國產化替代+技術更迭，數據中心電源崛起？_風聞

數據中心電源引發關注。隨着 AI 技術的飛速發展，數據中心的需求呈現出爆發式增長態勢，這直接帶動了備用電源系統中高速發動機的市場需求急劇攀升。當前，高速發動機市場約 80% 依賴進口產品。在這一產業鏈中，柴油發動機和 UPS是彈性最大的環節。此外，數據中心電源已經實現從傳統UPS到巴拿馬電源的演化，相比傳統數據中心的供電方案，巴拿馬電源佔地面積減少50%，其設備和工程施工量可節省40%，其功率模塊的效率高達98.5%，架構簡潔可靠性高。

大數據行業邏輯

1、數據中心需求大增，核心零部件迎來國產化機遇

有機構指出，在 AI 驅動的數據中心需求暴增背景下，高速發動機作為備用電源關鍵部件，市場需求呈井噴之勢。然而當下 80% 依賴進口產品的現狀，既暴露出供應鏈的脆弱性，也凸顯出巨大的國產化替代空間。對於國內具備研發和生產高速發動機實力的企業而言，這是切入數據中心市場的絕佳時機。一方面，憑藉本土優勢，可與國內數據中心運營商建立更緊密合作關係，快速響應其需求，在產品定製、售後維護等方面提供更優質服務；另一方面，通過持續投入研發，攻克技術難關，逐步提升產品性能，縮小與進口產品差距，進而憑藉成本優勢、政策支持等逐步搶佔市場份額。長期來看，有望改變全球高速發動機市場格局，從進口依賴走向自主可控，相關企業營收與利潤將迎來爆發式增長。

2、柴油發動機和 UPS 兩大細分賽道市場空間廣闊

柴油發動機和 UPS 在數據中心電源產業鏈中彈性最大，意味着隨着數據中心建設加速，這兩個環節將收穫超比例的增長紅利。以柴油發動機為例，作為備用電源的重要支撐，當數據中心規模不斷擴張，對其可靠性、功率輸出穩定性要求更高，促使柴油發動機企業加大研發投入，升級產品。比如開發更節能高效、低噪音、快速啓動的柴油發動機，滿足大型數據中心不間斷供電需求。企業不僅能在產品銷售上實現量價齊升，後續運維服務也將成為穩定的收入源。

UPS 環節同樣如此，隨着從傳統 UPS 向巴拿馬電源演化，新型 UPS 技術需求大增。掌握巴拿馬電源核心技術的企業，憑藉其佔地小、施工量少、效率高、可靠性強等優勢，在新建數據中心項目招標中競爭力爆棚，而且隨着技術迭代，後續在升級改造舊有數據中心電源系統時，也將有廣闊市場空間，相關企業成長前景可觀。

3、大模型迭代，數據需求呈現指數級增長

大模型對算力和數據均提出更高要求，將提振上游GPU等硬件設備、雲計算及數據標註行業的景氣度。從算力角度看，大模型對算力有着極大的消耗。增加訓練參數規模是提升大模型性能最直接的方法之一，預計未來各頭部AI廠商的“大模型軍備競賽”仍將持續。國際數據公司（IDC）預測顯示，數據中心GPU市場將從2022年的103億美元快速增長至2027年的654億美元，複合年增長率（CAGR）高達44.55%。這一趨勢不僅反映了對高性能計算設備的巨大需求，同時也預示着整個大數據產業鏈將迎來前所未有的發展機遇。隨着未來GPT系列模型對數據質量的要求進一步提升，擁有高質量數據的流量平台或可通過提供數據等方式進入產業鏈，有望帶動大數據領域加速發展。

4、大數據有望成為下一輪人工智能大行情聚焦方向

有機構認為，目前全球的人工智能競賽中，核心競爭力主要有兩點：算力、數據。我國數據自主可控，加上並表與需求提升的確定性，合理的估值水平，有望成為下一波人工智能大行情的聚焦方向。

我國大數據產業鏈完備，上游是基礎支撐層，主要包括網絡設備、計算機設備、存儲設備等硬件供應；大數據行業中游則是數據要素，立足海量數據資源，圍繞各類應用與市場需求，提供輔助性服務，包括數據交易、數據資產管理、數據採集、數據加工分析、數據安全；大數據行業下游屬於應用領域，隨着大數據研究技術水平的不斷提升，我國大數據已廣泛應用於政務、工業、金融、交通、電信和空間地理等行業。ChatGPT就是去年爆發的大數據應用，引領了全球科技巨頭的大模型軍備競賽。隨着未來更多優秀應用落地，有望持續刺激大數據板塊表現。

相關基金

大數據ETF（159739）中高風險 R4

跟蹤指數：雲計算（930851.CSI）

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