华为、苹果、阿里、字节、快手、DeepSeek 先后在此落子，街道以科技巨头命名。截至 2026 年 6 月底，乌兰察布已签约 89 个数据中心项目、协议总投资超 5000 亿元，已投运及规划容量约 12.5 吉瓦，较 2025 年在运规模潜在扩张超 10 倍。
这并非孤例。" 东数西算 " 八大国家算力枢纽中五个位于西部。信通院数据显示，截至 2025 年底，八大枢纽已建成智能算力占全国总量的87.3%。当算力与电力结伴西迁，一个反常识的判断正在成为共识：中国 AI 竞赛的胜负手，或许不在芯片，而在电力。
这一迁移并非突然发生。" 东数西算 " 工程自 2022 年启动，四年过去，草原上的机房已从规划图上的虚线，变成一栋栋交付运营的实体。
本文想论证的判断是：AI 算力需求井喷叠加电力约束，正把算力推向电所在的地方——东数西算的重心已从 " 算力 " 转向 " 电力 "，决定中国 AI 竞赛格局的，不再单纯是堆多少芯片，而是如何把算力放到电所在的地方。而这个判断能否成立，不取决于建设速度，而取决于三个可证伪的数据。
算力版图西迁：草原上的 "AI 造城 "
AI 对算力的需求正指数级攀升。工信部数据显示，截至 2026 年 6 月底，全国智能算力规模达 2185 EFLOPS（FP16）、同比增长 177%；IDC 预测 2023 — 2028 年复合增速达 46.2%，但实际增速更快，已明显超出 IDC 全年预测。
需求井喷之下，产能的地理分布已被定量改写。呼和浩特和林格尔新区 3 公里内 30 余栋数据中心同时开建；中卫机房层高从 5 米 " 长高 " 到 7.5 米，为智算服务器预留更多走线空间；" 新八纵八横 " 骨干光缆也首次长距离穿越秦岭。
这场建设潮的主角是具名的玩家，而非匿名的产能。DeepSeek 规划在乌兰察布建设约 1 吉瓦的 AI 数据中心；字节跳动仍处早期洽谈阶段，拟新增 5 — 6 吉瓦、目标 2028 年初交付，对应约 8000 亿至 9600 亿元投资规模（机构按单吉瓦约 1600 亿元测算）；中联数据 182 亿元项目落户察右前旗，全部建成后将形成超 6.7 万 PFLOPS 算力集群；万国数据与乌兰察布签署五年超 300 亿元协议。
内蒙古上半年算力总规模达 31.5 万 PFLOPS、居全国首位。DeepSeek 也已把乌兰察布列为招聘地点，公开招聘数据中心交付经理与运维工程师——最顶尖的模型厂商，已开始为草原上的机房招兵买马。
据信通院报告，2025 年中国算力中心市场总收入达 3454 亿元，前五家占比 47.16%，虹吸效应明显。
为什么是电力：选址逻辑的范式切换
理解这场迁移，先看一组数字。现代 AI 机柜功耗达 100 — 140 千瓦，传统服务器机柜仅约 10 千瓦；一座配备万张 GPU 的智算中心，每小时耗电约等于 300 户家庭全天用电的总和。
功耗的量级跃升，让电网成为全球 AI 产业的共同约束。Gartner 预测 2026 年全球数据中心电力消耗达 565 太瓦时、同比增长 26%，国际能源署（IEA）的预测更激进，认为 2026 年全球数据中心电力消耗可能突破 1000 太瓦时（为其预测区间上限）；9 月 1 日在 G20 创新部长会议上，马斯克通过视频连线警告，2027 年 AI 芯片将面临至少 15 吉瓦的电力缺口。美国高盛预计，美国数据中心电力需求将从 2025 年的 31 吉瓦翻倍至 2027 年的 66 吉瓦。
当全球都在为电发愁，中国的应对是地理布局而非单纯增发电。东部虽在网络与审批上占优，但电网已难吸收新增负荷、电价高企；中西部电价约为东部的三分之一到二分之一，冷空气免费、土地充裕，电费在部分项目中占运营成本高达 70% — 80%。
这正是 " 算电协同 " 政策落地的背景。国家能源局预计，" 十五五 " 期间算力用电年均新增 1000 亿千瓦时以上，2030 年达 8000 亿千瓦时，占全社会用电比例从约 1.6% 提升至约 6%；国家数据局推动新建数据中心持续提升绿电消费占比，内蒙古和林格尔、甘肃庆阳等地新建项目绿电消费占比已超80%。
算电协同并非没有难点。绿电供给的波动性与算力负荷的刚性增长存在张力，政策因此强调 " 以电强算、以算促电 "，推动算电协同从 " 空间协同 " 转向 " 多维协同 "。
超大城市拥有网络连接，北方和西部拥有电力——这一次，电力变得比资本更重要。
拆分计算栈：结构性而非周期性的三个证据
这场迁移能否持续，关键看它是补贴周期还是机制变革。三个证据指向后者。
其一，工作负载按延迟需求被拆分。模型训练、批量推理、科学计算对延迟不敏感，可远赴西部；支付、网约车、实时推荐等毫秒级延迟敏感业务则留守东部。中国并未整体搬迁数据中心，而是按负载拆分计算栈。延迟的物理规律与电力的经济逻辑都是永久性的——成本套利会在补贴结束时逆转，负载拆分不会。
其二，复合增长的速度。据国家能源局数据，八大枢纽节点算力用电近三年年均增速达 39.5%，大幅高于全社会用电增速。周期性建设难以以这一速度复合，机制性变革才会。
