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Behind the Chart | VNET基本面研究 及 VNET vs GDS 投資價值對比(15 Sep 2025)

behind the chart Sep 15, 2025
Disclaimer:
本欄目主要分享產業資訊與公司基本面觀察,部分內容通過AI協助產出,可能存在資料遺漏或偏差。
所有分析皆基於發佈時可取得之公開資訊,未必能即時反映公司後續動態。
所有內容僅供參考,不構成任何投資建議。

圖表走勢

周線圖

日線圖

這家公司是做什麼的?

如果把「資料中心」想成是一棟超大型的「伺服器大樓」,世紀互聯(VNET)就像是:

🧱「這些大樓的開發商 + 管理公司 + 房東」。

主要業務是什麼?

  1. 蓋房子(建資料中心)
  2. 出租房子(租給阿里、百度、電信公司放伺服器)
  3. 維護房子(確保電力、冷卻、網路全天候穩定)

怎麼賺錢?

主要三種方式:

收入來源

說明

性質

🏢 Colocation(機櫃租賃)

向企業出租伺服器空間與電力、冷卻等設施。

穩定「收租金」收入

⚙️ Managed Services(運維服務)

提供網路、電力、監控、技術支援。

附加服務收入

🧱 Build-to-Suit(客製化建設)

幫大企業(如阿里雲、百度)建專用資料中心。

一次性建設收入

💡 商業邏輯可以比喻為:VNET 蓋「伺服器大樓」, 然後租給阿里巴巴、騰訊、百度、金融機構、電信公司, 他們每個月交「機房租金」和「管理費」。通常簽約期 5–10 年,解約代價高,現金流穩定。

 

投資前景:它為什麼有潛力?

1️⃣ AI 和雲端運算的爆發

AI 模型(像 ChatGPT、文心一言)需要超多算力。
所有這些 GPU、伺服器都要「住」在資料中心裡。
→ VNET 是AI 與雲端的底層基建供應商。

📈 趨勢:

  • 中國雲端滲透率低,仍有巨大成長空間。
  • AI 運算中心需要高密度、高功率機房,VNET 正在升級布局。

2️⃣ 地理布局廣、資源稀缺

  • 擁有中國主要城市(北京、上海、廣州、成都等)超過 50+ 資料中心
  • 土地、電力、網路資源都經政府核准,具有稀缺性。
  • 很多地方再想蓋資料中心,也未必拿得到電力配額。

👉 意味著 VNET 的存量資產有護城河

3️⃣ 長期穩定現金流

  • 大部分客戶為大型雲服務商、電信與金融機構。
  • 簽長期合同,現金流可預測。
  • 即使短期獲利不高,但現金回流穩定,像「基礎設施股」。

4️⃣ 輕資產轉型(Asset-Light)

VNET 以前「自己出錢蓋機房」,負債高;現在開始引入外部資金(REIT、基金合夥),自己負責運營、收管理費,從而減輕資金壓力,提升投資回報率。

 

風險內容

為何重要

💰 財務風險

公司仍有高負債(建設成本高),利息支出壓力大。

若現金流放緩,可能導致再融資困難。

🔌 能源與政策風險

資料中心用電量大,中國推節能減碳政策。

能耗限制可能限制擴張或提高成本。

👥 客戶集中風險

阿里巴巴、騰訊等大客戶佔比高。

若大客戶自建機房,VNET 收入會受影響。

⚔️ 競爭風險

GDS(萬國數據)、秦淮數據、寶信軟體都在搶市場。

可能導致價格戰或租金成長放緩。

🌍 市場與匯率風險

若拓展東南亞或外資市場,匯率波動會影響報表。

人民幣貶值會抬高美元債成本。

📉 短期虧損

雖然營收穩,但折舊與利息多,仍未完全轉盈。

投資人需承受中短期財報壓力。

 

投資風險:要注意哪些問題?

類型

風險內容

為何重要

💰 財務風險

公司仍有高負債(建設成本高),利息支出壓力大。

若現金流放緩,可能導致再融資困難。

🔌 能源與政策風險

資料中心用電量大,中國推節能減碳政策。

能耗限制可能限制擴張或提高成本。

👥 客戶集中風險

阿里巴巴、騰訊等大客戶佔比高。

若大客戶自建機房,VNET 收入會受影響。

⚔️ 競爭風險

GDS(萬國數據)、秦淮數據、寶信軟體都在搶市場。

可能導致價格戰或租金成長放緩。

🌍 市場與匯率風險

若拓展東南亞或外資市場,匯率波動會影響報表。

人民幣貶值會抬高美元債成本。

📉 短期虧損

雖然營收穩,但折舊與利息多,仍未完全轉盈。

投資人需承受中短期財報壓力。

 

🧠 VNET(世紀互聯) vs GDS(萬國數據)

項目

VNET(世紀互聯)

GDS(萬國數據)

定位

綜合型資料中心運營商(多客戶、多業務線)

