡 TPU V7 64卡

服务器成本 USD $3,179,652 $3,997,587 $154,020 $655,793 $170,554 $693,183 $1,280,000 $1,920,000 服务器维护服务 USD $72,000 $72,000 $16,000 $64,000 $16,000 $64,000 $64,000 $64,000 网络成本 USD $296,733 $296,733 $26,300 $105,202 $26,300 $105,202 $105,200 $105,200 外置存储成本 USD $126,063 $126,063 $17,400 $69,600 $17,400 $69,600 $69,600 $69,600 软件授权及其他成本 USD $20,677 $23,057 $2,448 $9,838 $2,912 $11,684 $12,000 $15,000 其他安装成本 USD $72,000 $72,000 $16,000 $64,000 $16,000 $64,000 $64,000 $64,000 单服务器总前期集群资本开支 USD $3,767,125 $4,587,440 $232,168 $968,433 $249,166 $1,007,669 $1,594,800 $2,237,800 单服务器加速器芯片数 # 72 72 16 64 16 64 64 64 单芯片每小时资本成本 USD/小时/芯片 $1.51 $2.15 $0.47 $0.49 $0.51 $0.52 $0.82 $1.16

电力成本 USD/kWh $0.10 $0.10 $0.10 $0.10 $0.10 $0.10 $0.10 $0.10 每月每kW总托管成本 USD/kW/月 $185.00 $185.00 $185.00 $185.00 $185.00 $185.00 $185.00 $185.00 整机功耗 kW 143 160 12 50 16 63 45 64 每月服务器托管成本 USD/月 $26,464 $29,609 $2,305 $9,280 $2,917 $11,718 $8,288 $11,840 远程运维与支持工程师成本 USD/月 $1,179 $1,179 $262 $1,048 $262 $1,048 $1,048 $1,048 网络连接成本 USD/月 $351 $351 $78 $312 $78 $312 $312 $312 单服务器每月总运营成本 USD/月 $27,994 $31,139 $2,645 $10,640 $3,257 $13,078 $9,648 $13,200 单芯片每月运营成本 USD/月/芯片 $389 $432 $165 $166 $204 $204 $151 $206 单芯片每小时运营成本 USD/小时/芯片 $0.54 $0.60 $0.23 $0.23 $0.28 $0.28 $0.21 $0.29 单芯片每小时成本 TCO USD/小时/芯片 2.28 2.72 0.69 0.71 0.78 0.79 1.02 1.43 1GW 数据中心对应服务器数 量

MW 5,108 4,566 58,649 14,569 46,339 11,537 16,312 11,418

1GW 数据中心集群建设成本 （服务器占比50%）

亿美元 385 419 272 282 231 233 520 511 单芯片租赁价格* USD/小时/芯片 6.5 8.5 1.54 1.54 1.95 1.95 1.9 5.1 毛利率 68% 68% 55% 53% 59% 59% 46% 72% 1GW芯片年租金 亿美元 209 245 127 126 127 126 174 326|

|请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

资料来源：SemiAnalysis、国信证券经济研究所整理测算 *租赁价格为散单市场Reserved 1-3年预留租赁价格，未考虑折扣因素|

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全球资本开支情况

• • 海外Hyperscale（北美四大CSP+Meta）2023年到2026年资本开支分别约为1555、2558、4250、7550亿美元，23-25年累计 投入8363亿美元，若假设AI占比75%、则AI资本开支为7300亿美元，与26年Hyperscale的AI资本开支接近。

• • 英伟达26FYQ4（截至2026年1月）业绩会表示Hyperscale约贡献了50%的数据中心收入，测算全球AI资本开支今年约1.3万 亿，2023-2026年累计约2.5万亿。英伟达26FYQ2业绩会表示2025年全球数据中心基础设施投入预计6000亿美元（两年内翻 倍），2030年前有望达到3-4万亿美元。

资本开支与GW数弹性测算

• • 测算明年Hyperscale资本开支约1.1万亿美元，英伟达26FYQ4（截至2026年1月）业绩会表示Hyperscale约贡献了50%的 数据中心收入，测算全球AI资本开支约1.7-1.8万亿。

• • 根据弹性测算，在450-500亿美金/单GW建设成本下，2027年约1.7万亿AI资本开支约可建设35GW-40GW数据中心；

• • 英伟达27FYQ2业绩会表示与Apollo、贝莱德、黑石等六家机构合作，计划撬动5000亿美元第三方资本用于AI基础设施 建设；并对OpenAI所在俄亥俄PORTS Pike算力园区提供担保上限1050亿美元，园区首期4.25GW，单代可部署约150万 GPU，20年租期。

表：2027年 数据中心容量、建设成本与资本开支弹性测算（亿美元/GW）

表：北美科技公司经营性现金流与债务对应

单GW建设成本（亿美 元）/全球AI数据中心容 量（GW）

350 400 450 500 550

25 8,750 10,000 11,250 12,500 13,750 30 10,500 12,000 13,500 15,000 16,500 35 12,250 14,000 15,750 17,500 19,250 40 14,000 16,000 18,000 20,000 22,000 50 17,500 20,000 22,500 25,000 27,500 60 21,000 24,000 27,000 30,000 33,000

经营性现金 流

净债务杠杆率 1.2倍对应债务

每年新增 0.35x债务

亿美元

• 2026 6,500 7,800 2,275
• 2027 8,125 9,750 2,844
• 2028 10,156 12,188 3,555
• 2029 12,695 15,234 4,443
• 2030 15,869 19,043 5,554

总计 53,346 18,671

资料来源：公司官网、国信证券经济研究所整理测算(采用彭博 一致性预期，假设经营性现金流年化增速25%，每年资本开支为 经营性现金流的1.35x)

资料来源：英伟达官网、英伟达业绩会，国信证券经济研究所整理测算

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Hyperscale的资本杠杆:预计2026年发债3000亿，当前净债务约为0

• • 2025年Hyperscale全年发行1210亿美元公司债，2026年前5个月已发1590亿美元，根据 华尔街日报预期全年预计2500–3000亿美元。
• • 当前五大Hyperscaler平均​​总债务/EBITDA约1.3x​​，26H1净杠杆约​​0.3x（不考虑Oracle 约0附近），Oracle为个例，净杠杆约​​4.8x​​。
• • 对标IG基准​​：北美IG整体中位​​净债务/EBITDA​​，​A级：1.24x​​、​​BBB级：2.38x​​；投资级中 位​​利息保障倍数(EBITA/当期利息支出)5.8x​​。

净债务杠杆率= 净债务 /EBITDA = （短期债务+长期债务-总现金） （ 营业利润+折旧摊销）

8

6

4

2

0

(2.0)

(4.0)

NeoCloud的资本杠杆

• Neocloud融资已不再是早期的少量私募债或设备租赁，而是形成了​​“GPU及合同支持贷款+可转债+项目融

资/SPV+客户预付款+ATM/股权融资+厂商/服务器OEM融资”​​的多层资本结构。

• ① CoreWeave：大量高息担保DDTL（GPU资产抵押贷款）拉高综合利率；
• ② Nebius：依赖可转债（低现金票息，成本体现在到期赎回溢价/有效利率），债务加权成本更低。

|表：公司核心业绩对比

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|---|

|公司 CoreWeave Nebius RPO

Q2末1040亿美元，同比+246%；Q3初新增超250亿美元净新客户承诺 Q2末336亿美元，同比+364%；29%合约收入未来24个月兑现

资本开支

Q2资本开支94亿美元、同比218%；全年指引350-390亿美元（前值 300-350亿）

Q2资本开支56.6亿美元、同比1008%；维持全年指引200-250 亿美元

债务情况

截至​​2026年6月30日总债务约350亿美元，包括： DDTL 约150亿美元（包括GPU担保融资），可转债66亿美元，高收益 债100亿美元。

截至​​2026年6月30日总债务约150亿美元，绝大部分为可转换高 级票据（2029、2031 到期），无大额传统抵押银团贷。 并在2026年8月新增​​45亿美元可转债发行与​​7.75亿美元资产担保 融资

