算力，正成为AI时代最稀缺的战略资源。从草原腹地到高原之巅，从东北老工业基地到西部绿电新区，一场围绕AI算力的基础设施竞赛正在全国多地同时鸣枪。

　　记者近日走访内蒙古乌兰察布、青海海东、黑龙江哈尔滨等地的算力中心发现，各地项目正密集推进，特别是以训练为中心的算力基础设施正向西部迁移。一幅横跨东西、纵贯南北的算力新版图正加速铺开。

　　在内蒙古乌兰察布，华为、苹果、阿里、快手、腾讯等头部企业的项目已相继落子，形成国内重要的AI算力产业带。

　　此前有消息称，DeepSeek计划在乌兰察布建设一座大型AI，新增约1吉瓦(GW)的算力，期望数据中心可于2027年底或2028年初前，至少有部分算力可投入运营。对此，有业内人士告诉记者，DeepSeek在乌兰察布早已有租用数据中心。

　　作为优刻得的重要算力基地，乌兰察布智算中心占地约14万平方米，整体设计可容纳约1.2万个多规格功率机柜，服务大模型训练推理、智能终端等应用场景。

　　优刻得董事长兼CEO季昕华介绍，周边环绕着多家知名公司的算力中心。“我们这条路叫优刻得大道，隔壁有个阿里大道。”

　　走进优刻得乌兰察布智算中心，一排排机柜向远处延伸，服务器持续发出嗡鸣声。季昕华透露，已建数据中心的满载率都非常高，市场上需求也非常大，而新数据中心还没开始建设，就有订单过来了。

　　告别乌兰察布的草原算力集群，一路向西跨越两千公里，青海高原上另一场算力竞速同样在加速推进。

　　凭借得天独厚的清洁能源禀赋与冷凉气候优势，青海已成为全国首个绿色算电协同试点省份。截至2026年上半年，青海已建成标准机架49760架，投运算力总规模达到28116PFLOPS（每秒千万亿次浮点运算），形成“通算+智算+超算”多元协同的综合算力供给体系。

　　《科创板日报》记者来到位于海东的中国移动高原大数据中心，其一期项目于2015年投运，是青藏高原起步最早、规模最大的绿色数据中心，占地51亩，拥有标准机架7153架，总IT功率达18MW，已部署西部MOMA平台节点，汇聚超300款AI大模型。自2025年起，青海移动新增投资超20亿元，持续推动“2+8+X”立体化算力基础设施布局落地，实现通算、智算、存储与模型资源的融合部署。

　　2026年，高原中心二期与西宁绿电智算融合示范基地的一阶段建设相继完成，柴达木绿色微电网算力中心示范项目同步启动。

　　其中，高原中心二期项目总投资25亿元，规划建设3栋数据机房楼、2栋动力中心，分三阶段实施。一阶段项目主体已封顶，设备调试全面收尾，即将建成投运，该阶段投资9.07亿元，规划标准机架14000架，总IT功率35MW，可承载算力规模达32400P。

　　目光再转向东北。黑龙江的算力建设虽起步较晚，但进展迅速。2024年，哈尔滨数字龙江智算中心一期与智算中心（哈尔滨）节点超万卡智算集群相继建成并正式投用，标志着黑龙江算力建设实现“零”的突破。目前，哈尔滨中国移动数据中心三期、鸡西显思等一批智算中心项目正在加紧建设，总规模超过8000P。

　　（哈尔滨）算力中心基础维护专业主管刘伟介绍，在建B04、B05 机楼及配套项目总投资12亿元，建筑面积4.45万平方米，提供4278架装机能力，IT负荷达61.25MW，2026年将正式投产。拟建项目B06 机房项目已申报国家发改委窗口指导，建成后将进一步拓展智算集群承载空间，提升智算服务能力。

　　当被问及为何选择在乌兰察布大规模建设数据中心时，季昕华总结了此地的四大优势：电价便宜、气候寒冷利于散热、距离北京近以及能够满足等国际客户对100%绿色的严苛要求。

　　“在AI时代，算力的核心产出是Token，Token的终局是。电价便宜，Token就便宜，这在乌兰察布就有非常大的优势。”季昕华进一步补充说，这种资源禀赋也吸引了、阿里、快手等众多巨头在乌兰察布集聚，形成了优势互补的智算集群。

