AI 数据中心赛道爆炸，电力 ＋ 空间成新瓶颈 随着生成式 AI 应用的普及，从技术研发到模型部署，「算力」已不再是唯一瓶颈。根据最新报告，全球科技巨头正加速建设 AI 数据中心：美国微软在亚特兰大部署 AI 超级工厂，韩国 “Project Concord”计划投入约 350 亿美元建造完全由 AI 运营的数据中心。 这意味着算力密集型时代进入新的阶段——电力、冷却、地理位置与基础设施承载能力成为赛道关键。 其中有三大维度值得关注： 1. 可用电力与能效架构成核心竞争力：再强的 GPU 和 TPU 如果缺乏电力或散热支持，就变成“有芯片却无法启动”。 2. 边缘选址与基础设施竞争加剧：数据中心从传统城市迁移至电价低、地震低、气候适宜的地区；未来你需评估的不是 CPU /GPU 规格，而是“数据中心所处电网／冷却环路／能耗折算”三角。 3. 中小团队或被基础设施卡位：当大型厂商抢占电力优质资源、建设数据中心成新门槛，中小开发者在 AI 项目上将面临“算力入口高耗能”问题，需要更偏向云服务、按需算力或共建策略。 若你正规划 AI 项目或基础架构选型，务必将“使用场地电力／冷却／备用电源”作为决策标准，同时掌握“实例成本＝训练费用＋基础设施折旧＋能耗成本”这个完整公式，而不仅仅看“模型参数多少”。 🔹 你认为，对 AI 部署最关键的，是“更多芯片”还是“更强基础设施”？ AI基础设施大战 数据中心 算力瓶颈 能源挑战
