▪️卷首语
1/ 过去几年聊数据中心，很多人还停留在「哪里有地、哪里便宜、哪里 PUE 好看」。但这一轮 AI 数据中心不太一样。GPU 不是普通租户，AIDC 也不是普通机房。它把电力接入、变电站、柴发、UPS、液冷、消防、BMS、EPMS、DCIM 这些原本在项目后半段才被认真对待的东西，直接推到了投资决策桌面中央。
换句话说，数据中心行业正在经历一次很朴素但很残酷的重排：谁能拿到电，谁能把电稳定、安全、可审计地送到机柜，谁就有资格继续讲 AI 基建故事。
2/ 这也是为什么我觉得这个 newsletter 有必要单独开出来。AI 应用层的故事每天都有，但真正把这些故事扛在地上的，是一堆不太性感的东西：变压器、母线、UPS、冷却塔、CDU、传感器、阀门、配电柜、消防探测、楼控协议、并网周期、EPC 交付能力。
这些东西以前是「后台」。现在它们就是前台。
3/ 本期先做一个试刊号：一边看全球云厂商和 colocation 玩家继续加码，一边看设备商和国内上市公司在供电、液冷、AIDC 项目里的新位置。不是投资建议，只是把产业链里那些正在变得重要的节点拎出来。
OK，以下是本期正文，Enjoy:
四大云厂商继续砸钱，但真正的瓶颈已经不是「有没有钱」
via Microsoft / Alphabet / Amazon / Meta
如果只看一句话，就是：钱还在往数据中心里冲，而且速度没有降下来。
微软在 FY2026 Q3 财报电话会上披露，季度资本开支达到 319 亿美元，其中云和 AI 相关投入继续是主轴。管理层也把话说得很直白：需求强，但数据中心供给和电力接入仍然是约束条件。也就是说，客户不是不想买，微软也不是不想卖，问题是机房、电力和设备交付跟不上。
Alphabet Q1 2026 也很典型。Google Cloud 单季收入 156.5 亿美元，同比增长 28%；同期采购物业和设备支出达到 356.7 亿美元。Google 这几年一直强调 TPU、网络、数据中心的端到端能力，但从资本开支结构看，AI 基建仍然是一个极重资产游戏。
Amazon 的说法更像军备展示：过去 12 个月 AWS 已部署超过 210 万颗 AI 芯片，其中超过一半是自研 Trainium；从 2026 年开始，还将新增超过 100 万颗 Nvidia GPU。它还披露与 Anthropic 的合作会使用 AWS 数据中心能力和最高 5GW 的 Trainium 计算能力。
Meta 更不用说。Q1 2026 资本开支 198 亿美元，并把全年资本开支指引提高到 1250-1450 亿美元。这个量级意味着，AI 数据中心不是某个部门的项目，而是公司战略本体。
我的理解是：云厂商已经用实际 Capex 给出了答案。未来 2-3 年，算力需求不缺故事，缺的是可交付容量。谁能把土地、电力、设备、施工、运维、合规串起来，谁就能从这轮资本开支里分到真正的钱。
来源： Microsoft FY2026 Q3 、 Alphabet Q1 2026 、 Amazon Q1 2026 、 Meta Q1 2026
Colocation 运营商的好日子：AI 客户要的不是机柜，而是确定性
via Equinix / Digital Realty / CBRE / Cushman & Wakefield
这一轮对 Equinix、Digital Realty 这类中立数据中心平台挺友好。原因并不复杂：AI 公司和云厂商当然可以自建，但自建慢；企业客户想接入 AI 基础设施，又不可能自己从零搞电力、网络、冷却和安全。
Equinix Q1 2026 继续强调 AI 需求和互联生态，收入达到 23.2 亿美元，并把全年收入指引放在约 94.3-95.1 亿美元区间。它讲的不是「我有多少楼」，而是「我在多少市场能把客户、云、网络、数据和合规连起来」。AI Hub 这个词听着像营销，但背后其实是一个很现实的需求：训练、推理、数据集、企业专线、云服务，需要在更靠近客户的位置被组织起来。
