中國數據中心選址發展研究
——以近30年國內數據中心選址布局為例

王楚伊

（廣東省電信規劃設計院有限公司）

1 引言

數據中心是容納一整套復雜的設施的建筑物或建筑群，它包括計算機系統和其它與之配套的設備，例如通信和存儲系統等等[1]。隨著信息產業的持續推進，以及各種傳統產業數字化的轉型，產生的數據量呈現爆炸式的增長。數據中心作為其重要基礎設施之一，進入了大規模的規劃建設階段。我國數據中心集成化模塊化程度不斷提升，數據中心建設從建筑單體向建筑群，乃至產業園的規模不斷增長。我國數據中心的選址布局也在不斷發生變化，本文主要探討我國數據中心發展的階段和差異、空間環境演進的基本規律和影響數據中心選址的主要影響因素。

2 數據中心發展的階段和差異

2.1 低水平不均衡的發展階段

20世紀90年代，我國的信息時代剛剛開始，信息技術而產生的數據量并不龐大，經濟和技術條件不成熟。數據中心在此時期有兩種形態：建筑附屬部分和獨立建筑單體。其建設規模和承載機架數較小，運營商作為該發展階段最重要的建設主體和運營主體。

從全國范圍來看，數據中心以散點的形式分布在我國的一線城市：北京、上海、廣州和深圳。各省會城市伴隨通信基礎設施建設規模較小的數據中心。單機架功率較低（1～2kW），綜合單機架面積使用比較粗放，運行環境不穩定。

2.2 高水平不均衡的發展階段

2000～2010 年，我國傳統產業基本實現工業自動化、數字化，互聯網信息技術產業開始高速發展，建設規劃的數據中心數量隨之高速增長。建設規模以5000～10000m2的建筑單體為主，約500～1000個機架。由于信息技術產業對數據中心具有高度的需求和依賴，大型國企、大型信息技術民企開始和運營商合作開發建設數據中心項目，成為新的建設主體。

從全國范圍來看，數據中心建設繼續以一線城市為中心，圍繞首都經濟圈、長江經濟帶、珠三角經濟圈、東南沿海地區大量建設數據中心，圍繞需求中心做建設。經濟發展欠發達地區由于區域需求不大，數據中心的建設基本還是一片空白。

數據中心建設技術趨向成熟，建立冗余的數據通信連接、環境控制設備、監控設備以及各種安全裝置以保證數據中心運行的安全性和穩定性。數據機房的單機架功率提高（2～4kW），綜合單機架面積使用比較集約，運行環境較為穩定。

2.3 高水平較均衡的發展階段

2010年以來，隨著云計算、大數據、物聯網、人工智能等信息技術的高速發展，以及各種傳統產業數字化的轉型，數據量呈現爆炸式的增長。“2016年中國數據中心保有量約為5.6萬個，總面積約為1650萬m2，預計到2020年，中國數據中心保有量將超過8萬個，總面積將超過3000萬m2。與之相應是能源消耗也在逐年攀升，2016年中國數據中心總耗電量超過1200億kWh，這個數字超過了三峽大壩2016年全年的總發電量（約1000億kWh）。”[2]在此背景下，PUE作為評價數據中心能源效率的指標，成為數據中心設計和建設的重中之重。數據中心的綠色節能、高密模塊化、智能化管理成為數據中心建設的新亮點。數據中心建設逐漸趨向能源和冷源。內蒙古和貴州氣候條件優越、能源豐富，成為各大數據產業園的選址熱點。2015年8月31日，國務院下發《促進大數據發展行動綱要》，“開展區域試點，推進貴州等大數據綜合試驗區建設，促進區域性大數據基礎設施的整合和數據資源的匯聚應用。”[3]各大運營商、互聯網公司的IDC規劃重點紛紛指向這兩個省份；另外，陜西、寧夏、廣西等中西部省份也在大量建設數據中心。

國家從政策上引導數據中心建設，提高數據中心建筑節能運行水平，注重集聚經濟、規模經濟的作用，促進基礎設施、公用事業的建立、發展和充分利用。

數據中心在此時期的建設規模以數據中心產業園為主集中建設，機架數為數千個到數萬個不等。運營商、互聯網企業、電力企業、金融企業以及黨政軍等部門紛紛加入建設數據中心的行列，多種建設開發和運營方式共存。各種傳統產業數字化的轉型所需建設的數據中心數量龐大，從全國范圍分布來看，呈現花開遍野、高水平較均衡的發展階段。然而，區域供需關系仍是很不均衡的。

3 數據中心空間布局演進的基本規律

我國數據中心空間布局和我國城鎮化發展的階段有很強的關聯性。城鎮化進程一般可以分為四個基本階段：集聚城鎮化階段、郊區化階段、逆城鎮化階段和再城鎮化階段。[4]超大城市、特大城市、大城市、中小城市所處的城鎮化水平的差異直接影響數據中心在城鎮空間布局中所處的位置。

