随着全球AI浪潮步入应用落地期，AIDC已成为资本市场关注的核心赛道。本报告主要面向关注AI产业的投资人，旨在通过深入研究，解决投资人在该领域的核心诉求。
首先，报告系统界定北京AIDC零售市场的战略价值，论证其相比批发模式在盈利弹性与抗风险能力上的显著优势。
其次，构建量化评价模型，理清在资源准入门槛极高的北京市场，哪些厂商具备真正的增长动能与行业深耕能力。
以期报告可以解读重要厂商的长期竞争壁垒，为投资人提供价值判断。
第一章：算力红利新纪元，北京AIDC零售服务市场的崛起与核心价值
随着AI技术持续掀起全球热潮，AIDC已是投资人关注的核心赛道之一。在本章中，我们将系统定义北京AIDC零售服务市场，并深度解析这一赛道为何在当前算力爆发的背景下，具备极高的投资确定性与商业稀缺性。
算力需求大爆发，千亿市场的黄金五年
当前，算力需求正经历爆发的黄金增长期。根据科智咨询统计，2025年中国AIDC市场规模将达到1,356亿元，并预计在2028年攀升至2,886亿元。这种高增长背后，是由需求、技术与政策三者共同驱动。
图1：中国智算中心市场规模
首先，增长的动力在于AI推理的下沉与普及。当AI开始渗透进消费者应用、金融风控、工业制造、政务服务等千行百业，大量长尾且碎片化的推理需求被激活。
其次，模型的迭代升级依然是算力需求的压舱石。目前，基础模型的研发仍处于万亿参数规模的军备竞赛阶段，这种对高性能算力资源近乎极致的渴求，为AIDC提供了稳定的基本盘。
最后，国家东数西算工程与各级地方智算中心规划的密集落地，从政策层面为算力基础设施的建设按下了快跑键。
选对赛道很重要，零售模式为什么比批发模式更赚钱？
在AIDC这一赛道中，存在着批发与零售两种截然不同的商业逻辑。批发型厂商主要服务于互联网大厂，通过规模化换取微薄利润。然而，随着市场成熟，聚焦垂直行业、提供高附加值的零售模式展现出了更为卓越的经济模型。
从盈利能力来看，批发型厂商由于过度依赖少数大客户，议价权普遍较低，利润率往往受到挤压。相比之下，零售型服务商深耕中大型企业及行业标杆客户，通过算力+工具集的软硬一体化服务，能够获取更高的服务溢价。
比如，2024年批发业务代表厂商奥飞数据，全年净利润率约6%；而零售业务代表厂商企商在线，全年净利率约15%。
更重要的是，零售模式具备更强的抗风险能力。由于客户分布广泛，单一客户的流失不会对公司营收造成伤筋动骨的影响，这种经营韧性在波动的宏观环境下显得尤为珍贵。
展望未来，零售模式表现更出色的逻辑在于，算力需求重心的漂移。当算力需求逐步从集中训练转向分布式推理，零售模式天然适配这种碎片化、低时延且对安全性有特殊要求的应用场景。零售服务商不仅提供机柜和电力，更提供行业定制化的工具集，这将成为未来算力消费市场的核心竞争力。
图2：AIDC模式对比
北京为什么是AIDC价值最高的核心区？
作为全国算力竞争的战略制高点，北京市场的价值密度和经营确定性是其他区域难以比拟的。
首先是规模上的跨越式跃迁。根据北京市相关算力发展规划，北京计划到2027年算力规模突破20万P。对比2025年底约4.5万P的存量，这意味着在接下来的两年中，北京将迎来近3.4倍的算力扩张。这种确定性的增长空间，为深耕本地的市场参与者提供了巨大的红利窗口。
其次，北京市场的资源稀缺性造就了天然的溢价能力。受限于严苛的能耗指标和有限的土地资源，北京核心区的机柜资源始终处于紧张状态。这导致北京区域的机柜租赁价格和出租率长期领跑全国。
同时，北京汇聚了全国顶尖的金融总部、部委政企和科研院所，这些终端客户对数据安全、算力稳定性和时延有着极高的要求，且具备极强的溢价支付意愿。
对于AIDC零售厂商而言，站稳北京市场，就意味着掌握了全国价值密度最高、护城河最深的算力资产。
第二章：市场竞争分析，业务增长与长期客户经营的双重较量
北京作为全国算力需求集中且准入门槛最高的区域，其AIDC零售市场呈现出复杂的竞争环境。与单一服务于超大规模云厂商的批发模式不同，零售模式要求厂商必须在北京稀缺的资源环境与分散的客户需求之间寻找平衡。
