时延4毫秒、电价三毛五：AI的“大脑”为什么长在草原上？
阿里巴巴乌兰察布数据中心外景。 受访者供图 如果你是一名北京网友，当你打开手机里的AI应用——不论是豆包、DeepSeek还是千问、元宝——当你提问时，部分请求有可能正以光速奔向350公里外的乌兰察布，在那里完成计算再回传。这段往返700公里的“折返跑”，你毫无察觉。
8月，新京报贝壳财经记者实地探访了位于乌兰察布的数据中心。从北京北站到乌兰察布的高铁不到两小时，出站后，灼热的阳光与凉爽的微风几乎同时扑面而来——这正是当地太阳能与风能充沛，用电成本低的直观注脚。在察哈尔高新区，华为大道、苹果大道、阿里大道依次排开，灰白色的数据中心建筑一栋挨着一栋，塔吊林立。这座常住人口不足160万的城市，正在成为中国AI应用的“大脑”所在地。
2023年初，AI行业爆发，位于乌兰察布的算力中心节点立刻进入满负荷工作模式，火热需求下，乌兰察布的算力行业正焕发着勃勃生机，“没有一张卡是空闲的”。但另一方面，全国范围内兴建的数据中心不止一处，有些数据中心刚刚建成却机柜空转，一些园区的综合利用率只有三成。是什么原因导致这一悖论？新京报贝壳财经记者对乌兰察布的数据中心从业者进行了采访。
乌兰察布察哈尔高新区阿里大道附近地图，数据中心（红圈所示）分布密集 新京报贝壳财经记者罗亦丹制作 AI带火数据中心，“没有一张卡是空闲的”
乌兰察布算力的紧俏是肉眼可见的。
在阿里巴巴位于乌兰察布阿里大道上的数据中心，一栋新楼正在交付。隔壁优刻得（UCloud）智算中心，第五栋楼也在施工。“预收率比我们预期要好。”优刻得数据中心产品线总经理赵雪飞告诉新京报贝壳财经记者。阿里巴巴数据中心主要提供给自己以及合作伙伴的业务需求，而优刻得则是第三方云服务商，双方服务的目标客户不同，但一个相同点是：都在扩建。
“需求火热”是当地员工对新京报贝壳财经记者讲述的最高频的词汇之一，阿里巴巴乌兰察布数据中心一位员工告诉记者，该数据中心在2020年竣工投入运营，算力资源很少出现饱和的情况，直到2023年AI浪潮爆发，“三处自建机房算力需求瞬间满了”。优刻得数据中心产品线总经理赵雪飞则告诉记者，在2022年及以前，传统的CPU托管等业务场景需求已经相对冷却，而2023年智算出现后需求暴增的速度“快到大家都没反应过来”，2024年，数据中心开始大规模建设，业务规模迄今已翻了数倍。
在阿里巴巴乌兰察布数据中心，贝壳财经记者从几台巨大的柴油发电机处感受到了AI需求火热对上下游产业链的影响。现场工作人员告诉记者，由于中国的电力基础设施条件较好，这些柴油发电机仅做备用。但在国外，柴油发电机是数据中心不可或缺的组成部分，随着AI的发展，这些柴油发电机也已开始“供不应求”，交付订单甚至排到了3年后。
“今天没有一张卡是空闲的，每张卡都非常忙，要么训练模型，要么生产Token（词元）。”阿里云全球数据中心总经理王朝阳说。对于这些算力在C端的应用场景，他告诉贝壳财经记者，包括对话类、多模态、AI coding（编程）以及在此基础上的组合需求。
不过，让西部的数据中心计算东部的客户需求，这一“东数西算”场景是否会遭遇时延的影响？对此王朝阳给贝壳财经记者算了一笔账，“数据从乌兰察布到北京的延迟大概是4毫秒，这对于对话类的AI应用来说，是可以接受的。而成本上，乌兰察布的电价大概在一度电0.32元-0.35元左右，和隔壁区位对比，每年的电费能够节省数十亿元。”
需求太急，交付就成了新的竞争力，最新的极限时间是：100天。
在阿里巴巴最新一代数据中心所在地，贝壳财经记者看到了犹如集装箱一样的“模块化”厂房。这是阿里云首创的全模块化设计架构CUBE 5.0。王朝阳介绍，这套方案经历30天来自不同工厂的同时生产和现场准备、50天的现场安装以及20天的调试测试，供电、冷却、安防、智能化以及消防五大系统部署完毕。类似的工期，国内传统的交付周期为6至12个月，美国为12至18个月，而这里时间至少缩短一半，整体建设成本反而降低10%。
“卡”在哪：从一颗芯片到一整套生态
正在建设中的数据中心。 新京报贝壳财经记者罗亦丹/摄 不过，再快的建设速度，也要等一颗芯片。
阿里巴巴数据中心的“100天”指的是从基础厂房开始，服务器与网络设备进入之前。在阿里巴巴最近建设的第五代数据中心，现场工作人员告诉记者，在上述“100天”的实际施工过程中，现场安装部分原定的50天，43天就完成了；真正有可能拖慢进度的，其实是最开始的30天工厂生产期，主要涉及上游零部件是否可以及时到货。
