大家好，这里是最佳拍档，我是大飞。外界对中国数据中心容量的估算差距到底有多大呢？答案是15倍。不同机构的数字差了一个数量级还多，而且几乎所有人都在说高空置率。“中国很大”、“中国很空”，这两个假设好像不用证明就能同时成立。今天这期节目我们来聊一份刚出的深度报告，来自SemiAnalysis。他们做了一件事：自下而上、逐栋建筑地追踪了中国60多家运营商的1000多座数据中心，把真实的规模、结构、速度和玩家分布摸了一遍。

结论很直接：中国的数据中心容量比大家想象的要大，而且正在被AI以极快的速度填进去。先给大家一个整体的坐标：全球数据中心市场，美国以56GW的容量领跑（这是2026年底的数据）；然后是亚太不含中国，大概15GW；欧洲大概14GW，拉美约2GW。那中国呢？24GW以上，比整个欧洲大，比亚洲其他地区加起来还大。而且这个数字不包括大约20GW的存量规划管道，以及另外30GW已经宣布的项目。

增长正处在一个拐点上。2026年第二季度，阿里、腾讯、百度这三家的合计资本开支达到了200亿美元，同比翻倍。而且有记录以来第一次，三家的自由现金流全部为负。这是这个行业历史上最大幅度的一次资本开支跃升。这里面还没算上最大的那一家——字节跳动。字节是私营公司，不披露财报，但是根据SemiAnalysis的中国数据中心模型估算，字节一家就占了全国已交付数据中心容量的大约五分之一。

而且几乎全是租的。换句话说，字节是全国所有批发托管运营商最重要的单一客户。它的招标节奏基本就是整个行业的订单节拍器。上市公司最受关注，但它们只是冰山一角。GDS和VNET是仅有的两家在美国上市的中国数据中心运营商。2026年上半年它们签了1.3GW的批发订单，听起来很多，是不是？但是根据SemiAnalysis的模型，2024年到2026年至今，字节和阿里的订单里这两家拿到的还不到三分之一。

水面下还有大量非上市玩家。这个市场的另一个特点是国有力量的分量。中国数据中心市场历史上就是电信运营商主导的，三大国有运营商在2010年代占了六七成的市场份额。到今天仍然持有全国三分之一的容量。国家电网公司也在大举投资，“十四五”期间的投资比原规划超了24%。“十五五”也就是2026到2030年，还要再增40%，总规模超过7460亿美元（合5万亿人民币）。

建设速度也经常被低估。在中国，100MW的数据中心设施不到12个月就能交付。模块化数据中心是标准操作：腾讯早在2014年就部署了第三代模块化设计，中国用了很多年的成熟做法。美国现在才开始大规模采用。增长还不止于国内：中国超大规模厂商的海外租赁容量预计从2026年到2029年翻一倍，达到接近4GW。而且这个数字还低估了它们的海外算力，因为没有算它们从西方云厂商那里租的几十万张GPU。

市场也不是没有隐忧：空置率确实高，数据中心开发商的价格竞争很激烈，芯片供应也因为出口管制受到限制。但这些都没有阻止AI数据中心以惊人的速度被建造和填满。要理解今天中国数据中心市场的种种奇怪现象，我们得先知道它是怎么来的。美国的数据中心产业从一开始就是超大规模导向的：几百兆瓦的园区存在很多年了，就是为少数几个巨型客户量身定做的。

中国不一样：它的产业是从电信运营商和几千个小型零售部署里长出来的。这段历史解释了为什么今天高空置率和AI算力短缺能同时存在，也解释了为什么运营商至今还握着三分之一的盘子。最早是“运营商托管时代”（大概2015年之前）。和世界其他地方不同，中国的数据中心市场历史上由电信主导。中国移动、中国电信、中国联通这三家国有运营商加起来占了60%到70%的市场份额。

当时最大的第三方玩家GDS和VNET各自的份额都不到5%。运营商在牌照和网络上有结构性优势，而且有天然的锁定需求：政府、国企、受监管行业天然倾向于用国有的供应商。那时候的数据中心本质上就是“电信房地产”：低密度的零售机架，90%的设施功率密度都在2kW以下。客户主要是网站、网游和CDN，通常是跟带宽打包一起卖的，由北京、上海、珠三角周围的小型城市交换节点来提供服务。

