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全球与中国头部厂商：数据中心规划、规模与训练/推理布局

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版本 v1 · 2026-10-01

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口径说明

  • 全球部分： 以 Epoch AI 公开数据集（2026-10-01）为主。功率统一用 IT 功率，园区总电力约为其 1.2–1.4 倍。

  • 中国部分： Epoch 只收录了 4 个中国园区（阿里张北、华为和林格尔、华为芜湖、世纪互联乌兰察布巴音），其余来自公司公告、地方政府和媒体报道。中国厂商很少按 MW 披露，多用”机柜数、服务器台数、卡数、EFLOPS”，这几种口径不能直接换算或相加。

  • 规模换算参考：

    • 1 GW AI 园区在 NVIDIA 口径下约 30 万颗 Rubin GPU；
    • 中国 1 万张国产卡集群约 6–7 EFLOPS（FP16，中国移动哈尔滨、呼和浩特的数据）；
    • 国内 12 kW 机柜按约 15 MW/千柜估算。

    这些只用于判断量级。

  • “训练/推理”的划分： 来自公司表述或负载推断，同一园区往往同时承担两类负载。

〇、结论

  1. 全球头部的建设单位已是”GW 级园区”，中国的单位还是”万卡集群、百 MW 园区”，但正在跨向 GW。

    • 北美： Microsoft Fairwater Wisconsin、Stargate New Mexico、Meta Hyperion、Amazon New Carlisle、xAI Colossus 2 都在 2026–2028 年达到 1–2 GW IT 功率。
    • 中国： 已知最大单园区约 0.2–0.4 GW，比如世纪互联乌兰察布巴音 221→700 MW、华为芜湖 157→457 MW、东南亚的 DayOne 柔佛 Kempas 422 MW。2026 年 9 月有媒体报道字节在乌兰察布谈 5–6 GW，若成真，将是中国第一个 GW 级以上的单一项目群。

  2. 资本开支差距约 8–10 倍，规模差距更小。 北美五家 2026 年约 7000–8000 亿美元，中国四家约 5000–6000 亿元（约 700–850 亿美元）。中国芯片和建设成本低，按算力看差距小于投资额差距。全国智算规模 2026 年 6 月约 2185 EFLOPS（FP16，官方口径）。

  3. 训练的地理：

    • 北美： 集中到少数 GW 级园区或园区组团，选址看电力和建设速度。
    • 中国： 前沿训练的位置被出口管制改写。字节、腾讯一部分训练在东南亚（马来西亚柔佛、印尼巴淡岛），国产芯片训练集中在内蒙古（乌兰察布、和林格尔、呼和浩特）、河北张家口、东北哈尔滨。

  4. 推理的地理：

    • 北美： 沿用全球几十个云区域，并向主权云和海外延伸（xAI 沙特、Stargate UAE、Microsoft 33 国主权云）。
    • 中国： 推理在东部枢纽和西部枢纽之间分配，靠 20 ms（国家）或 10 ms（华为云）时延圈，西部园区也能服务大部分交互推理。

  5. 三种所有权模式并存。

    • 自建自有： Google、Meta 大部分园区、阿里、腾讯、百度、华为、运营商。
    • 开发商代建、长期租用： OpenAI、Anthropic 部分园区、Microsoft 的 neocloud，以及字节依托秦淮、润泽、世纪互联。
    • 合资融资： Meta Hyperion（Blue Owl 持股 80%）、Meta El Paso（BlackRock）、Stargate。

    中国第三方 IDC 承担了字节、快手等互联网公司的大部分训练机房。

  6. “园区群”是中美共同的现象。

    • 北美： 俄亥俄 New Albany（Google、Meta、AWS 三家同区）、德州 Abilene、威斯康星东南、El Paso–Santa Teresa。
    • 中国： 乌兰察布（2026 年 6 月签约 89 个项目、计划投资超 5000 亿元，阿里、华为、快手、字节、世纪互联、秦淮、苹果都在）、和林格尔、张家口、芜湖。

