4万亿，北上深苏开跑“算力竞赛”

一觉醒来，AI圈又发生了几件大事。

第一，老牌IT厂商联想，靠着AI服务器业务完成了一轮大翻身，股价迎来大幅上涨，市场重新看待这家传统IT硬件企业。

第二，行业渠道都在传英伟达B300整机的报价持续走高。市场传闻，一台整机已经从500万涨到1400万，甚至有声音预判，到10月份价格可能冲高到1800万一台。

价格，是最诚恳的市场信号。这背后传递出同一个现实：市场对于算力、对于Token产能的需求，正在攀升到一个前所未有的高度。

就在全球算力需求疯狂膨胀的这个节点，中国出手了。

2026年7月31日，国家发改委召开新闻发布会，抛出一个数字：“十五五”时期，算力网建设将新增直接投资4万亿元。

官方将算力网与水网、新型电网、新一代通信网、城市地下管网、物流网统筹划为“六张网”，业内测算十五五六网整体累计总投资将突破20万亿元。其中算力网4万亿直接投资以企业资本为绝对主力，民间参与空间广阔。

这笔直接投入还将撬动服务器、光模块、液冷、配套电力等上下游产业链，催生超10万亿的产业总产出。

但这一次和过去各地建数据中心不一样。

过去建数据中心，只是万物A I化的初级阶段，机柜一栋栋竖起来，客户一家家去招，各建各的，互不相通。

这一次的关键词是“成网”：算力要像水电一样，跨地域调度、按需求分配、随取随用。成网意味着更高的门槛：要有坚实的产业基础消化算力，要有丰富的应用场景牵引需求，要有成熟的上下游供应链支撑建设。也正因为门槛高了，它能激发的需求远非昔日可比。

4万亿的终极目标，是把AI带入千家万户，带到每个人身边。这件事怎么办？谁来？办成什么样，正在成为中国各大工业强城布局谋划的主战场。

一、为什么是现在？

1865年，英国经济学家威廉姆·杰文斯在《煤炭问题》中提出一个反直觉的判断：瓦特改良蒸汽机后，煤炭利用效率大幅提高，但英国的煤炭总消耗量不降反增。效率提升非但没有节约资源，反而因为降低了使用成本，打开了全新的需求空间。

这就是“杰文斯悖论”。150年后，它在算力上精准复现。

2024年初，中国日均Token调用量约0.1万亿；2025年底突破100万亿；2026年3月达到140万亿。两年，1400倍。AI Agent执行一次复杂任务的Token消耗是普通问答的1000倍——当Agent从演示走向生产线，需求是几何级数而非算术级数。

2026年第二季度，推理算力营收占比58.2%，首次超过训练。这意味着AI从“实验室练兵”走向“工厂量产”：训练是一次性的，推理是持续性的；训练建模型，推理出产品。

Token越便宜，用的人越多；用的人越多，场景越丰富；场景越丰富，总算力消耗越大。效率在引爆需求。

问题在于，需求在飙升，算力变得稀缺了，算力买不到了。

一方面，美国在堵，物理芯片堵，云端也堵，直接购买堵，绕道第三国也堵。

这是因为美国本土算力供给同样跟不上暴涨需求：英伟达B300整机在美国本土渠道定价55万美元（折合人民币约400万元），国内流通渠道报价已冲高至1450万元，三倍价差直观反映全球高端AI GPU整机全面紧缺；英伟达手中全球客户新增采购订单，交付周期已排至2027年第二季度。

算力缺口带来的问题，谷歌DeepMind资深研究员姚顺雨在深度访谈中精准点出：当前国内在顶级高端GPU规模化供给层面客观存在算力资源劣势，也正因硬件资源约束，国内AI企业普遍深耕模型蒸馏技术，走出差异化训练路径。

一头是自己的需求在飙升，一头是外部的供给被掐住。中国没有别的选择：必须自己建，而且要成网。

二、抢跑的城市

政策落地不到半个月，中国工业强城已经集体行动。

北京、上海、深圳、苏州率先抢跑，四座城市分别手握全国顶尖AI创新底座、全链条硬件产业、终端制造生态、海量工业应用场景，各自走出差异化算力赛道，代表国内算力网络建设第一梯队，它们今天落地的模式，就是其余城市后续跟进的样板。

北京打“资源牌”，主打高端。

北京靠体量与创新策源，站稳全国算力需求制高点。

作为京津冀算力枢纽核心，本地现有智算总规模稳居全国首位，全市算力供给持续加码，下半年规划新增5万P智能算力，仅行云科技落地项目就独占3万P，扛起六成新增算力供给；其与头部大模型企业的五年算力长单由10.14亿元上调至30.53亿元，涨幅达201%。

北京也是全国大模型、科研资源最密集的城市，备案大模型数量全国第一，头部科研院所、通用大模型厂商、央企数字化总部扎堆集聚，源源不断催生训练、推理双重海量需求，算力消耗堪称无底洞。

