文 | 文武赵
2026 年 10 月 28 日，央视新闻报道了中国八大国家算力枢纽的最新建设进展。
北京周边的张家口，单向网络时延已经控制在 2 毫秒以内；内蒙古和林格尔，绿电占比超过 85%；甘肃庆阳，正成为国内大模型训练和词元计算的重要基地。
从张家口到芜湖，从贵州贵安到宁夏中卫，一张横跨中国东西部的算力网络逐渐形成。
一个值得讨论的问题是，为什么偏偏是这些地方？
如果按照科技产业实力排序，北京、上海、深圳、杭州显然更有优势。如果按照电力价格和土地成本排序，西部还有许多符合条件的城市。
实际上，中国算力枢纽的选址，涉及能源分布、产业结构、网络时延、气候条件，以及地方政府之间的竞争。
这项工程最初启动于 2022 年。国家发展改革委等部门确定了京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏八大国家算力枢纽，并在其中规划了十大数据中心集群。
严格来说，八大枢纽是八个区域，具体落点包括张家口、芜湖、韶关、贵安、中卫、庆阳、和林格尔等地，以及长三角生态绿色一体化发展示范区、天府和重庆集群。
四年过去，生成式 AI 改变了中国算力市场。
原本围绕互联网、云计算和数据存储形成的区域布局，开始承接大模型训练、推理服务和人工智能应用需求。
这也使八大枢纽的选址逻辑，具有了新的商业意义。
一、算力为什么要离开北京、上海和深圳？
理解算力枢纽的选址，首先要理解数据中心是一门什么生意。
一家互联网公司在北京研发大模型，需要采购大量 GPU，建设服务器集群，为设备提供稳定的供电、冷却和网络服务。
其中，芯片和服务器决定了初期资本投入，电力则是一项长期运营成本。
假设一座数据中心的平均 IT 负载为 100 兆瓦，全年运行 8760 小时，PUE 为 1.2，那么其全年总耗电量约为 10.5 亿千瓦时。
电价每降低 0.1 元 / 千瓦时，理论上每年就能节省约 1.05 亿元电费。
而在北京、上海、深圳这样的城市，土地、电力供应和建设指标都面临约束。
把大规模数据中心继续放在这些城市，意味着企业需要承担较高的资源成本。
问题在于，数据中心也不能无限远离客户。
金融交易、工业控制、视频会议等业务，对网络时延十分敏感。即使服务器成本更低，如果数据传输距离过长，也可能影响实际使用效果。
于是，张家口、芜湖、韶关获得了机会。
张家口靠近北京，能够承接首都地区的互联网、人工智能及政企客户需求，同时具备可再生能源和大型数据中心建设条件。
芜湖地处长三角，能够服务上海、南京、杭州、合肥等城市形成的产业集群。
这三个地方的共同优势，是在建设成本和客户距离之间形成平衡。
它们既拥有建设大型数据中心所需要的空间，又能够相对便捷地连接中国数字经济最活跃的市场。
这一选址逻辑早在 2022 年就已经明确。
国家发展改革委提出，金融证券、工业互联网、远程医疗和人工智能推理等对网络要求较高的业务，应优先考虑东部枢纽；后台加工、离线分析、存储备份等业务，则可以向西部转移。
因此，东部算力枢纽的核心价值，来自客户密度和服务半径。
对于一家 AI 公司来说，能够稳定获得客户、保持较高算力利用率，有时比单纯节省电费更重要。
二、西部四个枢纽，争夺的是能源和产业投资
与东部相比，内蒙古、贵州、甘肃、宁夏的选址逻辑明显不同。
它们的共同特点，是拥有相对充裕的能源、土地或者自然冷却条件。
不过，四个地区各有优势。
内蒙古和林格尔拥有风电、光伏及电力供应基础，可以发展大规模绿色数据中心。
贵州贵安的优势，则来自较早形成的数据中心产业。
早在 " 东数西算 " 工程启动之前，贵州就开始承接云计算和政务数据中心项目，大型运营商和科技企业逐步在当地形成投资布局。
这是一种典型的产业先发优势。
数据中心建成后，需要稳定的电力、通信网络、运维团队、设备供应商和专业服务公司。
一家大型企业落地，往往会带动相关基础设施建设，降低后续项目进入的难度。
宁夏中卫的条件又有所不同。
中卫位于腾格里沙漠边缘，气候干燥，年平均气温约 8.8 ℃。
对数据中心来说，较低的环境温度有利于利用自然冷源，减少部分机械制冷需求。
这项优势在高耗电的数据中心产业中具有实际价值。
甘肃庆阳则属于后来赶上人工智能产业周期的代表。
相较于较早发展云计算和存储业务的贵州，庆阳近年来积极引入智能计算项目，推动国产芯片、GPU 集群和大模型训练产业发展。
这四个地方实际上代表着不同的竞争路径。
内蒙古侧重能源规模，贵州依靠产业积累，宁夏拥有气候及能源条件，甘肃则在智能算力需求增长期间加速布局。
其背后还有一个更深层次的能源经济问题。
长期以来，中国的电力资源与能源消费中心存在空间错配。
西北、华北部分地区拥有丰富的风能、太阳能及传统能源资源，但东部沿海集中了大量工业和服务业需求。
解决这种错配，可以把电力输送到东部，也可以把一部分高耗电产业放到能源产地。
数据中心恰好提供了后一种可能。
电力通过本地网络进入服务器，数据和计算结果则通过光纤传输。
不过，算力跨区域调度同样需要支付网络成本，还会遇到数据安全、时延以及集群协同问题。
所以，西部枢纽的竞争力还需要建立在算力能够稳定出售的基础上。
