• logo

美國卡AI晶片 金融時報:陸轉向「拼算力」 內蒙古狂建資料中心

隨著中美AI競爭白熱化,《金融時報》報導,中國已把大量AI資料中心移往能源充足、土地成本較低的內陸,其中內蒙古烏蘭察布(如圖)成為重要的AI算力基地,目前已建或規劃中的資料中心高達89座。圖/翻攝自CCTV Video News Agency YT頻道
隨著中美AI競爭白熱化,《金融時報》報導,中國已把大量AI資料中心移往能源充足、土地成本較低的內陸,其中內蒙古烏蘭察布(如圖)成為重要的AI算力基地,目前已建或規劃中的資料中心高達89座。圖/翻攝自CCTV Video News Agency YT頻道

中美AI競爭戰場,正從先進晶片延伸到資料中心與電力。倫敦《金融時報》8日報導指出,中國正把大量AI資料中心移往能源充足、土地成本較低的內陸地區,其中內蒙古烏蘭察布成為重要的AI算力基地,目前已建或規劃中的資料中心高達89座。

金融時報指出,中國目前約有24GW資料中心運算容量,另有約50GW正在興建或已宣布建設,整體規模僅次於美國。面對美國限制先進AI晶片出口,中國正透過大規模興建資料中心、擴充電力供應及扶植國產AI晶片,建立另一套AI基礎設施體系。

烏蘭察布成AI算力重鎮 89座資料中心聚集

金融時報記者走訪烏蘭察布指出,這座距北京約兩小時高鐵車程的內蒙古城市,近年快速成為中國資料中心重鎮,目前已有89座資料中心建成或規劃中,至少十多家公司正在4個大型資料中心園區施工。

華為、阿里巴巴、字節跳動等中國科技企業,都在此布局,AI新創公司DeepSeek與Z.ai也加入這波建設。金融時報說,烏蘭察布目前約有15GW資料中心運算容量已獲承諾。

華為輪值董事長徐直軍曾前往當地考察,並表示公司選擇烏蘭察布,主要考量電價便宜,同時距北京不遠。

資料中心大量向內陸移動,關鍵在於AI運算需要龐大電力。與北京等大城市相比,內蒙古擁有更充足的風力及燃煤發電資源,土地成本也相對較低,加上當地氣候寒涼,可降低資料中心冷卻成本。

金融時報指出,烏蘭察布資料中心的電價約每度人民幣0.358元,北京則約0.80元,兩者差距超過一倍。

電力優勢成中國AI建設「後盾」

內蒙古的電力條件,尤其受到資料中心業者青睞。根據報導,今年6月內蒙古風力發電裝置容量已達117GW,是大陸各省區中規模最大地區之一;此外還有約130GW化石燃料發電容量。當地部分區域甚至存在電力供過於求情況,資料中心正好可吸收這些多餘電力。

對AI資料中心而言,電力不只是營運成本,更直接決定可部署多少運算設備。大型AI模型的訓練及運作都需要大量高功率GPU或其他AI加速器,資料中心如果缺乏穩定且便宜的電力,即使取得晶片,也難以大規模運轉。

這也讓烏蘭察布等內陸城市在中國AI競爭中取得新的角色。

不過,金融時報也指出,內蒙古的水資源相對有限。資料中心除了耗電,也需要大量冷卻,因此隨著資料中心持續增加,水資源可能成為當地AI產業擴張的新限制。

政府給優惠 鼓勵資料中心使用國產AI晶片

值得注意的是,中國政府正在利用政策工具,把資料中心建設與國產AI晶片發展綁在一起。金融時報指出,中國政府透過稅務、電力及水費等優惠,鼓勵資料中心採用中國製處理器,而不是依賴外國AI晶片。

這項政策的背景,正是美國持續限制先進AI晶片出口中國。

中國科技企業近年積極發展華為昇騰等國產AI晶片,但國產高階晶片的性能、製造能力及供應量,仍面臨挑戰。於是中國目前出現一個特殊現象:一方面大規模興建資料中心,另方面卻受到先進AI晶片取得限制。

金融時報引述分析人士指出,中國資料中心快速增加後,真正的問題可能已從「有沒有地方蓋資料中心」,變成「有沒有足夠的AI晶片放進資料中心」。

中國AI競爭 從搶晶片延伸到搶算力

不過,中國科技業者仍持續增加資料中心投資。原因在於AI應用迅速擴大,需求已不只是訓練大型語言模型,包括聊天機器人、AI代理、影音生成及企業AI服務,都需要大量運算能力。

字節跳動、阿里巴巴、華為,以及DeepSeek、Z.ai等業者因此持續擴充算力。

金融時報的調查顯示,中國目前已形成一套從能源、資料中心到AI應用的完整布局。過去中國AI產業最受關注的是能否取得輝達(Nvidia)等美國先進GPU,但如今資料中心與電力供應也漸成為另一競爭焦點。

烏蘭察布正是這個轉變的縮影。

美國透過出口管制限制中國取得最先進AI晶片,中國則利用龐大的電力資源、低成本土地與快速基礎建設能力,先把資料中心和供電系統建立起來,再以國產晶片填補部分需求。

這意味中美AI競爭正從單純的「晶片之爭」,逐漸變成晶片、電力、資料中心與算力部署能力的全面競爭。

對中國而言,大量資料中心能否真正轉化成AI優勢,最後仍取決國產AI晶片的供應及性能;但對美國而言,如何限制中國取得先進晶片,同時面對中國快速擴張的AI基礎設施,也將成為下一階段科技競爭的重要課題。