摘要
在全球AI算力竞赛的宏大背景下,千亿乃至万亿资本正涌向数据中心建设。当行业巨头纷纷宣布GW级(吉瓦级)智算中心的宏伟蓝图时,一个根本性的问题浮出水面:建设一座1GW的智算中心,钱究竟会花在哪里?这不仅是投资者的核心关切,也决定了产业链中谁将成为最终赢家。本文结合知名投行Bernstein最新发布的专业报告(参考与行业专家深度访谈和第三方专业数据),对一座基于NVIDIA GB200架构的1GW智算中心的成本进行全方位、深度的拆解,揭示其投资的真实图景。
350亿美元都投在了哪里?
据Bernstein测算,建设并配置一座1GW的智算中心,总资本支出(Capex)约为350亿美元。这一数字背后,是一个由IT设备与物理基础设施共同构成的复杂成本结构。
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智算中心单个全配置的AI机架(以NVIDIA NVL72为例)总投资为590万美元,其中,机架内的IT硬件成本约340万美元,而支撑其运行的物理基础设施(电力、散热、建筑等)成本则高达250万美元。
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这意味着,IT设备与物理设施的投资比例大致为6:4,显然后者的“隐形成本”不容小觑。
核心成本结构深度分析
01智算中心的“心脏”:GPU的主导地位与惊人利润
如上图所示,GPU已经成为当前智算中心绝对的成本核心。在350亿美元的总投资中,GPU芯片独占38.8%,是最大的单一支出项。在一个价值340万美元的AI机架中,仅GPU部分的成本就高达230万美元。更为值得关注的是价值分配。据悉,GPU的设计者(即英伟达)所获取的毛利润,竟占到了整个数据中心总资本支出的29.1%,接近30%。这意味着,投资者为1GW数据中心付出的每100美元中,有近30美元直接转化为了英伟达的毛利。清晰地展示了其在AI价值链中无与伦比的议价能力和核心地位。
02智算中心的“血脉”:不可或缺的网络设备
如果说GPU是心脏,那么高速网络就是连接数万个GPU的“血脉”,是仅次于GPU的第二大成本中心,占总资本支出的12.6%。但和GPU的高度集中不同,这部分支出相对分散,涵盖了多个关键组件:包括DPU / 网络加速器(3.2%)、交换机(3.1%)、铜缆(2.1%)、网卡 (NICs)(1.7%)、背板连接器(1.7%)。
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可见,在一个高性能的算力中心集群中,网络互联的价值大概可以占到总投资的八分之一,为相关供应商创造了巨大的市场机会。
03智算中心的“基石”:电力与机械设施的庞大开销
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支撑智算能力的物理基础设施,是一项非常庞大且复杂的工程,成本合计占总投资的31.9%。这部分开销主要包括:备用电源: 柴油/燃气发电机和涡轮机 (6.1%)、电力配送: 变压器 (5.1%)、供电保障: 不间断电源 (UPS) (4.6%)、土地与建筑: 占总成本的10.7%。近年来特别特别需要的是,公用事业规模的电力供应正成为智算中心建设的核心瓶颈。而散热、存储与其他组件占比相对较小。
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可见谁能解决电力问题,谁就掌握了下一阶段竞争的主动权。
ASIC替代GPU,对智算中心成本结构带来的影响分析
分析显示,首先从成本节省的角度: 假设ASIC芯片的毛利率为50%(低于GPU的70%),那数据中心总资本支出大概可以节省约19%。但即使如此,ASIC芯片本身仍然是最大的成本支出项,占总投资的24%。其次,对上游的影响: 对于芯片代工厂(如台积电)和HBM内存供应商而言,ASIC方案在同等预算下意味着更高的芯片采购量,因此更为有利。
从1GW智算中心建设成本预见3大产业趋势
投资的真实成本与折旧风险巨额的资本支出主要流向了GPU、网络和电力设施。但更值得关注的是资产的生命周期。从谷歌、亚马逊等巨头的财报数据可以看出,服务器、网络等IT硬件的折旧年限通常仅为4-6年,远低于建筑物的25-40年。这意味着,占总投资一半以上的IT硬件,其真实的经济成本(TCO)远高于初始资本支出所显示的比例,这对运营商的长期财务模型构成了巨大挑战。 未来产业链价值面临重构:电力与机架内创新随着芯片功耗的爆炸式增长,价值正在从芯片本身向“赋能芯片”的技术转移。Bernstein报告甚至做出了一个大胆预测:到2027年的NVIDIA Rubin Ultra架构,机架内电源组件(PSU、BBU等)的价值含量将是当前GB200时代的7-8倍!这意味着,能够解决机架内高密度供电和配电难题的公司,将捕获巨大的价值增长。电源组件市场规模预计将从2025年的38亿美元增长至2027年的83亿美元。
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供应链的机遇与挑战从上游的芯片代工、HBM内存,到中游的PCB、连接器、散热方案,再到下游的ODM厂商,AI的浪潮正在重塑整个电子制造供应链。Bernstein的供应链地图清晰地展示了这一生态系统中的复杂关系。对于投资者和决策者而言,理解资金在价值链条上的具体流向,是识别未来赢家、规避潜在风险的关键。
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