——如果你以为“算力”只是工程师的深夜话题,那就错了。今天,它直接决定了一家AI公司能不能拿到下一轮融资、一座城市能不能留住年轻人、甚至一个县城的房价能不能再涨2000块。
一、国家队的阳谋:为什么“东数西算”突然提速?
2024年秋天,宁夏中卫一个原本只做枸杞直播的小县城,突然成了字节、阿里、商汤的“第二机房”。原因很简单:国家算力调度平台在26个骨干直联点之外,又悄悄新增了4条“AI专线”。中卫的绿电价格0.22元/度,比北京便宜60%,PUE(耗电比)干到1.15,直接碾压多数东部机房。
争议点来了:有人质疑“把GPU搬到沙漠,是不是另一种大炼钢铁”?报告里一句话点破——“东部需求旺盛,西部能源成本低”并不是口号,而是被算力网络验证过的套利模型。2024年,中卫到北京的光缆延迟实测<18ms,意味着你在国贸写代码,模型其实在腾格里沙漠狂奔。国家用0.4元/度的峰谷价差,硬生生把AI训练成本打下来30%,这才是“东数西算”2.0的精髓。
二、国产芯片的背水一战:华为昇腾+壁仞BR100能不能替代A100?
报告没回避“卡脖子”:2024年中国智能算力90 EFLOPS里,进口GPU仍占65%。但变化正在发生——
华为昇腾910B已经在上海临港跑出了1万卡集群,FP16算力对标A100的92%,功耗低18%。
壁仞科技BR100实现国产替代“最后一公里”,在Llama2-70B训练任务中,单卡性能达到A100的83%,但价格只有一半。
争议同样尖锐:知乎上高赞回答“CUDA生态十年内无法超越”被疯狂转发。报告给出的数据却更冷静——MindSpore、飞桨、九章框架过去12个月迭代了47个版本,已经把PyTorch 80%的常用算子迁移完毕。换句话说,今天你在国产芯片上跑Stable Diffusion,90%情况下不需要改一行代码。
三、上海2000亿“小目标”:智算云的双轨制革命
上海这次直接摊牌:2027年智算产业规模2000亿元,自主可控算力≥70%。怎么做到?
双轨制平台:一边是阿里云、华为云做的“通用型智算云”,把200+预训练模型做成“即插即用”;另一边是商汤、库帕思联合做的“垂直型智算云”,内置医疗、金融、制造三大知识库,直接给医院CT影像AI“开盒即用”。
真实案例:瑞金医院用垂直平台训练一个胰腺癌识别模型,原本需要6周、64张A100,现在用国产GPU+知识蒸馏,2周搞定,成本降了55%。
争议在于:有人说这是“新基建泡沫2.0”。但报告测算,上海目前智算中心平均上架率78%,远高于全国平均的54%,说明需求真实存在。更狠的是,上海把“算力券”直接打进企业社保账户,每训练1小时大模型,政府补贴0.8元,活生生把AI训练做成了“水电煤”。
四、绿色算力的“政治正确”:PUE≤1.2是门票,不是光环
2025年起,新建智算中心拿不到“绿码”根本别想开工。报告透露,工信部正在内测“算力碳效比”新国标,把PUE、碳排因子、绿电比例打包成一个A~F的字母等级。
液冷才是真赛道:临港15,000卡集群,冷板+浸没式混合方案让PUE=1.18,一年光电费省出4000万。
绿电交易猫腻:某头部云厂商把数据中心建在水电站5公里内,直接签20年PPA(购电协议),0.25元/度的水电锁死到2045年。这意味着未来即使碳税涨到200元/吨,它的算力成本依旧稳如老狗。
五、“算力云化”正在杀死自建机房?
报告里最扎心的一句话:“2024年,中国85%的AI初创公司不再购买GPU,而是租算力。”
Serverless模式:九章智算云推出“按token计费”,你跑1亿参数的模型推理,0.02元/千次调用,比自建机房便宜70%。
碎片算力复活:清华、浙大等高校的闲置GPU通过云平台对外出租,一年给学校带来额外3000万收入,学生免费GPU时长+1万小时。
争议在于“数据安全”。报告给出的解决方案是“联邦算力”——数据不出本地,模型参数分片传输。某省级医保局已试点:医疗数据留在医院,模型在政务云训练,最终效果比中心化训练只低1.2%的AUC,但合规风险直接清零。
六、长尾需求的暗流:知识库+RAG正在吃掉70%的新增算力
你以为大模型已经足够卷?报告指出,真正的算力黑洞是“知识增强大模型”。
RAG(检索增强生成)架构下,每1次用户查询背后要跑3次向量检索+1次大模型推理,算力需求是基础模型的2.8倍。
一个中型券商的研报AI,对接10万篇研报+2000万条财务数据,知识库一次全量训练需要7.2万卡时,相当于把GPT-3重新预训练一遍。
更恐怖的是,这些需求来自“非典型用户”——传统律所、四线城市三甲医院、县级融媒体中心。他们不需要万亿参数,但需要一个“懂本地知识”的模型。结果就是:过去6个月,垂直智算云的新增客户里,60%来自三线及以下城市。
七、给不同角色的生存指北
创业者:别再幻想“买卡躺赢”。2025年起,算力成本每6个月降30%,押注自建机房等同于2008年买诺基亚N95。正确姿势是“租国产GPU+垂直知识库”,把融资的钱砸向数据飞轮。
投资人:盯紧“算力调度软件”和“液冷零部件”,这两块毛利率分别高达65%和58%,且国产化率低于20%。相反,重资产的IDC项目要谨慎,绿电指标拿不到就是沉没成本。
地方政府:别再盲目招商“特斯拉式”大项目。报告给出的“中卫模式”才是正解——先签绿电长约,再引入调度平台,最后才是机房土建。顺序反了,就是下一个贵安。
打工人:上海、北京、深圳的“智算运营工程师”年薪已开到80万,唯一要求是“能同时看懂GPU架构和碳排放报表”。新职业“算力碳审计师”也在猎头清单里,起薪50万。
八、未来三年时间轴(建议保存)

八、写在最后的残酷真相
报告最后一页隐藏了一条脚注:“到2028年,全球AI算力需求将是2023年的100倍,但先进制程产能只能增长3倍。” 翻译成人话:算力短缺将是未来十年的常态。
真正的赢家不是拥有最多GPU的人,而是最早看懂“算力即国力”的人。2025年的今天,你在哪座城市、押注哪条赛道、用谁的芯片,直接决定了2035年的财富座次。
别忘了,20年前错过浦东一套房,今天别再错过中卫的一度电。
【High 点回顾】
中卫0.22元/度绿电吊打北京
国产GPU已把Llama2-70B训练成本打5折
上海“算力券”直接发进社保账户
液冷PUE=1.18一年省4000万电费
RAG架构让券商研报AI重训一次等于重新预训练GPT-3





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