26Q2净债务杠杆率 约4x 约5x

26Q2负债利率

26Q2测算综合加权利率≈8.4%、过去一年加权债务成本下行近300bp； （区间：老DDTL最高15%、存量高级债9%-11%、可转债约2%；新 DDTL4.0固定档5.9%、浮动档SOFR+2.25%）

整体综合有效债务成本约4%~6%，主体负债以低票息可转债为 主（票面0.5%~3%，但要计入折价摊销，有效利率显著高于票 面）；新增7.75亿资产担保贷款定价SOFR+2.5%。

算力情况

Q2末活跃算力1.5GW，Q2末签约3.7GW（8月更新至4.2GW）；2026年末 活跃算力超1.85GW；2030年目标8GW；海外签约超1GW

2026年算力0.8-1GW、签约电力≥4GW；2027年起每年稳定新增1GW以 上算力

2027年电力新增3.4GW；年末签约电力产能上调至5GW；

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|资料来源：各公司业绩会、彭博社、华尔街新闻，国信证券经济研究所整理测算|

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NeoCloud、大模型厂与英伟达相关的资本杠杆

• 英伟达当前对Neocloud的支持已经明显超出传统供应商金融。已有合作形式显示，这套机制至少包含四 类形式。其中英伟达与大模型厂商的合作，往往引入新云作为数据中心的承建方和所有方（大模型厂商 受限于现金流和人力，往往租赁数据中心代替建设，不参与ROE较低的数据中心建设任务）。​​

|表：英伟达与新云和大模型厂相关的资本操作

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|---|

|说明 与Neocloud和大模型相关

股权投资/ 认股权证

英伟达现金入股新云，拿到少数股权（一般是战略 minoritystake），锁定GPU优先供货权、绑定DSX架构落地、参与 公司长期价值增值。

• Nebius：英伟达20亿美元入股，获得约8.3%股权。

• CoreWeave：1亿美元战略入股+配套供货/兜底协议。

• IREN：34亿美元云合同+21亿美元购股权。

• OpenAI：300亿美元股权投资，随算力容量落地分批出资。

• Anthropic：100亿美元股权投资，联合微软共同投资。锁定初始1GW 算力， 通过Lambda、Nscale等第三方算力运营商交付。

未售出算力 回租或兜底 机制

• 若对外市场化出租的利用率不足，英伟达承诺按预先约定单价， 回租这部分闲置GPU算力；

• 租金≤保底价，触发兜底：英伟达补足差额，保证新云拿到最 低收入；市场租金>保底价：超出保底价格的超额收入，英伟 达按约定比例收入分成

SharonAI（澳大利亚）：6年期协议，最多部署4万GB300；如果Sharon对外客 户租不掉，英伟达按合同价格租用。依靠这个条款，Sharon完成16亿美元融 资，落地DSXAI工厂。

平台化信用 担保

英伟达作为设备供应商，向债权方（黑石、KKR、高盛等机构资金） 出具平台层面信用背书，证明项目算力需求、GPU供给、架构合规

8月10日联合Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs、 KKR，目标调动5000亿美元第三方资本，英伟达在部分项目上最多承担约25% 残值支持/贷款切片担保。

三方残值担 保与收入分 成

英伟达用自身高信用评级，为AI数据中心「土地/电力/机房壳体 （LPS）」做信用增信，换取20年独家算力独家供货权，把一次性 芯片收入转型为硬件迭代+持续分成收入；

26Q2 英伟达业绩会，英伟达对OpenAI所在俄亥俄PORTS Pike算力园区提供担 保上限1050亿美元（机房壳体+土地电力残值担保，不含GPU，为表外或有负 债），单代可部署约150万GPU，20年租期。软银SBEnergy承建重资产， OpenAI作为核心租户。|

|请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

资料来源：各公司业绩会、彭博社、华尔街新闻，国信证券经济研究所整理测算|

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目录

• 01 加速器芯片出货量与对应GW

• 02 北美数据中心增长与大厂建设计划
• 03 电力、建设限制与算力增长测算

• 04 1GW建设成本与CSP、大模型厂收入变现

全球AI数据中心容量建设计划

|图：AI数据中心功率增长计划（GW）

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|---|

|0 2 4 6 8 10 12 14 16

IREN

Nebius

Coreweave

SpaceX

META

Oracle

谷歌GCP

微软

亚马逊（AWS）

运营中（当前/Active） 并网建设中（年内上线/Connect） 规划签约中（1-2年内上线/Contracted）

26Q1过去12个月AWS新增3.99吉瓦电力产能， 预计到27年底算力容量将达到25年的2倍。 微软算力基本过去三季度每季度新增1GW算力容量，仍计划2年内整体算力翻倍

Meta 2026年计划部署7GW的计算基础设施（约2GW来自于租赁），并计划在2027年翻一倍。

当前算力1.4GW，年末算力目标提升至2GW，2027年底5-10GW，现有项目储备可达20GW；

FY26 全年交付 1.2GW，FY27Q1（2026.6–8 月）新增交付接近1GW，未来三年锁定10GW电力；

2026年TPU投入和算力规模将超越GPU，2027资本开支将继续显著增长

当前1.5GW，26年底1.85GW，预计3.5GW（27年底），2030年计划达到8GW

26年算力0.8-1GW、电力≥4GW；27年算力计划1GW，电力到3.4GW；

当前锁定电力5GW，26年算力0.48GW；27年算力目标1.2GW、28年后长期目标5GW。|

|资料来源：各公司官网与业绩会、彭博社、Uptime Institute、华尔街新闻，国信证券经济研究所整理|

13

北美数据中心年度新增和累计装机容量测算（包含传统数据中心）

• • 截止26H1北美数据中心累计装机容量约52GW（包含传统数据中心），受限于建设进度、26H1北美实际新增投产约6.5GW。
• • 2023年至今，北美数据数据中心增长近30GW（主要为AI数据中心）、过去三年每年新增容量复合增速超40%。
• • 第三方交付/租赁占比持续提升。大模型技术发展早期，2023-2024年租赁占新增容量约35%，以Hyperscale自建为主、 满足模型训练需求。伴随算力需求转向推理、算力ROI更为明确时，2025年租赁占新增容量提升至约40%、2026超45%。

|图：北美数据中心累计装机容量（GW）|

|---|

|14

16.4

19.8

22.5

26.1

30.5

36.8

46.1

52.8

0

10

20

30

40

50

60

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

2026

年8

月

第三方建设/租赁（GW） Hyperscale自建（GW） 装机容量合计（GW）|

|资料来源：Aterio、UptimeInstitute、华尔街新闻，国信证券经济研究所整理测算|

|图：北美数据中心新增容量（GW）|

|---|

|1.5

2.5

3.4

2.7

3.6

4.4

6.3

9.3

6.7

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

2026

年8

月

第三方数据中心交付（GW） Hyperscale自建交付（GW） 新增容量合计（GW）|

|资料来源：Aterio、UptimeInstitute、华尔街新闻，国信证券经济研究所整理测算|

北美数据中心容量变化（包含传统数据中心）

• • 当前Hyperscale在北美投运约25GW数据中心、占据北美半壁江山。另外在建25GW、 规划超50GW。2026Q2，MSFT、AWS、 GOOGL业绩会披露 未履约云订单RPO超1.5万亿、同比翻倍以上增长，微软RPO加权平均履约周期2.3年，Hyperscaler签 约交付周期将由当前12-18个月拉长至24个月以上。
• • 亚马逊AWS在北美拥有超10GW的数据中心(含传统数据中心)、超25GW在建，在Hyperscale中占比最高且在过去三年增长 显著。亚马逊2025Q4业绩会披露，过去12个月新增3.9GW电力容量，预计到27年年底将翻倍，仅25Q4就新增1.2GW。

|图：Hyperscaler北美数据中心容量变化（GW）|

|---|

|3

3.8

4.3

5.5

7.2

9.5

10.5

1.5

1.

