乌兰察布算力崛起 远景郑子浩解读：大模型训练催生超级单体 能源瓶颈待突破

每经记者：陈婷 编辑：余婷婷（徽声在线）

内蒙古乌兰察布，这座被誉为“草原云谷”的城市，正以惊人的速度崛起为全球算力产业的新高地。作为国家“东数西算”战略布局中的八大核心节点之一，广袤的草原上，一座座现代化的大型算力中心如雨后春笋般拔地而起，勾勒出一幅数字时代的壮丽画卷。

“在算力产业蓬勃发展的今天，能源问题已成为制约行业进一步突破的关键瓶颈。这也是我们远景科技集团毅然选择深耕算力赛道的核心考量。”近日，远景科技集团AIDC（人工智能算力中心）总经理郑子浩在接受《每日经济新闻》记者独家专访时，一语道破算力产业发展的核心矛盾。

不久前，远景科技集团宣布在乌兰察布成功建成全球规模最大的AI算力超级单体——“远景星河基地”并正式投入运营。据介绍，该超级单体项目采用了超高比例的绿电直连技术，其建筑体量高达12万平方米，相当于约20个标准足球场的面积。未来，这里将具备支撑百万卡并行计算和百万P（PFLOPS，即每秒千万亿次浮点运算）级算力规模的能力，建成后将成为全球Token（词元）产出能力最强的单体AI数据中心，一举刷新AI基础设施领域的算力密度纪录。

事实上，乌兰察布的算力产业集聚效应早已显现。除远景科技集团外，华为、苹果、阿里等全球科技巨头的数据中心项目也纷纷在此落地生根。一场围绕AI算力的基础设施竞赛正悄然拉开帷幕，这场竞赛不仅关乎算力供给能力的较量，更将深刻影响全球AI产业竞争的长期格局。

那么，为何众多算力中心会选择接连落地乌兰察布？算力超级单体为何要将海量算力集约于同一建筑体内？集群规模与AI训练之间又存在着怎样的内在联系？作为这场超级算力基建浪潮的亲历者和主导者，郑子浩在专访中为我们逐层剖析了产业发展的底层逻辑，深入解构了这一系列产业核心议题。

“远景星河基地”AI算力超级单体外观 图片来源：企业供图

“超级单体”时代来临：规模将持续扩大，但行业不会走向单一化发展

随着“远景星河基地”的正式投产，“AI算力超级单体”这一全新概念开始进入公众视野，引发业界广泛关注。

那么，究竟什么是“超级单体”呢？

郑子浩解释道：“我们称之为‘超级单体’，主要是因为该项目采用了单栋建筑一次性整体建设的创新模式，建筑面积达到12万平方米，这也是目前全球建筑面积最大的单栋数据中心建筑。”

作为远景科技集团AIDC业务的掌舵人，郑子浩全面负责集团全球AIDC业务的战略布局与经营交付工作。他主导了全球首个100%绿电直连零碳赤峰AIDC项目，以及全球最大单体AIDC乌兰察布星河基地的开发与交付，在算力基础设施建设领域积累了丰富的实践经验。

当被问及远景为何要布局如此大规模的算力中心时，郑子浩向记者透露：“当前，大模型训练高度依赖十万卡、百万卡规模的集群来完成模型学习任务。这类场景对集群的互联能力提出了极高的要求，客观上推动了算力‘超级单体’朝着更大规模的方向发展。”

“体量变大的核心价值在于，单栋建筑内部可以部署更多的算力芯片。”郑子浩进一步阐释道，“以往，多数算力中心的建筑面积集中在1万至5万平方米之间，而‘超级单体’的建筑体量至少是传统机房楼宇的两倍以上。这意味着，在部署同等规格算力卡的前提下，单栋建筑可承载的总算力能够达到传统楼宇的2至3倍，显著提升了算力资源的利用效率。”

面对如此巨大的建设投入，如此布局是否真的具备必要性？

郑子浩以大模型训练为例，深入解释了算力集群布局的内在要求：“开展大模型训练，就如同上千人共同求解一道极其复杂的数学题，这道题目会被拆分成上万个子任务，由不同的人同时进行计算。如果参与计算的算力资源分散在多栋楼宇之中，那么相互之间的数据传输成本和通信难度将会大幅上升；反之，如果算力节点紧密相邻，信息交互就能在瞬间完成，大大提高计算效率。”

“这正是AI训练对集群规模与部署密度提出严苛要求的原因所在。”郑子浩对记者表示，“想要实现万卡、十万卡乃至百万卡的并行运算，就必须尽可能地将算力资源集中在同一栋建筑内，缩短芯片之间的通信距离，从而提升模型训练与推理的整体效率。而‘远景星河基地’正是为满足这种大规模算力需求而量身规划建设的。”

