财联社6月20日讯（记者 付静） 国家层面正着手部署并推进“六张网”的建设，将“算力网”明确纳入这一战略规划的重点建设范畴之一。

财联社记者观察发现，在AI产业呈现出高刚性与指数级增长特征的超长周期驱动下，国内算力基础设施正步入新一轮的扩张阶段。在应用端，阿里巴巴、字节跳动、腾讯等头部企业年内高达千亿级别的基础设施投资预算正在持续落地实施。在基础设施供应端，第三方IDC厂商正积极争夺AI浪潮带来的红利。就在本月初，万国数据（纳斯达克股票代码：GDS）宣布，计划在未来五年内，于全国一体化算力网络内蒙古枢纽节点的核心承载城市乌兰察布，进行总计逾300亿元的投资，以建设GW级的绿电直连数据中心集群。

与此同时，财联社记者通过对多方业内人士的采访了解到，当前行业资源分配不均的问题已经日益凸显。电力容量、能耗指标、核心区位的土地资源以及低时延网络等关键要素，呈现出高度集中的态势，主要聚集于八大算力枢纽节点与一线城市群之内。这种格局使得中小厂商往往难以有效获取这些稀缺的配套资源，进而导致该赛道的准入门槛在持续抬升。

万国数据首席战略官张雯瑾在接受财联社记者采访时表示，位于一线城市以及算力枢纽节点内部的高等级算力基础设施资源，实际上正处于一种供不应求的状态。而其余那些普通的机房，则会受到功率密度、网络传输延迟、绿色电力配套等多方面条件的制约，导致其市场竞争力持续减弱。

“并非所有数据中心都能承接AI需求。”TrendForce集邦咨询分析师杨少帏在采访中明确指出这一事实。

财联社记者近日从万国数据方面获悉，该公司持续深耕中国市场，通过对资产配置进行优化以实现资金回笼，并将由此新增的资本与资源进一步聚焦于国内AI基础设施领域。据了解，万国数据计划在未来三年内投入300亿元至500亿元用于推动国内业务发展，这一投资规模将创下该公司成立25年来的最高资本支出水平。

本月初，万国数据与乌兰察布市政府正式签署了一项战略合作协议。根据协议规划，双方计划在未来五年之内在当地进行总计超过300亿元的投资，主要用于建设多个高密度数据中心园区以及GW级数据中心园区，并将借助绿电直连与绿电交易等多种途径来实现超过80%的绿色电力覆盖率，最终形成具有规模效应的零碳数据中心集群。

这些战略举措的背后，所对应的是国内算力需求与基础设施条件之间正在发生同步变化的现象。当前，头部互联网企业以及本土AI科技企业正在持续释放大额算力订单，国产算力供给也在逐步改善，同时国家算力枢纽、绿电直连以及算电协同体系同样在加快建设当中。

对于第三方IDC厂商而言，国内市场的价值不仅体现在需求规模上，更体现在客户、技术、能源以及基础设施正在形成协同效应方面。提前完成核心节点资源布局工作，正在成为将需求转化为实际交付的重要前提。

公开披露的数据表明，单座规模达到1GW的算力集群，其用电量可与百万人口城市的居民用电总量相匹敌，在规模上与海外的OpenAI Stargate项目、马斯克旗下xAI的Colossus超级工程处于同一量级。

在AI浪潮的推动下，数据中心订单呈现出显著的集中化趋势。张雯瑾指出，头部厂商的新增订单规模正在发生明显扩容：“以往的单次订单多在10MW至20MW之间，而现阶段的平均采购规模已突破50MW，大量订单的规模甚至超过了100MW，并且普遍要求配套具备远期的扩容弹性。”这类金额巨大的长期服务合同，对服务商在资金储备、全国范围内的资源布局以及快速交付与运维等综合能力，都提出了极为严苛的要求。