2.3

2.7

3.4

4.5

5.6

2.3

2.7

3

3.3

4

5

5.5

1.5

1.9

2.3

3.2 3.6

4.3

4.9

0

2

4

6

8

10

12

2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026年8月

亚马逊 AWS 微软 谷歌 Meta|

|资料来源：Aterio、omdia、公司业绩会，国信证券经济研究所整理测算|

|图：北美大科技公司各阶段容量（GW）|

|---|

|0

5

10

15

20

25

30

亚马逊 AWS 微软（Azure） 谷歌（GCP） Meta（Facebook）

已投运（GW） 在建（GW） 储备项目（GW）|

|资料来源：Aterio、omdia、公司业绩会，国信证券经济研究所整理测算|

当前Hyperscale北美主要数据中心

|图：亚马逊AWS主要州运营中与建设中容量（MW）|

|---|

|0

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

弗

吉

尼

亚

俄

亥

俄

俄

勒

冈

宾

夕

法

尼

亚

印

第

安

纳

密

西

西

比

内

华

达

佐

治

亚

运营中（MW） 建设中（MW）|

|资料来源：公司官网，华尔街新闻，国信证券经济研究所整理测算|

|图：微软（Azure口径）：主要州运营中与建设中容量（MW）|

|---|

|0

200

400

600

800

1,000

1,200

1,400

1,600

弗

吉

尼

亚

得

克

萨

斯

爱

荷

华

佐

治

亚

亚

利

桑

那

威

斯

康

星

怀

俄

明

华

盛

顿

运营中（MW） 建设中（MW）|

|资料来源：公司官网，华尔街新闻，国信证券经济研究所整理测算|

|图：谷歌（GCP）：主要州运营中与建设中容量（MW）|

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|0

200

400

600

800

1,000

1,200

俄

克

拉

荷

马

俄

亥

俄

得

克

萨

斯

印

第

安

纳

内

布

拉

斯

加

弗

吉

尼

亚

南

卡

罗

来

纳

爱

荷

华

运营中（MW） 建设中（MW）|

|资料来源：公司官网，华尔街新闻，国信证券经济研究所整理测算|

|图：Meta：主要州运营中与建设中容量（MW）|

|---|

|0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

路

易

斯

安

那

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亥

俄

阿

拉

巴

马

得

克

萨

斯

新

墨

西

哥

犹

他

爱

荷

华

佐

治

亚

运营中（MW） 建设中（MW）|

|资料来源：公司官网，华尔街新闻，国信证券经济研究所整理测算|

2026年Hyperscale外部租赁承诺增长超14GW

|图：全球超大规模企业数据中心租赁承诺|

|---|

|0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

3Q23 4Q23 1Q24 2Q24 3Q24 4Q24 1Q25 2Q25 3Q25 4Q25 1Q26 2Q26

微软 甲骨文 Meta 谷歌 亚马逊|

|资料来源：Aterio、omdia、公司业绩会，国信证券经济研究所整理测算|

• • 26Q2除微软保持正向现金流外， META接近0、其余谷歌、亚马 逊、Oracle等科技巨头现金流 已转负，为了缓解现金流压力 更多采用租赁实现算力增长。
• • 截止2026Q2，测算五家合计租 赁承诺超35GW，其中北美区域 约25GW。微软、Oralce、META 的租赁承诺均约10GW，亚马逊、 谷歌租赁承诺约3GW。
• • 2026年，Hyperscale租赁承诺 增长约14GW、其中北美约增长 7GW。
• • 截止26Q2，NeoCloud如 CoreWeave、Nebius、IREN等 在手待履约订单快速增长到约 2000亿美元，约是今年云收入 的十倍。

|图：北美数据中心租赁承诺|

|---|

|0

2000

4000

6000

8000

10000

3Q23 4Q23 1Q24 2Q24 3Q24 4Q24 1Q25 2Q25 3Q25 4Q25 1Q26 2Q26

微软 甲骨文 Meta 谷歌 亚马逊|

|资料来源：Aterio、omdia、公司业绩会，国信证券经济研究所整理测算|

自由现金流承压下，租赁算力（经营/融资租赁）将提升

图：微软资本开支与融资租赁变化情况（百万美元、%）

资本开支直接建设

45,000

50%

45%

40,000

40%

35,000

35%

30,000

30%

25,000

25%

20,000

20%

15,000

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5,000

5%

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0%

3Q23 4Q23 1Q24 2Q24 3Q24 4Q24 1Q25 2Q25 3Q25 4Q25 1Q26 2Q26

资料来源：公司财报、国信证券经济研究所整理

图：谷歌资本开支与融资租赁变化情况（百万美元、%）

资本开支直接建设 自由现金流（扣融资租赁） 经营性现金流

60,000

50,000

谷歌

40,000

30,000

20,000

10,000

0

3Q23 4Q23 1Q24 2Q24 3Q24 4Q24 1Q25 2Q25 3Q25 4Q25 1Q26 2Q26

-10,000

18

资料来源：公司财报、国信证券经济研究所整理

微软数据中心建设计划

• 微软维持两年内总数据中心/AI容量翻倍目标，FY2026新增88座数据中心、最近连续三个季度各新增约 1GW容量，2026年核心大项目集中在美国威斯康星Fairwater、得州Abilene、得州Pecos，以及欧洲/亚太 多国主权云与AI基础设施扩建。

|表：微软美国与欧洲算力规模预测|

|---|

|区域 项目 容量/GW 当前进度 关键时间点 威斯康星

Fairwater（Mount Pleasant）

约2GW口径最常见， 更激进口径可到3GW+

首座已投运，园 区继续扩建

2026年初首期投运；2028 年第二设施完成

佐治亚 Fairwater Atlanta 0.5-0.86GW 已运行/扩容中 2025年10月开始运营 得州Abilene Crusoe租赁 0.9GW 土建推进中 首栋2027年中通电