    园区群内部 20–80 km 的大容量互联和”西部园区群到东部枢纽”的长距大容量传输，是中美光网络需求最集中的两类场景。

一、全景对照表

厂商2026 资本开支当前 AI 园区规模规划规模主要训练布局主要推理布局所有权
Microsoft约 1900 亿美元（财年口径）自有 AI 园区约 1.5 GW ITFairwater Wisconsin 2028 年 2.26 GW；两年规模约翻倍Fairwater Atlanta + Wisconsin，AI WAN 互联全球约 70 个区域、33 国主权云自建 + neocloud 租用（>600 亿美元）
Google1950–2050 亿美元约 3.2 GW IT（20 个园区）约 5.9 GW（2028）+ 印度 2.51 GW + 德州新园区Iowa/Nebraska、Ohio 组团；TPU + OCS + DiLoCo全球区域；TPU 8i 推理芯片（2027）自建自有
Amazon / AWS约 2200 亿美元过去 12 个月新增 3.8 GW；AI 园区约 1.7 GW IT（Epoch）2027 年总电力容量再翻倍；Indiana 2028 年 1.9 GWRainier（Indiana）、Mississippi 两园区，Trainium2 给 AnthropicBedrock 全球区域，多数 token 在 Trainium自建自有
Meta1300–1450 亿美元约 2.2 GW IT（17 个园区）约 5.3 GW（2028）+ Hyperion 最终 5 GW + El Paso、Lebanon 各 1 GW；“本十年数十 GW”Prometheus、Hyperion（单园区多楼）30 多个既有园区，MTIA自建为主，大项目合资
Oracle约 500 亿美元最近一季交付 850 MW、30 万 GPU未来三年锁定 >10 GW 电力，90% 以上由合作方出资Stargate Abilene 等（为 OpenAI）OCI 区域；巴淡岛为腾讯提供 Blackwell合作方出资代建
OpenAI2030 年前约 6000 亿美元（已下调）使用中约 2.5 GW IT（全部租用）Stargate 美国 7 站约 7 GW IT（2027–2028）、UAE 1 GW、印度 0.1–1 GWStargate Abilene、Fairwater多云 + Cerebras 750 MW + Jalapeño全部租用
Anthropic自建 500 亿美元（Fluidstack）2026 年底约 5 GW（NYT）2027 年再翻倍；管线 >15 GW（Measured AI 估算）AWS Rainier（Trn2）、Google TPU（最多 100 万颗）、自建 Lake Mariner（TPU v7）Bedrock、Vertex、Azure 多平台租用为主，开始自建
xAI（SpaceXAI）—Colossus 1+2 约 1.3 GW ITColossus 2 2027 年 1.53 GW；MACROHARDRR 约 250 MW；沙特 500 MWMemphis/Southaven 单站点沙特 Humain 500 MW；Colossus 1 出租给 Anthropic自建
阿里巴巴年化 1500–2000 亿元；Q2 676.8 亿元张北 169 MW（Epoch，H20）；五大超级数据中心2032 年全球 >20 GW；海外 31 区域 107 可用区，未来一年再加 8 国乌兰察布、张北灵骏（真武 M890）东部区域与海外区域；北方地域承接非交互推理自建自有
字节跳动1600–2000 亿元（媒体）柔佛 DayOne 两园区约 660 MW（Epoch 未标用户，市场普遍认为是字节）；乌兰察布巴音 221 MW（华为昇腾，用户推测为字节）乌兰察布 5–6 GW（早期谈判，2028 H1）海外（马来西亚 B200）+ 秦淮乌兰察布/张家口（媒体称 10 万卡）芜湖、大同、和林格尔、乌兰察布；豆包日均 180 万亿 token第三方 IDC 为主 + 自建
腾讯Q2 527.8 亿元（+176%）清远、怀来、仪征、重庆、天津、贵安等百万级服务器园区；Oracle 巴淡岛 72 MW（Blackwell）海外：沙特、印尼（5 亿美元）自用为主，国产训练卡（燧原）+ 海外 Blackwell元宝、微信 AI，推理卡寒武纪、昆仑芯自建 + 海外租用
百度Q2 114 亿元昆仑芯 P800 3 万卡集群（2025）；全国最大国产 AI 算力池超 3 万卡（2026-02）昆仑芯 A+H 上市推进阳泉、保定（徐水、定兴）百度智能云；盐城智算中心自建
华为云—和林格尔 184 MW、芜湖 157 MW（Epoch，昇腾 910C）和林格尔 346 MW（2028）、芜湖 457 MW（2027）；贵安规划 100 万台服务器；Atlas 950 SuperCluster 50 万–100 万卡Atlas 950 SuperPoD（2026Q4）CloudMatrix384 四大枢纽，10 ms 时延圈自建
中国移动—智算 92.5 EFLOPS（2025 年底）—哈尔滨（1.8 万卡）、呼和浩特（约 2 万卡）省级与边缘智算自建
中国电信—智算 118.8 EFLOPS（自建 + 接入）；16 个百兆瓦级园区—京津冀、上海临港万卡；与阿里共建大湾区真武万卡省级与边缘智算自建
中国联通—7 个百兆瓦级园区临港、呼和浩特、中卫、三江源超大规模智算庆阳区域、本地三级自建
快手—乌兰察布星河：约 2 万个 10 kW 机柜，30 万台服务器—乌兰察布东部自建
商汤—商汤总算力 4.04 万 PFLOPS；临港 AIDC与香港科技园建 4 万 P 国产算力临港—自建

