中国数据中心选址发展研究——以近30年国内数据中心选址布局为例

王楚伊

（广东省电信规划设计院有限公司）

1 引言

数据中心是容纳一整套复杂的设施的建筑物或建筑群，它包括计算机系统和其它与之配套的设备，例如通信和存储系统等等[1]。随着信息产业的持续推进，以及各种传统产业数字化的转型，产生的数据量呈现爆炸式的增长。数据中心作为其重要基础设施之一，进入了大规模的规划建设阶段。我国数据中心集成化模块化程度不断提升，数据中心建设从建筑单体向建筑群，乃至产业园的规模不断增长。我国数据中心的选址布局也在不断发生变化，本文主要探讨我国数据中心发展的阶段和差异、空间环境演进的基本规律和影响数据中心选址的主要影响因素。

2 数据中心发展的阶段和差异

2.1 低水平不均衡的发展阶段

20世纪90年代，我国的信息时代刚刚开始，信息技术而产生的数据量并不庞大，经济和技术条件不成熟。数据中心在此时期有两种形态：建筑附属部分和独立建筑单体。其建设规模和承载机架数较小，运营商作为该发展阶段最重要的建设主体和运营主体。

从全国范围来看，数据中心以散点的形式分布在我国的一线城市：北京、上海、广州和深圳。各省会城市伴随通信基础设施建设规模较小的数据中心。单机架功率较低（1～2kW），综合单机架面积使用比较粗放，运行环境不稳定。

2.2 高水平不均衡的发展阶段

2000～2010 年，我国传统产业基本实现工业自动化、数字化，互联网信息技术产业开始高速发展，建设规划的数据中心数量随之高速增长。建设规模以5000～10000m2的建筑单体为主，约500～1000个机架。由于信息技术产业对数据中心具有高度的需求和依赖，大型国企、大型信息技术民企开始和运营商合作开发建设数据中心项目，成为新的建设主体。

从全国范围来看，数据中心建设继续以一线城市为中心，围绕首都经济圈、长江经济带、珠三角经济圈、东南沿海地区大量建设数据中心，围绕需求中心做建设。经济发展欠发达地区由于区域需求不大，数据中心的建设基本还是一片空白。

数据中心建设技术趋向成熟，建立冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置以保证数据中心运行的安全性和稳定性。数据机房的单机架功率提高（2～4kW），综合单机架面积使用比较集约，运行环境较为稳定。

2.3 高水平较均衡的发展阶段

2010年以来，随着云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术的高速发展，以及各种传统产业数字化的转型，数据量呈现爆炸式的增长。“2016年中国数据中心保有量约为5.6万个，总面积约为1650万m2，预计到2020年，中国数据中心保有量将超过8万个，总面积将超过3000万m2。与之相应是能源消耗也在逐年攀升，2016年中国数据中心总耗电量超过1200亿kWh，这个数字超过了三峡大坝2016年全年的总发电量（约1000亿kWh）。”[2]在此背景下，PUE作为评价数据中心能源效率的指标，成为数据中心设计和建设的重中之重。数据中心的绿色节能、高密模块化、智能化管理成为数据中心建设的新亮点。数据中心建设逐渐趋向能源和冷源。内蒙古和贵州气候条件优越、能源丰富，成为各大数据产业园的选址热点。2015年8月31日，国务院下发《促进大数据发展行动纲要》，“开展区域试点，推进贵州等大数据综合试验区建设，促进区域性大数据基础设施的整合和数据资源的汇聚应用。”[3]各大运营商、互联网公司的IDC规划重点纷纷指向这两个省份；另外，陕西、宁夏、广西等中西部省份也在大量建设数据中心。

国家从政策上引导数据中心建设，提高数据中心建筑节能运行水平，注重集聚经济、规模经济的作用，促进基础设施、公用事业的建立、发展和充分利用。

数据中心在此时期的建设规模以数据中心产业园为主集中建设，机架数为数千个到数万个不等。运营商、互联网企业、电力企业、金融企业以及党政军等部门纷纷加入建设数据中心的行列，多种建设开发和运营方式共存。各种传统产业数字化的转型所需建设的数据中心数量庞大，从全国范围分布来看，呈现花开遍野、高水平较均衡的发展阶段。然而，区域供需关系仍是很不均衡的。

3 数据中心空间布局演进的基本规律

我国数据中心空间布局和我国城镇化发展的阶段有很强的关联性。城镇化进程一般可以分为四个基本阶段：集聚城镇化阶段、郊区化阶段、逆城镇化阶段和再城镇化阶段。[4]超大城市、特大城市、大城市、中小城市所处的城镇化水平的差异直接影响数据中心在城镇空间布局中所处的位置。