得州Pecos 自建+Chevron供电

约2GW DC + 2.67GW BTM发电

规划开发中 首电2028年，建设5-7年

怀俄明 Cheyenne

新土地储备扩建 未披露 多年规划 2026年启动土地获取

美国大亚特兰 大都会区

East US 3区域 未披露

处于规划/建设推 进中

2027年初开放

葡萄牙锡尼什

Sines项目（与Nscale、 Start Campus合作）

1.2GW，100亿美元

已披露合作与规 划，属于中长期 AI枢纽项目

2026-2030年推进；规划含 1.26万块BW芯片+6.6万块 Rubin芯片

英国洛顿

Loughton项目（与 Nscale合作）

150亿美元 规划中

2025-2028年；部署2.3万 块英伟达GPU

西班牙

Zaragoza数据中心园 区

21亿美元 2026年开工

2024-2025为前期，2026 年启动建设

德国 德国项目 38亿美元 2024-2025推进 已在执行期内 法国 法国项目 46亿美元 推进中

截至2025年底最多部署2.5 万块GPU

瑞典 瑞典项目 1GW，32亿美元 推进中 2024-2026年 丹麦 丹麦云区域/扩建 数亿美元

2026年3月丹麦东 部云区域已开放

西丹麦瓦德/埃斯比约项目 2026-2028年推进

挪威 挪威Narvik（租赁） 前期承诺62亿美元 部署中

将额外部署3万块NVIDIA Vera Rubin芯片|

|请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

资料来源：路透社、彭博、公司官网、国信证券经济研究所整理测算|

|表：微软算力规模预测|

|---|

|国家/地区 项目特征 投资金额 当前进度 后续关键时间点 印度尼西亚

云与AI基础设 施建设

17亿美元 推进中

2024下半年-2027 年

印度（首批） 区域扩建 30亿美元 规划/推进中 2025-2027年 印度（新增） 新一轮扩容 175亿美元 远期规划 2027-2029年 马来西亚

数据中心/云扩 容

22亿美元 规划中 2025-2029年

新加坡

云与AI基础设 施

55亿美元 已宣布投资

2025-2029/2030年 持续投入

日本

数据中心与AI 设施

100亿美元 已宣布 至2029年四年投资 泰国 数据中心建设 超10亿美元 规划中 2026-2029年 澳大利亚

云与AI基础设 施

180亿美元 已宣布投资 2026-2030年 加拿大 基础设施扩建 54.8亿美元 规划中 2026-2028年

阿联酋（与 G42）

Khazna数据 中心相关

101亿美元 推进中

2026年底达 200MW，整体周 期至2029年

沙特阿拉伯东 部

新云区域 未披露 建设中

2026年Q4上线， 含3个AZ|

|资料来源：路透社、彭博、公司官网、国信证券经济研究所整理测算|

19

META数据中心建设计划

• Meta当前围绕俄亥俄Prometheus、路易斯安那Hyperion、得州El Paso、印第安纳Lebanon、加拿大阿尔 伯塔等少数GW级园区快速上量，并以“2026年底约7GW、2027年底约14GW（含租赁）”的内部目标牵引未 来两年资本开支和外部合作。

亚马逊数据中心规划

|图：亚马逊数据中心规划情况|

|---|

|项目 数据中心 目前容量 规划容量 概况 节点 配套电力|

|亚马逊宾夕法尼亚AI创 新园区

1.9GW

亚马逊计划在宾夕法尼亚州投资逾200亿美元， 扩建面向AI与云计算的数据中心基础设施

AWS计划在 2026/2027/2028/2029年 年中前，至少逐步提升至 240/360/480/640 MW

Talen已承诺通过 Susquehanna核电站向 AWS提供1.9 GW电力， 期限至2042年|

|Project Rainier

Anthropic-Amazon New Carlisle 0.91GW 2.2GW 计划在印第安纳州投资约110亿美元

预计2026年10月达 1.037GW，2028年 10月达1.925GW

• |

|亚马逊密西西比项目

Amazon Madison Mega Site 0.284GW

预计到2028年3月 达0.683GW

计划在密西西比州投资100亿美元；AWS将与 MCEDA合作，在Madison County两个工业园 区建设多个数据中心综合体

• -|

|亚马逊密西西比项目 Amazon Ridgeland 0.284GW

预计到2028年9月 达0.84GW

• - -|

|AWS Berwick 0.108GW

预计到27年8月达 0.169GW|

|亚马逊俄亥俄项目 -

计划投资100亿美元，以满足快速增长的云计算 和AI需求

计划于2030年底前最多扩 展8个新站点

• |

|亚马逊佐治亚项目 -

计划投资110亿美元，扩建佐治亚州基础设施， 以支持云计算与AI技术

• -|

|亚马逊北印第安纳 2.4GW

计划在印第安纳州北部投资约150亿美元建设新 数据园区|

|亚马逊北卡罗莱纳园区 -

计划在北卡罗来纳州投资100亿美元，扩建云计 算基础设施并推进AI创新

计划于2025年10月破土动 工

• |

|合计 1.586GW 8.192GW|

|资料来源：公司公告、Epoch AI、国信证券经济研究所整理|

谷歌数据中心规划

|图：谷歌数据中心规划情况|

|---|

|项目 规划容量 配套电力 节点 投资 要点|

|德州云与AI基础设施计划 -

已签约6.2 GW； Haskell 0.64 GW太阳 能

至2027 400亿美元

Armstrong/Haskell/Wilbarger； Meitner配套1+GW能源|

|Intersect共址项目组合 多GW 同步新建清洁电力

首期2026投运； 2027完工

目标200亿 美元

第三方能源基建目标；与德州计划可 能重叠|

|Google Pryor - - 2025–27 90亿美元 新建Stillwater并扩建Pryor|

|弗吉尼亚州（Chesterfield等） - - 至2026 90亿美元 新建Chesterfield并扩充现有设施|

|南卡罗来纳州园区组合 - - 至2027 90亿美元

扩建Berkeley；继续建设Dorchester 两处站点|

|阿肯色州West Memphis园区 - 0.6 GW太阳能 至2027 40亿美元 Google在该州首个数据中心|

|爱荷华州云与AI基础设施 - - - 70亿美元 州级云、AI与劳动力计划|

|Broadwing能源 / 伊利诺伊 Decatur

0.6 GW >0.4 GW CCS燃气

2029末发电； 2030初商业化

-

Google购入大部分电力；约90%碳捕 集|

|资料来源：公司公告、国信证券经济研究所整理|

海内外科技厂商关于资本开支与算力容量的相关表述

|表：海外科技厂商关于资本开支与算力容量的相关表述|

|---|

|资本开支表述 AI算力表述 数据中心算力表述 数据中心功耗表述 电力供应表述

微软

• 2026自然年资本开支约1750亿美元 （采购量不变、口径调整）

• 微软每年在AI基建上的固定投资超过 800亿美元，这是十年规划。

公司计划FY26 （25Q3-26Q2）将AI总容量 提升超80%。

26Q2业绩会：过去三

季度每季度新增1GW 算力容量，仍计划2 年内整体算力翻倍

• 25Q2业绩会：数据中心超 400个，过去一年新增超 2GW；

• 微软CEO25年10月发言：微 软云全球数据中心总功耗 5GW；

谷歌

26Q2：全年1950-2050亿美元(同比约

+100%，上季度指引1800–1900亿)2027资 本开支将继续显著增长

2026年TPU投入和算力规模 将超越GPU

META

上调2026年资本开支至1300–1450亿美元 (同比约+90%，上季度1250-1450亿）

24年底计拥有等效60万 H100GPU的计算能力；

2026年计划部署7GW 的基础设施，并计划 在2027年翻一倍。

亚马逊

预计26年全年将达到2200亿(同比+71%、 因存储涨价，上季度指引2000亿美元)