第三方运营商很大程度上就是运营商空间和带宽的转售商，超大规模厂商那时候还没成气候（阿里云2009年才成立，腾讯云2013年才对外开放）。这段历史为什么今天还很重要？因为当年建的那些容量，恰恰就是现在空着的那些。老的零售机架规格已经跟不上H20或者昇腾服务器的要求了，而且部分占用、改造成本又高，想升级也不现实。市场上经常看到的大约50%的整体利用率，很大程度上就是那个时代留下的遗产。

然后是“云时代的跑马圈地”（从2015年到2021年）。阿里和腾讯这两个领头羊都觉得这是个赢家通吃的市场，于是开启了一场资本开支竞赛。阿里云的收入在2015到2019年间复合增长率大约是110%，代价是惨烈的价格战和持续的EBITA亏损：核心产品降价超过50%，12个月里连续降了17次价。腾讯也跟进了，把超大规模厂商的合计资本开支推到了2021年的顶峰。

第三方托管平台跟着一起扩张：GDS、VNET、秦淮数据都起来了，零售开发商还在不停地建小型城市场站，赌云需求会无限溢出。到了2022年，“音乐停了”，疯狂的扩张戛然而止：政策逆风、宏观放缓，再加上国有云的份额上升。多重因素叠在一起，阿里云的增速从2021年的50%掉到2022年的23%，再到后面几乎零增长。腾讯管理层把它定义为从追求收入增长转向健康增长的重新定位，增速同样大幅放缓。

腾讯在2022年年中把资本开支预算砍了将近一半，阿里在2023年也做了类似的调整。几乎就在同一时间（2022年2月），国家发改委发布了“东数西算”工程的指导意见，划定了八大国家算力枢纽、十个集群。这些地区（尤其是西部）享有快速审批通道和廉价的绿色电力。结果就是，虽然交付速度慢下来了，但供给还是过剩了。受冲击最大的是价格：电力专属的市场租金从大约80美元每千瓦每月直接腰斩。

GDS管理层在2026年8月的财报电话会上说，价格重置还需要大约18个月才能完全消化。而这其实已经持续好几年了。从2024年开始，一切又不一样了：DeepSeek的崛起加上超大规模厂商自己的生成式AI野心，在2024到2025年间把整个市场重新唤醒。字节、阿里、腾讯、百度这四家的合计资本开支从2024年的大约350亿美元，涨到2025年的500多亿美元。

2026年的趋势线是奔着1000亿美元去。批发订单以从未有过的规模回来了，西部枢纽也终于等到了它们的租户：GDS和VNET在2026年上半年合计签了大约1.3GW的批发容量，零售订单还不到10MW。AI时代是批发的时代，老的零售存量根本没有参与进来。所以回头看，这四段历史基本就把今天的中国数据中心市场解释清楚了：一线城市周边有一批零售导向的存量机架，利用率在30%到50%之间，而且物理上就不适合AI的高密度需求。

与此同时，批发驱动的AI建设完全在另一个地方发生。运营商的份额呢？在结构性下降；超大规模厂商的自建和第三方批发接过了增长的接力棒。接下来我们来聊聊“东数西算”。这个政策规划了八大国家算力枢纽，落地为十个集群。既覆盖了需求中心（比如京津冀、长三角、粤港澳、成渝），也覆盖了资源丰富的西部（比如内蒙古、宁夏、甘肃、贵州）。这是整个行业的顶层设计蓝图。

跟很多指导意见不一样的是，这个政策是真的改变了行业的发展方式。政策本身已经被报道过很多次了，真正少有人讲清楚的是它的传导机制：在中国，数据中心开发商拿地之后，第一个要申请的许可是向当地发改委提交的能耗审查。这个“能耗指标”就是设施能建多大的硬约束：任何年综合能耗超过1万吨标准煤的项目（换算成功率大概就是10MW以上），不通过这个审查就不能合法开工。

这套审查制度从2010年就有了，后来逐渐变成了一种配额工具。“东数西算”2022年出来之后，配额体系就成了最有效的执行机制。发指标的部门恰恰就是落实“东数西算”政策的部门，所以结果就是：非枢纽地区基本上拿不到新的建设指标了。广东是最清楚的例子：这个省在2021到2022年间停发了数据中心能耗指标，重新开放的时候只对韶关这个“东数西算”枢纽节点开放。其他东部大城市也有类似的配额管控。