因此，评价一家零售AIDC厂商的优劣，不能仅停留在传统的机架总数、上架率等物理规模上，而必须穿透业务，观察其在资源获取、长效运营、客户服务等层面的综合表现。基于这一洞察，本报告构建的量化评价模型，将厂商的竞争表现评估拆解为增长动力与运营能力两大核心维度。
增长动力维度侧重于评估企业的扩张边界与市场占有潜力，它回答的是企业在竞争过程中能跑多远、跑多快；而运营能力维度则侧重于评估企业的经营韧性与服务深度，它回答的是企业在市场中能扎多深、留存多久。
增长动力，厂商跑得快、站得稳的基石
此次评价模型中，将增长动力分为业务成长动能与区域资源密度两个指标进行剖析。
业务成长动能，是企业财务表现的直接投射。我们核心选取了2025年各厂商的收入增速与净利润增速作为评价标准。在当前算力需求井喷的背景下，只有在销售体系和获客效率层面更为出众的厂商，才能攫取到零售市场更高的利润率。
例如，企商在线基于在区域的深耕，2025年取得收入同比增长76%、净利润同比增长33%的优异成绩。证明其在激烈的客户争夺战中拥有更强的市场收割能力。
区域资源密度，则更具地域特色。在北京，拿地难、拿电难、能评严是所有AIDC厂商面临的挑战。因此，厂商在北京核心区及环京关键节点，已建成的机架规模，以及处于待建状态的规划储备，直接决定了其未来的业绩天花板。资源密度不仅是规模的堆砌，更是确定性的体现。
例如，光环新网在北京地区资源储备丰富。公司已投产机柜超7.2万个，绝大部分在北京及环京区域。公司在三河市又投建了新的智算中心，规划机柜近9,000个。建成后，将进一步扩大环京区域智算供给能力，完美承接北京智算需求。区域资源密度高，为其承接金融、政企等对高客单价客户提供了充足的保障。
运营能力，垂直行业的深耕
运营能力是企业的软实力。此次评价模型中，通过将AIDC业务流程拆解为规划设计、施工建设、交付上架及运营服务四个阶段，并根据各阶段的竞争要点将其归纳为客户经营能力与客户服务能力两大核心指标。
图3：运营能力考察要点
客户经营能力，主要体现在业务流程的后端，即运营服务期。
在运营服务期，客户经营能力的重心在于客户的分散管理和续约率管理。零售市场的核心在于通过客户多样性对抗风险周期，这虽然增加了管理难度，但也降低了对单一巨头客户的依赖。
一个健康的AIDC零售服务厂商，其客户类型应当呈现出多样性，包括高客单价的金融机构、成长的科技公司以及广泛的政企客户。以世纪互联为例，其服务客户数量超过7,000家，月流失率仅为0.2%，覆盖互联网、金融等多个行业。
指标评估时，重点考察厂商前五大客户集中度，在金融与政企等垂直行业的客户占比，以及客户续约的表现等。基于研究，我们发现前五大客户集中度在30-40%左右是比较良性的发展状态。企商在线前五大客户占比低于35%。同时，企商在线拥有500+优质存量客户，核心续约率96%，体现较强的客户经营能力。
批发厂商代表万国数据，也在通过持续加码零售业务，以降低单一客户带来的经营风险。万国数据2024年末服务客户总量已接近1,000，前两大客户贡献的收入占比从下降至43.4%。
客户服务能力主要源自业务流程的前端，即规划设计期、施工建设期和交付上架期。
在规划设计期，厂商对土地资源的获取能力以及对电力指标的争取能力至关重要。北京的能耗政策逐年收紧，能够通过先进的PUE方案设计获得审批，本身就是一种极高的技术服务门槛。
在施工建设期，机电供应链的整合能力以及网络资源的部署质量，直接决定了项目的交付周期。对于零售客户而言，由于其业务上线时间通常较紧，厂商能否在预定时间内交付具备高可靠性的机房环境，是评估其服务能力的一道关卡。
在交付上架期，厂商不再仅仅提供一个物理空间，而是需要根据客户的行业特征提供针对性的解决方案。例如，金融类客户对数据安全和灾备方案有极高要求，政企类客户则更看重合规性与信创适配。厂商是否具备深度的行业解决方案，能否提供预售期的技术咨询及上架准备支持，是核心考察要点。