26Q1：芯片业务ARR200亿 美元，独立对外销售，ARR 将500亿美元

26Q2业绩会：预计到 27年底算力容量将达 到25年的2倍。

26Q1业绩会：过去12个 月AWS新增3.99吉瓦电 力产能，

OpenAI

• 星际之门计划投资超5000亿美元；

• OpenAI承诺在未来多年内向微软Azure 云服务采购约2500亿美元的服务；

英伟达未来供应10GW数 据中心的芯片； AMD未来供应6GW芯片； 博通未来供应10GW芯片；

2025：未来四年内星际之门 Stargate计划容量达到近 10GW；|

|请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

资料来源：各公司官网、各公司业绩会、华尔街新闻，国信证券经济研究所整理*在手容量仅考虑英伟达与TPU芯片算力容量，参考后续ppt具体单页公司测算|

请

23

目录

• 01 加速器芯片出货量与对应GW

• 02 北美数据中心增长与大厂建设计划
• 03 电力、建设限制与算力增长测算

• 04 1GW建设成本与CSP、大模型厂收入变现

数据中心建设流程与核心卡点

• • 一个数据中心从园区方案定型到IT上线/产生收入，全周期约25-36个月。
• • 从搞定电力管线到完成IT调试仍有较长周期，一般为13-18个月。如亚马逊2025Q4披露一年新增3.9GW电力容量，仍需 一年以上才能变为算力容量。当前电网增长较慢，主要通过​​BTM（表后供电）实现绕线并网。
• • 数据中心通电前三类现场安装，必须持证技工，是当前最严重的卡点。现场安装MEP包括：机械（冷却管路、CDU、风 侧设备）、电气（配电、母线、开关柜接线、保护整定）、管道（水系统） 。

|图：数据中心建设流程|

|---|

|拿地与审批

• 州政策收紧，大量 项目审批受阻，是 搁浅首要原因，审 批耗时可达 1.5-7 年。

电力协议

• 电网并网排队漫长； BTM 自建发电可 绕并网，但受燃气 供给、监管许可约 束。

变电与电气件

• 电网侧变压器、 SCR 催化剂交期 极长，SCR 缺失 会导致机组无法合 法发电。

土建与液冷

• 分传统建造与模块 化，模块化小幅缩 短工期（电气房、 冷却模块、预装管 线支架）

装机机电安装

• MEP持证技工缺口大， 高端调试人才稀缺， 劳动力为深层物理约 束，是核心卡点。

通电、液冷调试验收

• 需多方签字确认，也 易延期；本环节直接 问题少。

服务器到位

• 根据加速器芯片和组 件供货时间，通常在 验收完成后到达数据 中心进行安装

上架与运营

• 服务器部署完成后， 需经客户测试确认才 能开始产生收入。IT 负载上架后需一定时 间爬坡。

搞定电 力管线 后仍需 1-1.5

年

土建等长期 资产开始折 旧，仍需2 个月以上产 生收入

服务器 组件开 始折旧|

|请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

资料来源：各公司官网、omdia,华尔街新闻，国信证券经济研究所整理|

北美电力扩充方式：电网扩产与BTM（表后供电）并行

• • 北美AI电力并非“总发电量不够”，而是“可在2-4年内交付、可并网/可离网、可匹配数据中心负荷特征的确定性电 力不够”。因此​​BTM（behind-the-meter，表后供电）之所以成为核心途径，本质是因为超大园区已经不再完全依赖电 网，而是转向“​​自己带电来建数据中心​​”。
• • 2025-2030年北美最现实的增量主线是“气电+燃料电池+矿场改造”三件套，核电更多是中长期资产锁定而非2028年

前主供给。​​

|表：北美各类型电力容量扩充方式说明|

|---|

|说明 供应量 主要方式 特点 相关公司 电网在建

受电网限 制，北美每 年新增约 15GW

10-15GW/年 原有电网扩充 输电、变电、互联审批与主

设备交付周期长

变压器、GIS、HVDC、 UPS

矿场改造 约2-4GW/年 将已经具备电力接入、高 压设施、许可的资产，升 级为HPC/AI数据中心

需要冷却系统升级、供电冗 余等级不足

CORZ、WULF、APLD、 CIFR、MARA、HUT、 IREN、

燃气轮机

BTM （behindthe-meter， 表后供电）， 自发电

28年前5-10GW/ 年，后15-20GW/ 年

重型/中型燃机（天然气） 作为主电源

唯一兼具“大规模、稳定基 荷、技术成熟、可在2030前 显著贡献GW”的主方案

GE Vernova、Siemens Energy、Mitsubishi、 Doosan、

燃料电池 26年0.5GW，后 每年增加0.5GW

SOFC（固体氧化物燃料 电池）现场供电/微电网方 案

部署速度快，典型可在​​90天 到一年内。模块化、对社区 阻力更低。

Bloom Energy

核电/SMR 28年前较少，30 年后约1-5GW/年

核发电，稳定、无碳、高 容量因子、天然适合7x24 基荷

2030年后落地。兑现，监管、 并网、许可与建设进度比市 场最初想象更慢

Constellation、Talen、 Vistra​​；远期​​Oklo、 TerraPower、Kairos；|

|请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

资料来源：各公司官网、omdia,华尔街新闻，国信证券经济研究所整理|

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请

26

北美电力容量增长测算

• • 美国电网供给每年约10-15GW，形成巨大的需求缺口。但BTM尤其燃机贡献显著，2025年全球燃气轮机行 业产能约​​50GW​​，其中数据中心占2025年全球燃机订单约​​22GW​​，约占总订单的​​25%​​，26年预计超15GW。
• • 全球算力建设则呈现更清晰的区域分化：​​2025-2030年北美仍是第一增长极，年化增长从13GW增至62GW； 全球AI数据中心增量从18GW增至125GW。​​如果按逐年装机节奏看，​​2026-2030年，北美仍贡献其中最大份 额，但中国与东南亚、中东会逐步提高边际贡献。

燃气轮机出货量GW测算

表：燃气轮机出货量（GW）

分类维度 项目 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030

2024-2030 CAGR

产能增量 ΔGW

总产能 发电设备制造总产能 84 84 107 130 150 174 197 15% 112

按应用场景

灵活型（备用 + 主力） 28 28 35 40 47 55 115 26% 86 专用备用型 27 27 38 45 50 55 11 -14% -16 专用主力型 29 29 35 44 52 64 71 16% 42

卡特彼勒 Caterpillar 25 25 29 34 40 47 55 14% 30 康明斯 Cummins 26 26 35 38 42 46 50 12% 24 MTU（罗尔斯・罗伊斯） 7 7 10 11 13 15 17 15% 10 瓦锡兰 Wärtsilä 6 6 8 10 13 16 18 20% 12 潍柴 Weichai 1 1 3 7 8 9 11 55% 10 INNIO 3 3 3 4 5 7 8 22% 6 西门子能源 Siemens 4 4 5 6 6 8 9 14% 5 三菱重工 Mitsubishi 3 3 3 4 4 5 6 11% 3 埃夫朗（曼）Everllence 2 2 2 3 3 4 4 16% 3 Bloom Energy 1 1 1 2 3 3 4 25% 3 贝克休斯 Baker Hughes 3 3 3 3 3 4 4 5% 1 PROENERGY 2 2 2 2 2 3 3 12% 1 FTAI Aviation 0 0 0 2 3 3 3 — 3 GE Vernova 2 2 2 2 2 2 2 2% 0 Boom Supersonic 0 0 0 1 2 2 2 — 2