相比之下，西部枢纽地区在能耗指标、土地审批、税收优惠这些方面都给得很大方。机制虽然有了，但头两年迁移其实很慢。为什么？因为当时的主流需求（比如云计算、游戏、电商）都要求离人口近、延迟低。所以超大规模厂商还是在一线城市周边抢稀缺的指标。有一个不太被关注的事件很能说明配额体系在实际中是怎么运作的：2023年年中，广东省能源局检查了腾讯在清远的两个自建园区。

发现每个园区的实际运行规模大约是批准规模的13到14倍。这事被定性为“批小建大”，要求六个月内整改，当地电网公司还被要求按批准指标来供电。哪怕是腾讯，增量建设也得去省里指定的枢纽节点。今天那些园区还在运营，但是根据模型追踪，腾讯后来的新增容量确实去了韶关。原因不只是监管压力：有两件事彻底改变了局面。一是电信主导的光纤投资把延迟大幅降下来了。

韶关又是一个典型：从2022年到现在，地方政府在网络基础设施上投了大约6亿美元（合40亿人民币），建了13条超高速400G全光线路覆盖大湾区。现在韶关到广州的单向延迟是1.3毫秒，到深圳1.66毫秒，到香港不到3毫秒。规划里还有一条“深圳-广州-韶关”的空心光纤走廊，2027年之后还能再降大约30%的延迟。到这个程度，除了对延迟最敏感的那部分负载，韶关的机架基本就等于深圳的机架。

然后AI需求把剩下的事做完了：训练负载根本不关心延迟，但它非常关心电价。内蒙古就是最好的例子：这个地区有中国最大的可再生能源装机，而且关键的一点是，内蒙古西部用的是蒙西电网。这是国家电网和南方电网之外唯一的省级独立电网，有自己的多边交易机制和独立的定价体系。结果就是，内蒙古成了中国的“柔佛”（Johor），超大规模AI容量的默认目的地。这里有充足的能耗指标，土地按平方公里来算。

最重要的是电价大约只有一线城市的一半。跟柔佛的类比还不止于土地和电力：从经济回报来看，中国的租金低得多，但建造成本也低；柔佛租金高，但建造成本也高。数据显示两个市场的成本收益率范围其实是有重叠的：内蒙古最好的那些园区，回报率跟柔佛的国际开发商差不多。但趋势不一样：内蒙古的建设成本还在下降（预制化方式和国产替代的效应在叠加），而柔佛的开发商面临的是资本开支通胀和供应链过热带来的超支风险。

中国运营商去柔佛建，还能利用中国供应链享受地理套利拿到更高的收益率。把镜头从内蒙古拉远：十个集群的故事其实各不相同。如果按实际已投入使用和已承诺的容量来加权（而不是按政策划定的范围来看），差异就更明显。媒体上有一种常见的说法说“东数西算”是个政绩工程，西部建了一堆空壳。最简单的反驳就是看超大规模厂商把自己的钱投在哪了：根据追踪数据，字节跳动目前运营着三个自建集群。

山西大同（是最早的一个）、安徽芜湖（属于东数西算集群，服务华东推理），还有内蒙古的双站点项目（在和林格尔和乌兰察布）。2026年7月，字节还在中卫注册了两个宁夏实体（中卫也是东数西算的一个节点）。这指向第四个自建集群。除了内蒙古之外，各集群的发展确实分化很大，但很多分化是设计之中的：贵安从一开始就定位成存储枢纽（冷数据不在乎山高路远），最有名的锚点租户是苹果的iCloud中国数据中心，由云上贵州运营。

报道比较少的是华为和腾讯在这个区域都有自建集群。成都和重庆是另一种情况：它们被定位成国家算力枢纽，但是在AI需求的竞争中因为电价和电网灵活性的原因输给了内蒙古。“东数西算”成功地把建设集中在了规划的版图内，然后市场在版图内部选出了赢家。山西则是反过来的：它是东数西算枢纽体系之外最大的数据中心地区，但是吸引了字节、百度、京东加起来接近2GW的承诺容量（有自建也有托管租赁）。