而比起上游零部件更难等的货，则是后续的芯片。
芯片行业从业者马媛向记者描述了这个在行业内已经显性化的情况：某家大厂定了数据中心，却因为没有足够的GPU设备供应，严重影响了上架率，导致机房出现闲置，“现在，英伟达的设备更难以进口，而国产设备尚未跟上，因此更多人对市场开始谨慎观望，我个人认为今年行业的增速应该已经开始放缓。”
如果把视野从乌兰察布拉到全国，情况可能更加明显：腾讯云解决方案总经理张晋在MWC26上海“智能数据中心峰会”上公开表示，国内智算中心GPU平均利用率不足30%。
部分原因在于结构。高端训练算力一卡难求，而国产异构算力池因多厂商架构混部、调度层难以统一纳管，客户模型迁移需要逐一适配驱动和算子库，实际可用算力被严重打折。
对于数据中心内芯片的实际应用问题，赵雪飞告诉记者，如果单看某一项参数，国产芯片没有问题，但要从性价比视角整体平替英伟达，“短期内还是需要追赶”。生态更是绕不开的护城河，CUDA构筑的壁垒短期内难以撼动。目前国产芯片的主要落点在国央企、高校、科研机构等有明确自主可控要求的客户，市场化运作的客户整体应倾向于国际主流产品。不过他也告诉记者，当前国产厂商正在加快产能建设，预计未来3到5年有望逐步缓解供应压力。
王朝阳也透露，阿里平头哥自研真武系列芯片累计出货已达56万片，产能仍在提升，“阿里坚持一云多芯、异构兼容。”在他看来，单Token的成本并不完全取决于某一颗芯片，而是取决于算力架构与模型之间的耦合与优化。这意味着，在芯片供给受限的窗口期，全栈优化是一条值得期待的路。
如何破解“利用率不足”？定制化生产+集聚效应
实际上，还有一类数据中心的“闲置”现象来自更上游。近年来，以地级市为单位上马的智算中心并不少见，主导方往往是当地城投公司、地方国企、龙头民企、地产商或能源企业。马媛向贝壳财经记者分析称，导致这些数据中心“利用率不足”的最主要原因其实是急于上马项目，没有进行充分的市场调查，“导致找不到大客户，又做不了零售，只能眼睁睁看着设备折旧。”这和当前市场化的数据中心的建设模式正好相反。
但在乌兰察布，贝壳财经记者注意到，无论是阿里巴巴这类头部大厂，还是优刻得这类中游数据厂商，所履行的模式都是“定制化生产”——在数据中心建设之前，订单就已经拿到。
当地数据中心的员工告诉记者，阿里巴巴、字节跳动、腾讯占据了该行业大概90%的市场份额，二线的玩家则是快手、DeepSeek等。一些正在动工扩产的数据中心均是“有需求才建设”，因此闲置现象并不常见。
“在乌兰察布、中卫等‘东数西算’节点开发数据中心，在集聚效应的影响下，上架率不会有太大问题。在这里你的目标往往是一些大客户，且是定制化生产。”赵雪飞告诉贝壳财经记者。而对于一些产生闲置现象的数据中心，他打了个比方，“牛市也有赔钱的人，熊市也有赚钱的人。”
对于大厂的数据中心，自家大模型训练的需求就已经足够庞大。如阿里自研大模型Qwen的前身、当时全球最大的AI预训练模型M6，早年正是全程在阿里云推出的飞天智算平台上完成训练。目前，阿里自研的平头哥训推一体AI芯片真武M890超节点已成功适配Qwen3.8，并上线阿里云百炼平台提供模型推理服务，真武M890超节点实例也在乌兰察布地域开放邀测。
赵雪飞所在的优刻得则选择错位竞争：不与巨头争抢头部大单，而是服务年需求量在1至5兆瓦之间的中腰部客户——手机厂商、自动驾驶公司、量化机构、游戏公司、AI初创企业。这些客户同样需要自建私有算力池，但单体规模不足以从大型数据中心厂商那里拿到好价格。另一方面，优刻得不碰上层应用和AI模型研发的“中立”定位也获得了一部分客户的青睐。“我们目标不只是做客户的主力云，也希望成为客户最信赖的后备云。”赵雪飞对记者说。
傍晚的乌兰察布，风车在草原上昼夜转动，机房里的风扇昼夜轰鸣。
这座城市已经证明，自己有能力用100天交付一座数据中心，有能力把电价压到三毛多，有能力把到北京的时延做到几毫秒。
但真正的考验才刚开始。中国算力行业已经不缺“盖房子”的速度了，缺的是让每一度电、每一张卡都真正跑满的能力。100天可以交付一座数据中心，而用国产芯片填满它且让它能够持续高效地运转，需要下的功夫则在100天之外。
（应受访者要求，马媛为化名）
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新京报贝壳财经首席记者 罗亦丹
编辑 岳彩周
校对 穆祥桐