二、全球头部厂商

Microsoft、Google、Meta、OpenAI 的逐园区地址和时间线见配套报告，这里只补充训练和推理布局的要点，并展开 Amazon、Anthropic、xAI、Oracle。

2.1 Microsoft

  • 训练： Fairwater Atlanta（Fayetteville，GA，636 MW）和 Fairwater Wisconsin（Mount Pleasant，WI，369→2,263 MW，2028）经 AI WAN 互联，单作业可跨两个区域；Milwaukee 一带还有多个 Fairwater 在建。
  • 推理： 全球约 70 个区域；同一批硬件跑训练和推理，即”可互换算力池”。
  • 补缺： 向 Nscale（约 230 亿美元）、IREN（97 亿美元，德州 Childress 750 MW）、Nebius（新泽西 Vineland、芬兰 Mäntsälä）、Lambda 租用；接手原 Stargate Norway（Narvik）和 Abilene 扩建（Crusoe 代建，2027 年 672 MW）。

2.2 Google

  • 训练： Ohio（New Albany、Columbus、Lancaster）和 Iowa/Nebraska（Council Bluffs、Omaha、Papillion、Lincoln）组团。新的 GW 级单园区有德州 Goodnight（Claude，TX，2027 年 1.0 GW，Crusoe 代建）和 Fort Wayne（IN，2028 年 0.86 GW）。
  • 推理： 全球区域。Ironwood 定位为”推理时代的 TPU”，TPU 8 拆成训练用 8t 和推理用 8i；每月处理约 3.2 千万亿 token。
  • 海外： 印度 Visakhapatnam（150 亿美元，环评批复 2.51 GW）、英国 Waltham Cross。

2.3 Amazon / AWS

园区地址当前 IT 功率规划 IT 功率（时间）芯片用途
New Carlisle（Project Rainier）55001 Larrison Blvd, New Carlisle, IN 46552910 MW1,925 MW（2028-03）Trainium2Anthropic 训练
Ridgeland1626 County Line Rd, Ridgeland, MS228 MW840 MW（2028-09）Trainium2Anthropic
Madison Mega SiteNissan Parkway 一带, Canton, Madison County, MS284 MW683 MW（2028-03）Trainium2Anthropic
AWS New Albany13360 Miller Rd NW, New Albany, OH213 MW338 MW（2027-07）Trainium2、H100/H200/B200混合
Berwick1125 Electron Ave, Berwick, PA 18603108 MW169 MW（2027-08）Trainium2Anthropic；紧邻 Susquehanna 核电站
  • 规划： 过去 12 个月新增 3.8 GW，2027 年总电力容量再翻倍；宾夕法尼亚 Salem、Falls 两个镇的 AI 园区投资 200 亿美元；预计 2027 年底在密西西比州达到 1.5 GW。
  • 训练与推理： 训练集中在 Indiana 和 Mississippi 的 Trainium2 园区，主要给 Anthropic；推理在 Bedrock 全球区域，多数 token 已在 Trainium 上，Trn3 每兆瓦输出 token 比 Trn2 高 5 倍以上。
  • 背后原因： 自研芯片 + 自有园区 + 大客户长约（AWS 积压订单接近 2000 亿美元），用确定的需求支撑 GW 级建设。