原因很直接：就是充足的廉价电力。山西是中国的煤炭大省，离北京近，还有先发优势（超大规模厂商在东数西算出台之前就去了，然后一直在扩建）。这说明配额体系确实在引导建设方向，但最终决定选址的还是电力和地理位置。我们再来说说速度和成本：美国的数据中心建设瓶颈在“电力侧”（包括电网互联排队、变压器交付周期长以及各种表后解决方案）。中国的瓶颈在“芯片侧”，发电是充足的，国有电力公司把数据中心负载当成发展成果。

审批是政策漏斗而不是瓶颈，建筑劳动力也充足：设施建设这一端没有物理摩擦，建设周期完全由互联网平台的需求来驱动。速度方面，100MW设施的标准交付时间已经从云时代的大约18个月压缩到了AI时代的大约12个月。顶尖项目的速度还更快：给大家一个参照系，SemiAnalysis之前做过美国模块化数据中心的深度研究。美国最好的全模块化建设施工仍然需要12到18个月，而且前面还有12到13个月的审批时间（两者不能重叠）。

而中国呢，施工前的审批通常是3到6个月，“东数西算”地区还更快。几个结构性因素共同促成了这种更快的速度：订单落地之前就先建土建（因为超大规模厂商现在的招标要求是T+6个月交付，也就是中标后6个月内要交付）。所以托管开发商就自担风险先把土建做了。这样一来租户竞争实际上就变成了半成品外壳之间的赛跑：GDS在2025年初签了一个152MW的AI超级大单，客户要求六个月内交付最后真的做到了。

西部枢纽的绿地建设也改变了建造方式：远离一线城市的土地约束，开发商从传统的多层混凝土建筑转向低层大跨度的钢结构厂房。钢材在工厂里生产，与此同时现场挖地基然后运到现场用吊车吊装就位（混凝土只用在地下部分）。所以不用等一层干了再建下一层：VNET在乌兰察布的项目视频显示，一整个厂房从裸地基到建成只用了一个夏冬季节。腾讯的T-Block则把这个逻辑推到了极致：整个数据中心就是工厂预制的模块，所谓的“建筑”被缩减成了一块平整过的场地和一个简单的钢壳。

有时候连建筑都不用：还有预制化带来的并行效应（大部分机电工作从现场移到了工厂里，所以机电安装不用等建筑完工）。最典型的例子是阿里的CUBE 5.0，叫“百日数据中心”：30天工厂生产加场地准备、50天现场安装、20天调试。这个时间是从外壳完工到服务器进场算的，机电和调试阶段比市场标准的6个月大概缩短了一半。如果从破土动工算到调试完成大约是7到9个月。所有这些因素都指向同一个方向：更多工厂化，更少现场作业。

顺着这个逻辑推到底你可能会觉得腾讯那种全模块化集装箱园区早该成为全国标准了，但实际上没有。原因有两个而且都很有中国特色：一是劳动力的账不一样（模块化在西方最大的收益是避开稀缺又昂贵的技术工人，中国的现场劳动力充裕而且便宜。传统的钢构加预制的方式已经能满足很激进的工期要求了，全集装箱化带来的边际速度提升很小）。

其次融资的逻辑也在起作用：中国的托管开发商是把数据中心抵押给银行来贷款的。一栋设计寿命20年的正经建筑评估价值很好，但一院子集装箱评估价值就低多了（残值也低）。当你的商业模式是靠资产借钱租给字节的时候，你会建一栋真正的建筑。所以今天全模块化建设仍然主要限于超大规模厂商的自建项目和东南亚项目，但整体建设速度已经足够快了。

成本方面：速度在提升，资本开支却在持续下降（供应链的持续压缩和不断提高的国产化率把外壳加机电的成本降到了美国批发成本的零头）。阿里说它的模块化方案相比早期版本除了工期缩短，成本还再降了10%以上。前面我们聊了规模、历史、“东数西算”、速度和成本，接下来我们一家一家地看需求侧的五大玩家。每家的打法都不一样背后是完全不同的AI战略和商业模式。先从字节跳动说起：在中国，只要聊到批发数据中心最终都会绕回到同一个问题——“字节想要什么？”