3.1 在中小城市的空間布局演進的基本規律

中小城市的城鎮化水平較低，城鄉差異較大。在比較利益的驅動下，人口和產業向城市單向集聚。數據中心的市場需求較弱，通常為運營商建設的通信服務基礎設施，僅滿足當地的市場需求，供給中心與需求中心保持一致。數據中心用地要求大而平坦，為避免影響城市發展方向，一般布置在城市邊緣交通方便的地方。

3.2 在大城市的空間布局演進的基本規律

大城市的城鎮化水平較高，由于城市環境的惡化、交通條件的改善，城市不斷向外延伸，住宅、商業和大量的就業崗位相繼向城市郊區遷移。在城市持續生長的過程中，數據中心的選址隨著城市邊緣的延伸而遷移。由于超大、特大城市的電力、水資源過于緊張，陸續出臺政策限制建設數據中心。《北京市新增產業的禁止和限制目錄》（2018年版），要求“全市層面禁止新建和擴建互聯網數據服務、信息處理和存儲支持服務中的數據中心（PUE值在1.4以下的云計算數據中心除外）；中心城區全面禁止新建和擴建數據中心。”[5]《上海市推進新一代信息基礎設施建設助力提升城市能級和競爭力三年行動計劃（2018～2020年）》規定“統籌空間、規模、用能，加強長三角區域協同，布局高端、綠色數據中心，新建機架控制在6萬個，總規模控制在16萬個。”[6]廣州和深圳等城市均出臺相關限制建設禁令。因此，大城市的數據中心通常還有服務超大、特大城市的功能，市場的供給中心和需求中心發生分離。比如我院在汕尾市深汕合作區設計的數個大數據產業園、在惠州市正在選址的大數據產業園，除滿足當地內需，均重點服務深圳龐大的互聯網產業和現代化工業。首都經濟圈、長江經濟帶、珠三角經濟圈、東南沿海地區均形成帶狀、片狀的服務于超大、特大城市的大數據產業園。

3.3 在超大城市、特大城市的空間布局演進的基本規律

超大、特大城市的城鎮化水平很高，城市用地趨于飽和，城市市政資源較為緊張。除城市發展過程中建成的數據中心以外，城市內部可建數據中心的用地已非常有限。近年來得益于國家環保方面的政策，“既要金山銀山，又要綠水青山”，大量城市內部的傳統工業向城市遠郊或周邊城市轉移，舊工業廠房改造數據中心具有可行性。

數據中心基本無廢氣廢水廢渣的污染，周邊可布置居住用地和商業用地。舊廠房通常位于交通方便、市政設施齊全的地段，可就地保留，允許擴建；通過改革工藝和生產技術，進行結構上的加固和工藝平面的優化設計，舊廠房改造成為超大、特大城市數據中心建設的主要建設方式。

4 數據中心選址的主要影響因素

4.1 自然環境因素

地質、地貌、水文、氣候等自然條件，均直接或間接影響數據中心的選址和發展。數據中心要求用地形狀規整，地塊面積規模較大，地勢較高。地形坡度較為平坦，坡度約0.5～2%為宜，應選擇地質、土壤承載力好的用地，且地下水位應離地面4m以上。

4.2 市場需求因素

在網絡基礎設施完善，市場需求大的地區進行數據中心建設，其造價更加經濟、使用率更高，區位優勢明顯。相反，數據中心選址距離市場需求地越遠，造價相應有所增加，使用率、租賃率較低，但用地規模相對富余，規模優勢明顯。

4.3 市政條件因素

數據中心是重要供水用戶和重要電力用戶，電力供給充足可靠，通信快速，交通便利。采用水蒸發冷卻方式制冷的數據中心，水源應充足。根據《數據中心設計規范》（GB50174-2017）的規定，數據中心至少需要兩路市政用水和市政用電。數據中心附近宜設置加油站，以供緊急時備用。

4.4 政策制度因素

國家對大數據發展的政策引導以及環境方面的產業轉移，均是數據中心建設選址的重要政策制度因素。近年來我院設計的騰訊貴州數據中心、寧夏銀川、內蒙古大數據產業園、廣東省內多個電廠改造的數據中心的選址，政策制度在其中起了關鍵作用。

5 結語

我國數據中心的選址發展隨著數據中心發展階段而變化，數據中心在城市空間的布局與城鎮化水平和進程有很強的關聯性。近三十年來數據中心選址的主要影響因素受自然環境、市場需求、市政條件和政策制度因素的影響。未來數據中心的選址隨著技術進步產生多樣的影響因素，我國將建設出更多綠色、環保、高效的數據中心。