按 OEM 厂商

28

资料来源：各公司官网、SemiAnalysis、McCoy、Omida，国信证券经济研究所整理

建设进度成为算力增长的核心瓶颈

• • 持证电工、专业技工短缺，北美26H1仅新增约6GW数据中心，算力订单转化为收入速度慢。头部 EPC（Engineering Procurement Construction 设计-采购-施工总承包）企业人力不足（25年底约26万人，未来按照EPC员工年复合增速 10%假设测算），AI建设、电网改造、新能源项目争抢同一批持证电工，尤其北弗吉尼亚、凤凰城、达拉斯瓶颈严重
• • 解决方式：OEM系统集成商（Vertiv、Schneider）从卖设备延伸，Meta、AWS养大规模内部工程团队，提供部分EPC交 付。模块化把大量工作转移到工厂，用制造业产能替代稀缺的现场EPC施工人力。

|表：数据中心状态与未来落地情况|

|---|

|项目状态 未来12个月落地概率 判断依据

建筑完成、电力和制冷 已调试 energized/installed capacity

85%–95%

开始折旧，一般需2个月以上产

生收入，剩余风险主要是最终验 收和服务器部署

已取得明确并网日期， 变电站在建 Firm interconnection

65%–80%

仍可能受主变、开关设备及调试 延期影响

建设中，但依赖新电力 Under Construction

35%–60% 电力设施通常慢于机房建设

已签约租赁，但电力计 划尚未锁定 Leases Signed，shell completed

20%–40% 租约并不等于具备可用电力

已宣布、未开工 Pipeline/contracted

5%–20% 项目取消、缩减或延期概率较高|

|资料来源：Neocloud官网，国信证券经济研究所整理测算|

|表：建设进度与容量上限测算|

|---|

|年份

北美EPC员工总 数 （千人）

EPC员工 YoY*

新增EPC供给 *

建设GW/年

配比（千人 /GW/年）

2023A 200 7 29

2024A 222 11% 10 23

2025E 260 17% 12 21

2026E 290 12% 10 15 20

2027E 320 10% 55 20 19

2028E 350 9% 75 23 19

2029E 380 9% 90 26 18

2030E 410 8% 100 30 17

|

|资料来源：各公司官网，国信证券经济研究所整理测算 *假设未来五年EPC员工年复 合增速10% *新增供给包括新玩家和模块化提效。|

北美各州数据中心建设限制

|表：北美各州数据中心建设限制|

|---|

|州/市场 当前核心限制 核心要点

弗吉尼亚州／北弗吉尼亚

输电走廊、230kV线路及变电站审批；居民区附近选线阻力；专业电 工和调试资源紧张

＜50MW 接电仍需 12 年；＞50MW 需新建输变电，部分只能临时 / 分阶段供电

俄亥俄州 AEP Ohio接电容量、区域输电升级、负荷真实性审查 25MW+ 项目排队做负荷研究，投运受制于输电升级，电费费率四年爬坡

得克萨斯州 超大规模接电队列、动态稳定性、输电通道和可调负荷要求 ERCOT 批量审批 75MW + 负荷，IDC 占 89% 申请，项目面临分阶段、减负荷要求

亚利桑那州／凤凰城 高温条件下的峰值电力、发电与输电建设周期、水资源和冷却方案 APS 待承接大负荷 19GW，远超系统峰值，部分项目要等到 2028 年后或自建微网

佐治亚州／亚特兰大 新增发电容量、输电扩建、项目负荷真实性及成本分摊 短期电力供给不足，2026‑ 2028 项目普遍需要分期接电

俄勒冈州 输电接入、柴油备用机空气排放许可、土地和用水约束 俄勒冈 40+IDC 项目，6GW 备用电源，柴油机组环评许可难度随规模抬升

路易斯安那州 专用发电、500kV输电线路、变电站建设与监管审批 Meta 项目配套燃气发电、长距离输电，2028‑ 2029 才逐步完成电力配套

宾夕法尼亚州 PJM区域输电、发电资源接入和当地电力基础设施 依赖 PJM 跨州输电升级，输变电建设周期长于机房土建

爱荷华州 局部输电容量、风电出力波动、备用电源及水资源 资源禀赋尚可，大型 AI 集群仍需新增变电站与可调电源

印第安纳州 电网扩建、发电资源、地方许可及成本分摊 单一大项目即可触发变电站、输电改造

内华达州 水资源、高温制冷、电力与土地审批 高温带来 PUE 抬升，受峰值电力容量约束

密西西比、阿拉巴马、南卡罗来纳 电力基础设施相对薄弱、变电站及输电扩建周期、专业承包商不足 土地税收友好，本地供应链薄弱，依赖跨州 EPC 施工资源

威斯康星、怀俄明、新墨西哥、犹他 发电与输电接入、水资源、极端气候及设备运输 土地充裕，超大规模园区需配套专用变电站与长距离输电|

|资料来源：华尔街新闻，各公司官网，公司国信证券经济研究所整理测算|

芯片出货量、电力供给、建设能力与资本开支约束

|图：芯片出货量、电力供给、建设能力与资本开支约束下 预期GW数增长|

|---|

|加速器/千颗* 2025 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E

芯片出货量约束

GPU 6,110 8,370 11,500 13,300 14,600 16,000

NVDA 5,700 7,800 10,500 12,000 13,000 14,000 AMD 410 570 1,000 1,300 1,600 2,000 ASIC 2,850 7,700 14,800 21,000 25,500 29,000

TPU 1,700 5,000 10,000 15,000 18,000 20,000

Trainium 750 1,700 3,300 4,000 5,000 6,000 其他ASIC 400 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000

Total 8,960 16,070 26,300 34,300 40,100 45,000 YoY 22% 79% 64% 30% 17% 12%

出货量对应所需GW数 13 33 62 105 129 152

电力约束 （主要北美区域）

北美/美洲 13 20 36 45 55 62

建设进度约束 （主要北美区域）

北美建设能力上限 12 16 20 23 26 30

资本开支约束

全球AI资本开支（亿美元） 6,000 13,083 18,647 25,137 34,276 40,000 每GW建设成本（亿美元/GW） 430 480 500 550 605 666

资本开支可建设GW* 13 27 37 46 57 60|

|请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

资料来源：英伟达、各公司官网、SemiAnalysis、国信证券经济研究所整理测算 *2027年假设单GW建设成本为500亿美元，后续单GW建设成本每年增长10%。 北美与全球电力增长测算详见具体章节，资本开支增长测算详见具体章节 31|

请

全球AI数据中心算力增长测算

|图：芯片出货量、电力供给、建设能力与资本开支约束下 预期GW数增长|

|---|

|2025 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E

芯片出货量 8,960 16,070 26,300 34,300 40,100 45,000

YoY 22% 79% 64% 30% 17% 12% 出货量对应所需GW数 13 33 62 105 129 152

北美电力约束 13 20 36 45 55 62 北美建设能力上限 12 16 20 23 26 30

全球AI资本开支（亿美元） 6,000 13,083 18,647 25,137 34,276 40,000 每GW建设成本（亿美元/GW）* 430 480 500 550 605 666

资本开支可建设GW 13 27 37 46 57 60

假设一：北美区域建设能力为最小约束，假设全球实际建设GW受到资本开支规模限制，按照此前资本开支测算

实际北美建设GW 9 16 20 23 26 30 实际全球建设GW 13 27 37 46 57 60

YoY 110% 37% 23% 24% 6% 北美区域建设占比 69% 57% 53% 50% 46% 50%

假设二：若北美建设占比全球建设容量比例维持65%，因北美数据中心ROI显著更高，测算全球算力与资本开支情况

实际北美建设GW 9 16 20 23 26 30 全球建设GW 13 24 30 35 40 46

YoY 83% 27% 16% 14% 15% 全球AI资本开支（亿美元） 5,590 11,446 15,182 19,439 24,303 30,715 YoY 105% 33% 28% 25% 26%

|

|资料来源：英伟达、各公司官网、SemiAnalysis、国信证券经济研究所整理测算 32|

目录

• 01 加速器芯片出货量与对应GW

• 02 北美数据中心增长与大厂建设计划
• 03 电力、建设限制与算力增长测算

• 04 1GW建设成本与CSP、大模型厂收入变现

微软云1GW变现：当前约在148亿美元/GW/年（不包含OAI采购收入）

• 微软Azure整体F26财年（20250701-20260630）收入约1040多亿美元，占比微软智能云75%。测算Azure AI板 块（右侧小饼图口径）F26财年收入接近200亿（收入不包含OpenAI向微软采购的云服务收入），占Azure整 体收入的比例约20%。OpenAI向微软采购的云服务计入Azure云的非AI收入部分，且给与折扣，算力变现低于 AI云。