2.4 Anthropic

  • 规模： NYT 报道 2026 年底约 5 GW，2027 年再翻倍；Measured AI 估算美国管线超过 15 GW。
  • 训练：
    • AWS Rainier（Trainium2）；
    • Google TPU，最多 100 万颗，另有 Google/Broadcom 新一代 TPU 多 GW 合同，2027 年起上线；
    • 自建园区：与 Fluidstack 合作，投资 500 亿美元，首批在德州和纽约州。Epoch 记录的 Lake Mariner（7725 Lake Rd, Barker, NY）用 TPU v7，42→378 MW（2027-03）；Barber Lake（Cipher Mining）2027 年 207 MW。
  • 租用 xAI： Epoch 记录 Anthropic 是 Colossus 1 的用户，并自 2026 年 6 月起使用 Colossus 2。
  • 推理： Bedrock、Vertex AI、Azure 多平台分发。
  • 背后原因： 三种芯片、多家云，首先是保供给；自建园区是为了在长期成本和可控性上减少对单一云的依赖。

2.5 xAI（SpaceXAI）

园区地址当前 IT 功率规划 IT 功率芯片 / 用户
Colossus 25420 Tulane Rd, Memphis, TN 38109（发电在密西西比州 Southaven）946 MW1,531 MW（2027-02）B200、B300；用户含 SpaceXAI、Anthropic、Cursor
Colossus 13231 Riverport Rd, Memphis, TN 38109340 MW340 MWH100/H200/B200；用户 Anthropic
MACROHARDRR（Colossus 3）Southaven, MS（紧邻 Colossus 2）约 250 MW（媒体）—约 20 万 GPU
沙特 Humain 合作沙特0500 MWGrok 推理
  • 背后原因： 训练追求单站点最大规模和最快建设，用燃气轮机先行供电（曾因无许可运行被起诉）；推理借主权基金的资金和电力出海；旧集群出租给 Anthropic 变现。

2.6 Oracle

  • 规模： 最近一季（FY27 Q1）交付 850 MW、30 万颗以上 GPU；未来三年锁定超过 10 GW 电力和数据中心容量，90% 以上由合作方出资。
  • 角色： Stargate 的主要运营方，涉及 Abilene、Shackelford、New Mexico、Michigan、Wisconsin。
  • 对外： 在印尼巴淡岛为腾讯提供 72 MW 的 Blackwell 算力（Epoch 记录）。
  • 背后原因： Oracle 用合作方资金和长期合同（积压订单约 5530 亿美元）扩张，本质上是”为别人的训练建园区”。

2.7 主权与区域项目

区域项目规模训练 / 推理
沙特Humain10 年约 6.6 GW；首批利雅得、达曼各 100 MW；另有 11 个数据中心 2.2 GW 的计划以本国推理和对外出租为主；xAI 500 MW 部署 Grok
阿联酋G42 5 GW 园区；Stargate UAEStargate 1 GW，首期 200 MW 预计 2026 年底OpenAI、Oracle 运营，区域推理和训练
马来西亚柔佛DayOne Kempas、Nusajaya约 422 MW + 240 MW（2026），Nusajaya 规划 473 MW市场普遍认为主要服务字节，承担 Blackwell 训练
印尼巴淡岛Oracle Batam72 MW，Blackwell腾讯使用
印度Google Visakhapatnam；Reliance Jamnagar；OpenAI × Tata2.51 GW（环评）；2026 年 120 MW 以上，Meta 租用 168 MW；100 MW→1 GW本地推理和数据驻留为主
欧洲法国–阿联酋 1 GW 园区；Mistral（Essonne 40 MW、瑞典 Borlänge 2028 年 48 MW）；Nscale（Narvik、Sines、Keflavik）百 MW 级为主主权模型训练 + 本地推理
日本SoftBank AI 数据中心 GPU 云（2026-10 商用）—本地推理和训练