字节是中国最大的单一AI基础设施买家，而且因为大部分都是租的它也是整个第三方托管行业的需求引擎。这个需求是真实的由全球最赚钱的消费应用现金牛（抖音和TikTok）来买单。字节的旗舰大模型产品是“豆包”，它是中国版的ChatGPT：可能不是基准测试里最强的模型，但作为一个友好、服务成本低的消费级产品它服务着数亿用户。截至2026年3月豆包的月活已经达到3.45亿，是中国使用量最大的AI助手。

比通义千问的1.66亿和DeepSeek的1.27亿加起来还要多。视频模型这边字节也走在最前面：Seedance……

2.0在2026年3月直接登顶了文生视频和图生视频两个赛道。而且跟几乎所有其他中国实验室不一样，字节的视频模型不开源。当你领先而且算力足够的时候，你不会开源。B2B方面，字节做了AI编程工具Trae和智能体平台Coze，但不算太成功。今年8月，这两个团队并入了豆包事业部，豆包也被正式定为公司的AI主干业务。

火山引擎是字节的对外云业务，增长很快，直接跟阿里云竞争。火山引擎也在大力推私有化部署，包括金融、政府、工业这些高ARPU的生产负载。以前默认是阿里、华为、腾讯、百度的地盘，字节还没有发布一个有前沿能力的大参数开源模型。但据传它正在早期训练一个总参数高达10万亿的模型，这是什么概念呢？

对比一下，通义3.8-Max是2.4万亿，Kimi K3是2.8万亿。字节的目标规模比它们都大得多。如果把所有这些业务线，叠在抖音的推荐和广告推理以及TikTok的全球工作负载之上，总的训练加推理需求轻轻松松就超过了字节自己能建的任何东西。

资本开支的轨迹也一直在往上修，2026年AI基础设施预算起步是大约240亿美元，合1600亿人民币。其中约一半用于芯片。到5月份，这个数字至少上调了25%，超过了300亿美元，也就是2000亿人民币。媒体上流传的最激进的数字是700亿美元，但那是讨论中的上限，还不是正式预算。

在这些资本开支数字背后，字节的国内数据中心布局几乎完全建立在批发托管之上。目前它已经交付的租赁容量超过4GW，分布在秦淮数据、数据港、VNET、润泽、浩云长盛还有一长串其他玩家。字节是整个中国批发市场的锚定租户，它跟供应商的关系长期而深入，但又在运营商之间保持多元化。

用来管理供应风险、定价和区域覆盖。因为订单太大了，供应商对字节会产生生存级别的依赖，很多供应商超过80%的收入都来自字节。最典型的例子是秦淮数据，它是字节最显眼的房东。到2026年初，字节仍然占秦淮收入的约90%。

秦淮曾经在美国上市，2023年被贝恩资本私有化，2026年中国业务出售给了一个本地财团。真正的隐藏赢家是数据港，也就是ZDATA。这家公司从来没有上市过，由包括字节早期投资者在内的美元基金出资，外部数据很少。但根据模型追踪，它的运营和在建规模现在已经超过了秦淮，是字节最大的供应商之一。

VNET是后来者，它借着字节的需求，从零售转向批发，布局了三个节点：太仓、怀来和乌兰察布。2026年上半年，VNET新签了862MW的批发订单，批发在用容量首次突破1GW。其中绝大部分是字节的，包括一笔约500MW的创纪录单笔订单，分阶段交付到2028年。

达到一定规模之后，字节开始通过火山引擎转向自有设施。这么做是为了锁定AI训练和推理的长期产能，同时降低单位成本，减少对第三方的依赖。目前字节运营着三个自建集群：山西大同规划大约500MW；安徽芜湖，也是规划约500MW，服务华东的推理负载。

还有内蒙古的双节点：乌兰察布和和林格尔，各规划约1GW，上限可以到2到3GW。第四个集群正在宁夏成型。根据企业注册信息的追踪，字节2026年7月在中卫成立了两家子公司。跟当年内蒙古的模式一样，先注册、后宣布。

内蒙古集群是最新建也是增长最快的一个。2026年8月，内蒙古官方政务服务网披露了火山引擎的5个数据中心项目立项批复：3个在和林格尔，2个在乌兰察布。其中一个是当前在建园区的扩建阶段，另外四个是新址。批准的建设周期从2025年到2029年。

