近日，据《南华早报》报道，字节跳动计划在内蒙古乌兰察布市集宁区建设一个规模达5-6GW的AI数据中心园区，预计2028年初交付。按东吴证券测算，5-6 GW对应投资规模约8000-9600亿元，这或将是字节跳动迄今最大单一AI基建项目。

　　这已经不是科技公司进军乌兰察布的首次信号。截至 2026 年上半年，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。 腾讯、DeepSeek、华为、阿里巴巴、百度等厂商均有项目在其中。

　　为什么是乌兰察布？答案藏在电力账里。乌兰察布的数据中心电价约为0.3元/度，全年近10个月可以利用自然冷源制冷。按1GW满负荷运行计算，电价每降低0.1元，一年就能节省近9亿元。对于计划部署数GW算力的字节来说，选址乌兰察布，相当于提前锁定未来数年的低成本能源。

　　算力的背后是电力，这已经成为全球共识。一张GPU通电后才能进行计算，规模达到万卡甚至十万卡时，供电需求也会迅速抬升。一座GW级人工智能数据中心（AIDC）仅IT设备就要消耗约87.6亿度电，大致相当于一座中等城市一年的用电量。

　　国际能源署在《能源与AI》报告中预计，全球数据中心用电量将在2030年前增长一倍以上，而大模型训练和推理无疑将成为贡献的主力。能源供应是否稳定，正在决定AI公司扩充算力的速度。

　　9月17日，华为在全联接大会2026上交出了针对GW级AIDC能源瓶颈的最新解决方案——源网荷储AIDC解决方案。华为的思路是，将能源供给纳入AIDC的整体规划，让算力扩张建立在稳定供电的基础上。

　　算力规模依然重要，但每瓦电力最终可以产出多少Token，也开始成为衡量AIDC竞争力的新尺度。

　　云厂商疯狂增加资本支出，只为尽可能多抢到卡；大模型公司纷纷用万卡集群证明实力；资本市场也习惯用算力储备判断一家企业在AI竞赛中的位置。这是上一阶段AI竞赛的真实画像：算力资源紧张时，谁先拿到足够多的GPU，谁就更接近模型能力的前沿。

　　传统互联网数据中心通常按照十几千瓦的单柜功率设计，AI机柜却在迈向百千瓦级，原有供电和散热系统很难承接这样的负荷密度。新一代GPU以更高功耗换取更强性能，超节点又通过高密部署和高速互联，将更多芯片集中在更小的空间。一座十万卡算力集群要想真正跑起来，需要数百兆瓦甚至GW级供电。

　　随着单体用电规模井喷，“算”等“电”已成为全球AIDC建设的主要挑战之一。

　　算力建设与电力建设之间不断拉大的时间差，让“等电”成为AI项目最昂贵的成本之一。科技巨头纷纷进军乌兰察布，本质上是在抢算力的投产时间。

　　GPU只有持续运行才能产生Token和收入。如果一台服务器闲置一天，折旧照算，收入为零。电网接入一旦延期，成批的高价值资产就躺在机房里，项目回报周期也会因此拉长。仲量联行的统计显示，美国数据中心申请电网接入平均要等四年左右，北弗吉尼亚地区一个50兆瓦的申请可能排上七年。

　　国家发展改革委等五部门2023年印发的《关于深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》明确提出，到2025年底，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%。在海外，西班牙计划立法，要求数据中心每运行一小时，至少80%的用电由可再生能源产生，并按小时核算。

　　各国政策正在把能源结构写进AIDC的准入条件。重新规划能源与算力的布局，已经成为GW级AIDC落地前的迫切任务。

　　风电和光伏资源充足的地区可以同步规划新增电源与算力负荷。电力在当地生产并就近使用，减少AIDC对远距离输电的依赖，GW级负荷集中接入公共电网的压力也能得到缓解。

　　这套模式对地方经济发展也有重大意义。新能源富集地区有充足的电力供给，但却长期存在运输难题。如果把AIDC落在能源基地附近，相当于给当地增加一个长期稳定的GW级负荷，原本需要跨省外送的电力可以就地转化为算力服务。地方留下了产业投资，科技公司也获得了更充足的低碳电力，绿电资源也就能够沉淀为当地的算力产业。

　　有了足够的电，只解决了AIDC的第一道难题。接下来，供电系统还要把电稳定送到服务器，这直接影响着GPU的利用率。

　　传统互联网数据中心承载了大量分散的业务，用电量通常不会在短时间内大起大落，而AI训练集群的用电方式却激烈得多。一项任务启动，数万张GPU会在短时间内同时进入高负载；任务完成或者切换后，整个集群的功率又迅速回落。这相当于一个数百兆瓦的工业负荷突然满产，随后又大幅减产。

　　新能源的加入又让问题变得更加复杂。光伏出力跟着日照变化，风电则受到天气影响。因此，电网需要时刻维持两端平衡。功率变化过快，轻则影响电能质量，严重时可能触发保护机制，造成服务器掉电或者AIDC脱网。