房地产视角也能看到同样的压力。CBRE 在 2026 美国房地产展望里把数据中心列为供需最紧的资产之一；Cushman 的 H2 2025 报告显示，美洲在建容量达到 25.3GW，空置率只有 4.2%，且在建项目预租率接近 79%。这不是普通地产周期，而是电力和供应链同时绷紧的周期。
所以 colocation 运营商真正卖的不是机柜，而是确定性：确定能交付、确定有电、确定有冷却、确定能接网络、确定运维 SLA 不崩。
来源： Equinix Q1 2026 、 CBRE 2026 Data Centers Outlook 、 Cushman H2 2025 Data Center Update
润泽科技的 AIDC 增长：IDC 公司开始变成「算力地产 + 能源工程」公司
via 润泽科技
国内这边，润泽科技是一个挺适合观察的样本。
公司 2025 年实现营业收入 56.74 亿元，归母净利润 50.51 亿元。这个利润数字里有润泽智算 REIT 出售项目公司的大额一次性影响，所以不能简单拿来线性外推。但更值得看的是结构：它的 AIDC 智算中心业务收入 25.10 亿元，同比增长 73.08%，毛利率约 48.52%。
它还在往香港、国际化和大规模能源资源方向讲故事。公告和公开报道里提到的香港规划、6GW 级绿色能源枢纽、国际数据互联这些词，听上去很宏大，但本质上都指向同一件事：IDC 不再只是「盖楼放机柜」，而是越来越接近能源、网络和算力资产的组合运营。
这类公司未来的关键问题也很清楚：AIDC 客户能不能持续上架？电力资源能不能按期落地？高毛利能不能在更多项目里复制？REIT 或资产出表带来的利润，和主营经营质量要分开看。
来源： 润泽科技 2025 业绩报道
▪️OPINION 观点
从「找地」到「找电」：数据中心选址逻辑已经变了
via JLL / Uptime Institute / CBRE
以前数据中心选址像地产题：地价、税收、网络、客户距离、施工条件。
现在更像电力题：有没有可用容量？并网要多久？变电站谁建？备用电源能否审批？当地电网是否愿意承接这么大的连续负荷？如果再叠加水资源、噪音、碳排、社区反对和数据主权，难度就更像基础设施开发，而不是普通工业地产。
JLL 的 2026 全球数据中心展望里有个很直观的数字：全球平均数据中心建设成本从 2020 年每 MW 约 770 万美元，涨到 2025 年 1070 万美元，预计 2026 年还会继续涨到 1130 万美元左右。成本上涨背后不是单一材料涨价，而是土地、电力设备、施工资源、冷却方案和工期风险一起涨。
Uptime Institute 的判断更直接：大型开发商即使有资本，也很难跑赢电力短缺。这句话翻译成人话就是：钱可以买设备，但买不到立刻可用的电网容量。
这对产业链的含义很大。过去机电系统像项目成本项，现在变成容量交付能力。谁能缩短接电周期、降低能耗不确定性、把高密机柜的供电冷却做稳定，谁的议价权就会上升。
来源： JLL 2026 Global Data Center Outlook 、 Uptime Institute 2026 Predictions
液冷不是「更先进的空调」，而是高密机柜的入场券
via Uptime Institute / Schneider Electric / Vertiv / 英维克 / 申菱环境
液冷这件事很容易被讲成一个节能故事：PUE 更低、冷却更高效、绿色低碳。
但在 AIDC 语境里，液冷首先不是节能，而是能不能上架。单柜功率上去以后，风冷不是效率差一点的问题，而是物理上开始吃力。到这个阶段，冷却系统从「配套」变成「容量门槛」。
海外设备商已经在这个方向下注。Schneider Electric 2025 年收购 Motivair，补上液冷和高密冷却能力；Vertiv Q1 2026 营收 26.5 亿美元，同比增长 30.4%，并上调全年指引，核心受益于 AI 数据中心电力与热管理需求。