主权项目的共同点：规模在百 MW 到数 GW，资金来自主权基金或国家，选址看能源和数据驻留，首批负载以本国推理为主。

三、中国头部厂商

3.1 总体格局

  • 全国智算规模： 2026 年 6 月约 2185 EFLOPS（FP16）。
  • 政策骨架： 东数西算八大枢纽、十大集群，枢纽之间 20 ms 时延圈。
  • 乌兰察布成为最大的集中地： 2026 年 6 月签约 89 个算力项目、计划投资超过 5000 亿元，入驻者包括阿里、华为、快手、字节（经由秦淮、世纪互联）和苹果。有媒体称当地规划总量约 12.5 GW（未见官方确认）。
  • 资本开支： 腾讯与阿里 2026 年第二季度合计超过 1200 亿元，同比分别 +176% 和 +75%；百度单季约 114 亿元，同比约 +200%。
  • 芯片： 国产替代加速。华为昇腾、昆仑芯、寒武纪、燧原分别进入华为云、百度、腾讯、运营商的集群；Epoch 记录的中国园区芯片已是昇腾 910C 和 H20。

3.2 阿里巴巴 / 阿里云

  • 规划： 2032 年全球数据中心能耗是 2022 年的 10 倍，超过 20 GW；资本开支从”三年 3800 亿元”改为年化 1500–2000 亿元。
  • 国内园区： 张北、河源、杭州、南通、乌兰察布五大超级数据中心，加上中卫等。Epoch 记录张北园区 169 MW，芯片 H20。
  • 海外： 31 个区域、107 个可用区。2026 年 6 月巴黎、柔佛开服；未来一年在土耳其、芬兰、荷兰首次开区域，并扩建马来西亚、德国、阿联酋、法国、香港。
  • 训练：
    • 乌兰察布、张北的灵骏集群；
    • 真武 M890 超节点 2026 年 8 月首发乌兰察布；
    • 与中国电信在大湾区共建”真武”万卡集群（2026-04）。
  • 推理：
    • 杭州、上海、北京、深圳等东部区域和海外区域就近服务；
    • 乌兰察布、张家口地域也提供推理部署资源，承接对时延不敏感的推理；
    • MaaS 份额最高（研究机构口径约 35.8%）。
  • 背后原因：
    • 电价：乌兰察布约 0.3 元/kWh，每年省电费约 50 亿元；
    • 东数西算；
    • 海外区域首先服务出海客户的数据驻留，也是获取海外芯片的渠道之一。

3.3 字节跳动 / 火山引擎

  • 规划： 2026 年资本开支 1600–2000 亿元（媒体）。2026 年 9 月媒体报道字节在乌兰察布集宁区谈 5–6 GW 的 AI 集群，2028 年上半年交付，按每 GW 约 1600 亿元推算投资 8000–9600 亿元。目前是早期谈判，尚无官方确认。

  • 国内园区：

    园区投资与规模
    芜湖长三角算力中心80 亿元，21,824 个机柜
    大同太行二期45 亿元，15,604 个 12 kW 机柜
    和林格尔两期约 120 亿元
    乌兰察布经由第三方

  • 第三方 IDC： 秦淮数据的乌兰察布和张家口基地（媒体称承载豆包超 10 万卡训练集群，新建项目全液冷适配 Rubin）；世纪互联乌兰察布巴音，Epoch 记录 221→700 MW（2027-09），芯片昇腾 910C，用户推测为字节；润泽科技。

  • 海外： 马来西亚柔佛，DayOne Kempas 422 MW、Nusajaya 240→473 MW（Epoch）；另经 Aolani 使用约 3.6 万颗 B200（媒体）；东南亚 5 国均有数据中心。

  • 训练： 前沿训练相当部分在海外（Blackwell），国内训练依托秦淮、世纪互联的西部和北方园区，并开始使用昇腾。

  • 推理： 豆包日均超过 180 万亿 token（自报），国内园区首先满足推理；火山引擎 MaaS 份额最高（自报 49.5%）。

  • 背后原因：

    • 出口管制，所以境外训练、境内推理；
    • 推理量全国最大，需要国内大量机柜；
    • 依赖第三方 IDC 的原因是建设速度和资金，2026 年 2 月有专门分析讨论”火山引擎为什么还大规模依赖秦淮和润泽”。