依托先天科创禀赋，北京同步布局Token工业化体系，加速落地标准化Token工厂与全域算力调度平台，超前布局太空算力、国产异构算力适配两大前沿赛道，京西智谷、海淀人工智能公共算力中心两大万P级国产集群持续扩容，兼顾高精尖科研、政企数字化、AI初创普惠三类需求，形成“创新研发+大规模算力生产”双主线，是全国AI技术迭代的核心策源地。

上海打“全链牌”，力争通吃。

上海有自己的4万亿。

8月11日，上海印发软信业“十五五”规划，提出到2030年，软件信息服务业产业规模力争4万亿元。

上海明确攻关GPU/NPU、QPU、CPO、HBM——把算力硬件的“命门”全部写在纸上。

上海不缺钱，也不满足于“用算力”，它要的是整条链：从EDA到GPU，从CPO到HBM，从液冷到电力配套，牢牢攥住算力产业链底层关键环节。上海不满足单纯租赁外部算力，而是谋划贯通从EDA芯片设计、高端光互联、存储封装到液冷机房配套的完整全链条；多数城市仅投建数据中心做算力租赁，相当于“租房开店”，上海选择深耕硬件制造全环节，把算力硬件的产业利润留在本地。

这是一笔很现实的账。上海作为金融中心，规上工业产值超4万亿，放眼全球难能可贵，但离深圳5万亿和苏州4.89万亿还差一小步。上海的目标是全优，算力硬件恰恰是上海最有基础补上的差距。全链打通，增加的不是几个数据中心的GDP，是整个先进制造业的工业产值。

苏州打“场景牌”，筑巢引凤。

8月11日，江苏首个Token运营中心在苏州工业园区揭牌，中国电信落地苏州国际数据港，Token出海服务联盟同步成立，天翼云、智谱、火山、阿里、腾讯悉数入列。

苏州的底牌是16万家工业企业、35个工业大类。做汽车零部件的、做生物医药的、做纳米材料的、做集成电路的，每一家都可能成为算力的消费者。质检要视觉大模型，排产要优化算法，研发要分子模拟，售后要智能客服。16万家企业就是16万个潜在买家，底座一次投入，场景持续产出，一本万利。

支撑海量场景落地，苏州独步全球AI硬件产业链，资本市场表现抢眼，近年走出一支算力“千亿牛股天团”，成为A股算力硬件核心策源地。

以中际旭创、天孚通信、东山精密、沪电股份为代表的本土龙头全线爆发，其中扎根园区的苏州旭创贡献母公司超95%营收，800G、1.6T高速光模块全球市占率领先，深度绑定全球头部云厂商与GPU企业，市值突破万亿。

深圳打“普惠牌”，放水养鱼

深圳不缺硬件和终端，华为、比亚迪、腾讯等大企业一把抓。

深圳在推动算力普惠，持续拉低全市场算力使用门槛。上半年6400万政务智算项目全部采购国产化算力，同步落地全国首个万卡级全栈自主可控智算集群，补齐本土低成本国产算力底座；全市常态化发放“训力券”，中小微企业租用算力最高可抵扣五成费用，初创企业补贴比例提升至六成，单家企业年度补贴上限可达千万元。

深圳建成全市统一算力统筹调度平台，整合政务、超算、社会厂商富余算力，布局多片区边缘智算节点，搭配“算力飞地”跨区域调度机制，让大中小企业按需弹性取用算力。

一个定位高端局，一个通吃产业链，一个筑巢等风来，一个放水养大鱼。

四种思路，同一个目标——在算力网这张牌桌上坐最有利的位置。

北上深苏领跑，每个城市都在自己的产业基因里找到了打法。

天津深耕算力专业服务赛道。站在高光的首都身边，天津的做法更为务实，专注打磨稳定可靠的算力基础设施，“天河”便是区域算力服务最亮眼的金字招牌。天津本地智算算力规模突破1万P，同比扩容20倍；老牌天河超算中心已累计服务八千余家政企、科研机构。

西安抢占西北算力核心区位。坐拥西北地区独一座国家级超算中心，作为西北五省算力资源集散总门户，西安不必比拼算力集群体量，立足区域枢纽定位，便能承接整片西北的产业算力需求。

重庆定位全国算力调度枢纽。推进“疆算入渝”工程，将新疆富余绿电算力跨区域输送至本地；同步布局跨境算力租赁业务，打通对接东南亚的离岸算力节点。重庆不盲目追逐超大规模智算集群，而是专注充当算力流转的中转站与集散服务商，依托东数西算关键枢纽区位，打造自身独有的核心竞争优势。

广州主打算力金融创新。8月14日，全国首款“Token贷”落地海珠区，中国银行创新授信逻辑，以企业实际算力消耗作为信贷审批依据，让原本藏在机房服务器中的算力资源，转化为可计量、可质押、可流转的标准化数字资产。