聊完字节，我们再来看阿里。阿里巴巴是中国最大的云厂商，也是这个国家最接近AWS的玩家。它的打法跟AWS很像：以强大的IaaS基础向上销售AI能力。管理层也明确把MaaS定位为云之上的增值层，但地理版图不一样：阿里云的海外收入只占大约20%，而分析师估计AWS的国际市场贡献了30%到40%的收入。

简单来说，阿里是在用一套超大规模的打法服务一个单一的可寻址市场。IaaS向MaaS的转型已经体现在利润表上了，AI相关产品收入目前约占阿里云外部收入的35%，指引年化接近100亿美元。今年3月，集团还专门成立了阿里Token Hub事业部，由集团CEO直接挂帅，把模型、MaaS和应用打通对齐。

战略的另一半是投资网络。阿里投了中国五家大模型独角兽：月之暗面、MiniMax、阶跃星辰、百川智能、零一万物。而且这些投资的结构设计，就是要把模型留在阿里云生态里，而不是让它们变成竞争对手。月之暗面的交易是模板级的：阿里投了大约8亿美元，拿到约36%的优先股。

其中将近一半是以阿里云额度的形式支付的。MiniMax香港上市之后，阿里仍然是它最大的外部股东，持股12%。每一家独角兽的训练跑起来，某种程度上都是阿里云的需求。在开源模型领域，阿里的通义千问系列已经成了领导者，累计下载量超过30亿次，衍生模型超过30万个。

作为电商巨头，阿里把通义千问嵌入了已有的业务线做购物智能体和搜索机器人，同时卖token推理服务。它是中国唯一一个在真正走超大规模路线的玩家：包括前沿模型、主导云、电商分发机器，全部拉动同一个算力池。硬件方面，阿里的平头哥也越过了很多自研芯片项目折戟的试点阶段。

现在已经在服务阿里云的工作负载了。数据显示，阿里正在和运营商联合建设多个全部部署平头哥芯片的数据中心。2026年4月，中国电信和阿里云在电信的韶关园区——也就是东数西算的枢纽节点点亮了一个平头哥真武万卡集群，规划扩展到10万卡。

分工很清楚：电信出建筑、电力和政府国企的销售渠道；阿里出从芯片到云平台再到上面模型的全栈能力，打包成IaaS到MaaS的完整方案来卖。运营商共建只是阿里灵活数据中心打法的一个例子。模型显示，哪怕在它的自建集群里，阿里也会把第三方定制化租赁和真正的自建混在一起用。

来减轻资本开支的负担。张北旗舰综合体就是最好的例子：五个园区里面，两种模式并排存在。有些是阿里自己建的，有些是从AtHub、GDS、云联等第三方运营商那里租的机房。第三方建外壳和电力接入，阿里往里面填服务器。

接下来是腾讯。腾讯手里握着AI时代最强大的分发资产，但动作最慢。微信是中国最大的社交平台，月活超过14亿。这么大的接触面，哪怕一个微小的改动都会波及十亿以上的用户。管理层在2026年1月的年会上承认，公司在AI上晚了9个月到一年。

追赶从组织调整开始：到2026年7月，所有模型工作已经整合到了一个统一的基础模型部，由首席科学家直接领导。模型本身也赶上来了：混元Hy3在2026年7月6日正式上线，总参数2950亿、激活210亿的MoE架构，上下文窗口256K。

现在它驱动着腾讯的AI聊天助手元宝、编程智能体CodeBuddy以及各个社交平台。但腾讯的策略很明确：拥有界面，但是不拥有模型。它的AI产品里，除了自己的模型，同时还跑着DeepSeek、Kimi和GLM。腾讯的数据中心发展正好映射了它的业务战略：2022到2023年的下行周期里，腾讯在做整合。

关掉小型的租赁城市场站，把容量集中到自建的超级园区：清远、怀来和仪征。然后从2024年开始，资本开支和承诺容量一起回来了：2026年上半年的资本开支已经超过了2025年全年，自由现金流也转负了。但模型追踪显示，容量是稳步增长的，不是那种突然的峰值。

