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数据中心建设展望与建议

泽平宏观 / 2020-06-16 16:26:40
文:恒大研究院 连一席 郭双桃
 
1、短期高清视频等驱动中时延数据爆发,中长期以5G、智能驾驶为核心、低时延数据占比提升
 
数据中心是一个需求决定的市场,其下游需求变化决定了数据中心产业链的未来走势。5G、云计算、大数据、移动互联网、人工智能等新技术、新模式的发展和应用无不以海量数据为支撑;反过来,又带动了数据量的爆发式增长和新的数据需求。我们认为短期以高清视频、AR/VR、线上会议为代表将带来中时延数据需求爆发,中长期以自动驾驶、移动医疗、付费结算为代表的低时延实时性数据占比将会持续提升。
 
短期:以视频是主要驱动的中时延数据需求爆发。随着我国信息基础设施的完善和信息技术的进步,信息传播也从文字、语音、图片逐渐过渡到信息更为立体和丰富的视频,视频已成为我国信息呈现和传播的主要载体,带来数据量的暴增,且得到国家高度重视。据工信部统计,我国移动互联网数据流量从2014年20.6亿GB提升到2019年1220亿GB,五年增长近60倍。据中国互联网络信息中心统计,2019年我国移动互联网应用使用时长网络视频、短视频、网络直播分别占比13.4%、11.5%、4.3%,合计占比29.2%,比2018年提高2.3个百分点。2019年2月,工信部、广电总局、中央广播台联合发布《超高清视频产业发展行动计划(2019-2022年)》提到,到2020、2022年我国实现超高清节目制作能力超过1、3万小时/年;4K超高清视频用户数达1、2亿。
 
中长期:以5G、智能驾驶为核心的低时延数据需求占比持续提升。国际标准化组织3GPP为5G定义了三大应用场景:1) eMBB (Enhanced Mobile Broadband);2)mMTC (massiveMachine Type of Communication); 3) uRLLC (Ultra-reliable and Low LatencyCommunications)。按照商用化规划,第一阶段是以eMBB为特征的3D/超高清视频等大流量移动宽带业务;第二阶段是以mMTC为特征的智能交通、智慧城市等大规模物联网业务;第三阶段是以URLLC为特征的无人驾驶、工业自动化等低时延、高可靠业务。
 
当前我国智能驾驶业务发展迅速,2019年9月,电动车百人会发布《中国自动驾驶产业发展报告(2019)》披露,我国主流辅助驾驶功能覆盖率从2016年不到1%迅速提升到2018年20%左右。而根据2019年12月工信部发布《新能源汽车产业发展规划(2021-2035年)》(征求意见稿)最新版本,到2025年我国智能网联汽车新车销量占比30%、高度自动驾驶智能网联汽车实现限定区域和特定场景商业化应用;智能驾驶业务发展确定性强、前景广阔,亦将带动大量的实时性数据需求。
 
2、企业上云率提升、云计算成数据中心发展重要推动力
 
近几年来我国企业上云率增加迅速、推动我国云服务市场规模快速增长;据中国数据中心产业发展联盟统计,2018年我国云计算用户占比37%,位列第一;据国务院发展研究中心预测,2019-2023年我国政府和大型企业上云率将从38%提升到61%。
 
企业上云率持续提升有三个原因:1)国家推动;2)行业趋势;3)企业降本提效。2015年1月国务院发布《关于促进云计算创新发展 培育信息产业新业态的意见》指出:云计算是推动信息技术能力实现按需供给、促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态,是信息化发展的重大变革和必然趋势。据阿里云披露,企业上云后可实现成本下降1/2、效率提高3倍、数据稳定性提升10倍、安全性提升50倍。
 
3、单个数据中心规模将呈哑铃状发展,大的越大、小的越小
 
由于下游需求不同,未来单个数据中心的规模将呈现哑铃状发展。1)数据中心向更大规模发展以实现规模效应、降低运营成本。部分地区具有气候、地理、资源优势,可大幅度降低数据中心运营成本,企业将会集中建设超大规模数据中心实现占位。以贵州为例,现如今已成为全国最大的数据中心,因常年低温、雨水充足等优势,吸引了大量的明星企业入驻,纷纷在此建立旗下最大的数据中心。代表项目有:中国电信云计算贵州信息园,总投资70亿元,占地586亩,可提供80万台服务器,利用贵州低温优势PUE综合1.3;华为七星湖数据存储中心,总投资80亿元,占地1521亩,可安装存储服务器约40万台,综合PUE低于1.3,极限值可达1.125。2)数据中心向更小规模发展以实现边缘计算为目的,靠近终端提供实时服务。未来实时性业务需求爆发、占比持续提升,云数据中心需要将时延敏感型业务卸载,交由边缘数据中心处理,减少网络流量和往返延迟,提升效率。
 
4、政策建议
 
第一、深入推进数据要素市场化改革。我国数据要素市场尚处于发展的起步阶段,数据确权、开放、流通、交易等环节相关制度尚不完善,数据存不下、流不动、用不好等问题依旧存在,成为大数据产业乃至数字经济发展的制约因素;建议完善数据标准推动人工智能、车联网等领域数据采集标准化建设,优化数据库结构、建立统一的数据共享平台、优先推动政府部门、交通、医疗等公共领域实现数据互通共享。
 
第二、加强数据安全防护。数据产业健康发展发展以安全为前提,世界每年因数据泄露损失惨重;建议加强数据专利、产权制度,制定数据隐私和安全审查制度,建立数据分类、分等级制度,不同类别、不同等级数据适配不同客户需求;加强数据脱敏、安全多方计算等数据安全技术开发。
 
第三、加强数据全生命周期监管。我国数据产业仍处于早期阶段,新技术和新应用的发展应用给产业带来的变化,既蕴藏着机遇也包含着巨大的风险。建立数据采集、运输、计算、储存、交易等全生命周期监管制度,建立数据检测、预警体系实现早发现早处理,建立数据评价体系并针对性建立数据奖惩制度,对于数据综合评价较低厂商罚款并公示。
 
第四、数据中心服务商扶优扶强。以年收入或机架数量等划分优先级给予数据中心服务商税收、补贴、贷款、建设等支持,鼓励国内数据中心服务商借助“一带一路”等国家战略实现全球化布局,鼓励地方政府引导构建以地方优质数据中心服务商为核心的产业生态,推进国内数据中心产业规模化、分工精细化进程。
 
第五、合理引导数据中心布局。中央制定区域发展政策,建立统筹规划协调制度,强化中部、西部等区域与东部数据互联互通、信息资源共享,制定数据跨城市、跨地区制度;鼓励资源、土地、气候优势省市大数据中心建设;对于供需失衡省市,政策上引导绿色数据中心建设。
 
第六、加强数据人才建设,集中攻克关键技术。加强数字经济宣传,开发数字经济相关线上培训课程和平台,向信息技术等数字重点产业推广数字经济线下培训,强化劳动者数据技术和素养;推进产业研结合、鼓励以联盟形式集中资源推进服务器、存储、CPU、GPU、分布式云计算创新,同时加强国际合作,优势互补,实现共赢。
 
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