订单大型化所产生的影响，不仅体现在单笔合同金额的上升，更在于它正在对第三方IDC行业的竞争模式进行着深刻的重塑。在过去，服务商能够依赖单一城市或单一园区来承接那些相对分散的市场需求；而当前，头部客户更加看重跨区域的部署能力、统一的建设标准以及连续扩容的灵活性，这使得行业内的竞争焦点，已经从针对单个项目的成本竞争，逐步转向了以资源网络、客户关系以及规模化交付体系为核心的综合竞争。

与此同时，算力布局在区域分布上亦呈现出一种显著的集中化趋势。其中，一线城市及其周边地区主要负责承托对延迟敏感的推理类需求，而与此同时，八大国家算力枢纽节点则主要承托千卡乃至万卡规模的AI训练任务。在此背景下，单机柜的功率密度正从传统的7-8kW水平，大幅跃升至数十千瓦级别。因此，具备支撑高功率的供配电与液冷散热能力，也正逐步演进为能否顺利承托大型AI算力集群的关键先决条件。

根据财联社记者此前的报道，字节跳动在其2026年AI基础设施资本开支计划中，将资金规模从年初的1600亿元人民币上调至2000亿元人民币；上个月，阿里巴巴的高管指出，鉴于建设算力中心所需的投入极为庞大，公司的资本支出有可能会超过最初宣布的3800亿元；在今年第一季度，腾讯的资本开支付款达到了370亿元，这些资金主要被用于支持与人工智能相关的各项投入。

即便如此，本月腾讯集团高级执行副总裁汤道生接受媒体采访时仍透露，公司的算力资源当前仍处于相对短缺的状态。

杨少帏分析认为，在算力设备层面，头部云厂商呈现出一种矛盾态势：它们一方面持续上修资本支出预算，另一方面又在财报中明确指出，市场上可用的算力供给难以跟上其增长的需求。而在算力基础设施层面，情况则更为复杂。由于数据中心从规划到通电的等待时间不断延长，并且关键输配电设备的交付周期也变得越来越长，这直接导致厂商自行建设新设施的速度，远无法满足自身业务发展的迫切需求。因此，通过长期租赁第三方拥有的算力基础设施来补充产能缺口，已成为行业内的一个明确趋势。

根据公开披露的信息，2025年第一季度，万国数据新增签约的IT负载规模达到约200兆瓦，刷新了该公司单季度签约量的历史最高记录。截至当前，年内累计签订的合同容量已达346兆瓦，这一数据表明，其在建的数据中心资源中的大部分，已被头部客户提前进行了锁定。

此外，据财联社记者获得的行业信息显示，在当前环境下，长期租赁第三方数据中心所提供的服务，已成为国内人工智能企业满足算力需求的一种主流模式。这类租赁合同的期限通常设定在8年至15年之间，平均周期约为10年。不过，与此同时，也有部分模型厂商开始着手规划并建设自有智算中心，它们将资金与研发团队集中投向了乌兰察布、中卫等国家核心算力枢纽节点。这一系列大规模的基础设施投入，正推动行业内的算力竞赛全面展开。

多位受访的一线从业者分析认为，自建算力中心虽然是补齐基础设施短板的常规战略选择，但重资产模式所带来的资金投入规模大、回本周期长等问题，同样使其直面来自成本控制、技术迭代以及行业竞争等多方面的考验。

与此同时，国产芯片的供应能力日益充裕，也为数据中心带来了新的发展机遇。

张雯瑾在介绍中指出，公司正积极响应国内算力自主可控的发展趋势，本年度所有新签订的订单均进行了适配国产芯片架构的设计工作。在上半年，由于芯片产能处于爬坡阶段，相关项目的落地进度因此相对平缓；预计到了年末，随着国产芯片实现规模化量产，本土算力的承载能力将得以进一步释放。这同样被视为头部IDC厂商在适配本土算力产业链过程中所采取的典型战略布局。

