内容目录
DCI需求的三大核心逻辑 3
DCI是数据中心租金上涨的前置条件 3
AI驱动的能源分散化需求 5
AI推理需求拉动边缘数据中心的分布式建设 7
相关产业链有望受益DCI发展 8
投资建议 11
风险提示 11
图表目录
图表1：美国数据中心租金水平 3
图表2：2024H2北美数据中心托管统计 4
图表3：北美数据中心托管空置率趋势 4
图表4：算力基础设施绿色低碳发展相关政策 6
图表5：中国算力中心服务商资源区域分布 6
图表6：2023年中国算力中心市场重点区域上架率情况 6
图表7：未来5年DCI带宽增长将超过6倍 8
图表8：应用于DCI边缘网络的400ZR 9
图表9：光传输设备市场规模预计（单位：百万美金） 10
资料来源：
资料来源：C
DCI需求的三大核心逻辑
DCI是数据中心租金上涨的前置条件
区位价值重构：偏远数据中心通过低时延DCI互联缩小与核心城市数据中心性能差距。
由于一线城市的地理位置优越、经济发达且网络设施完善，因此这里的机房建设成本较高，相应的带宽服务器租赁费用也较贵。
在全球范围内，数据中心租金因地理位置不同而呈现出显著差异。以国内为例，一线城市如北京、上海、广州、深圳，土地资源稀缺，人口密集，能源消耗大，数据中心建设成本高昂，其租金水平也处于高位。据科智咨询报告显示，2023年中国一线城市机柜价格为1250-1600元/KW/月。这些城市汇聚了大量的金融、互联网企业，对数据中心的需求旺盛，且企业对数据处理的时效性和网络稳定性要求极高，愿意为优质的数据中心服务支付高额租金。
而位于西部偏远地区的数据中心，如内蒙古乌兰察布市，虽然土地成本和电力成本相对较低，建设成本也相对较低，但由于地理位置偏远，网络基础设施相对薄弱，其租金水平远低于一线城市，2023年西部机柜价格为600-800元/KW/月。这些地区的数据中心在吸引客户方面面临较大挑战，主要服务于对成本较为敏感、对数据处理时效性要求相对较低的企业。
而美国的数据中心租金水平也呈现出明显的差异化，截至2024年上半年，低档水位的
数据中心租金水平约为100-120美元/KW/月，而价格最高的数据中心租金可达接近200
美元/KW/月。
通过DCI实现的“网络平权”，打破了数据中心因地理位置差异带来的性能限制，使得偏远地区数据中心有了新的发展机遇，租金也随之呈现出上涨趋势。
BRE，Obelisk，国盛证券研究所
BRE，Obelisk，国盛证券研究所
最近几年，在AI的浪潮催化下，北美数据中心空置率持续下降，2024年底达到2.6%。空置且立即可用的数据中心资源非常有限。进而不断催生对于数据中心资源的争夺，以及对于区位优势较差的数据中心的启用。DCI需求得以明显提升。
资料来源：JL资料来源：JL图表2：2024H2北美数据中心托管统计 图表3：北美数据中心托管空置率趋势
资料来源：JL
资料来源：JL
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区位影响租金的因素分析
“拉近不同地区数据中心租金最直接的方法之一就是在他们之间建立一条干线”。
网络连接性与延迟：经济发达地区或数据流量集中地区的数据中心，通常具备更优质的网络连接条件，能够提供更低的网络延迟。对于金融交易、在线游戏、实时视频等业务，低延迟至关重要。金融行业的高频交易，要求数据传输延迟在毫秒级，只有位于网络核心节点的数据中心才能满足这种严格要求，因此这类数据中心能够吸引更多对延迟敏感的高端客户，租金也相应较高。
能源成本与供应稳定性：数据中心是能源消耗大户，能源成本在运营成本中占比较大。一线城市能源供应紧张，电价相对较高；而部分西部偏远地区拥有丰富的能源资源，如水电、风电、光电等，能源成本较低。但西部地区能源供应的稳定性可能相对较弱，在能源供应不稳定的情况下，数据中心需要额外投入成本用于能源储备和应急供电，这也会影响租金定价。
市场供需关系：一线城市数据中心需求旺盛，众多企业争夺有限的优质数据中心资源，供不应求的局面推动租金上涨。而在一些偏远地区，数据中心需求相对不足，供大于求，导致租金难以提升。
DCI拉动偏远地区数据中心租金上涨的内在逻辑
DCI技术使得偏远地区的数据中心能够以高速、稳定的网络连接与其他数据中心进行数据交互。通过DCI技术优化网络连接后，数据传输延迟大幅降低，用户访问云服务的响应速度显著提升，使得偏远地区数据中心在提供云计算服务方面的性能与一线城市数据
中心的差距缩小。
DCI实现了不同数据中心之间计算资源和存储能力的共享。企业可以根据业务需求，灵活调配不同区位数据中心的计算和存储资源，不再受限于单个数据中心的资源规模。这