这个差距最有力地说明：增量的钱主要花在了芯片和存储的预付款上，而且现在的增量容量更多来自批发租赁而不是自己建机房。这跟之前偏重自建的趋势反过来了，背景是现金头寸的收紧。还有一个有意思的点：大家都往西走的时候，腾讯留在了东边。

跟字节和阿里比，它的西部footprint最小。这也符合它延迟敏感的工作负载结构：微信、游戏、视频。唯一的例外是在宁夏中卫跟中国联通的合作，第一机房2025年4月点亮。应该说，现在还只是腾讯All in的早期阶段。

跟新闻通稿和跑分分数不一样，数据中心容量是一个硬的、物理的真实算力指标。所以还需要持续追踪腾讯的数据中心动作：它是检验这场追赶到底有多认真的最清晰试金石。然后是百度，百度开创了中国的AI故事，但现在是花钱最少的那个。

它是中国最早押注AI的公司：从大模型到自动驾驶都是旗舰。文心一言2019年就发布了，2023年3月它也是第一个推出ChatGPT式产品的中国科技巨头。它确实领先了几个月，但很快字节的豆包就超过了它，拿走了消费端的皇冠。百度以前是闭源的，2025年6月开源了文心4.5。

然后2026年1月推出了文心5.0，参数2.4万亿。2026年5月又更到了文心5.1。跟阿里一样，百度也把文心一言整合进了搜索、地图和编程助手。但这救不了核心业务：2026年二季度，在线营销收入同比下降了约20%。唯一的亮点是私有化部署：文心在政府和国企里卖得不错。

资本开支的曲线讲的是同一个故事：百度是四家互联网超大规模厂商里花钱最少的。2026年上半年的资本开支大概就是阿里一个月花的量。但百度跑的是最深的垂直堆栈：昆仑芯芯片训练了文心5.1，对比一下阿里平头哥的真武主要还是用在推理。

昆仑芯也对外卖：特别是政府采购和金融采购。现在昆仑芯正在分拆，计划A+H上市，传闻中的估值上限已经超过母公司了。数据中心地图也印证了这个判断：headline资本开支2026年二季度同比增长了201%，核心资本开支占收入比45%。

是所有中国平台里最高的强度，但模型显示它的基础设施足迹是五家里最小的：第三方招标规模只有字节的十分之一，西部枢纽没有GW级的园区。百度的第一个内蒙古算力订单2025年才来，也没有海外算力。资本开支数字和建筑实物之间的差距主要是芯片和存储。

但百度囤货不是为了追前沿训练跑，而是越来越像一家芯片公司了。这在利润表上也能看出来：2026年二季度GPU云收入同比增长了283%，比一季度的184%还在加速。管理层在财报电话会上聊的是回报率不是容量，他们说GPU云的利润率比传统CPU云好。

认为支撑来自于自研芯片的成本优势。最后一家，华为。华为出现在这份报告里原因跟其他四家不一样：它既是第二小的超大规模厂商，又是决定其他所有人天花板的供应商。作为数据中心运营商，华为几乎全部自己建：自建比例超过90%是所有玩家里面最高的。

它的布局锚定在三个云枢纽，每个设计都是百万级服务器起步：贵州贵安2021年启用是目前华为云最大的在运营园区，设计容纳100万台服务器。第二个枢纽在内蒙古有两个站点：乌兰察布是华为最早的自建项目可以追溯到2016年。

旁边的和林格尔园区2023年动工，设计目标是成为华为在华北的最大footprint：包括1000亩土地、50栋规划机房、6座专用220kV变电站，满配超过100万台服务器。安徽芜湖园区2024年启用完成了三枢纽的全国布局，这是三个里面最有野心的一个。

1000亩土地上设计承载300万台服务器。SemiAnalysis在这些园区里看到了一个清晰的模式：那就是设计容量远远跑在实际部署前面，运营和规划的比例大约是1比6。所以正确理解华为云的方式可能根本不是把它当成云业务，而是把它当成昇腾算力的分销渠道。

它让那些买不到或者操作不了CloudMatrix硬件的客户按小时或者按token来租，把华为的芯片优势转化成经常性收入。华为云2025年占集团收入还不到5%，市场份额也在缩小，客户主要是政府、金融和国企不是互联网原生的工作负载。