　　乌兰察布也是阿里云在国内的八大数据中心节点之一，该数据中心的绿电占比约 45%。

　　阿里云全球数据中心总经理王朝阳也表示，选择乌兰察布的核心因素就是电价。这个地方的电价大概是在3毛2到3毛5之间。而华东、华南普遍六毛到九毛。一个吉瓦级的数据中心，放在乌兰察布和放在东部，每年电费相差50亿元。

　　截至今年4月，阿里旗下平头哥真武AI芯片累计出货56万片，王朝阳介绍，平头哥的产能在逐渐提升。“未来非常确定性的是，国产自有芯片的产能会持续提升，在其算力中心的占比将越来越高。而产能提升时间大概不需要三年。”

　　（哈尔滨）算力中心则实现了100%国产化。刘伟介绍，该数据中心依托自研天池SDN、GSE自主组网技术，搭建高速低延时、无阻塞两级国产组网架构。配套极效分级存储与全生命周期智能运维体系，可实现分钟级故障定位、小时级断点续训，保障超大算力集群长期稳定运行，为各类AI训练、行业算力应用提供底层支撑。

　　中国移动（青海）高原大数据中心正推进中昊芯英、燧原、壁仞、摩尔线程等芯片厂商的生态落地青海。其一期项目已落地南京智算中心青海节点、中科曙光数模训练算力集群，签约燧弘、七牛云等算力项目，总算力规模达3385P。

　　季昕华认为，近年来在国家政策的大力支持与市场需求的持续牵引下，国产GPU的整体性能正在快速提升。目前产品已达到可用阶段，不过性能相较国外高端产品仍存在一定差距。但他相信，无需太长时间，国产GPU产业将迎来全面提速。

　　随着数据中心进入智算中心（AIDC）时代。数据中心的规模是过去的十倍，密度是十倍甚至几十倍，这都依赖大量的电力供应。

　　王朝阳表示，当前数据中心的功率密度越来越大，特别是AIDC时代单机柜功率密度已经达到了100千瓦，未来两年之内还会出现1000千瓦的机柜。

　　季昕华表示，国内数据中心市场呈现出一个显著的结构性特点，部分低功率数据中心的闲置率偏高，而高功率数据中心却备受市场追捧，往往项目刚启动便有订单接踵而至。“我们判断国内对高功率数据中心的需求将持续增长，未来也将进一步加大在高功率数据中心建设方面的投入力度。”

　　与此同时，供给端的瓶颈正在从芯片向更上游蔓延。王朝阳举例：“最早是GPU产能不足，存储是一个瓶颈，后来电力供给又成为瓶颈，再后来光纤也出现瓶颈。中国一年生产6亿公里光纤，但仍然会出现瓶颈——因为一个十万卡集群就需要几十万公里光纤。而各个光模块也会出现瓶颈。”

　　季昕华也提到，最初业界普遍认为瓶颈在于芯片本身，随后发现内存成为主要制约，再后来意识到不同计算卡间的网络互联也是关键短板，于是开始着力解决光通信等互联问题。整个系统的优化过程，实质上就是不断识别瓶颈、集中突破，再发现新瓶颈、再突破的循环往复。

　　季昕华指出，当前制约智能体应用的核心瓶颈并非时延，而是算力资源的稀缺。以图像生必威betway成为例，用户对几秒级响应普遍接受；视频生成场景下，几十秒的等待也在容忍范围之内，因而时延并非主要障碍。真正的挑战在于算力供给不足。若现阶段将算力分散部署于边缘侧，反而会造成资源浪费，即便在社区或城市内整体利用率达到七八成，仍存在碎片化的闲置算力，且这些空闲资源难以被其他任务有效调用，无法实现全局共享。因此，行业目前更倾向于采用大规模集中式算力部署，以便统一调度、高效复用。展望未来，随着边缘计算能力提升，在边端进行缓存或轻量级推理预处理，或将成为优化整体架构的可行方向。

　　王朝阳则判断，以训练为中心的算力正呈现从东部向西部纵深迁移的趋势。千卡、万卡集群最初集中于京津冀、长三角、大湾区，而万卡乃至十万卡集群已基本迁至“胡焕庸线”以西。相反，以推理为中心的算力则从西向东下沉，这与东部地区作为AI推理需求主力爆发点的地位密切相关。王朝阳预计，未来长三角、大湾区、三大经济圈将涌现大量推理型算力集群，并逐步形成产业群覆盖。“以新兴产业为例，数字化基础扎实的行业，必将成为Token使用的聚集区域。”

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