我们将这些能力聚合为客户服务能力指标，重点衡量厂商在资源获取、网络服务能力、行业解决方案及SLA履约上的表现。
以世纪互联、企商在线等深耕北京本地市场的零售厂商为例，其在网络资源服务能力上的长期积累，使其能够提供覆盖多线运营商的高质量互联服务，这种网络冗余度与连接质量是高端零售客户选择服务商时的核心决策要素。
同时，随着信创要求的提升，厂商在基础设施层面对国产化服务器、存储及网络设备的适配能力，也被纳入了客户服务能力的评价范畴，成为衡量其是否具备承接政企核心业务能力的关键指标。
北京AIDC零售服务厂商竞争力榜单
基于上述评价模型，我们遴选了12家优质厂商进行综合打分，最终排名如下。
厂商博弈，零售运营的精耕细作对抗定制批发的资源获取
在此次榜单中，零售运营型厂商入选7家，定制批发型厂商入选6家，其中1家厂商两种类型兼具。这两类玩家在资源掌控力、客户经营深度及服务边界上呈现出各自优势。
零售运营型玩家作为长期扎根北京市场的老兵，以世纪互联、企商在线等为代表。其核心竞争力建立在对本地市场的精耕细作之上。这类厂商最显著的优势在于极高的客户经营深度与分散的客户结构，这种结构赋予了其强大的抗风险能力和高客单价。
同时，这类厂商面对数百上千个中大型客户，建立了差异化的行业解决方案壁垒。企商在线在金融与政企垂直领域表现尤为突显。通过深度整合针对政企客户的信创适配能力与混合云架构支持，能够提供远超定制批发型厂商的SLA保障。另一个代表世纪互联，不仅提供云基础技术层面的增值服务，还提供云管平台帮助客户控制成本。
然而，这类厂商也面临着严峻的现实挑战，即在资源密集度上的可能有一定劣势。由于早期拿地规模相对零散，且在当前北京严苛的能耗审批政策下，零售运营型厂商获取新增、大规模电力指标的成本极高。
另一类玩家，是以万国数据为典型代表的定制批发型玩家。这类厂商优势在于极强的资源锁定能力与资本效率。此类玩家在京津冀区域、尤其是环京的怀来和廊坊地区，拥有庞大的土地储备和已经获批的能源指标。他们手中的储备资源是其最厚实的护城河。
然而，当这些批发玩家试图通过批转零寻求更高的利润增量时，其天然的零售基因缺失便暴露无遗。定制批发型玩家的销售与运营体系是围绕大合同、单一客户构建的，管理一个拥有万台服务器的客户与管理一千个各持十台服务器的客户，其底层的运维逻辑、计费系统以及销售渠道是完全不同的。
此外，批发型厂商在解决方案的深度上往往较薄，缺乏零售型厂商那种与客户共同磨炼出的行业knowhow。例如，一个金融客户需要符合监管要求的双活容灾方案和信创合规审计，这正是批发型玩家在进军零售市场时最难跨越的鸿沟。
结语
展望未来，AIDC的核心价值将从单纯的资源供给，转向对AI应用场景的赋能。而深耕零售模式的厂商，将成为连接底层算力与千行百业应用的关键桥梁。
从更长远的时间尺度来看，AIDC零售市场的繁荣将直接决定中国AI发展的深度与广度。北京作为这一赛道的战略制高点，其资源稀缺性与高溢价能力将持续凸显。
我们坚信，通过技术服务能力的持续迭代，优秀的AIDC零售厂商不仅能够收获算力红利带来的稳健收益，更将在构建自主可控、安全可靠的智算生态中，发挥不可替代的长期战略价值。
附录：北京AIDC零售服务厂商评价模型
为了确保评估体系能够真实反映北京市场的竞争生态，本模型在权重分配上进行了科学的权重设计。
增长动力整体权重设定为55%，这反映了当前北京AIDC零售市场仍处于资源占位与快速扩张并重的阶段。其中，业务成长动能占比35%，旨在给予那些在2025年AI浪潮中实现业绩突围的厂商更高的认可；区域资源密度占比20%，则强调了物理资源的不可替代性。
运营能力整体权重设定为45%，其中客户经营能力占据25%、客户服务能力占据20%。在零售赛道，如何经营客户比单纯服务更为关键。高净值客户的获取能力与行业解决方案的深度，是厂商获得超额利润、摆脱同质化价格战的唯一路径。
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