字节跳动核心算力供应商DayOne提交IPO申请，潜在估值超1300亿元

新加坡数据中心开发商DayOne近日正式向美国证券交易委员会（SEC）提交Form F-1注册声明，启动赴美上市流程。该公司计划于2026年内登陆纳斯达克，最高募资额约50亿美元（约合人民币333.9亿元），潜在估值达200亿美元（约合人民币1335.61亿元）。这一动作标志着字节跳动在海外算力基建领域的关键合作伙伴正加速走向资本市场。

根据F-1文件披露，DayOne在2025年全年及2026年上半年的收入中，约70%来自一家匿名客户。多家媒体援引The Information报道指出，该客户极大概率为字节跳动。这一判断与DayOne的业务定位高度吻合：其专注为云厂商与AI企业提供超大规模数据中心基础设施服务，而字节跳动近年来持续扩大海外AI训练与推理集群部署，对低延迟、高密度算力资源需求迫切。

DayOne并非新创企业，其前身系中国万国数据（GDS）的国际业务板块，2022年独立运营，2025年完成法律与股权结构重组后正式以独立实体运作。公司总部位于新加坡，核心优势在于创新性地构建了“SIJORI跨边境数据中心模式”——整合新加坡（高连接性与低延迟）、马来西亚柔佛州（低成本土地与电力）及印尼巴淡岛（扩展空间），形成一个协同高效的区域算力平台。按客户预订容量（Bookings）计算，DayOne在上述三地合计占据约33%的数据中心市场份额。

财务数据显示，DayOne增长迅猛但尚未盈利。2024年全年收入为1.78亿美元（约11.89亿元人民币），2025年跃升至4.84亿美元（约32.34亿元），同比增长172%；2026年上半年收入达5.12亿美元（约34.19亿元），同比增幅238%，半年收入已超过2025全年。同期净亏损分别为3.67亿美元（约24.51亿元）与7720万美元（约5.16亿元）。公司解释称，亏损扩大主要源于股份支付费用及与原母公司GDS终止客户支持安排产生的结算支出。值得注意的是，其经调整毛利率稳定在55%以上，反映核心运营业务具备较强盈利能力。

资本层面，DayOne融资节奏密集。自2022年成立以来，累计股权融资约64亿美元（约414.22亿元人民币）：2024年通过A轮与B轮融资19亿美元；2025年与2026年分别完成C轮融资13亿与32亿美元。债务融资亦同步推进，包括2025年6月150亿令吉（约245.47亿元人民币）债务融资、2025年12月10亿欧元夹层额度，以及2026年10月再度落地150亿令吉债务融资。2026年11月5日，公司还获得18.6亿港元银行贷款，专项用于香港数据中心项目再融资与扩建。

随着多轮融资推进，原母公司GDS持股比例从A轮后的52.7%降至C轮后的19.4%，Coatue与高瓴资本（Hillhouse）相关实体各持约19.5%，成为并列最大股东。

DayOne的核心商业模式为批发型超大规模数据中心服务：以兆瓦为单位，向少数头部客户长期出租空间、电力与冷却设施，合同期限通常为10至15年，采用“照付不议”条款。客户自行部署服务器与IT设备，DayOne负责基础设施运维并保障SLA。该模式显著降低客户CAPEX压力，同时提升自身资产利用率。

技术执行上，DayOne采用模块化预制方式，将数据中心交付周期压缩至8.5至12个月，较行业平均快30%左右；其建设成本比AirTrunk、Equinix、Digital Realty等竞争对手低20%–30%。除传统IDC外，公司还在2026年3月联合建成新加坡首个生物数据中心原型，探索活体神经元直接参与计算的前沿路径，虽尚处实验阶段，但体现其技术前瞻性。

在当前全球AI算力竞赛白热化的背景下，基础设施供应商的战略价值日益凸显。微软近期终止与甲骨文部分旧GPU算力租赁合同，反映出算力设备迭代周期缩短、客户对新一代硬件性能要求陡增的趋势；Google则斥资170亿美元在怀俄明州建设AI数据中心，台积电亦被曝研究3D DRAM制造以响应NVIDIA需求。在此语境下，DayOne作为字节跳动海外算力链的关键一环，其IPO不仅关乎自身成长路径，更折射出中国科技巨头全球化算力布局的深度与系统性。

值得一提的是，国内算力赛道同样活跃。超聚变数字技术股份有限公司将于2026年11月12日上会审核创业板IPO，拟募资80亿元，聚焦AI服务器、液冷系统与智能算力研发。其2025年算力相关营收达580.38亿元，AI服务器占比超53%，国产服务器市占率稳居第二。这表明，无论是在海外基建端还是本土整机端，中国企业在AI算力产业链中的角色正从“参与者”转向“定义者”。

DayOne若成功上市，将成为继Equinix、Digital Realty之后又一纯基础设施导向的全球性数据中心上市公司。其能否在资本市场的检验下实现从高速增长到可持续盈利的跨越，将为整个AI时代底层算力基建的商业模型提供重要参考样本。