3.1 在中小城市的空间布局演进的基本规律

中小城市的城镇化水平较低，城乡差异较大。在比较利益的驱动下，人口和产业向城市单向集聚。数据中心的市场需求较弱，通常为运营商建设的通信服务基础设施，仅满足当地的市场需求，供给中心与需求中心保持一致。数据中心用地要求大而平坦，为避免影响城市发展方向，一般布置在城市边缘交通方便的地方。

3.2 在大城市的空间布局演进的基本规律

大城市的城镇化水平较高，由于城市环境的恶化、交通条件的改善，城市不断向外延伸，住宅、商业和大量的就业岗位相继向城市郊区迁移。在城市持续生长的过程中，数据中心的选址随着城市边缘的延伸而迁移。由于超大、特大城市的电力、水资源过于紧张，陆续出台政策限制建设数据中心。《北京市新增产业的禁止和限制目录》（2018年版），要求“全市层面禁止新建和扩建互联网数据服务、信息处理和存储支持服务中的数据中心（PUE值在1.4以下的云计算数据中心除外）；中心城区全面禁止新建和扩建数据中心。”[5]《上海市推进新一代信息基础设施建设助力提升城市能级和竞争力三年行动计划（2018～2020年）》规定“统筹空间、规模、用能，加强长三角区域协同，布局高端、绿色数据中心，新建机架控制在6万个，总规模控制在16万个。”[6]广州和深圳等城市均出台相关限制建设禁令。因此，大城市的数据中心通常还有服务超大、特大城市的功能，市场的供给中心和需求中心发生分离。比如我院在汕尾市深汕合作区设计的数个大数据产业园、在惠州市正在选址的大数据产业园，除满足当地内需，均重点服务深圳庞大的互联网产业和现代化工业。首都经济圈、长江经济带、珠三角经济圈、东南沿海地区均形成带状、片状的服务于超大、特大城市的大数据产业园。

3.3 在超大城市、特大城市的空间布局演进的基本规律

超大、特大城市的城镇化水平很高，城市用地趋于饱和，城市市政资源较为紧张。除城市发展过程中建成的数据中心以外，城市内部可建数据中心的用地已非常有限。近年来得益于国家环保方面的政策，“既要金山银山，又要绿水青山”，大量城市内部的传统工业向城市远郊或周边城市转移，旧工业厂房改造数据中心具有可行性。

数据中心基本无废气废水废渣的污染，周边可布置居住用地和商业用地。旧厂房通常位于交通方便、市政设施齐全的地段，可就地保留，允许扩建；通过改革工艺和生产技术，进行结构上的加固和工艺平面的优化设计，旧厂房改造成为超大、特大城市数据中心建设的主要建设方式。

4 数据中心选址的主要影响因素

4.1 自然环境因素

地质、地貌、水文、气候等自然条件，均直接或间接影响数据中心的选址和发展。数据中心要求用地形状规整，地块面积规模较大，地势较高。地形坡度较为平坦，坡度约0.5～2%为宜，应选择地质、土壤承载力好的用地，且地下水位应离地面4m以上。

4.2 市场需求因素

在网络基础设施完善，市场需求大的地区进行数据中心建设，其造价更加经济、使用率更高，区位优势明显。相反，数据中心选址距离市场需求地越远，造价相应有所增加，使用率、租赁率较低，但用地规模相对富余，规模优势明显。

4.3 市政条件因素

数据中心是重要供水用户和重要电力用户，电力供给充足可靠，通信快速，交通便利。采用水蒸发冷却方式制冷的数据中心，水源应充足。根据《数据中心设计规范》（GB50174-2017）的规定，数据中心至少需要两路市政用水和市政用电。数据中心附近宜设置加油站，以供紧急时备用。

4.4 政策制度因素

国家对大数据发展的政策引导以及环境方面的产业转移，均是数据中心建设选址的重要政策制度因素。近年来我院设计的腾讯贵州数据中心、宁夏银川、内蒙古大数据产业园、广东省内多个电厂改造的数据中心的选址，政策制度在其中起了关键作用。

5 结语

我国数据中心的选址发展随着数据中心发展阶段而变化，数据中心在城市空间的布局与城镇化水平和进程有很强的关联性。近三十年来数据中心选址的主要影响因素受自然环境、市场需求、市政条件和政策制度因素的影响。未来数据中心的选址随着技术进步产生多样的影响因素，我国将建设出更多绿色、环保、高效的数据中心。