摘要：随着生成式AI、大模型技术的爆发式发展，全球对AI基础设施的需求呈现指数级增长，传统工程建设行业正迎来颠覆性转型。以Bechtel、Samsung C&T、Fluor为代表的国际工程巨头，纷纷从传统工程公司向AI基础设施建造商（AI Infra builder）转型，推动形成一个全新的行业——AI Infrastructure EPC（工程总承包）。本报告立足行业转型背景，剖析核心企业动作，解读AI Infrastructure EPC的行业特征、发展动力，分析当前面临的挑战与机遇，并对行业未来发展趋势作出预判，为相关从业者、投资者提供参考。
一、行业背景：AI爆发催生基础设施新需求，传统工程行业迎来转型拐点
1.1 全球AI产业扩容，基础设施成为核心瓶颈
当前，人工智能技术已从实验室走向规模化应用，大模型训练、推理，智能体（Agent）落地，以及各行业AI赋能需求的爆发，推动算力需求呈现爆发式增长。据行业数据显示，全球AI基础设施市场规模2024年约为279.4亿美元，预计2033年将达到约1.24万亿美元，2025至2033年复合增速约为18%；另一份预测指出，2025年全球AI基础设施市场规模约574.46亿美元，2032年将达2212.07亿美元，复合年增长率高达21.30%，属于长期高景气赛道。
AI基础设施与传统IT基础设施存在本质差异，其围绕“模型-数据-算力”三要素重新设计，需满足高负载长任务、通信密集、数据访问特征特殊、异构体系复杂等核心需求，涵盖算力层、存储层、网络层、软件与中间件层、运维与管理层五大核心层级，传统基础设施已无法适配这一需求，亟需专业化、规模化、模块化的新型AI基础设施建设解决方案，这为工程行业转型提供了核心契机。
1.2 传统工程行业转型压力与机遇并存
长期以来，国际工程行业聚焦于传统能源、交通、建筑等领域，面临市场竞争加剧、利润空间压缩、技术迭代缓慢等痛点。而AI基础设施建设的兴起，为传统工程企业开辟了全新增长曲线——AI数据中心、AI工厂、GPU超级算力中心等新型基础设施，不仅建设规模大、技术附加值高，且需求持续旺盛，成为工程行业新的增长极。
与此同时，全球工程总承包行业正经历结构调整，2025年市场规模预计突破8.5万亿美元，传统能源领域EPC占比下降至28%，而新能源基础设施占比跃升至34%，数字化集成需求成为关键变量，具备智能管理系统的新建项目获得超过20%的溢价空间，这进一步推动传统EPC企业向AI+基础设施领域转型，催生AI Infrastructure EPC新行业。
二、核心玩家：国际工程巨头的转型实践与布局
当前，以Bechtel、Samsung C&T、Fluor为代表的国际工程巨头，率先开启转型之路，从传统工程承包商升级为AI基础设施建造商，其核心动作与布局，奠定了AI Infrastructure EPC行业的发展基础，成为行业转型的标杆。
2.1 Bechtel：从工程巨头到AI基础设施全球建造商
Bechtel作为全球顶级工程公司，正进行一场深刻的战略转型——从传统工程公司全面转向AI基础设施公司，其核心动作聚焦两大方向，彰显了其抢占AI Infrastructure EPC赛道的决心。
其一，成立数字工程部门，聚焦AI技术与工程建设的深度融合，核心布局三大方向：AI项目管理、数字孪生、自动施工。通过AI技术优化项目规划、进度管控、风险预警，借助数字孪生技术构建AI基础设施全生命周期虚拟模型，实现设计、建设、运维的可视化、智能化，依托自动施工技术提升建设效率、降低人力成本，推动工程建设向数字化、智能化转型。2026年2月，Bechtel任命John Platt为高级副总裁，专门负责EPC转型，统筹推进AI、自动化、机器人技术在工程交付中的深度应用，进一步强化AI驱动的EPC能力。
其二，与NVIDIA深度合作，共建AI工厂与大规模AI数据中心。Bechtel正协助NVIDIA建设1GW级AI数据中心，并将该数据中心的设计进行模块化升级，打造可快速复制、规模化部署的标准化方案，实现全球范围内的快速建设，大幅缩短数据中心建设周期，加速客户实现“首次收益令牌”里程碑——即设施成功处理第一份生产数据的关键节点。双方的合作将NVIDIA的硬件优化能力与Bechtel的大型复杂项目执行经验相结合，打造更快、更可靠、可全球扩展的AI基础设施。此外，Bechtel还将在2025年华盛顿NVIDIA GTC大会上展示AI工厂设计的模块化成果，进一步推广其标准化解决方案。
此次转型意味着Bechtel不再局限于传统工程建设，而是聚焦AI基础设施的全链条服务，未来有望成为全球领先的AI基础设施建造商，引领国际工程领域新质生产力的发展，成为“AI Infra builder”的核心代表。