3.4 腾讯

  • 规划： 2026 年第二季度资本开支 527.8 亿元，同比 +176%，拆成”现有业务”和”AI 原生业务”两块；业绩会表示不准备出租算力。
  • 国内园区： 华南清远、京津冀怀来和天津、长三角仪征、成渝重庆、贵安七星（隧道机房）。这些是传统的百万级服务器园区集群，单园区规划 20–30 万台服务器。
  • 海外： 沙特（双可用区，投入超过 1.5 亿美元）；印尼第三个数据中心（5 亿美元）；在 Oracle 印尼巴淡岛使用 72 MW Blackwell（Epoch）。
  • 训练： 国内转向国产训练卡（燧原，媒体口径），海外使用 Blackwell。
  • 推理： 元宝、微信 AI、CodeBuddy、WorkBuddy，推理卡用寒武纪和昆仑芯（媒体口径）。
  • 背后原因： 产品驱动，推理优先保障自家业务；海外 Blackwell 补训练缺口。

3.5 百度

  • 园区： 山西阳泉、河北保定（徐水、定兴）、江苏盐城智算中心（昆仑芯）。
  • 规模： 2025 年点亮昆仑芯 P800 万卡集群，随后扩到约 3.2 万卡；2026 年 2 月称建成”全国最大国产 AI 算力池”，超过 3 万卡。
  • 训练与推理： 在全国产集群上训练文心 5.1（自报）；推理走百度智能云，昆仑芯对外销售，腾讯是客户。
  • 背后原因： 自研芯片同时解决训练供给和推理成本，昆仑芯 A+H 上市分摊研发。

3.6 华为云

  • 园区：

    园区规模
    贵安一期 9 栋机房，整体规划 100 万台服务器，华为全球最大的云数据中心
    乌兰察布约 2000 机柜（早期口径）
    和林格尔Epoch 记录 184→346 MW（2028-02），昇腾 910C
    芜湖Epoch 记录 157→457 MW（2027-12），昇腾 910C

  • 训练： Atlas 950 SuperPoD（8192 卡，2026Q4）；SuperCluster 50 万–100 万卡。

  • 推理： CloudMatrix384 在乌兰察布、和林格尔、贵安、芜湖四大节点上线，宣称 10 ms 时延圈覆盖 19 个城市群。

  • 背后原因： 用大超节点弥补单卡性能，正好适配 MoE 推理的大 EP；节点选在西部和中部枢纽，依靠时延圈服务东部用户。

3.7 三大运营商

运营商智算规模主要训练集群推理布局
中国移动92.5 EFLOPS（2025 年底）；智算收入同比增长 279%哈尔滨（1.8 万卡、6.9 EFLOPS、100% 国产）、呼和浩特（约 2 万卡、6.7 EFLOPS）省级与边缘；GSE-DCI 跨 100 km 以上训练
中国电信118.8 EFLOPS（自建 + 接入）；16 个百兆瓦级园区京津冀、上海临港等 4 个国家级万卡集群；与阿里共建大湾区真武万卡省级与边缘；409.61 km 多芯光纤分布式训练验证
中国联通7 个百兆瓦级园区庆阳；规划上海临港、呼和浩特、中卫、三江源超大规模、区域、本地三级
  • 背后原因： 运营商资源天然分散在各省，跨域训练是盘活资源的手段；推理依托现有骨干网和城域网下沉。2026 年三家都在从”卖流量”转向”卖 token”。

3.8 其他

  • 快手： 乌兰察布星河数据中心，约 2 万个 10 kW 机柜、30 万台服务器，投资约 100 亿元。

  • 商汤： 上海临港 AIDC，商汤总算力 4.04 万 PFLOPS；2026 年 6 月与香港科技园合建 4 万 P 国产算力。

  • 京东云： 推 AIDC 智算产品组合，单柜 20–100 kW，以对外交付为主。

  • 第三方 IDC：

    • 秦淮数据：乌兰察布、张家口，主要服务字节；
    • 润泽科技：廊坊、平湖、惠州；
    • 世纪互联：乌兰察布巴音；
    • 万国数据：长三角、京津冀、海外 DayOne。