国内公司里，英维克仍然是液冷和温控绕不开的标的。公司 2025 年营收 60.68 亿元，同比增长 32.23%；但 2026 年一季度归母净利润同比大幅下滑，也提醒我们：赛道景气不等于每个季度都顺风顺水。申菱环境则在 2025 年报摘要中明确提到，液冷已从「可选方案」变成智算中心的关键能力之一。
我会更关注两个问题：第一，CDU、冷板、管路、换热器、冷却塔、冷机、BMS、DCIM 之间谁来做系统集成？第二，液冷数据到底进不进楼控和运维平台？如果不进，液冷就是一套孤岛设备；如果进，它会改变整个机电包的控制边界。
来源： Vertiv Q1 2026 、 Schneider Q1 2026 、 英维克 2025 年报 、 申菱环境 2025 年报摘要
机电包正在被重估：UPS、母线、变压器、BMS、消防都不再是背景板
via Eaton / Schneider Electric / Honeywell 资料池
这轮 AI 数据中心投资最容易被低估的，不是 GPU，而是 GPU 外面的所有东西。
Eaton Q1 2026 的数据很夸张：Electrical Americas 订单增长 40%，其中数据中心相关订单增长约 240%；积压订单达到 44 亿美元，同比增长 44%。这说明客户现在抢的不只是算力芯片，也在抢电力设备产能。
Schneider Electric Q1 2026 也提到 Data Center & Networks 需求继续双位数增长，特别是 AI-ready 基础设施。Vertiv 的增长则把电力、热管理和预制模块化交付放在同一个故事里。
从你之前整理的数据中心资料池看，机电包大致包括中低压配电、UPS/电池、柴发、母线/PDU、冷站、末端空调、液冷/CDU、消防、楼控、安防、弱电以及 BMS/EPMS/DCIM 接口。AIDC 越高密，这个包越不像「施工配套」，越像项目成败本身。
这对 Honeywell 这类建筑科技公司有现实意义。它不一定要和施耐德、伊顿正面拼 UPS，也不一定要和冷机厂拼主机，但 VESDA、Li-ion 电池安全、安防、Niagara/BMS、冷站控制、液冷数据接入、远程运维和 OT 网络安全，可以组合成一个更中立的机电系统能力。
说白了，未来客户买的不是一个个孤立设备，而是「我这个 AI 数据中心出了问题，谁能比我先知道，并且告诉我怎么处理」。
来源： Eaton Q1 2026 、本地数据中心资料池整理
▪️事件雷达
从模型调用量到视频生成：推理负载开始变成机房负载
via Alibaba / Volcano Engine / Kuaishou / Bilibili
需求方不一定每次都用「新建数据中心」来发布新闻，但它们的业务数据正在告诉我们同一件事：AI 负载正在从一次性的训练项目，变成每天持续发生的推理流量。
阿里巴巴 2026 财年第四季度财报里，云智能集团收入达到 416.26 亿元，同比增长 38%；AI 相关产品收入连续第 11 个季度实现三位数同比增长。这个信号比单个园区新闻更重要，因为它说明客户已经开始持续为 AI 云服务付费，而不是只做试点。
字节这边更像「用量驱动型」样本。火山引擎披露，豆包大模型日均 Token 使用量突破 120 万亿，三个月内翻倍，较 2024 年 5 月发布时增长 1000 倍。对数据中心来说，这类负载的重点不是「峰值训练」，而是海量、持续、低延迟、不可中断的调用。
快手也值得放进这个框架。可灵 AI 不是一条普通 AI 产品线，它把文生视频、图生视频、创作者工具和商业化绑定在一起。快手 2026 年一季度财报继续强调 AI 对内容生态和商业增长的作用；此前公司披露可灵 AI 2025 年 12 月月收入超过 2000 万美元，对应年化收入 2.4 亿美元。视频生成是很吃算力的负载，它会逼平台在 GPU、存储、网络和推理调度上持续投入。