2.2 Samsung C&T：依托生态协同，布局多元化AI基础设施
Samsung C&T作为三星集团旗下核心工程部门，依托三星全产业链优势，积极布局AI基础设施建设，成为AI Infrastructure EPC赛道的重要参与者。其核心布局聚焦于与OpenAI的战略合作伙伴关系，联合三星重工等兄弟单位，重点推进浮动数据中心的联合开发。
浮动数据中心凭借冷却成本低、碳排放少、无需大量土地资源的优势，成为解决传统数据中心土地稀缺、能耗过高问题的重要方向，尽管目前技术复杂度较高，尚未实现广泛部署，但Samsung C&T正凭借其工程技术优势，突破技术瓶颈，推动浮动数据中心的商业化落地。同时，双方还计划探索浮动电厂、控制中心等相关项目，为AI产业提供更全面的基础设施支撑。此外，三星SDS的云服务与数据中心运营经验，也为Samsung C&T的AI基础设施布局提供了协同支撑，形成“芯片-云服务-工程建设”的全链条优势，进一步强化其在AI Infrastructure EPC领域的竞争力。
2.3 Fluor：聚焦高端算力基础设施，强化技术集成能力
作为全球知名的工程、采购、施工总承包企业，Fluor也紧跟行业趋势，将AI基础设施建设作为战略重点，聚焦AI数据中心、GPU超级算力中心等高端场景，强化技术集成与项目交付能力。Fluor依托其在工业工程领域的深厚积累，将AI技术融入工程设计、施工、运维全流程，重点解决高端AI基础设施建设中的技术难点，如高算力设备的安装调试、散热系统的优化、异构算力网络的搭建等，为客户提供一体化的EPC解决方案，成为AI Infrastructure EPC赛道的重要参与者，与Bechtel、Samsung C&T共同推动行业发展。
2.4 核心玩家共性特征
综合三大核心企业的布局可以发现，AI Infrastructure EPC领域的领先玩家，均具备三大共性特征：一是拥有深厚的工程建设经验，能够应对AI基础设施建设的复杂性、专业性需求；二是重视技术创新，聚焦AI、数字孪生、模块化建设等核心技术，推动工程建设与AI技术的深度融合；三是注重生态合作，与NVIDIA、OpenAI等AI技术巨头联手，实现优势互补，提升解决方案的竞争力，这也是AI Infrastructure EPC企业的核心竞争力所在。
三、AI Infrastructure EPC：新行业的核心特征与价值
3.1 行业定义：AI与基础设施EPC的深度融合
AI Infrastructure EPC（人工智能基础设施工程总承包），是指企业受业主委托，按照合同约定，对AI基础设施项目（包括AI数据中心、AI工厂、GPU超级算力中心等）的设计、采购、施工、调试、运维等全流程进行总承包，核心是将AI技术贯穿于基础设施建设的全生命周期，实现基础设施的智能化、高效化、规模化建设，区别于传统EPC聚焦的能源、交通等领域，其核心服务对象是AI产业的算力支撑需求。
3.2 核心特征
一是技术集成性强。AI Infrastructure EPC不仅需要传统工程建设的技术能力，还需要融合AI、大数据、数字孪生、模块化建设等新兴技术，要求企业具备多技术融合的集成能力，能够解决AI基础设施建设中的异构算力调度、高效散热、网络优化等专业难题。例如，Bechtel在与NVIDIA的合作中，就将数字孪生技术整合到建筑、电力、机械与电气系统的设计中，提升项目交付质量。
二是模块化与标准化。为满足全球AI基础设施快速部署的需求，模块化建设成为行业核心趋势——将AI数据中心、AI工厂的核心组件进行标准化设计、预制生产，再到现场组装，大幅缩短建设周期、降低建设成本。Bechtel对1GW级AI数据中心的模块化设计，就是行业典型实践，其目标是实现设计方案的可复制、可扩展，加速全球AI基础设施部署。
三是全生命周期服务。AI Infrastructure EPC并非局限于建设阶段，而是覆盖项目的设计、采购、施工、调试、运维全生命周期，甚至延伸到算力优化、技术升级等增值服务，满足客户长期的AI基础设施运营需求，这与传统EPC更侧重建设阶段的服务模式形成显著差异。
四是高附加值与高成长性。相较于传统工程EPC，AI Infrastructure EPC的技术附加值更高，利润空间更广阔，且随着全球AI产业的持续扩容，市场需求将持续增长，行业具备极高的成长性。2025年，数据中心EPC项目因人工智能算力需求激增，市场规模已达到820亿美元，成为EPC行业的重要增长引擎。
3.3 行业核心价值
