从乌兰察布到雄安，算力之战背后的国家棋局

AI的尽头是算力，算力的尽头是电力

作者 | 简 安

编辑 | 卢旭成

全球AI竞争的战场进一步向芯片之外延伸。谁能更快建成数据中心、谁能获得稳定且低成本的电力、谁能把数以万计的加速芯片组织成高效运行的计算集群，谁就有机会在AI产业竞争中获得更多主动权。

美国科技巨头已经开始建设GW级数据中心。微软计划到2032年将全球数据中心容量从约12GW扩到超38GW，增幅超2倍。Meta在美国路易斯安那州的Hyperion项目，投资已经追加到超500亿美元，算力容量目标至少5GW。科技巨头们正在把AI基建推向一个新的量级。

与美国科技巨头驱动的算力扩张路径不同，中国走的是“国家统筹+区域协同+算电一体”的体系化路线，“东数西算”工程正在把分布在全国各地的数据中心、能源资源和产业需求纳入统一布局。而近期接连发生的两件大事，正是这条路线加速推进的明确信号。

10月16日，国家领导人在内蒙古乌兰察布考察，重点调研了“东数西算”工程枢纽节点建设和绿色算力产业发展情况。四天后，国家数据集团有限公司在河北雄安新区正式揭牌成立，注册资本100亿元，三大运营商、国家电网、南方电网同时出现在股东名单。

两件事叠加在一起，指向了中国算力产业的两个重要环节：一端是基础设施和绿色能源，另一端是数据资源开发利用。

这并非简单的产业热点叠加。AI正在把算力、电力、数据、资本连接成一个新的基础设施体系。过去，企业争夺的是GPU和模型能力；如今，竞争已经延伸到如何供电、如何建设、如何调度以及如何让每一次计算产生商业价值。

算力为什么必须往西走

要理解这个变化，得先回到一项2022年启动的国家级算力资源跨域调配战略——东数西算。

早在AI爆发之前，算力就已经在往西走了，原因很朴素：东部电贵、地少、散热难。

东部沿海工商业发达、人口密集，对电的需求大、电价高，工商业电价普遍达到0.7-0.9元/度。而西部地区有大量的风电、光伏资源，电价可以低至0.3-0.4元/度，差不多是东部的一半。

地就更不用说了。建设大型数据中心，动辄需要数百亩土地，而东部一线城市寸土寸金，工业用地紧张且价格昂贵，一亩地动辄上百万。而西部很多地方地广人稀，价格还不到东部的零头。

更重要的是散热。众所周知，数据中心非常耗电，其中最耗电的就是制冷——一个传统数据中心，制冷能耗占总能耗的40%。而西部不少地区天然低温：贵州贵安全年平均气温15℃，宁夏中卫年均8.8℃，内蒙古和林格尔年均不到5℃，靠自然冷源就能省下一大笔电费。

这么一看，把算力产能向西部转移，就成了一笔非常清晰的经济账。

2022年2月，国家发展改革委等部门宣布启动建设京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃和宁夏八大国家算力枢纽节点，并在其中划出10个数据中心集群。“东数西算”工程由此进入全面实施阶段。

当时的逻辑很朴素：东部有技术、有资本、有应用场景，但是缺电、缺地、制冷成本高；西部风光资源丰富、土地充足、气候冷凉，但本地数字经济需求有限。那么，把模型训练、灾备存储、离线数据分析这些对时延不敏感的任务放到西部，把实时推理、网络游戏、金融交易这些对时延要求高的任务留在东部，就能在空间上实现算力的重新配置。

换句话说，“东数西算”的本质，是用全国一盘棋的方式，解决算力需求与资源分布的错配问题，让不同地区的资源优势形成互补。但真正把“东数西算”推向影响国运级别的国家战略高度的，是2023年之后AI大模型的爆发。

大模型的爆发，推动了算力需求的指数级增长。大模型训练、推理服务、智能体应用，每一项都在吞噬海量算力。中国工程院院士邬贺铨在“算电织网・2026算力电力协同发展研讨会”上给出一组数据对比：截至2025年底，我国智能算力规模达1590EFLOPS，预计2030将跃升至7210EFLOPS，年均增速 41%；但同期，Token需求的年均增速高达330%。算力扩张的速度，远远追不上智能体时代“烧Token”的节奏。

而算力的另一端，是电力。根据测算，一个万卡AI集群每小时耗电7000度，相当于300户家庭一天的用电量，这还没把散热和配套算进去；训练一次10万亿参数的大模型，单次耗电38.2GWh，相当于4万户中国家庭一整年的用电量。据中国信息通信研究院数据，2025年全国数据中心（算力中心）用电量达1960亿千瓦时，占全社会用电量1.89%，是北京市全年用电量（2025年是1447.47亿千瓦时）的1.35倍。