从商业角度看，电力资源决定了数据中心建设的成本下限，客户需求和算力利用率则决定了投资回报。
三、成都和重庆，为什么能够成为另一种枢纽？
八大枢纽中，成渝是一个很特殊的存在。
它既没有北京、上海那样高度集中的互联网总部，也不同于以能源资源为主要优势的内蒙古和宁夏。
成都和重庆能够入选，主要来自区域产业规模、计算需求和西南能源条件的结合。
成都拥有软件、电子信息、游戏、科研及人工智能产业基础。
重庆拥有汽车、电子制造、装备工业和工业互联网需求。
这两座城市本身就在产生大量数据和计算任务。
例如，一家汽车制造商需要利用 AI 开展质量检测、生产计划优化、供应链分析和自动驾驶仿真。
不同业务对算力的要求并不一样。
产线实时检测可能要求服务器靠近工厂，大规模仿真、历史数据分析则可以使用远距离算力。
成都和重庆因此有机会同时发展本地计算和跨区域计算服务。
更重要的是，西南地区还拥有相对丰富的水电资源，以及连接四川、重庆与西部其他省份的能源和通信基础设施。
央视新闻此次提到，重庆部分数据处理任务已经跨越约 2000 公里，利用新疆的风光能源开展大模型训练，再将结果传回产业端。
这说明成渝枢纽的价值，正在从本地数据中心建设延伸到跨区域算力协调。
它既是算力消费者，也可以是算力服务的组织者。
在全国算力版图中，成渝承担着连接西部能源资源与区域产业需求的角色。
这一特点决定了它不能简单套用内蒙古或宁夏的模式。
成渝未来的竞争优势，很大程度上取决于工业、汽车和软件企业能否真正形成规模化的 AI 需求。
四、八大枢纽最大的挑战，是算力能不能卖出去
八大枢纽的设立解决了一个重要问题：中国的大型数据中心应该优先建设在哪里。
如今，真正考验它们的，是运营效率。
国家数据局数据显示，截至 2025 年底，全国智能算力规模达到 159 万 PFLOPS，八大国家算力枢纽及十大集群的智算规模占全国八成以上。
到 2026 年 6 月底，全国智能算力规模进一步增长至约 218.5 万 PFLOPS。
但建设规模不等于商业收入。
对于一家数据中心运营商来说，项目的商业模型通常需要考虑四项指标：建设投资、电力和运维成本、客户租赁或算力采购价格，以及实际利用率。
假设两个地区建设了同样规模的计算集群。
A 地区电价较低，但利用率只有 40%；B 地区电价稍高，却拥有稳定的大客户，利用率能够达到 80%。
在设备折旧等条件相近的情况下，B 地区完全可能获得更好的投资回报。
智能算力比传统机架托管还要复杂。
GPU 的采购价格较高，设备更新速度较快。如果算力在较长时间里闲置，折旧和资金成本仍然会持续发生。
由此产生了一个容易被忽略的问题：在各地争相建设智算中心的同时，谁来承担最终的算力需求？
过去，互联网和云计算企业通常是主要客户。
现在，大模型公司、科研机构、制造业企业和政务单位成为新的潜在购买者。
但不同客户的支付能力、使用周期和采购方式差异很大。
训练大模型可能需要长时间占用大型 GPU 集群，推理服务则更在意持续调用成本、软件优化和服务稳定性。
随着模型推理需求增长，算力竞争也将逐步延伸至 Token 生产成本。
庆阳已经提出围绕词元计算发展产业。芜湖则尝试把不同类型的算力资源放到平台上销售，推动通算、智算、超算等资源的统一交易。
这些探索指向同一个方向：数据中心需要进一步形成标准化、可计量、能够持续交付的服务。
而国家一体化算力网络建设，也在降低跨区域采购和调度的难度。
2026 年 8 月，央视披露，全国超过六成算力已被纳入统一监测范围，全国一体化算力网监测调度试验验证平台进入试运行。
一旦算力可以更加透明地进行比较和采购，地方之间的竞争就可能进一步加剧。
拥有更低能源成本、更好网络条件、更高设备利用率的运营商，会在价格竞争中获得优势。
当然，市场暂时还难以做到完全统一。
不同芯片架构、通信网络、软件框架和数据安全要求，都会影响实际使用。
尤其是大型模型训练，任务能否拆分、能否跨地域运行，远比普通云资源采购复杂。
但总体趋势已经清楚：算力逐渐从地方基础设施项目，进入跨区域竞争的服务市场。
这会改变地方政府的招商逻辑。
过去，一座大型数据中心落地，能够带来可观的固定资产投资，包括土建、供配电系统、服务器和网络设备采购。
但数据中心投入运营之后，直接创造的就业岗位通常有限。
如果当地缺少 AI 软件、模型服务以及行业应用企业，数据中心对经济发展的长期带动作用也可能低于最初预期。
因此，地方政府未来需要争取的，除了服务器和投资额，还包括稳定的算力采购订单，以及愿意围绕算力设施开展业务的企业。
从这个意义上看，八大枢纽的竞争才刚刚进入第二阶段。
张家口、芜湖和韶关，依靠靠近东部需求市场的区位优势；成渝依靠产业基础和区域计算需求；内蒙古、贵州、甘肃、宁夏则需要进一步发挥各自的能源、气候、网络和产业积累优势。
这些优势最终都需要接受商业市场的检验。
2022 年，" 东数西算 " 首先要解决的是算力建设布局问题。
接下来，投资者和地方政府需要更加关注算力利用率、客户结构、实际收入以及投资回报。
八大枢纽的未来地位，最终取决于谁能够以更低的综合成本，向全国客户稳定交付有价值的计算服务。
这也是中国算力产业从大规模建设走向商业化运营必须回答的问题。