Bilibili 本期没有看到足够明确的新增数据中心项目，所以不单独展开。但它的 ESG 报告里提到，租赁核心数据中心持续做能效管理，并与供应商使用 AI 工具优化制冷建模。这类平台虽然不是 IDC 公司，但它们的推荐、审核、广告、创作工具和 AI 搜索，会持续消耗数据中心能力。
我的判断是：后面观察阿里、字节、抖音、快手、Bilibili，不要只等它们宣布「建了哪个园区」。更早的信号在产品侧：Token 调用量、视频生成收入、推荐系统升级、广告投放效率、创作者工具使用量。只要这些指标持续往上，背后的机房、电力、液冷、存储和网络就不会轻松。
来源： Alibaba FY2026 Results 、 China Daily：Doubao 120T daily tokens 、 Kuaishou Q1 2026 、 Kling AI ARR 、 Bilibili 2025 ESG
中国数据中心出海：不只是 IDC 出去，也是电力设备、交付能力和客户关系出去
via GDS / DayOne / 中国西电
万国数据这一轮最值得看的不是某个单点项目，而是它把国内 IDC 经验、国际资本和东南亚 hyperscale 需求串到一起了。
GDS 2026 年一季度净收入 33.67 亿元，同比增长 23.6%；总签约和预签约面积 725,485 平方米，同比增长 11.7%。更关键的是两个动作：一是公司在一季度完成 DayOne 部分股份出售，获得 3.85 亿美元现金；二是 DayOne 作为新加坡总部的 hyperscale 平台，继续围绕新加坡、柔佛、廖内群岛和泰国、日本、香港扩张。
这不是简单的「中国 IDC 公司去海外盖楼」。更像是中国数据中心能力在东南亚重新拆包：资本平台在新加坡，容量外溢到柔佛和巴淡，客户来自云厂商和 AI 公司，工程交付则带出中国设备、EPC、本地服务和电力系统能力。
中国西电是另一个很有意思的侧面。它曾为马来西亚柔佛 Sedenak 科技园数据中心 275kV GIS 变电站项目提供变压器、GIS 和中压开关柜；后续公开材料也提到其在马来西亚数据中心变电站设备上继续中标。这个案例说明，所谓「算力中心出海」并不只有服务器和云服务，最先被当地客户验证的，可能是变电站、GIS、变压器、开关柜和调试能力。
我的判断是：东南亚数据中心机会要分两层看。第一层是资产平台，谁拿地、拿电、拿客户和融资；第二层是工程供应链，谁能在当地把变电站、配电、冷却、消防、BMS、运维真正交出来。很多上市公司的机会，其实在第二层。
来源： GDS Q1 2026 、 DayOne US$2B financing / SIJORI 、 中国西电马来西亚 275kV GIS 项目 、 中国西电海外数据中心设备中标
SIJORI 不是「东南亚数据中心」四个字，而是一套跨境分工
via DC Byte / DayOne / K2 Data Centres
东南亚数据中心很容易被写成一个笼统主题，但真正值得看的，是新加坡、柔佛、巴淡、民丹之间的功能分工。
DC Byte 的 SIJORI Market Spotlight 把这个区域拆得比较清楚：新加坡仍然是金融、互联、低延迟和合规中心；柔佛承接更大规模的园区式 hyperscale 和 AI-ready 容量；巴淡和民丹则开始被当成下一层容量缓冲区。换句话说，容量不是从新加坡「消失」了，而是被分层了。
这也是为什么 K2 Data Centres、DayOne、AirTrunk、Bridge、STT GDC、Equinix、Digital Realty、Keppel、Nxera、Princeton Digital Group 这些名字要放到一张区域图里看。K2 本身不一定本期有大新闻，但它在 SIJORI 生态里代表了一类本地/区域型数据中心运营商：不靠全球知名度取胜，而靠对供地、供电、跨境网络和客户迁移节奏的理解。