对AI产业而言，AI Infrastructure EPC解决了AI基础设施建设周期长、技术门槛高、标准化不足的痛点，为AI大模型训练、推理及智能体应用提供了稳定、高效的算力支撑，推动AI技术的规模化落地；对工程行业而言，AI Infrastructure EPC打破了传统工程行业的增长瓶颈，推动工程企业向技术密集型转型，提升行业整体技术水平与利润空间；对社会而言，AI Infrastructure EPC的发展，将加速数字经济与实体经济的融合，推动新质生产力的发展，为全球数字化转型提供核心基础设施支撑。
四、行业发展动力与面临的挑战
4.1 核心发展动力
一是AI产业的爆发式增长，带来刚性需求支撑。随着生成式AI、大模型、智能体的快速发展，全球对AI算力的需求持续攀升，AI数据中心、GPU超级算力中心等基础设施的建设需求大幅增加，为AI Infrastructure EPC行业提供了广阔的市场空间。同时，AI即服务（AIaaS）的兴起，降低了中小企业AI应用门槛，进一步推动AI基础设施需求扩容。
二是技术迭代推动行业升级。AI、数字孪生、模块化建设、自动施工等技术的不断成熟，为AI Infrastructure EPC提供了技术支撑，使得AI基础设施的智能化水平、建设效率不断提升，推动行业持续升级。例如，AI项目管理技术能够优化项目进度与风险管控，数字孪生技术能够实现基础设施全生命周期可视化管理，这些技术的应用的，进一步提升了AI Infrastructure EPC的服务质量。
三是政策支持与资本加持。全球各国纷纷将人工智能作为战略新兴产业，出台相关政策支持AI基础设施建设，为行业发展提供了良好的政策环境；同时，资本对AI基础设施领域的投资持续增加，为工程企业的转型与行业的发展提供了充足的资金支撑。例如，中国推动“人工智能+”行动计划，三大运营商持续加大智算基础设施投入，2025年上半年三大运营商智算规模合计突破100EFLOPS，带动相关EPC项目需求增长。
四是传统工程企业的转型诉求。传统工程行业竞争加剧、利润下滑，AI Infrastructure EPC作为高附加值、高成长性的新赛道，成为传统工程企业突破发展瓶颈、实现转型升级的重要方向，推动更多企业进入该领域，丰富行业供给，推动行业快速发展。同时，工业设施模块化建造比例的提升，也为传统工程企业转型提供了技术路径。
4.2 面临的主要挑战
一是技术人才短缺。AI Infrastructure EPC需要既懂工程建设，又懂AI、数字孪生等新兴技术的复合型人才，目前全球范围内这类人才供给不足，成为制约行业发展的重要瓶颈。同时，AI技术与工程技术的融合难度较大，需要企业投入大量资源进行技术研发与人才培养，进一步增加了企业的运营成本。
二是技术标准不统一。目前，AI Infrastructure EPC行业尚处于起步阶段，全球范围内尚未形成统一的技术标准、设计规范与验收标准，不同企业的技术方案、模块化设计存在差异，导致项目兼容性差、复制难度增加，影响行业的规模化发展。例如，浮动数据中心目前仍缺乏统一的技术标准，制约其广泛部署。
三是投资规模大、回收周期长。AI基础设施建设需要大量的前期投资，尤其是1GW级别的AI数据中心、GPU超级算力中心，投资规模巨大，且项目建设周期长、投资回收周期长，对企业的资金实力提出了极高的要求，部分中小企业难以进入该领域，导致行业集中度较高。
四是行业竞争加剧与技术壁垒。随着更多工程企业、科技企业进入AI Infrastructure EPC领域，行业竞争将逐步加剧；同时，AI技术、模块化技术的研发需要大量的资金与技术投入，形成较高的技术壁垒，新进入者难以快速实现突破，进一步加剧行业竞争的不均衡性。此外，市场还面临高实施成本、legacy系统升级复杂、数据隐私安全等挑战。
五、行业未来发展趋势预判
5.1 行业规模持续扩容，成为工程行业核心增长极
随着全球AI产业的持续发展，AI基础设施的需求将持续攀升，AI Infrastructure EPC行业规模将保持高速增长，成为工程行业最具成长性的赛道之一。预计未来10年，行业复合增速将维持在18%-21%之间，到2033年，全球AI基础设施市场规模将突破1万亿美元，其中AI Infrastructure EPC作为核心环节，市场规模将占据重要比重。同时，行业需求将从传统陆地AI数据中心，向浮动数据中心、边缘AI基础设施等多元化方向延伸，进一步拓展行业增长空间。
5.2 技术融合深化，智能化、模块化水平持续提升
