当前，人工智能正在成为推动经济社会数字化、智能化发展的重要力量。

大模型、生成式Al与智能体应用的持续迭代,不仅加速了算力需求的增长,也在推动算力基础设施的服务对象、建设标准和运营要求发生系统性变化。作为算力基础设施的重要建设者与运营者,算力中心服务商向上承接基础资源,向下服务多元客户,在保障算力设施稳定运行、支撑数字化应用落地方面承担着重要角色。

国内算力中心服务生态链共由三个层级构成，可大致分为三层，我们熟知的提供算力中心建设、运营服务的算力中心服务商，处于服务生态链的中游环节：向上整合电力、网络、土地、IT设备、工程建设和机电系统等基础资源与产业配套，向下服务互联网、云厂商、AI企业、金融、政务、制造等多元客户。与基础电信运营商和云厂商相比，第三方服务商（下图突出显示）通常拥有更强的市场化服务能力、定制化交付能力与多客户服务灵活性，是国内算力基础设施市场化供给体系的重要组成部分。

第三方算力中心服务商：五大能力构成资源竞争焦点。AI算力需求进一步抬高了行业交付门槛。大模型训练和推理业务不仅对高功率密度机柜、稳定供配电和液冷能力提出要求，还要求项目能够在客户预期的时间窗口内完成建设交付，实现集群上线。交付能力并非仅指工程建设速度，而是涵盖资源获取、合规审批、电力保障、机电交付、客户协同和运维准备的综合能力。头部服务商凭借更雄厚的资金实力、更扎实的客户基础与更丰富的项目落地经验，更容易形成“资源获取—客户绑定—快速交付”的闭环；而部分中小服务商即便手握一定规划资源，也可能面临落地周期长、客户转化不足、交付确定性低等问题，行业资源价值分化进一步加剧。

六个阶段共同构成算力中心服务商的全链条交付能力。近年来，随着AI业务部署复杂度不断提升，传统交付模式正在被重新定义。AI训练与推理对高功率机柜、液冷部署、GPU集群承载及高性能网络的要求，远高于传统业务；与此同时，头部泛互联网企业、云厂商和AI公司的大规模定制需求持续增加，单笔订单规模从过去的不足20MW普遍上升至100MW以上，资源交付节奏与业务上线时间高度绑定，数据中心不再是客户算力部署的配套环节，转而成为算力扩张的前置环节。在此背景下，客户不再满足于仅采购标准化机柜资源，而是要求服务商在项目规划、机房设计、供配电方案、制冷架构、网络连接、设备上架和运维保障等环节提前介入，服务边界明显前移。

以下为报告内容：