    它们是中国互联网公司训练机房的主要供给者，角色和北美的 Vantage、QTS、Crusoe 相当。

四、训练与推理布局：全球与中国对照

维度全球头部（以北美为主）中国头部
训练选址电力规模和建设速度；德州、俄亥俄、内布拉斯加/艾奥瓦、威斯康星、路易斯安那、印第安纳、密西西比电价 + 东数西算 + 出口管制；内蒙古（乌兰察布、和林格尔、呼和浩特）、张家口、哈尔滨、贵安、芜湖，另加东南亚（柔佛、巴淡岛）
训练单元GW 级单园区或园区组团；10 万–百万 GPU万卡到 3 万卡集群为主，超节点 384–8192 卡；开始规划 GW 级（字节乌兰察布）
训练芯片NVIDIA Blackwell/Rubin、TPU v7、Trainium2/3境内：昇腾 910C/950、昆仑芯 P800、燧原、H20；境外：Blackwell
推理选址全球几十个云区域、主权云、海外合作园区东部枢纽为主，西部和中部枢纽借时延圈承接；海外区域服务出海
推理芯片专用化：TPU 8i、MTIA、Trainium、Jalapeño、Cerebras、Groq LPX国产先行：寒武纪、昆仑芯、昇腾 CloudMatrix384
所有权自建（Google、Meta、AWS）、租用（OpenAI、Anthropic、Microsoft 部分）、合资（Meta、Stargate）自建（阿里、腾讯、百度、华为、运营商）+ 第三方 IDC（字节、快手）
规模趋势每家 2030 年前 10 GW 级头部 2028–2032 年开始进入 GW 级（阿里 20 GW 远期、字节 5–6 GW 传闻）
主要约束电力并网、燃气轮机与变压器供应、地方反对芯片供给、单卡性能、西部到东部的网络时延

规律：

  1. 训练向电力富集地集中，推理向用户和数据驻留地分散。 这一点中美一致，但中国的”电力富集地”和”用户所在地”在地理上分得更开（内蒙古对东部沿海），所以对长距大容量传输的依赖更强。
  2. 出口管制让中国厂商多了一个”境外训练”维度。 字节和腾讯在东南亚的 Blackwell 园区（柔佛约 0.66 GW、巴淡岛 72 MW）规模已经和国内单个大园区相当。
  3. 推理芯片的分化在中美同时发生，原因不同。
    • 北美： 降低单位 token 成本，为此为推理单独做芯片。
    • 中国： 国产芯片先在推理上替代，因为推理对生态和规模的要求低于训练。
  4. 园区群化。 两边都出现多家公司扎堆的园区群（New Albany、Abilene 对乌兰察布、和林格尔），群内互联和群到用户区的长距传输是光网络的主要增量。

五、对光互连的含义

  • 园区群内 20–80 km： 北美 Abilene、New Albany、威斯康星东南，中国乌兰察布–呼和浩特–和林格尔，都需要 Coherent-Lite、ZR/ZR+、多 rail 线路系统。乌兰察布到呼和浩特约 130 km，到北京约 300 km 以上，属于 ZR+ 和区域 OTN 的范围。
  • 西部园区群到东部用户区的长距大容量传输： 中国的需求更强。内蒙古到京津冀、长三角、大湾区是 300–2000 km，要求 C+L 或全频段、1.6T 级相干，以及空芯光纤降时延。中国电信给出的路线是 400G 已部署→800G 试验→1.6T 实验，频谱从 C+L 约 12 THz 到全频段超过 37 THz。
  • 超节点内光化： 中国更早。384–8192 卡的全光超节点（华为）和北美 NVL72 的铜互连相比，光模块需求早一代、量大一个数量级。
  • 跨境： 东南亚（柔佛、巴淡岛）与国内之间的训练和推理协同，带来海缆与跨境陆缆需求，但数据合规会限制这类协同的深度。

六、数据可靠性与待核实

  • 中国： 中国厂商的园区规模大多来自地方政府新闻和媒体，按机柜、服务器、卡数、EFLOPS 等不同口径披露，没有统一的 MW 数据，表中不能直接相加。
  • 字节： 乌兰察布 5–6 GW、秦淮”10 万卡训练集群”、柔佛 DayOne 的用户归属、腾讯和字节的芯片供应商，均为媒体或推测，Epoch 本身也标注为 speculative。
  • 北美远期： Anthropic 的 5 GW 和 15 GW、xAI 的 MACROHARDRR 规模来自媒体或研究机构估算。
  • 时间线： Epoch 的时间线基于卫星图像推算，会随新影像修正。

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