厦门大学中国能源政策研究院院长林伯强就表示，“AI算力的尽头是电力，没有电的话，光有芯片是不管用的。”黄仁勋也在2026年GTC大会上将数据中心比作“Token工厂”。他的判断直接，每一座数据中心的产能都受到电力的限制，在固定功率下，每瓦Token的吞吐量直接决定生产成本和利润——谁的每瓦Token吞吐量最高，谁的生产成本就最低。

将这句话放在八大国家算力枢纽的框架下不难看出：西部真正的优势，不是土地便宜，也不是机柜多，而是能否用更低的综合成本，把一度绿电变成更多、更合格、可计费的Token。大模型训练对电价高度敏感，但又对时延高度宽容，这让西部枢纽的定位从过去“东数西存”的数据仓库，转向“东数西训”的AI训练基地。

短短四年时间，这项超级工程的战略分量已经今非昔比。

八大枢纽，两种生意

八大国家算力枢纽，刚好形成了覆盖全国的算力骨架。它们不是随机而定的，而是综合了市场需求、能源和气候、网络条件以及产业协同四类核心因素。八大枢纽刚好分成两类，分别对应算力产业的两种核心价值。

蓝鲨财经社制表

一种是需求型枢纽，包括京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝，拼的是“离用户（客户）近”。它们的共同特点是，靠近人口、产业和资本，本身就是算力消费的核心市场，核心任务是承接低时延、高价值的算力业务。

京津冀的核心优势在于北京密集的科研资源、互联网企业和AI产业需求，张家口作为枢纽核心集群，直连北京时延不到2毫秒，定位“首都算力后花园”。2026年上半年智算规模达31万P，居全国地级市第一，字节、阿里、腾讯的大模型业务都在这里落地。

长三角的突出特点是制造业、金融、科研和数字经济需求集中，长三角生态绿色一体化发展示范区集群与芜湖集群更重要的任务在于，让算力直接嵌入工厂、企业的生产业务流程，服务产业数字化转型。

粤港澳大湾区最大的亮点是算力和先进制造业的深度融合。韶关集群是华南唯一的国家级数据中心集群，目前已签约入驻23个智算中心项目，总投资超1116亿元，三大运营商、中电鹰硕、华韶一期、北江智算等6个项目已建成投产，预计今年年底承载能力达到30万标准机架；集群总中标算力规模3.1GW，为去年同期的62倍。

成渝枢纽采用天府、重庆双集群布局，西部唯一有本地大市场的枢纽，也是西部算力需求最旺盛、产业生态最完整的区域，成渝AI产业规模近4000亿元，双城联动正在冲刺全国AI“第四极”。

另一种是资源型枢纽，包括内蒙古、贵州、甘肃、宁夏。它们的共同特点是，能源充足、土地空间大、气候条件适合散热，主要承接大规模、非实时的算力任务，把西部的绿电转化为可交付的计算服务。

内蒙古枢纽是当前的明星。2026年上半年算力总规模达31.5万P，其中智算29.7万P，双双居全国首位。呼和浩特的和林格尔新区算力突破12.5万P，智算占比96%，绿色算力指数连续两年全国第一，已经建成“呼包鄂乌2毫秒、京津冀5毫秒、长三角20毫秒”的低时延服务圈。

近期备受关注的乌兰察布，虽不在当年划定的十大数据中心集群名单内，但后来居上。截至2026年8月，乌兰察布已签约落地数据中心项目89个（其中智算中心86个），算力运营规模约17.2万P，智能算力占比超90%，被业内称为“Token之都”。华为、阿里、苹果、快手、字节、DeepSeek、万国数据、世纪互联、远景科技等大批头部企业都在这里落子，总投资超过5000亿元，是乌兰察布一年GDP的4倍。高盛报告指出，乌兰察布已成为亚太规模最大、增长最快的AI算力集群之一。

贵州枢纽起步很早，贵安新区在上一轮大数据建设中就聚集了大量数据中心，如今正在全面向智算升级，是全国国产化智算能力最强地区之一。根据官方数据，截至2025年底，贵安集群重点数据中心增至50个，算力总规模预计达150EFLOPS，智算占比超97%。华为云智算基地就落地于此，规模全球领先。

甘肃枢纽是后起之秀。庆阳集群起步最晚，但抓住后发优势，一开始就锁定发展智能算力，成为八大枢纽节点中“增速最快、增量最大、智算占比最高、消纳最充分”的集群。截至2026年8月，庆阳智能算力规模达21.5万P，占全国近10%，其中智算占比高达99%，预计年底将突破30万P。金山云、快手以及多家大模型厂商都把训练和推理业务部署在这里。