　　华为围绕此前提出的Watt（电）、Bit（数）、Heat（热）三大技术领域以及建设模式的系统重构，于本次HC亮相了源网荷储AIDC解决方案。通过结合其领先的构网能力有效应对波动，让供电从“稳定用电”走向“支撑电网”，让热管理从“单部件可靠”走向“全链路系统可靠”,让运维从“被动运维”走向“主动感知”，让建设从“传统工程”走向“产品化、预制化”。

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　　例如，泰山UPS的单柜容量达到1280kVA，意味着一台设备就能承担MW（兆瓦）级供电，减少设备数量和连接。它的双变换效率最高达到98%，意味着每输入100度电，转换过程最多损耗约2度。放到GW级项目中，一个百分点的效率差距就对应10MW功率，足以支撑一批高密度机柜。

　　恒山直流UPS解决的则是未来几代服务器可能使用不同供电制式的问题。它在同一套硬件上兼容270V和400V，也为800V直流预留了升级空间。项目引入新一代算力设备时，可以继续使用原有平台，减少重新铺设供配电系统的成本。

　　这套分层缓冲机制先保障AIDC自身稳定，也为数据中心参与电网调节提供了基础。

　　基于此，华为将这条路线分为三个阶段：第一阶段是适应电网。电压出现波动时，AIDC依靠UPS和储能维持服务器运行，先保证自身稳定。第二阶段是支撑电网。GPU负荷突然增加时，储能可以先行供电；园区用电处于低谷时，储能又能吸收富余电力，帮助公共电网减轻调节压力。

　　第三阶段是主动构网。在电网较弱或者外部供电中断的情况下，构网型储能可以主动建立稳定的电压与频率参考，让园区电力系统维持运行。数据中心在这一阶段具备了类似微电网的能力，也能承载更大比例的新能源。

　　算力任务也会加入调度。风电和光伏出力较高时，运营方可以增加后者的运行规模，把富余绿电转化为Token；电网负荷进入高峰后，部分任务可以延后，储能则填补中间的功率缺口。

　　能够配合电网调整用电节奏，正在成为大型算力项目获得电力容量的重要条件。这也是华为建立的壁垒所在。昇腾提供算力，华为数字能源则可以据此调整供电与储能。两套系统共享负载信息，电力调度就能提前跟上业务需求。

　　电接进进了园区，还并不意味着开始赚钱。对运营商来说，更紧迫的任务是让昂贵的GPU尽快投入运行。

　　传统数据中心的建设周期通常达到18至24个月。土建完工后，供配电设备才能陆续进场。过去，这套节奏基本跟得上互联网业务扩张，但AI却放大了等待的代价。

　　模型公司时刻都在争夺下一轮训练窗口，云服务客户也会追着更新、更快的算力走。一座AIDC晚投产几个月，交付时面对的可能已经是新一代芯片和另一轮客户需求。此前采购的服务器还在照常折旧，项目却错过了算力价格最高、市场需求最旺盛的阶段。

　　华为盯上的正是这段时间差。它的方案是，把数据中心的建设方式变得更像交付一件工业产品：大部分设备在工厂完成组装和测试，运到现场后直接安装，供配电系统也能和土建同时推进。

　　当时，商汤需要在原有机房持续运行的情况下紧急增加18MW供电能力。按照传统方案，供配电设备通常安装在楼内。施工团队要等配电间完成装修，再把设备逐台运入现场，加上后续工序，整套供配电系统的交付通常需要3个月，扩容速度和服务器部署规模都会受到影响。

　　商汤最终采用了华为电力模块和SmartLi集装箱方案，把原本放在楼内的供配电设备搬到了楼顶。华为在工厂内完成核心单元的安装和联调，现场基建可以同步施工。设备运抵后只需要吊装和对接，减少了大量现场工作。这套18MW供配电系统最终在45天内完成交付，时间缩短了一半。

　　由于供配电设备改在楼顶部署，商汤把原本规划为配电间的楼内区域全部改作IT空间，用来部署更多AI服务器，数据中心的出柜率也提高了，最终带来的是更多的客户订单和Token收入。

　　45天完成交付，意味着新增算力可以更早投入市场。项目上线后的长期回报，则取决于单位电力能够形成多少有效产出。

　　过去，数据中心主要用PUE衡量能源效率，即整座机房总用电与IT设备用电的比值。假设一座数据中心的PUE为1.2，意味着IT设备每消耗1度电，供电和制冷等配套系统还要消耗0.2度。

　　但进入AI时代后，数据中心出售的产品变成了Token。现实中，PUE相同的两座AIDC，经营结果可能完全不同。例如，某座机房里的GPU却可能因为任务调度不合理而等待，或者把大量时间耗在数据传输上，耗电的同时，可供出售的Token产出却没有增加。

　　这也是AIDC面临的一个更现实的问题：每一瓦电最终形成了多少Token产出。

　　商汤在华为AIDC基础设施峰会上披露，大装置经过全链路优化后，单位电力成本对应的Token产出提高了80%。

　　华为推出源网荷储AIDC方案，争夺的也正是这套系统的定义权。当能源进入AI的生产函数，系统效率将决定下一轮算力扩张的边界。而有限能源转化出的有效算力，也将决定AI基础设施的价值。

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