对中国供应商来说，这个区域的机会不是「去东南亚卖同一套设备」。柔佛、巴淡、民丹面对的是高密度、快速交付、供电可靠性、水资源、许可、本地化服务、跨境网络和 ESG 约束的组合题。能不能把预制化配电、液冷、消防、BMS/DCIM、远程运维、备件和本地服务打包，才是能不能拿到项目的关键。
来源： DC Byte SIJORI Market Analysis 、 DC Byte SIJORI Market Spotlight PDF 、 DayOne SIJORI model
方舱和预制模块化：不是临时机房，而是抢交付窗口的工程方法
via Vertiv / 2G Energy / 科华数据资料池
「方舱数据中心」容易让人联想到临时、低端、应急。但在 AI 数据中心语境里，预制化和模块化越来越像一种工程组织方式：把供配电、冷却、机柜、管路、控制和调试尽量前移到工厂完成，再把现场工作压缩成土建、吊装、连接和联调。
Vertiv 把 prefabricated modular solutions 直接放进 AI-ready 叙事里，强调快速部署、预工程化和高密支持。2G Energy 最近也拿到面向北美数据中心市场的集装箱式发电系统多年订单，说明模块化不只发生在 IT 舱，也会发生在电力侧。
国内上市公司资料里也能看到这个方向。科华数据在数据中心产品中提到预制化液冷算力 POD、预制化供配电模块、微模块数据中心等能力。它们不一定都叫「方舱」，但底层逻辑相同：当客户要在很短时间里交付高密度算力，现场施工越少、模块越标准、调试边界越清楚，项目越可能按期上线。
我的判断是：以后看方舱/模块化数据中心，不要只问「是不是永久建筑」。更应该问四个问题：它能不能支持高密液冷？供配电和消防是不是一起预集成？现场调试周期能缩短多少？后续运维数据能不能接入 BMS/DCIM？如果答案是肯定的，它就不是临时方案，而是 AI 数据中心工业化交付的一部分。
来源： Vertiv Prefabricated Modular Solutions 、 DCD：2G Energy containerized power systems 、 科华数据 2025 年报
▪️微信公众号 / 行业媒体雷达
数据中心，液冷正成为必选项
via 半导体产业纵横 / 36氪
这类公众号文章很适合放在 newsletter 里，因为它不是单点公司新闻，而是把技术、政策和市场情绪揉在一起。
文章的核心判断很明确：智算中心里，液冷正在从「高端选配」变成「默认前提」。它引用了新华三 NAVIGATE 2026 上发布的高密全液冷整机 S90000，也提到 Nvidia Vera Rubin NVL72、Google TPU v7、Meta Minerva 等全球算力平台正在全面转向液冷。
这里最值得注意的不是某个单品，而是叙事顺序变了：先是芯片功耗拉升，然后单柜密度上行，再到风冷触顶，最后政策和审批把液冷推成硬约束。到这个阶段，液冷不再只是节能方案，而是项目能不能获批、能不能上架、能不能长期稳定运行的问题。
我的判断是：后面写液冷，不要只写 CDU 和冷板。要写整条链：高密服务器、供电架构、冷却液、泵阀管路、换热器、冷源、BMS/DCIM 接入、泄漏检测、运维和保险。真正的钱不会只落在一个环节。
来源： 36氪转载
ODCC 春季全会：AIDC 不是单技术问题，而是工作组问题
via ODCC
开放数据中心委员会的材料适合做行业风向标。2026 春季全会里，腾讯、华为、远景能源、阳光源智、维谛、西门子等公司围绕 AIDC 供电架构、绿电直供、高效冷却、设备创新和园区规划展开讨论。
这其实说明一个问题：AI 数据中心已经不是「服务器厂商 + IDC」两方能讲完的故事。它必须被拆成多个工作组：供电、冷却、网络、机柜、储能、园区、电网、运维标准。每个工作组背后都有一批上市公司和设备商在争夺规格话语权。
如果后续要做系列选题，ODCC 这类会议可以作为“行业规格正在往哪里走”的观察窗口。谁在会上讲标准，谁就可能在项目里影响招标口径。