同时，瑞银的分析报告亦指出，随着高端国产计算芯片的供应瓶颈逐步得到缓解，国内数据中心（IDC）行业的发展节奏将受到直接影响，并预计在2026年下半年开启一个新的上行周期。

核心资源约束趋紧

“大家之所以选择乌兰察布，其核心原因在于依赖该区域所富集的风电与光伏等绿色电力资源，并借助绿电直连模式，来缓解算力中心所面临的用电压力。”张雯瑾这样告诉财联社记者。

作为“东数西算”工程中确定的八大国家算力枢纽节点之一，内蒙古区域凭借其丰富的可再生能源资源，在数据中心能效方面具备显著优势。该地区全域数据中心的年均电能利用效率（PUE）值可以低至1.15，这一水平在全国范围内处于领先地位。正是这种在绿色电力供应与能效表现上的综合能力，构成了该区域持续吸引各类算力产业与投资主体前来布局的核心竞争优势。

AI算力凭借其指数级增长的态势与高能耗特性，引发了全球范围内日益凸显的电力供应紧张问题。鉴于此，将“算力与电力协同”发展（简称“算电协同”）首次写入本年度政府工作报告，正体现了国家层面的前瞻性布局。与此同时，6月16日央视新闻的报道亦同步指出，推动算力基础设施与电力网络进行一体化协同规划与建设，正迅速成为撬动新一轮投资增长的关键支点。

在海外，科技行业在应对算力需求对电力系统构成的约束时，包括亚马逊、谷歌、Meta、微软、xAI、甲骨文以及OpenAI在内的多家科技巨头，此前共同聚集于白宫，集体签署了名为“电费缴纳者保护承诺”的协议。此举旨在避免将高昂的能源成本转嫁给普通家庭用户。

除电力这一最大瓶颈外，大规模算力集群的部署持续推高核心枢纽的土地获取与合规成本。项目集中投产进一步驱动骨干网络带宽需求呈指数级增长，而建设周期的刚性约束也直接影响企业的算力交付节奏。

据悉，行业的建设工艺在持续进行迭代升级与优化，这一趋势在一定程度上可以有效缓解项目交付周期所面临的压力。

杨少帏指出，建设一座数据中心，从奠基动工到首批机房投入运营，目前领先的厂商能够借助模块化与预制化的标准设计方案，将单栋智算中心的整体建设周期有效控制在一年之内，而相比之下，传统数据中心的建设周期通常需要15至18个月。

借助工程化手段的持续作用，土建周期正被不断压缩，从而使得瓶颈已明显转移至电力与合规配套方面。杨少帏指出：“一是电力，电网接入与供电就绪状态普遍无法跟上算力需求与芯片世代更迭的节奏；二是合规与资源门槛，主要体现在能耗指标与绿电使用比例要求上。”

行业分化持续加剧

除了核心资源持续紧张的问题之外，数据中心在建设与运维环节所面临的技术难度也在全面提升，行业内部的两极分化格局正持续得到巩固。这一现象体现在市场对于高功率、配套绿电的AI算力基础设施的需求已进入爆发式增长阶段，一线城市以及国家级算力枢纽节点内的高等级智算中心资源处于供不应求的状态；然而那些低规格、位于非核心节点的机房，则普遍面临着上架率持续承压的困境。

一位来自提供第三方算力纳管服务的上市公司内部人士向财联社记者表示，当前，智算中心领域呈现出一种结构性失衡的态势：高性能智算中心的供给依然存在缺口，而中低端的算力资源则出现了过剩。其中，部分设施的机架功率密度不足15千瓦，这一参数水平远低于承载高性能计算任务所需的标准。

上述这种情况，在业界通常被归纳为一种“供需错配”的现象。然而，这种分化并不能被简单地归结为“供需错配”，其本质在于数据中心正经历从传统IDC逻辑向AI基础设施逻辑转型的过程，从而实现了价值的重估。

