机械设备行业深度研究：AIDC备用电源—AIDC集中建设柴发机组需求空间高增，重视国内核心厂商0-1机会

1证券研究报告作者：行业评级：上次评级：行业报告：请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明机械设备强于大市强于大市首次2025年03月05日（评级）分析师 朱晔SAC执业证书编号：S1110522080001AIDC备用电源——AIDC集中建设柴发机组需求空间高增，重视国内核心厂商0-1机会行业深度研究摘要2请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明AI基建潮加速推进，柴发有望优先受益➢全球AI资本开支快速上行，AI算力基建投资力度持续加大。美国政府推动 “星际之门”项目，拟在AI Infra投资5000亿美元；据华信咨询设计研究院，中国未来三年将投资至少5000亿元建设AIDC；微软、亚马逊、谷歌、Meta25年将在AI领域投入超3000亿美元。智算中心大量使用GPU等高功耗芯片，芯片、机柜功率持续提升，推动数据中心规模快速提升。➢数据中心基础设施重要性持续提升，对电力可靠性要求高，高等级IDC需要进行设置容错或冗余，通常采用双路市电+UPS+柴油发电机。据我们梳理，国内高等级数据中心柴发冗余配置率（按功率计算）在120%~150%之间，且大规模智算中心冗余配置更高（接近150%）。柴发整机：高端市场由国产OEM+国外柴机主导，国产原装取得0-1突破➢柴发技术成熟、应用广泛，IDC为高价值场景。据Frost&Sullivan和华经产业研究院，15-23年全球柴发市场由114增至165亿美元，中国市场由23增至47亿美元。据科勒统计，17-19年中国柴发市场前三大客户数据中心/制造业/电力市场容量占比为40%/16%/14%，数据中心客户为高端客户，单价大于200万元。➢国际大厂主导柴发市场，国产原装0-1突破。T1国际龙头康明斯、MTU、卡特等主要服务高端市场；T2包括国产原装潍柴、玉柴，国产OEM泰豪、科泰、苏美达等，目前在IDC、金融行业影响力有限。24年开始国产原装柴发品牌开始进入大型IDC市场，潍柴首次中标移动25年柴发集采。柴发零部件：发动机/发电机/控制模块三大件占比65%/15%/2%，大缸径柴机壁垒牢固➢柴油发动机：中国柴机销量19-24年CAGR仅-1.65%，但发电用柴机销量由18.8万增至40.9万台，CAGR达21.4%。大缸径柴油机主要用于发电、船舶，长期被国外品牌垄断；潍柴通过收购掌握大缸径技术，19-22年大缸径产品销量由2800增至8800台、收入由7.8亿增至29.5亿，24年大缸径机新增2500台产能。➢控制器：提供发动机的启停/监测/保护等功能，国内外主要有深海、丹控、众智等品牌，性能差距较小，大型发电机生产企业倾向于自产控制器。➢零部件：要求标准高、工艺复杂，供应商导入严格但稳定。我国柴机零部件已形成完备产业链，众多高价值量环节已实现国产化。AIDC驱动下的柴发市场：算力集中建设柴发需求翻倍，国际龙头供应紧张，国产导入有望加快➢据我们测算，2025/26/27年中国智能算力规模对应智算中心功耗需配置柴发6330/8912/12327台。当前为算力集中建设期，若考虑2025-26年算力适度超前建设则当前柴发需求达到约5000台，较24年柴发需求增长较快。海外龙头普遍订单饱满、交付延迟，我们认为短期内扩充的产能可能会优先供应海外需求。建议关注：在产能紧张情况下，我们建议关注 1）实现0-1突破应用于数据中心备电的国产/具备品牌优势的合资大缸径柴机环节：潍柴重工、玉柴国际、动力新科（控股上海菱重）；2）具备涨价能力的国产OEM厂：科泰电源、泰豪科技、苏美达（商社组和交运组联合覆盖）； 3）具备涨价能力、利润释放空间、与头部发电机组绑定的零部件环节：长源东谷、天润工业。风险提示：智算中心建设不及预期；备电技术进步导致柴发需求不及预期；竞争对手扩产进度高于预期；本文测算数据仅供参考AI基建潮加速推进，柴油发电机有望优先受益13请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明41.1. 全球AI资本开支上行，数据中心规模加速提升 全球AI资本开支快速上行，AIDC为AI基建重要组成 GenAI推动科技公司CAPEX快速提升，AI算力基建投资力度持续加大。全球主权国家和科技巨头持续加码AI领域投资，美国总统推动OpenAI等机构联合成立“星际之门”项目，旨在未来几年在AI基础设施方面至少投资5000亿美元，据华信咨询设计研究院《中国智算中心产业白皮书2024》，中国未来三年将投资至少5000亿元用于建设智算中心，英国政府1月公布人工智能机遇行动计划，法国将在未来几年对本土AI项目进行1000亿欧元以上投资；微软、亚马逊、谷歌、Meta合计将于2025年在AI技术和数据中心投入超3000亿美元，微软2025财年投资800亿美元用于AI数据中心建设。 我国算力规模有望快速提升。根据IDC与浪潮信息发布的《中国人工智能计算力发展评估报告》，我国智能算力规模将从2024年725EFLOPS增至2027年2020EFLOPS，复合增速约为40%。图：美国科技巨头资本开支（亿美元）图：2020-2028E中国智能算力和通用算力规模（EFLOPS）资料来源：Wind，IDC，浪潮信息，《中国人工智能计算力发展评估报告》，浪潮AIHPC公众号，天风证券研究所75 155 260 417 725 1037 1460 2020 2782 050010001500200025003000智能算力（FP16）40 48 55 59 72 86 102 120 140 020406080100120140160通用算力（FP64）278.34144.25142.76158.040100200300400500600700800亚马逊META谷歌微软51.1. 全球AI资本开支上行，数据中心规模加速提升 大模型算力需求提升，推动智算中心规模&耗电量加速提升 根据华信咨询设计研究院，端到端大模型理论训练时间为8×数据token数量×参数量/(数量×单卡有效算力），ChatGPT参数量175B，预训练数据量3.5万亿，使用8192张卡，耗时49天。深度学习时代AI训练算力约每3-4个月翻倍，大模型时代AI训练算力每2个月翻倍，远超摩尔定律速度，算力需求增速陡峭，以GPT为例，GPT3参数达1746亿，训练一次需要的总算力为4000P，GPT5训练算力规模达到70000P。 智算中心大量使用GPU，耗电量是CPU数据中心数倍：1）芯片形态向多核超异构并行发展，芯片厂持续提高TDP，H100功耗700W，B200达千瓦；2）服务器芯片串行转为并行，HGX B200服务器功率达14kW；3）单机柜功耗为传统通算数倍，GB200 NVL72机柜功率高达120kW。 据ABI Research数据，2024年底全球有5697个公共数据中心，大型和超大型IDC占总数的28%，到2030年占比有望达到43%，电力总容量将达到400GW以上；2024年全球有约511个超大规模站点，2030年将增至770个。图： 2024至2030E数据中心规模结构（个）图：不同阶段算力需求增速资料来源：华信咨询设计研究院，《中国智算中心产业发展白皮书2024》， ABI Research， 深圳易天光通信有限公司