来源： ODCC 春季全会回顾
伊顿讲热水冷却：冷却技术正在从「低温」转向「可用电力释放」
via Eaton China
伊顿这篇官方文章的切入点挺有意思：它没有只讲液冷更省电，而是讲 hot-water cooling 如何把原本用于低温冷却的能耗释放出来，转给更高强度的计算负载。
这和传统机房思维不一样。以前大家喜欢把冷却理解成“把温度压低”；现在更像“把电力预算重新分配”。如果更高进水温度下仍能稳定运行，冷水机依赖下降，那么数据中心的电力利用方式就会发生变化。
这也是为什么电力厂商开始讲冷却，冷却厂商开始讲供电。AI 数据中心里，电和冷正在耦合成一个系统问题。
来源： Eaton China
维谛谈 AI 工厂液冷底座：五个挑战比“液冷替代风冷”更值得看
via Vertiv / 朝闻通
维谛中国在 2026 首届西门子科技大会上的观点，适合补充到液冷专题里。它把新一代数据中心挑战概括为五类：电冷耦合、冷却边界、架构弹性、极速交付、运维响应。
这个框架比简单讲“液冷渗透率提高”更有用。因为真实项目里，客户不会只问你有没有液冷产品，而是会问：我从 20kW 机柜走到 80kW、120kW 甚至更高，供电和冷却能不能一起设计？预制化模块能不能缩短交付？液冷故障能不能被提前发现？风冷、液冷、冷站、配电和运维平台之间谁来兜底？
这类问题，才是设备商从卖产品走向卖系统的分水岭。
来源： 朝闻通转载
▪️随便看看
《 2026 Global Data Center Outlook 》：JLL 这份适合作为全年背景材料。最值得记住的是建设成本继续上涨，以及电力、施工、供应链变成最核心的约束。
《 CBRE 2026 Data Centers Outlook 》：从地产供需角度看数据中心，比单纯看设备更清楚。它提醒我们，AI 数据中心不是只有需求旺盛，还有社区、用电、水资源和许可压力。
《 Cushman & Wakefield H2 2025 Data Center Update 》：美洲在建容量、空置率、预租率三个数据很适合做开场图表。
《 Uptime Institute 2026 Predictions 》：标题已经把观点说完了：开发商跑不赢电力短缺。
《 800VDC Architecture for AI Infrastructure 》：如果要跟踪下一阶段供电架构，800VDC / HVDC 值得单独做一期。它不是今天所有项目都会采用，但代表了行业对更高功率密度的焦虑。
《 2026 年主导数据中心格局的六大核心趋势 》：腾讯云开发者社区同步的公众号文章，适合做趋势速读。它把液冷主流化、能源约束、边缘部署、安全、自动化运维等议题放在同一张图里。
《 数据中心，液冷正成为必选项 》：来自公众号“半导体产业纵横”的行业文章，适合放在液冷专题开头，用来解释为什么“液冷”已经从技术路线选择变成准入门槛。
▪️适合后续追踪的选题
- 800VDC / HVDC / SST：AIDC 供电架构会不会重写 UPS 和配电柜格局？
- 液冷数据到底归谁管：CDU 厂商、BMS、DCIM 还是客户自己的算力平台？
- 东南亚数据中心：马来西亚、新加坡、泰国、印尼，到底谁在承接中国云厂商和美国 AI 公司的外溢需求？
- 抖音、快手、Bilibili 的真实算力消耗：推荐、广告、审核、视频生成到底会把负载推到哪里？
- 方舱 / 预制模块化数据中心：它是应急方案，还是 AI 数据中心工业化交付的雏形？
- 中国数据中心出海：资产平台、变电站设备、液冷模块和运维服务，谁先被海外客户验证？
- 数据中心 REITs：稳定现金流、重资产折旧、电费传导和客户集中度，哪个才是核心变量？
- 燃气轮机、燃料电池、储能进数据中心：是过渡方案，还是长期能源架构的一部分？
- 数据中心消防安全：锂电池、液冷、极早期烟雾探测和运维响应，会不会成为新的强制规格？
- 免责声明：本文只做产业研究和信息整理，不构成任何投资建议。