高端雲與 AI 資料中心龍頭

業務模式

混合「零售型 + 批發型」

零售型:分租、客戶多、靈活性高、合約通常 1–3 年,彈性大。

批發型:整棟租、大客戶、AI/雲端主導、合約期長(5–10 年),租金金額高。

以「批發型」為主,針對雲端巨頭與 AI 訓練

覆蓋區域

全中國+二三線城市

一線城市+東南亞

代表客戶

阿里、百度、金融機構、AI 初創

阿里雲、華為雲、騰訊雲等巨頭

⚡ 一、VNET 的優勢

1️⃣ 批發型 IDC 業務高速增長 —— AI 熱潮下的短期爆發力最強
  • 2025 年 Q1,VNET 的批發型收入同比增長 86%+,成為公司最亮眼的板塊。
  • 已簽下超過 159 MW(40 + 119) 的批發 AI / GPU 機房訂單。
  • 這些訂單來自大型互聯網與 AI 客戶,交付後幾乎等於確定收入落地。

💡 意涵:

當 AI/GPU 需求爆發時,VNET 是最先「見到數據跳升」的公司。

批發型訂單一旦交付,財報營收會明顯出現拐點。

2️⃣ 客戶結構與 AI 需求高度契合
  • AI 訓練需要大面積、高功率、低延遲的資料中心,VNET 的批發型機房正好滿足這類需求。
  • 它的客戶中不只傳統雲端巨頭,還包括AI 新創與大型互聯網公司, 對 GPU 集群需求更直接。

👉 VNET = AI「新勢力」的基礎設施供應商。

3️⃣ 擴張速度快、交付節奏靈活
  • VNET 正在全國加速新建批發機房, 尤其聚焦北上廣深與華北 AI 集群區域。
  • 資本開支雖高,但交付週期短, 更容易搶到「GPU 搶裝潮」的早期訂單。

若 2025 Q4~2026 Q1 出現 AI 算力爆發, VNET 的財報數字最可能第一個反映出來。

4️⃣ 客戶多元、分散風險
  • 雖然批發訂單爆發,但仍保留大量零售與企業客戶。
  • 與金融、政府、通信、雲端業者都有合作。

對比 GDS 的「雲端客戶集中」,VNET 結構更分散、彈性更高。

⚖️ 二、VNET 的劣勢

風險

說明

💰 高槓桿、高債務

擴張靠大量融資;利息支出重、現金流壓力大。若訂單延遲,資金鏈風險高。

短期爆發但可持續性不確定

批發訂單確實帶動短期業績,但 AI 需求若放緩、或 GPU 延遲交付,會有回調。

🧱 技術門檻略低於 GDS

機房升級(液冷、GPU 高功率設計)仍在進行中。高端 AI 機房能力尚未完全成熟。

🧭 品牌與投資人信任度較低

管理層變動多,市場信任度較 GDS 弱,估值折價明顯。

三、GDS 的優勢

1️⃣ 深耕 AI / GPU 高密度資料中心 —— 技術力與品質更強
  • GDS 是中國第一批擁有高密度液冷 AI 機房的運營商。
  • 已為阿里雲、華為雲、百度 AI 等提供 GPU 訓練集群場地。
  • 機房電力密度、散熱設計、能耗效率(PUE)均領先同業。

👉 GDS 是 AI 資料中心的「技術標竿」。

2️⃣ 客戶基礎穩定、長期合約保障現金流
  • 客戶以雲端巨頭與金融機構為主,合約週期長(5–10 年)。
  • 即使短期市場波動,利用率與現金流仍穩定。

所以 GDS 更像「AI 時代的基礎設施公用事業」。

3️⃣ 財務結構健康、資金來源穩定
  • GDS 已成功推動 C-REIT 上市與資產分拆
    降低負債、回收資金。
  • 與國際機構(如 Blackstone、STT GDC)合作融資,資金成本低。
4️⃣ 國際化與可持續發展優勢
  • 在東南亞(馬來西亞、新加坡)擴張,進入全球雲端供應鏈。
  • 政府支持、ESG 能源標準完善。

⚠️ 四、GDS 的劣勢

風險

說明

🐢 擴張節奏保守

聚焦現有客戶與利用率,AI 熱潮初期不一定有「爆發性跳升」。

🤝 客戶集中風險高

前幾大雲端客戶佔比大,若某家調整支出,影響營收。

💸 建設成本與周期長

高端機房設計複雜、投入大、回收慢。短期彈性不如 VNET。

📊 五、綜合對比

維度

VNET(世紀互聯)

GDS(萬國數據)

商業模式

零售 + 批發雙模式

以批發為主、高端定制

AI 曝露度

🚀 快速提升中(訂單已落地)

💪 穩定且高質量

技術實力

中上(逐步升級)

領先(GPU/液冷標準)

財務結構

高槓桿、高風險

健康、低成本融資

增長動能

短期爆發力強

長期穩定性強

客戶結構

多元(AI 新創 + 雲 + 金融)

集中(雲端巨頭)

市場反應

對短期增長敏感、股價波動大

對長期價值穩定反應慢

💬 六、整體結論

短期投資邏輯:

  • 若 AI/GPU 訂單在 2025–2026 年爆發,VNET 的業績會先出現拐點,股價彈性最大,因為它批發業務增長快、訂單在手、交付節奏短。

中長期投資邏輯:

  • GDS 的技術力、資產質量、客戶穩定性更強,是中國與東南亞 AI 基礎設施的長線贏家。

✨ 一句話總結

📈 想押「AI 爆發短線行情」 → 選 VNET(高槓桿、高彈性、快速反應)
🏗️ 想押「AI 基礎設施長期趨勢」 → 選 GDS(高品質、穩現金流、持續成長)

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