记者进一步了解到，该基地在规划之初就明确了三类目标客户群体：第一类是国内外头部科技大厂，它们对算力需求巨大且稳定；第二类是深耕大模型芯片、具身智能赛道的新兴企业，它们需要强大的算力支持来进行技术研发和创新；第三类是存在自有模型训练需求的垂直行业用户，如医疗、金融等领域的企业。“目前，项目一期即将交付使用，交付对象正是第一类客户，即头部科技大厂。”郑子浩透露道。

展望未来，“超级单体”模式是否会成为算力基建行业的主流发展趋势？

“我认为，未来行业将呈现出多元化的发展趋势。”郑子浩分析道，“面向大模型训练的超大单体算力设施，将会持续向更大规模的方向演进，依靠十万卡乃至百万卡集群来开展模型训练。这类算力设施倾向于布局在电价低廉、能源资源富集的区域，以降低运营成本。”

“与之相对应的是推理算力集群，它们主要支撑AI实时响应用户请求的场景，如智能客服、语音识别等。这类场景大多采用分布式部署方式，选址集中在核心城市周边，以此保障低延迟的交互体验。推理集群的规模普遍较小，以千卡、万卡级别为主，布局模式更加集约灵活。”郑子浩进一步补充道。

这一产业变迁趋势映射至地理格局上，催生出了算力分工的新版图：训练西迁、推理东沉。即大规模的训练算力设施向西部能源富集地区迁移，而推理算力设施则更靠近东部用户密集地区布局。

“从乌兰察布发出一条算力指令，在北京侧接收仅需4.2毫秒”

时至今日，作为国家“东数西算”八大枢纽节点之一，乌兰察布已经集聚了大量数据中心与智算中心等算力基础设施，形成了区域算力集聚的高地效应。

早在2020年，阿里云就宣布位于南通、杭州和乌兰察布的三座超级数据中心正式落成，标志着乌兰察布在算力产业领域的地位进一步提升。

据新华社报道，6月30日，在2026现代能源经济（内蒙古）思客会上，乌兰察布市副市长高永斌介绍称，全市共签约落地数据中心项目89个，算力运行规模达到16.5万P，其中智能算力占比超过90%，在全国的占比达到8.7%，显示出强劲的发展势头。

谈及众多企业选择在乌兰察布布局算力中心的缘由，郑子浩表示：“乌兰察布毗邻京津冀核心城市群，距离北京不足300公里，地理位置十分优越。这意味着从当地发出一条算力指令，在北京侧接收仅需4.2毫秒，几乎可以忽略不计的延迟为实时算力应用提供了有力保障。”

郑子浩还指出，乌兰察布当地年均气温较低，一年中大部分时间都可以依靠自然冷源进行散热，无需依赖传统的机械制冷系统，从而大幅降低了机房空调的能耗，节约了运营成本。

值得一提的是，多家数据中心选择落地乌兰察布，也充分考虑到了当地相对偏低的电价因素。对此，郑子浩坦言：“乌兰察布的电价相比北京等地确实更具优势，但与西北其他区域相比，电价差距并不大。因此，电价虽然是一个有利条件，但并非我们选择落地乌兰察布的核心因素。”

在郑子浩看来，乌兰察布新能源资源富集，才是吸引众多算力项目落户的关键所在，它为AI行业破解能源瓶颈提供了理想的空间和解决方案。

据他介绍，在传统云计算阶段，单栋数据中心的电力规模普遍仅在10至20MW之间，耗电体量相对较小。然而，随着AI算力的快速发展，其已成为耗电密集型产业。当前，乌兰察布AIDC算力的用电需求正在快速增长，占全市用电量的比重已经接近10%，且后续还会持续扩张。

“算力中心堪称用电巨兽，如果完全依赖公共电网供电，很容易与居民用电和本地工业用电争夺电力资源，引发供电紧张问题。”郑子浩表示，“而乌兰察布依托其富集的风光资源，有条件为算力项目配套独立的供电资源，实现算力发展与民生用电、工业用电的和谐共存，不与民争利。”

在当前阶段，绿电已经成为不少算力中心的重要标签和竞争优势。包括“远景星河基地”在内，也充分利用了乌兰察布当地的风能优势，通过自建风场及专线实现了绿电的直供。郑子浩透露：“‘远景星河基地’的绿电占比已经接近80%，从使用比例来看，未来有望达到100%。我们通过风电场产出的电力属于原生绿电，无需参与电力交易市场，可以直接将绿电输送至机房，实现了真正的绿电直供。”

“传统数据中心大多只能通过外购绿电的方式来满足部分环保要求，很少拥有自建电源的能力。”郑子浩进一步指出，“在远景看来，风电是破解算力行业能源供给约束的重要抓手。但想要充分释放风电的价值，仍需突破输电基础设施的瓶颈，并配套储能、智能电网等技术来应对风电发电的波动性难题，确保供电的稳定性和可靠性。”