有从业者向财联社记者指出，人工智能时代催生的已非对传统机柜的常规需求，而是推动数据中心完成了从基础机房到专用于承载AI训练与推理任务的大型工业级系统的全面演进。因此，下游用户当前已对数据中心的机柜内部结构设计、不间断供电保障能力、液冷散热技术应用以及故障响应运维速度等多个维度提出了极为严苛的技术与性能要求。

根据财联社记者在2026高工AI智算产业峰会上获取的信息显示，算力规模的持续扩张，正在将其推向性能承载的极限，数据中心的每一个配套环节均面临严峻挑战，诸如芯片性能、存算技术以及系统集成等层面尤为突出。与此同时，在高功率密度应用场景下，如何实现算电协同、提升液冷散热效能以及保障低碳运维等技术难题层面，也均有待进一步攻克。

如今，行业竞争的主导权，已转移至长期客户共创、极速交付与智能化运维这三大核心能力的综合交锋之上。与此同时，行业的价值评判体系也经历了彻底的颠覆与重塑：电力供应条件、绿色能源占比、单机柜功率密度以及液冷散热效能，已取代了传统的机柜数量与占地面积，成为衡量数据中心真实价值的崭新标尺。整个行业正由此坚定地从规模扩张的旧轨道，转向以技术能力为本的新航向。

多位业内人士指出，当前行业内部存在的结构性缺口已十分显著。只有那些同时具备交付万卡级算力集群的能力、拥有完善的绿色电力配套体系，并且积累了高功率机柜运维经验的头部服务商，才有实力承接来自人工智能领域的大型算力订单。从长远来看，人工智能算力的持续增长红利将主要集中在中国国内市场，由此带来的马太效应预计会变得愈发明显。

张雯瑾还向财联社记者进一步介绍，万国数据方面将继续加大投入以推进国内AI基础设施建设，其工作重点包括持续对覆盖全国范围的绿色电力智算集群进行扩容，并对液冷散热技术以及模块化交付体系进行持续的技术迭代与优化。目前，该公司拥有3.7GW规模的本土数据中心资源储备，借助已经成熟的模块化与预制化交付体系，其能够将项目的整体交付周期有效压缩至3到6个月的时间范围，这一效率大幅领先于行业内6至9个月的平均水平。

根据公开披露的资料，万国数据采用了“成熟市场加新兴枢纽”的双轨布局体系来构建其算力基础设施。目前，该公司的数据中心网络已覆盖北京、上海、广州、深圳等一线城市及其周边区域，并同时在中卫、乌兰察布、和林格尔等国家一体化算力枢纽节点进行了布局。截至第一季度末，万国数据已经建设与运营超过100座数据中心，其服务的客户群体涵盖了超大型云厂商、头部互联网企业、金融机构、电信与IT服务商以及国内外的大型企业。据科智咨询提供的数据，去年万国数据在第三方IDC厂商中拥有最大的市场份额，占据了大约13%的市场。

综合来看，在本轮国内算力发展周期之中，其呈现出的核心变化在于，市场需求、核心资源与交付能力这三大要素，正呈现出向产业头部企业同步集中的明确态势。其中，头部互联网企业与本土人工智能科技企业所释放出的海量需求，为第三方数据中心运营商创造了切实的增长空间。与此同时，国产算力供给能力、国家算力枢纽节点以及绿色电力协同体系的持续完善，则为这些需求的有效落地创造了有利的实施条件。

然而，高达万亿元规模的行业投资，并不必然意味着整个行业都能从中获得均等的收益。最终能够实现增长的企业，将是那些能够有效控制资本成本，并成功将土地资源、电力供应、网络条件与工程技术等关键要素，切实转化为按时交付、稳定运行并产生持续现金流能力的企业。

来源：绿电直连集群已“卷”至GW级 万亿算力网投资周期下数据中心分化加剧 | 财联社