宁夏枢纽则是“东数西算”八大枢纽中最早起步、国际化程度最高、源网荷储最成熟的节点，中卫是全国首个“双中心”城市，同时拥有国家新型互联网交换中心、全国一体化算力网络国家枢纽节点双重身份。2026年，中卫集群新增算力规模15.31万P，超过往年总和，已签约8个超大型智算中心项目，总投资达1885亿元。亚马逊、阿里巴巴、字节跳动、腾讯、美团、百度先后落地，全国算力行业前十的企业有6家在这里落户。

据工业和信息化部数据，截至2026年6月，我国智能算力规模达2185 EFLOPS（FP16），位居全球第二，同比增长177%。而国家数据局发布的《数字中国发展报告（2025年）》中指出，八大国家算力枢纽节点所在地区各类新增算力占全国新增算力的80%以上。

从“建出来”到“用起来”

八大算力枢纽的建设已经取得一定成绩，但算力产业接下来要回答的一个问题是：这些建起来的算力，到底有多少在真正被使用？

工信部统计，截至今年6月底，全国算力设施整体上架率71.4%，意味着约三成算力资源仍处于闲置状态。而据中国信通院数据，2025年智能算力供应量约38亿卡时，实际使用量约14亿卡时，使用率约36.8%。建成算力与用好算力之间还有明显差距。

这不是简单的算力建设过剩，而是一种结构性的错配：东部一线城市的高端训练算力依然一卡难求，西部部分中低端机房却在闲置。七成的高算力需求集中在京津冀、长三角和粤港澳，但西部一些节点受网络带宽和时延限制，没能有效承接东部需求。

这一背景下，“算电协同”也从一个技术口号变成了必须要落地解决的运营问题。行业如今追求的，不只是电价低廉，更是电力供给稳定、绿电可追溯、成本可核算。

2025年7月，乌兰察布全国首个数据中心“绿电直连+源网荷储一体化”项目投运，30万千瓦新能源配套4.5万千瓦储能，通过专线直供16公里外的算力基地；今年5月，我国首个大规模“算电协同”绿电供应项目——中卫云基地数据中心绿电直供50万千瓦光伏电站正式投运，把沙漠里的风光直接连到算力负荷上，都是在打通风光能源通往算力集群的链路。

今年4月，算力网正式被纳入国家“六张网”战略性基础设施阵列，与水网、新型电网、新一代通信网等置于同等重要的位置，算力网建设新增直接投资预计达到4万亿元。国家领导人在乌兰察布考察时也强调，“算力网是国家规划建设的‘六张网’之一，算力产业正处在加速发展阶段，前景广阔。”

国家数据集团在这个时间点挂牌，补上的正是算力产业链的另一块拼图——数据要素供给。它并不直接建机房，核心任务是数据资源的开发利用。过去，数据从哪里来？以什么方式合法进入训练和推理流程？算力如何被持续调用？这些问题都分散在不同主体手里，造成算力 “有机房无任务”。现在，国家数据集团将通信和电力都拉了进来，推动数据、算力、电力三者打通，为算力供给提供源源不断业务原料，推动 AI 产业从基建投入走向场景应用。

小结

回过头看，八大算力枢纽的价值，绝不是简单把服务器从东搬到西，它至少有三个层面的重要意义：改变了算力基础设施的布局方式，为AI发展提供了更大规模的基础设施支撑，也为区域经济分工创造了新的机会。

而站在全球算力竞争的视角，中美两条路线没有绝对的优劣，却是各自资源禀赋与制度环境下的必然选择。

美国依托成熟的资本市场、工业化建造能力与巨头的技术优势，靠市场化突进快速拉升单体规模，爆发力强，但也受限于电力、土地审批、（运维技术）人力缺口等瓶颈，项目推进常常受阻。

中国凭顶层设计的统筹能力，用八大算力枢纽、区域协同、算电一体的模式，持续、稳定地搭建起一张覆盖数据、算力、电力的AI基础设施网络。但也面临着英伟达等最先进芯片受限（有钱也买不到，国产芯片产能不足）、效率以及应用三个层面的现实考验。但中国之前有过提前铺设3G、4G网络，带动移动互联网（移动支付、视频等）繁荣的“成功经验”，因而在AI时代更敢于发挥举国体制优势提前布局算力，以迎接AI应用的大爆发。

中美算力的竞争不只是GPU数量、园区容量或投资总额的竞争，更值得关注的是，每单位资本能够形成多少有效算力，每单位电力能够支持多少有效Token，这些能力又能否持续转化为AI产品和产业收入，创造真实价值。