其三，制度约束的刚性。绿电直连、源网荷储一体化落地；PUE 从 " 可优化指标 " 变为 " 硬门槛 " —— 2026 年，北京对超 1.35 者征差别电价、上海新建卡在 1.25、内蒙古和林格尔严控 1.2 以下；大型项目开工须经国家批准。全国一体化算力网监测调度平台已试运行，超六成算力纳入统一监测。
制度正用 " 算力电力协同 " 把迁移锁定为长期机制，而非一次性补贴。
值得留意的是，这一拆分仍在演进。IDC 预测，到 2027 年推理将占智能算力需求的 70% 以上。随着大模型从训练走向应用，推理负载快速增长，这部分对延迟更敏感的业务如何分布，将成为下一阶段影响选址的关键变量。
赢家与输家：从乌兰察布到万国数据
迁移重塑了利益格局。赢家主要有三类。
内陆枢纽省份首当其冲。内蒙古、甘肃、宁夏、贵州拥有更低的电价、更凉爽的气候与更充裕的土地，构成天然的政策红利——自然冷却优势直接转化为项目获批与 PUE 达标。
液冷设备链同步受益。单机柜密度从 10 千瓦跃升至 100 千瓦乃至更高，风冷逼近极限，液冷成为刚需。2026 年被称为 " 液冷放量元年 "：赛迪顾问测算 2025 年中国液冷数据中心市场 159.8 亿元、同比增长 45.2%；中金预测 2026 年全球智算中心液冷市场达 1147 亿元、同比增长 273%；据中商产业研究院数据，液冷服务器渗透率 2027 年有望突破 50%。2026 年 1 月发布的《数据中心设计标准（征求意见稿）》明确，单机柜功率 20 千瓦以上应采用液冷系统。
国产芯片是管制倒逼下的赢家。美国出口管制持续收紧，2026 年内不断收窄对华 AI 芯片的绕道空间。据 IDC 数据，2025 年中国 AI 加速卡国产份额首次突破四成、达 41%；TrendForce 预测，2026 年中国高端 AI 芯片中国产份额有望接近 90%，较此前预测大幅上修。4 月发布的 DeepSeek-V4 首次将华为昇腾 NPU 写入官方硬件验证清单；寒武纪 2026 年上半年净利润 23.11 亿元、同比增长 122.6%，6 月底市值一度突破万亿。
芯片端的竞争也在改变硬件形态。国产厂商正从 " 单卡追赶 " 转向 " 超节点 " 竞争——华为 CloudMatrix 384 将 384 颗昇腾 910C 紧耦合为 " 一台超级计算机 "，在 BF16 密集精度下可提供约 300 PFLOPS 算力。高密度、紧耦合的形态，进一步放大了对液冷与供电的需求。
真正承压的是东部超大城市的数据中心运营商。能耗指标收紧、电价分化，京沪深新增超大规模产能获批更难、成本更高。作为重仓一线市场的龙头，万国数据的转型路径颇具代表性：其主动转向 " 成熟市场＋新兴枢纽 " 双线布局，上半年新增签约 471 兆瓦、超过 2025 年全年，并重金押注乌兰察布。不过转型亦有代价——二季度净利润 8.38 亿元中，约 9.6 亿元来自对 DayOne 投资的稀释收益，主业仍处微亏。
运营商要么跟随负载内迁，要么接受份额萎缩。
是范式转变，还是建设过热？
政策也并未把重心全押在西部。国家以八大枢纽加上三个算电协同区域为基础构建算力网，东部超大城市仍是延迟敏感业务的核心节点——真正的分歧在于，新增产能的大头落在哪里。
对这一叙事最有力的反驳在于，这可能只是又一轮政策驱动的资本支出周期。中国有太多行业——太阳能、电动车、房地产——曾经历地方政府的超前建设。若 AI 需求增长放缓，或国产芯片无法规模化交付，内陆枢纽恐出现利用率不足、闲置空转的风险。
反驳同样成立。其一，审批约束与以往不同：小型投机项目被阻，大型项目须经国家批准，政策从 " 放水 " 转向 " 精准调度 "。其二，需求信号并非只靠国内：中国与美国已成为拉动全球数据中心用电增长的两大主引擎，中国算力用电预计 2030 年增至 8000 亿千瓦时；仅 2026 年，全球九大云厂商资本开支就突破 8867 亿美元。
这一判断并非没有松动之处。规划的体量与投产的节奏之间仍隔着距离——乌兰察布已投运及规划容量合计约 12.5 吉瓦，但潜在扩张超 10 倍，意味着绝大部分产能尚在规划或建设中；头部运营商万国数据的计费率约 79%，仍有约两成签约产能未转化为收入。建设热潮本身，并不等同于每一瓦电力都已兑现为现金流。
关键在于，这轮迁移给出了可证伪的信号：全国产能利用率能否守住目标、枢纽级 PUE 能否持续低于 1.2 门槛、DeepSeek 乌兰察布能否在 2027 年末或 2028 年初兑现部分投产。这三个数据点会在头条之前揭示答案。
三种情景勾勒出不同路径：基准情景下，2030 年八大枢纽吸收大部分新增训练产能，超大城市保留延迟敏感推理业务；乐观情景下，国产芯片良率提前改善，更多算力栈西移；悲观情景下，需求不及预期叠加出口管制收紧，政策转向回归东部整合。
中国 AI 竞赛的胜负手，正从芯片扩展到电力。在这场以电力为底座的竞赛里，决胜的关键可能是电力，而电力在草原之上。乌兰察布的施工队不会停，问题在于：当草原上的机房一座座亮起，它们承接的是真实的算力需求，还是超出当前需求节奏的超前建设？答案，藏在利用率与 PUE 的披露里。（本文首发钛媒体 APP，作者 | AGI-Signal，编辑 | 焦燕）