请

谷歌云与亚马逊云1GW变现：当前分别约为146、67亿美元/GW/年

• • 26年预计谷歌云收入同比+85%、增长约500亿美元，传统云100亿，400亿来自AI云的TPU、GPU租赁、MaaS增长，TPU外售是主要驱动因素。
• • 亚马逊变现较低因AI算力有较多Trainium算力、成本低，Anthropic早期战略订单价格较低。26Q2业绩会亚马逊表示目前服务器和网络设 备的回本周期不到3年，寿命5-6年。AWS AI云26年的重要增长驱动来自Bedrock平台 Claude模型贡献的MaaS收入，预计在26Q1 150亿AI云 ARR中占比达到1/3。

|表：谷歌云拆分与AI贡献汇总（百万美元）|

|---|

|单位：百万美元 2024 2025 2026E 2027E 3Q25 4Q25 1Q26 2Q26 谷歌云收入 43,229 58,705 108,414 211,209 15,157 17,664 20,028 24,768 YoY 31% 36% 85% 95% 34% 48% 63% 82% OP 6,112 13,910 37,962 75,149 3,594 5,313 6,598 8,814 OPM 14% 24% 35.0% 35.6% 24% 30% 33% 35.6% 每GW AI云算力收入 （亿美元） 125 146 184 年末AI云算力 3 7.5 13

AI云 3,541 9,397 45,894 131,687 2,405 4,015 6,274 9,365 YoY 117% 165% 388% 187% 152% 278% 374% 466% 占GCP 13% 23% 52% 70% 23% 32% 40% 47% 占云收入比例 8% 16% 42% 62% 16% 23% 31% 38%

OP 1,173 3,492 16,763 48,240 907 1,554 2,357 3,486 OPM 33.1% 37.2% 36.5% 36.6% 37.7% 38.7% 37.6% 37.2% AI IaaS收入 3,541 7,049 34,154 96,467 1,700 2,724 4,513 7,017 YoY 117% 99% 385% 182% 78% 156% 274% 395%

OP 1,173 2,318 10,893 30,630 555 908 1,476 2,312 OPM 33.1% 32.9% 31.9% 31.8% 32.6% 33.4% 32.7% 33.0%

TPU收入 2,214 4,059 23,827 80,130 893 1,826 2,448 4,642 YoY 92% 83% 487% 236% 49% 175% 302% 535% 占云收入比例 5% 7% 22% 38% 6% 10% 12% 19%

TPU租赁 2,214 4,059 18,827 50,130 893 1,826 2,448 4,142 YoY 168% 83% 364% 166% 49% 175% 302% 467% TPU外售 5,000 30,000 500

MaaS收入 2,348 11,740 35,220 704 1,291 1,761 2,348 YoY 400% 200%

OP 1,174 5,870 17,610 352 646 881 1,174 OPM 50% 50% 50% 50% 50% 50% 50%

|

|请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

资料来源：公司官网，彭博，国信证券经济研究所整理测算 *假设谷歌云所用算力（外部算力） 占比2025到2027年分别为50%、60%、70%。25年公司有较多模型训练需求，后续对外算力占比逐 步提升。|

|表：亚马逊云拆分与AI贡献业绩汇总（百万美元）|

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|单位：百万美元 2024 2025 2026E 2027E 3Q25 4Q25 1Q26 2Q26 AWS收入 107,556 128,725 179,225 260,495 33,006 35,579 37,587 42,232

YOY 19% 20% 39% 45% 20.2% 24.0% 28% 37% OP 39,834 45,606 68,027 98,293 11,434 12,465 14,161 16,621 OPM 37.0% 35.4% 38.0% 37.7% 34.6% 35.0% 37.7% 39.4%

每GW AI云算力收入 56 67 84 年末AI云算力 3 8 14

AI云 2,750 6,691 31,548 83,283 1,987 2,554 3,750 6,250 YOY 400% 143% 371% 164% 329% 390% 占比 3% 5% 18% 32% 6% 7% 10% 15%

ARR 15,000 25,000 OP 1,005 2,542 12,313 32,724 755 975 1,450 2,425 OPM 37% 38% 39% 39% 38% 38% 39% 39%

AI IaaS 2750 5,739 15,798 36,158 1,698 2,091 2,500 3,750 YOY 400% 109% 175% 129% 214% 225%

Trn 3,050 9,670 24,378 900 1,150 1,500 2,250 YOY 217% 152% 275% 275%

占AI IaaS比例 53% 61% 67% OPM 40% 40% 40% 40% 40% 40% 40%

MaaS（Bedrock） 952 15,750 47,125 289 463 1,250 2,500

YOY 1554% 199% 1487% 1963% 占AI云比例 50% 57% 15% 18% 33% 40% ARR 5000 10000 OP 381 6,300 18,850 116 185 500 1,000 OPM 40% 40% 40% 40% 40% 40% 40%|

|资料来源：公司官网，彭博，国信证券经济研究所整理测算 *假设谷歌云所用算力（外部算力） 占比2025到2027年分别为80%、85%、90%。公司自有模型训练需求较少、主要支持Anthropic，后 续对外算力占比逐步提升。|

35

Anthropic、OpenAI：当前1GW推理算力收入约200亿美元/GW/年

• 测算26年两家头部模型厂商年度算力支出超千亿美元、同比增速5倍以上，其中Anthropic 490亿美元(240亿推理、250 亿训练），OpenAI 550亿美元（ 230亿推理、320亿训练），2026年两家头部模型厂商占用超10GW算力，测算每GW推理 算力当前贡献约200亿美元收入/年。

|表：Anthropic、OpenAI公司算力成本与变现|

|---|

|Anthropic OpenAI 百万美元 2024 2025 2026E 2024 2025 2026E 备注 总收入 524 4,129 66,722 3,600 12,905 47,508 总算力成本 2,641 6,561 49,140 4,061 15,900 54,640 26年年度算力支出超 YOY 148% 649% 292% 244% 千亿美元

推理算力成本 1,016 2,561 24,144 2,061 8,400 22,640 模型训练成本 1,625 4,000 24,996 2,000 7,500 32,000

总算力规模（MW） 110 779 5963 169 1887 6630

26年占用约12GW算 力

推理算力规模 42 304 2930 86 997 2747 训练算力规模 68 475 3033 83 890 3883

每GW推理算力年收入（亿 美元）

120 140 230 420 130 170

YoY 10% 68% -69% 34% 每MW推理算力成本（亿美 元） 84 82 84 82

每MW H100算力租 赁约2千万美元/年

推理算力毛利率 38% 64% 43% 35% 52% 推理算力经营利润率 -297% -198% 11% -231% -179% -111%|

|请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

数据来源：Exclusive、Semianalyse，公司官网、新浪新闻，国信证券经济研究所整理测算|

百 总 总 Y

总

每 美 Y

每 元

推 推

36

从算力租赁与Token定价测算：云厂与模型厂1GW边际收入

• • 按照当前算力租赁价格测算，云厂部署1GW英伟达GB200、Rubin芯片年化收入约200亿美元以上、H系列芯片年收入约150亿美元以上， 按照当前tokens定价，大模型厂基于1GW的GB200、Rubin芯片部署Opus5可产生500、1000亿美元以上收入（一半训练、一半推理）。
• • 假设1：1GW H100/GB200/Rubin/950DT（国内）对应的资本开支分别为370/400/470/400亿美元，对应的芯片数量分别为78/43/26/60 万张。
• • 假设2：H100、GB200、Rubin、950DT租赁价格分别按2.5/6/10/3美元/h/GPU测算。

|表：1GW数据中心商业模型测算|

|---|

|模型厂商 Opus5 Opus5 Opus5 GLM5.2 芯片 GB200 Rubin H100 950DT

收入（亿美元/GW/年） 528 1343 179 139

TPS（Token/GPU) 2037 8636 377 1627 Token价格(美元/百万 Tokens）

3.9 3.9 3.9 0.9

毛利率 79% 92% 52% 43% 收入/GW（亿美元） 528 1343 179 139

算力成本 224 224 171 158 训练成本 112 112 85 79 占比 50% 50% 50% 50% 推理成本 112 112 85 79 占比 50% 50% 50% 50%

