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高盛6月9日发布研究报告,把万国数据和世纪互联列为中国云计算和数据中心板块的两个主要标的。结合2026年AI产业资本动向,会发现市场对于AI基础设施价值认知的已然变化。
以前的市场主要关注的是GPU、服务器、光模块、液冷、电源、PCB。谁离GPU更近,谁能保证算力供应,谁能按时交货,往往是资金关注的焦点。
原因很简单,大模型训练、推理量变大,所以产业链重心也在逐渐向基础设施层转移。算力不单需要芯片、服务器,而且需要数据中心、电力系统、冷却系统和网络环境的稳定支撑。根据行业数据得知,每一次的训练、推理以及调用都会牵涉到很多强大的基础设施支持。
IDC行业一直被视作重资产行业。其特点就是资本开支大、折旧周期长、扩张慢和运营回报周期长。在资本市场追逐高成长科技资产的时候,IDC企业整体估值并不高。
但是由于AI算力需求越来越大,资本支出也向上游的云数据中心层面转移。相比早期只用GPU、芯片的投资逻辑来说,市场开始重视那些可以承接高密度算力需求的企业,并且将其转换成稳定的租赁收入和现金流。
万国数据在AI算力扩张背景之下,主要的价值就是稳定的运营能力和长期的租约安排。根据公司公开的财报可知,万国数据一季度收入同比增长二成以上,在役面积签约率维持在高位,已签约及预签约面积也为后续收入提供可见性。
对IDC企业来说,订单能见度、客户上架进度、长期现金流质量等都是决定企业估值、盈利能力的重要指标。对万国数据而言,市场看重的同样是公司能不能将AI算力需求变成更高的上架率、更长的租约期限、更稀缺的电力资源价格。
与之相比,世纪互联在市场上的定位属于二线IDC资产。过去估值中存在折价,部分由于历史负担,也和投资者对二线IDC企业的成长性持谨慎态度有关。
随着AI资本支出向更多的地方蔓延,二线IDC企业对自身的市场再认识也开始出现。批发IDC业务属于大客户、长期合同、高容量利用率的业务,同AI云服务、大模型推理、区域算力节点建设存在着天然的联系。如果批发业务增长继续兑现,利润率改善进入右侧,市场对它的定价逻辑就会从“传统的IDC运营商”转换成“AI基础设施弹性资产”。
虽然AI算力需求不断上升,但是IDC企业仍然要面对重资产、资本开支大、利率变动、利用率爬坡慢、大客户议价能力强等行业的特性。人工智能不能给予免死金牌,只能给一次重新排队的机会。
在此背景下,有三大核心指标需要关注:
1. 订单能见度,也就是预签约率、长期合同比例和客户结构等,而其中长期租约为估值锚,短期主题订单是没有含义的。
2. 上架进度即签约资源能否及时变成收入,客户搬入节奏的快慢对财报压力会产生影响;
3.现金流质量受高功率密度、液冷改造、运维、电力接入等各方面的影响,从而影响到未来的回报率。
只有当IDC资产需求变成长时租赁和稳定的现金流时,才有价值。
站在市场端,模型公司提供算法能力,芯片公司提供计算能力,数据中心提供算力落地和运行环境,是主线逻辑。
万国数据的核心逻辑就是资产质量以及确定性的兑现,世纪互联则是边际改善和利润弹性。
假如2026年AI资本开支继续支持数据中心建设,那么IDC板块还有资产重估的空间。即便应用层利润受到挤压,底层算力消耗也会增加,进而持续推动基础设施的需求。
万国数据、世纪互联做为两类资产,属于核心资产与二线资产的典型代表,有望在今后一段时间内成为AI基础设施投资的受益者。
万国数据、世纪互联目前讲述的资本故事,仍旧是同一条线,即AI没有改变IDC行业的属性,而是让传统数据中心资产重新有了定价的语言。
万国数据对应的是核心资源、长约客户、确定性兑现。市场关注的主要是资产质量、优质的机柜资源未来可产生多少稳定的现金流。但是高资本开支、高负债率仍然是影响估值的因素。世纪互联更多是批发业务放量、估值修复和利润弹性。相比资产质量逻辑而言,市场更看重世纪互联未来业绩改善的潜力,但是投资者的信心还没有得到充分的恢复。
如果互联网大厂以及云厂商在2026年继续拥有较高的资本开支额,则数据中心的需求会持续上升,IDC板块仍然存在进一步重估的根基。
原因其实不复杂。AI云价格战会压缩模型公司的利润,Token降价也会打乱应用层的收入预期,但是这些变化不会减少底层算力的消耗。模型成本降低、应用规模扩大之后,调用越频繁、推理需求越大,就越容易导致机柜、电力、数据中心等资源的压力增大。
从这个角度来讲,AI产业链正在发生新的分化。应用层还在探寻商业模式,模型厂商之间还在争夺市场份额,但基础设施层已经实现了收入。不管是电费、机柜费还是长期租约,实际上都是真实发生的需求。
从资本市场角度来看,AI的投资逻辑也正在改变。市场的关注点也由原来的“谁最接近未来”变成现在的“谁可以实现业绩”。模型公司说愿景,芯片公司说订单,数据中心运营商说上架率、租约、现金流。愿景可以不断迭代,订单也会受到周期的影响,但是兑现能力最终要体现在季度业绩上。
万国数据、世纪互联的机会不是来自于行业身份的变化,而是来自于AI推动的基础设施需求增长。随着AI产业步入规模化发展时期,电力、机柜、上架率以及租约这些传统指标的比重也会越来越大。过去在幕后的位置上数据的中心资产现在成了资本市场的重新定价对象。
如果芯片是算力的上限,那么数据中心就是算力能否真正落地的关键。伴随着AI应用规模的不断扩大,拥有资源储备和交付能力的数据中心运营商,将会是本轮AI资本开支周期的主要受益者。
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