当被问及除乌兰察布外还有哪些区域适合布局算力产业时，郑子浩表示：“内蒙古以及西北诸多区域都具备发展绿色算力的优越条件，如丰富的可再生能源资源、较低的电价水平等。当下，算力发展侧重于集群集聚效应，但从长远来看，将逐步形成以乌兰察布等区域为核心、多点开花的布局格局，推动全国算力资源的均衡分布和高效利用。”

Token成本结构迭代：芯片占比逐步回落，电力与算力基建成关键变量

作为一家以能源为主业的企业，远景为何会亲自下场建设巨型算力基地呢？

郑子浩透露：“2023年底，随着ChatGPT的发布，我们敏锐地预判到AI产业即将迎来爆发式增长，算力需求将呈现指数级上升趋势。而现有的数据中心与电力配套设施难以承接这种持续扩张的算力需求，算力供给缺口将逐渐显现。与此同时，我们认为新能源电力应该流向需求最迫切的场景，依托远景自身在风电开发领域的强大能力，布局自建算力园区，企业有机会探索新能源电站直供算力中心的可行路径，实现能源与算力的深度融合和协同发展。”

值得关注的是，随着大量算力中心陆续投产运营，行业普遍预期Token价格将进入下行通道，市场竞争将更加激烈。

对此，郑子浩表示：“经过我们的初步测算，Token价格主要由四部分构成：第一是算力芯片的折旧摊销成本，也就是GPU（图形处理器）等硬件的投入费用；第二是网络带宽与传输成本，包括数据传输过程中的网络费用等；第三是电力成本，这是算力中心运营的主要成本之一；第四是配套基础设施成本，涵盖供电设备、算力中心楼宇相关的运营和使用成本等。”

郑子浩进一步分析道：“在这四部分成本中，目前算力芯片的占比最高，达到50%至60%甚至更高；电力成本占每百万Token成本的10%至20%左右。随着GPU供给的持续充足，芯片价格将逐步下行，这将导致电费、算力楼宇等基础设施成本在单位Token中的占比持续抬升，成为影响Token价格的关键因素。”

“远景主要从两个方向发力来降低运营成本：一是依托绿电直供模式获取电价优势，降低电力成本；二是借助绿电直供的架构，对机房楼宇、供电设施进行简化优化设计，省去传统方案中大量冗余设备，降低建设成本和运营成本。”郑子浩表示，“未来，随着电力与基建成本权重的持续上升，以及我们自身成本降低措施的不断实施，或将推动自身每百万Token定价持续下行，提高市场竞争力。”

不过，郑子浩也强调：“不能简单地认为Token价格将持续走低。从长期来看，Token的生产成本确实具备下行基础，但如果AI需求的增速持续高于Token供给的扩张速度，市场供不应求，那么Token价格未必会下降，甚至可能出现上涨的情况。因此，我们需要密切关注市场动态，灵活调整策略。”

回到远景在算力赛道的布局战略，郑子浩直言：“远景不希望依靠低价竞争来取胜，这种做法可能会扰乱行业生态，不利于行业的健康发展。我们更希望依托自身在新能源和AI电力系统领域的优势，给客户提供全链路的绿电智算中心解决方案，从能源供应到算力服务，实现一站式服务，为客户创造更大的价值。”

显而易见，算力产业的发展态势正深刻影响着中国人工智能产业的发展进程，成为推动AI技术进步和应用拓展的重要力量。

在郑子浩看来，随着算力规模的不断扩大，能够同时承载更多显卡进行并行运算，可以理解为“脑容量持续变大”，算力越强，国产大模型就能够处理更复杂的数据和任务，自然会变得越来越聪明，在全球AI竞争中的地位也将不断提升。

而远景已经开始谋划向全球算力市场寻觅新的增量空间。2026年6月，远景在法国VivaTech科技峰会上正式发布了戈壁使命（Mission Gobi）计划，目标是到2030年在全球戈壁荒漠地区建成5GW绿色AI算力中心，将中国的算力技术和绿色能源解决方案推向世界，为全球AI产业的发展贡献中国智慧和中国力量。

从阿里云到远景，再到跨界而来的新玩家们，种种迹象都在表明，对于算力服务商们而言，竞争的重心正在发生转移，从单纯的算力规模竞争向算力效率、能源利用、服务质量等多维度竞争转变。

当电力与基建成本在Token价格中的权重持续攀升时，单纯的区位电价优势已难以构筑长期的竞争壁垒。能否从源头锁定绿电供给、优化供电架构，提高能源利用效率，降低运营成本，或将决定算力服务商从传统的“包租公”模式向“能效运营商”模式转型的深度和成功与否，这也将成为未来算力产业竞争的关键所在。