其他运营成本 106 269 36 21 占收入比 20% 20% 20% 15%

OP 198 850 -28 -40 OPM 37% 63% -16% -29%

1GW数据中心商业闭环 单位：亿美元

云厂 GB200 Rubin H100 950DT 总成本 137 137 137 89 CAPEX 400 470 370 400 综合折旧年限 7 7 7 7 折旧 57 67 57 57 运营成本 80 80 80 32 运营成本/capex 20% 20% 20% 8%

收入（亿美元/GW/年） 224 269 171 158

1GW数据中心对应B200数量 426,888 256,104 779,200 600,000 B200租赁价格（美元/h/GPU) 6.0 12 2.5 3.0

毛利率 75% 75% 67% 64% OP 87 132 34 69 OPM 39% 49% 20% 43%|

|资料来源：英伟达官网、路透社、彭博，国信证券经济研究所整理测算|

核心结论：从27年开始数据中心建设GW远低于芯片出货量GW

• • 目前CSP每GW的收入变现在100-150亿美元/GW/年，考虑早期CSP与大模型厂商的战略合作、打折供应，当前大模型厂商的 平均算力成本80多亿美元/GW/年。
• • 由于硬件产业链涨价、且新产品迭代，算力边际建设价格增长到400-550亿美元/GW，按照五年使用寿命计算，每年折旧 价值超100亿美元。
• • 2026年两家头部模型厂商（Anthropic、OpenAI）占用超10GW算力，测算每GW算力贡献约100亿美元收入/年（训练推理各 占一半算力）。若采用GB200或Rubin推理最新代模型，1GW年收入可达500、1000亿美元。 根据大模型变现效果可得， Neocloud 26Q2较高的短单价格甚至超过终端变现能力，不可持续(Nebius 26Q2业绩会表示算力租赁短期1年内订单400500亿美元/GW/年)。
• • 我们预计从27年开始数据中心建设GW远低于芯片出货量GW，甚至不足一半芯片能在当年转化为算力。
• • 若按假设一全球实际建设GW受到资本开支规模限制，27、28年实际落地约37GW、46GW。若其中一半由SOTA模型厂使用 （Anthropic、OpenAI），按当前的变现效率两家27、28年收入约3800、7000亿美元（假设新增算力70%为推理需求）。

|表：每年加速器芯片对应GW与数据中心增量（单位：GW）|

|---|

|2025 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E 芯片出货量对应GW数 13 33 62 105 129 152

假设一：北美区域建设能力为最小约束，建设全球实际建设GW受到资本开支规模限制，按照此前资本开支测算

北美建设GW 9 16 20 23 26 30 全球建设GW 13 27 37 46 57 60

假设二：若北美建设占比全球建设容量比例维持65%，因北美数据中心ROI显著更高，测算全球算力与资本开支情况

北美建设GW 9 16 20 23 26 30 全球建设GW 13 24 30 35 40 46|

|资料来源：英伟达、各公司官网、SemiAnalysis、国信证券经济研究所整理测算，详细测算过程见对应章节|

核心结论：预计AI芯片与供应链订单承压，客户待建库存拉长

• 若按假设二全球实际建设GW受到北美建设限制，27、28年实际落地约30GW、35GW。若其中一半由SOTA模型厂使用 （Anthropic、OpenAI），按当前的变现效率两家27、28年收入约2700、4500亿美元（假设新增算力70%为推理需求）。 其收入增长更符合公司指引，在当前增长下，北美数据中心仍处于紧平衡，算租价格和算力ROI可持续处于高位。若建设 落地算力超过该水平，则算力ROI将下降（终端收入变现无法显著提升），算租价格尤其非北美区域无法维持。

• ①AI芯片与供应链订单承压，客户待建库存拉长：芯片订单可能从“抢产能”转向“按项目交付”，供应链增长预期承压。 部分芯片会以“待部署库存”形式积压在客户端，形成在建工程或闲置资产，库存积压或导致二级市场折价，并拉低云 厂商/建设方ROIC。
• ②通过“芯片+基建”捆绑模式，芯片厂担保资金、兜底收入后压货给承建方：英伟达、谷歌等芯片厂商从卖芯片转向“芯 片交付+建设担保+收入兜底”的打包方案。例如英伟达联合金融机构担保5000亿美元给承建方（多是新云），并为 OpenAI俄亥俄园区提供千亿级土建电力的残值担保，本质是打通下游环节、确保芯片出货。
• ③算力可维持较高价格，北美区域溢价显著：落地算力的稀缺性直接延后了市场预期的“算力价格战”，尤其北美算力现

货预计能维持现有高ROI和高毛利水平。

|表：每年加速器芯片对应GW与数据中心增量（单位：GW）|

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|2025 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E 芯片出货量对应GW数 13 33 62 105 129 152

假设一：北美区域建设能力为最小约束，建设全球实际建设GW受到资本开支规模限制，按照此前资本开支测算

北美建设GW 9 16 20 23 26 30 全球建设GW 13 27 37 46 57 60

假设二：若北美建设占比全球建设容量比例维持65%，因北美数据中心ROI显著更高，测算全球算力与资本开支情况

北美建设GW 9 16 20 23 26 30 全球建设GW 13 24 30 35 40 46|

|资料来源：英伟达、各公司官网、SemiAnalysis、国信证券经济研究所整理测算，详细测算过程见对应章节|

风险提示

• ① AI商业化落地不及预期，算力ROI长期承压：当前巨头持续加码算力资本开支，但AI付费转化、企业客户付费渗透速度低于乐 观测算，算力租赁价格存在下行压力，折旧、电力、运维刚性成本高企，或导致云厂商AI业务长期无法实现正向现金流，资 本回报周期拉长。
• ② 高额发债推升融资成本，利息支出侵蚀利润：2026年科技巨头发债规模创历史新高，市场认购热度边际走弱，融资利率上行； Meta、亚马逊等企业债务规模持续扩张，每年利息支出大幅增加，对冲AI业务增量收益。
• ③ 地缘与供应链约束，芯片交付不及规划：英伟达高端GPU、AMD定制芯片存在出口管制与产能约束，厂商算力采购交付进度存 在不确定性；自研芯片量产爬坡进度慢于预期，无法有效对冲外部芯片采购成本与供给缺口。
• ④ 芯片快速迭代引发大额资产减值风险：AI芯片迭代周期缩短至2–3年，Blackwell、Rubin新架构性能跨越式提升，上代 H100/H200硬件快速贬值；头部企业数千亿GPU资产存在大额减值计提压力，压制企业利润水平。
• ⑤ 算力供给过剩，行业陷入价格内卷：全球云厂商、第三方算力租赁企业同步大规模扩产，中长期算力供给增速高于AI需求增 速，机房利用率下滑，算力租赁价格持续下行，削弱算力租赁业务毛利率。

免责声明

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