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大厂在乌兰察布、庆阳疯抢算力工厂，除了电费还图啥
本文专访天津大学教授刘成志，指出大厂在西部抢建算力中心的核心账本并非电费，而是闲置GPU的折旧和利用率。真正的竞争力在于将便宜的绿电转化为稳定、可控的能源服务，而非简单的低电价。文章冷静拆解了从一度电到Token服务之间的多层价值转换，指出发电企业不应盲目延伸产业链，而应基于专业分工实现算电协同。适合关注AI基础设施投资、能源转型与产业战略的读者。原文 ↗原文 ↗
核心观点
- ▍大厂在西部抢建算力中心，核心账本不是电费，而是避免GPU闲置导致的折旧和资金成本。
- ▍算电协同的本质是专业分工与优势互补，发电企业不应盲目自建算力中心生产Token，而是应提供长期稳定、绿色、成本可控的能源保障服务。
- 012026年，“算电协同”首次写入政府工作报告，能源圈与算力圈关注度升温。
- 02AI正在重塑电力需求结构：大模型训练、推理等应用形成新的大规模、高密度、对供电可靠性和绿电比例敏感的用电需求。
- 03从一度电到按Token计费的AI服务，中间跨越了电力→数据中心→GPU→模型→平台→客户多层价值转换，电力只是成本要素之一。
- 04大厂选址的决策逻辑包含三层：业务账（训练vs推理对时延和集群规模的不同要求）、能源账（长期可扩展、可预测的能源能力）、资产利用率账（GPU利用率是否足够高）。
- 05乌兰察布、和林格尔、中卫、庆阳等枢纽节点各有侧重，不会形成单一模式。
反方 / 局限
- — 算电协同存在投资周期风险，若前期建设过快而实际需求与设备利用率跟不上，可能出现阶段性产能过剩和资产闲置。
- — 发电企业延伸至算力乃至AI服务，需要跨越完全不同的能力层级（芯片、模型、平台、客户运营），并非天然具备优势，盲目延伸可能导致亏损。
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