政策也在往同一个方向拉：从2025年11月开始，新建的国资数据中心要求使用国产AI芯片。所以就有了这个悖论：五家超大规模厂商里，华为的footprint是第二小的，但对其他所有人的敞口却是最大的。往后国家智算项目每点亮1GW都是对华为供应的一次竞标。

聊完了国内的五大玩家，我们再把镜头拉远看看海外：建设热潮不止于境内。除了国内的建设大潮中国科技巨头也在全球各地进行大规模投资。根据模型到2029年海外租赁容量将达到约4GW，字节跳动当然是领跑者。

TikTok为了实现用户数据的本地处理2020到2024年在海外签了大量容量合同。虽然字节不在海外自建但是SemiAnalysis追踪到了它的主要租赁和近云租用情况：在美国TikTok在2020到2023年扩张得很猛主要集中在北弗吉尼亚和波特兰。

但之后自己新增的容量就很少了：在欧洲TikTok2023年在爱尔兰和挪威开了数据中心，芬兰的第三个站点2025年动工。最新的动作是在巴西起步大约200MW，跟美国和欧洲的缓慢爬坡不一样东盟是当前的亮点。字节从2023年开始在东盟明显加速因为出口管制限制了境内能跑什么芯片。

字节的英伟达舰队就驻扎在海外由把中国建设速度带过去的开发商来建设施。核心业主包括DayOne、Bridge DC还有一波私募资金支持的开发商，容量集中在新加坡-柔佛-巴淡枢纽。这些运营商的建设速度非常快：100MW以上的项目不到一年就能交付，一些成熟的西方批发开发商通常需要两倍的时间。

阿里和腾讯也在积极海外扩张只是规模小一些，阿里是两家里面更坚定的那个。它目前在18个国际区域运营46个可用区，国内是60个可用区、13个区域。过去两年新区域和新可用区的发布速度明显加快了，扩张是用硬通货来支撑的：2026年8月阿里完成了100亿美元的新股配售。

这是它2019年香港上市以来第一次新股配售也是港股历史上最大规模的后续发行。招股文件里写得很明确：钱全部投向全栈AI，大约60%用于扩展全球计算基础设施剩下的用于超大规模AI数据中心和云升级。需求的驱动因素一方面是MaaS业务：它有一个双重增长目标——

AI相关服务占云收入的比例从35%提升到50%以上，海外收入占云业务的比例从大约20%提升到三年后的25%到30%。另一个驱动因素是获取先进芯片：向中国超大规模厂商出租GPU目前是合法而且规模相当大的一笔生意。腾讯的海外扩张规模更小一些起步是服务中国游戏和互联网公司的出海但转向是类似的。

2025年以来新增了三个海外区域分别是沙特、日本、马来西亚和8个国际可用区，背后是模型服务网关和智能体产品的国际推广。东南亚是明确的重点：国际业务目前约占腾讯云收入的10%但同比增长超过40%，公开的目标是2030年超过30%。

最后我们来做一个总结：高空置率和AI容量短缺并存，创纪录的资本开支周期伴随着设施成本的下降。市场最大的租户几乎什么都不披露却锚定着整个批发行业，跟西方同行一样大部分资本开支最终会花在服务器上但服务器需要建筑。

而数据中心建设是它们将在何时何地落地的最早硬信号，因为这个模型追踪了在建项目和规划管道：建设中已经确定的部分其实都已经在数据里了。阿里、腾讯、华为、字节、百度这五家头部超大规模运营商的合计容量从AI周期开始到2030年有望增长两倍以上。

从2023年底的大约6GW增长到2030年的约21GW，年度新增容量从云时代的每年大约1GW有望加速到2026到2027年的每年3到4GW。在那之后还有大约6GW的投机性园区储备会破土动工，支撑这条增长曲线的需求是结构性的。

受保护的国内市场、国家导向的基础设施以及一个开源飞轮，哪怕有出口管制这个飞轮也能让中国模型保持全球相关性。这三件事加在一起就是这场建设热潮的底层逻辑，那么大家觉得在中国AI基础设施的这场竞赛里最大的变量是什么？

是芯片供应还是模型能力，还是电力成本呢？欢迎在评论区留下你的看法。感谢收看我们下期再见。