未来，AI技术与工程建设技术的融合将进一步深化，AI将贯穿于AI Infrastructure EPC的全流程，实现设计、采购、施工、运维的全智能化。数字孪生、物联网、大数据等技术将与AI Infrastructure EPC深度结合，打造“智能建造+智能运维”的一体化解决方案，提升基础设施的运行效率、可靠性与安全性。同时，模块化、标准化将成为行业主流，更多企业将推出可复制、可扩展的模块化设计方案，进一步缩短建设周期、降低建设成本，推动AI基础设施的全球快速部署。例如，Bechtel的模块化AI数据中心设计，将成为行业标杆，推动行业标准化发展。
5.3 行业集中度提升，头部企业形成核心竞争力
由于AI Infrastructure EPC行业具有技术壁垒高、资金投入大、人才需求高的特点，未来行业集中度将逐步提升，Bechtel、Samsung C&T、Fluor等头部企业，将凭借其技术优势、资金优势、项目经验优势，占据行业主导地位，形成难以撼动的核心竞争力。同时，头部企业将进一步加强生态合作，与AI技术巨头、芯片企业、云服务企业深度绑定，构建“技术+工程+服务”的全产业链生态，提升行业进入壁垒，挤压中小玩家的生存空间。
5.4 区域发展不均衡，亚太地区成为增长热点
从区域发展来看，目前北美地区是AI Infrastructure EPC行业的主要市场，聚集了Bechtel、NVIDIA等核心企业，技术与市场成熟度较高；未来，亚太地区将成为行业增长的核心热点，中国、印度、韩国等国家，随着AI产业的快速发展与政策支持，AI基础设施建设需求将大幅增加，推动AI Infrastructure EPC行业快速发展。其中，中国作为全球AI产业的重要市场，2025年上半年AI基础设施服务市场同比增长122.4%，规模达到198.7亿元，预计未来将成为全球AI Infrastructure EPC行业的重要增长极。
5.5 绿色低碳成为行业发展重要导向
随着全球“双碳”目标的推进，绿色低碳将成为AI Infrastructure EPC行业的重要发展导向。未来，AI基础设施的设计、建设与运维，将更加注重节能降耗，采用绿色建材、高效散热技术、可再生能源供电等方式，降低AI基础设施的能耗与碳排放。例如，浮动数据中心凭借其低能耗优势，将迎来快速发展；同时，头部企业将加大绿色技术研发投入，推动AI Infrastructure EPC行业向绿色化、可持续化方向发展。
六、结论与建议
6.1 行业结论
AI Infrastructure EPC作为AI产业与工程行业深度融合的全新赛道，依托AI产业的爆发式增长与传统工程行业的转型需求，具备极高的成长性与发展潜力。当前，行业正处于起步阶段，以Bechtel、Samsung C&T、Fluor为代表的头部企业，正通过技术创新、生态合作，推动行业逐步走向成熟。尽管行业目前面临人才短缺、标准不统一、投资规模大等挑战，但随着技术的不断迭代、政策的持续支持与资本的持续加持，AI Infrastructure EPC行业将逐步突破发展瓶颈，进入高速增长阶段，成为推动数字经济发展、培育新质生产力的核心支撑，未来有望成为工程行业的核心增长极。
6.2 相关建议
对工程企业而言，应抓住行业发展机遇，加快战略转型，聚焦AI Infrastructure EPC赛道，加大技术研发与人才培养投入，重点布局AI、数字孪生、模块化建设等核心技术，加强与AI技术巨头的生态合作，打造一体化的EPC解决方案，提升核心竞争力；同时，积极参与行业标准制定，抢占行业发展制高点。
对投资者而言，应重点关注具备技术优势、资金优势、项目经验优势的头部企业，以及AI基础设施建设中的核心细分领域（如模块化AI数据中心、GPU超级算力中心），把握行业高速增长带来的投资机遇，同时警惕行业技术迭代、市场竞争加剧带来的投资风险。
对政策制定者而言，应出台相关政策，支持AI Infrastructure EPC行业的发展，加快行业技术标准的制定与完善，加大对复合型人才的培养与引进力度，优化行业发展环境，推动行业规范、健康、快速发展，为AI产业的规模化发展提供坚实的基础设施支撑。
附录：核心数据参考
全球AI基础设施市场规模2024年约279.4亿美元，预计2033年将达到约1.24万亿美元，2025-2033年复合增速约18%。
2025年全球AI基础设施市场规模约574.46亿美元，预计2032年将达2212.07亿美元，复合年增长率21.30%。
2025年全球工程总承包行业市场规模预计突破8.5万亿美元，数据中心EPC项目市场规模达到820亿美元。
2025年上半年中国AI基础设施服务市场同比增长122.4%，规模达到198.7亿元，三大运营商智算规模合计突破100EFLOPS。