无锡主攻国产算力国产化替代赛道。当地落地5.2亿元项目，批量规模化搭载自研国产AI算力卡；斥资25亿元打造江苏首座万卡级全国产智算中心，夯实自主算力底座。与此同时，联茂电子8亿美元高端基板项目落地无锡，补齐算力硬件上游关键材料环节，完善国产算力全链条配套。

东莞专攻算力硬件制造赛道。今年7月当地出台“一策一岛”专项方案，规划9000亩算力产业载体，五年投入千亿资源，目标2030年服务器全产业链产值突破5000亿元。如今东莞硬件配套优势突出，全国每十台服务器就有一台出自此地。

每个城市的禀赋不同，选择也不同。但有一点是共通的：它们都在根据自身禀赋，让最强产业和算力互相赋能。

三、真正的赛场

这场算力“全运会”会给中国带来什么？

最直观的变化，是AI从云端落到地面。当算力像水电一样随取随用，苏州的小厂可以用大模型做质检，重庆的跨境电商可以用AI做多语种客服，广州的创业团队可以凭Token消耗量拿到银行贷款。算力网不是给科技公司修的专用车道，是给千行百业铺的公共路网——AI最终要走进工厂、走进车间、走进每个人的日常。

这恰恰是中国最大的底气，而底气来自三样东西。

第一是应用。中国走的路很明确：AI+应用。算力网是“AI+应用”的载体——没有网，算力是孤岛，AI只能在实验室里跑分；有了网，算力是水电，AI才能渗透到生产线、车间、田间地头。

中国有全球最大的应用市场，日均140万亿Token调用量占全球63.5%，超过美国的35.5%。当Agent从客服走向质检、从文案走向排产，算力需求将是百万倍级的跃迁，而这些场景，大部分发生在中国的工厂里。

第二是电力。马斯克说“AI能力=芯片×电力”，AI的尽头是算力，算力的尽头是电力。中国在“电力”这一项上已经拿到了全球最高的基础分。截至2026年5月，全国发电装机突破40亿千瓦，超过美国、欧盟、印度、日本、俄罗斯的装机总和。特高压输电网络全球唯一大规模商业化运营，把西北的风光绿电千里送到东部负荷中心。

中国西部工商业电价低至0.35元/度，而美国数据中心聚集区PJM电网批发电价同比飙升76%，部分时段一度电超过1美元，并网等待平均4年，大功率变压器交货周期最长5年。一边是“电等产业”，一边是“产业等电”。

第三是协同。中国拥有全国一盘棋的顶层统筹布局与超大规模统一大市场独特优势，为一体化算力网建设提供别国难以复制的制度与产业支撑。依托“东数西算”八大国家算力枢纽节点，国内已建成70余条跨区域算力高速通道，配套全国一体化算力监测调度平台，打通算力资源“全国一本账、调度一张网”。

各地不再孤立建设机房、封闭运营算力，而是形成东部承载高端研发需求、西部供给低成本绿电算力、南北错位分工、内外双向流转的成熟分工格局，各城市因地制宜、错位布局、资源互通。

反观美国，画风截然不同。五巨头2026年资本支出超4700亿美元，但钱有了，电跟不上；设备到了，电网接不上；项目批了，老百姓不答应。一季度全美75个数据中心项目被叫停，纽约州暂停审批一年，PJM电网连续第三次容量拍卖触顶，数据中心直接推高63亿美元成本，全部摊进普通居民的电费账单。

更耐人寻味的是战略上的自相矛盾。8月，路透社曝出美国国务院正致信35个国家，要求在中美AI之间“二选一”，声称“参与一切等于什么都不参与”。但问题来了：美国搞了那么多顶尖算力，Token却不卖给中国——而中国恰恰是全球最大的Token需求国，占全球调用量的63.5%。

这就像一个人垄断了全世界最大的油田，却拒绝把油卖给最大的加油站。美元可以靠货币体系流向全世界，算力却不能靠禁令锁住。当29个国家签约加入中国主导的世界人工智能合作组织，当哈萨克斯坦公开“两边都参与”，这堵墙到底困住了谁？

黄仁勋在GTC 2026上说，我们正在经历“60年来最大的产业重置”。每一次效率革命，都不是减少了资源消耗，而是把资源消耗推向前所未有的量级。蒸汽机没有让英国减少用煤，反而催生了工业革命；AI不会让算力需求见顶，而是把算力变成像电力一样的基础要素。

中国正在用“全运会”筛选最强的选手，用140万亿Token的真实需求驯化这张网。有场景的算力是资产，没场景的算力是包袱——全运会的意义恰恰在于筛选：让有产业、有需求、有准备的城市跑到前面，让盲目上马的项目自然淘汰。

全运会上拿再多金牌，都不是终点。

终极赛场是中美竞争的奥运会，而中国的工业强城，已经入场了。