經過層層安檢，手機攝像頭被貼上防窺膜後，鳳凰網科技進入了這座位於內蒙古烏蘭察布的數據中心。這裡承載著雲廠商與AI公司的大規模智算業務，也是中國AI產業爭奪算力基礎設施的一個縮影。
沒有想像中的塵土飛揚，取而代之的是低沉的嗡嗡聲——那是智算中心冰冷的氣流在方艙中咆哮。橙白相間的巨大箱體整齊排列，還在等待卡的插入。
「今天可以說，沒有一張卡是空閒的。交付就是生產力，更快的交付，就能體現更大的客戶價值。」阿里雲全球數據中心總經理王朝陽向我們介紹道。
今年以來，隨著
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等AI新貴紛紛宣佈自建或合建數據中心，行業正從「租機房、買算力」的輕資產模式，悄然轉向對算力底座的深度掌控。企業的邏輯，也從過去買卡，轉變為囤積戰略資產，萬卡、十萬卡成為起步門檻。
烏蘭察布，由此演變為AI巨頭們爭奪算力高地的關鍵戰場。從自建機房的自研設備，到租賃機房100天極速交付的模塊化「方艙」，一個AI時代的「新富士康」模式正浮出水面。
探訪烏蘭察布，智算中心裡到底有什麼？
烏蘭察布，內蒙古中部一座常年平均氣溫僅4.3度的草原城市。今年中旬，
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的一則招聘啟示，讓其走入AI行業視野。
過去，它被稱為「中國馬鈴薯之鄉」，在移動互聯網初露苗頭的2013年，烏蘭察布引進華為建設了首個雲數據中心，正式拉開大數據時代序幕。而在隨後的數年間，互聯網的興衰以一種人類無法直接讀取的符號在這裡悄然演進，華為、阿里巴巴、蘋果、快手、世紀互聯、萬國數據相繼入駐烏蘭察布。
根據當地政府公佈的數據，截至2025年底，烏蘭察布已簽約數據中心項目84個，其中智算中心81個，總投資超5000億元。
2026年，新的主角登場，
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在烏蘭察布的智算中心開始大舉招人，並計劃在烏蘭察布建設總功率達1 吉瓦（GW）的超大型智算中心，同步招聘IDC設計規劃工程師。
跟隨著整個AI行業的目光，一個原本隱秘在草原上的超大型智算中心集群揭開了面紗，鳳凰網科技也在這個8月來到了烏蘭察布。
「北京向西一步，就是烏蘭察布。」走出高鐵站，除了撲面而來的涼爽，就是顯眼的紅色宣傳條幅。
距離北京350公里，最快不到倆小時高鐵可達，網絡延遲只4毫秒，全年溫度低、風大乾燥且不在地震帶上……最重要的是，這裡是電價價格「窪地」，綠電佔比達90%，電價3毛2-3毛5——同樣一個機房放在烏蘭察布，一年電費能比隔壁城市省出50個億。
種種優勢疊加下，烏蘭察布成為了智算時代超越所有東數西算節點的全國最大智算集群，成為一座真正的「Token之都」。
阿里雲的數據中心園區也在烏蘭察布，這裡不僅有阿里早年自建的數據中心，也有一座用100天模塊化設計剛剛建造而成的5.0方艙數據中心——後者如今承載著阿里雲80%的智算業務。
左圖：阿里數據中心辦公樓頂部，為隔熱而加的「蒙古包」；右圖：數據中心外景
在這裡，我們發現，數據中心的建設也不單單是「蓋房子」的邏輯，就像
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招聘IDC設計規劃工程師也是因為這裡面充滿了門道。比如，阿里在烏蘭察布自建的2.0架構機房，是上一代技術的巔峰。為了省電，阿里在這裡試用了自研的巴拿馬電源，將變壓環節極致壓縮；為了節水，機房採用了閉式系統，甚至在冬天利用服務器散發的熱量給設備間供暖。
在配電間裡，講解員告訴我們，「傳統機房，一層全是基礎設施，二層才是服務器。但在我們的5.0新架構裡，一切都被『拍平』了。」
所謂拍平，「本質上是把工程變成了工廠，用產品替代了工程。」王朝陽解釋道。從10千伏的中壓配電，到自研的巴拿馬電源，再到鋰電池備電和液冷IT機櫃，全部被預製在方艙裡。現場只需要像拼樂高一樣，把方艙吊裝到位、接上線就完成了。
「以前建數據中心，幾千人在現場幹活。現在是一隊吊車，把集裝箱推到合適的位置。我們的極限是從零建樓到交付，四個半月。」解說員透露，雖然目前受制於上游原材料和元器件的脈衝式需求短缺，理想化的100天裡「前30天預製」有時難以完美卡點，但中間的組裝環節已經能做到極致。
DeepSeek也來下注，搶奪算力基建
過去幾年，大模型公司的競爭重點集中在算法、數據和模型參數。
但進入萬卡甚至十萬卡訓練時代，算力已經從「採購資源」變成決定企業生死的戰略資產。
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的重押，就是這一趨勢的縮影。一個殘酷的現實正擺在所有AI競賽選手的面前：市場上有現貨的算力機房早就被搶光了。動輒12個月的傳統建設週期，完全跟不上Token指數級爆發的需求。而在AI需求大爆發的背景下，誰能更快地擁有大規模、高密度、低成本的專用算力底座，誰就拿下了新一輪競爭的入場券。
更何況，Agent的興起，讓推理需求同樣井噴。據中國國家統計局，2026年3月全國日均Token調用量突破140萬億。這需要更大量的數據中心建設。
巨大的Token需求，讓一座座數據中心拔地而起，鳳凰網科技在烏蘭察布看到大量正在興建中的項目。在益武堂、巴音片區和察右前旗等多個區域，除了華為、快手、阿里等互聯網公司，佔據更大面積的是，是世紀互聯、中金數據等第三方數據服務商。
怎麼能夠用更高效的方式讓Token運轉起來，也成為AI時代的新的競爭要點。
王朝陽回憶，模塊化方案剛提出時，內部反對聲音很高，覺得成本太高。「但產品一旦迭代優化，一定會降下來。」到找合作夥伴時，阻力依然存在。「有一家合作夥伴不同意，說成本太高。結果打開一看，每千瓦成本多算了三分之一以上，後來非常後悔，是自己算錯了。」王朝陽說，現在很多合作夥伴已經全部接受。
更讓他感到行業風向變化的是友商的反應。「最大的友商之一，花了三個月時間，內部基本學會了。聽說我們要研發下一個架構，非常緊張。其他的夥伴也都在問，我們新標準什麼時候出來。」不僅是國內，海外的運營商也在跟進。在他看來，這套方案已經從阿里自己的探索，變成了行業正在共同採用的路徑。
阿里雲關於數據中心建設甚至有更為大膽的設想——「要做這個行業的富士康」。通過ODM模式，讓供應鏈按照阿里自研的標準進行大規模代工。
在方艙內部，哪怕是一個電源模塊都是高度標準化的。講解員以現場空調為例：「市面上都是交流空調，但交流變直流有損耗。阿里為了這套架構，專門找小廠家定製了直流空調。王朝陽後來補充，這套模塊化方案裡，「每個模塊之間經過了最優的調試」，而且中國供應鏈完全跟得上，「我們想在任何一個大基地建，這些廠商都願意跟著我們在當地建工廠。」
王朝陽強調，模塊化如果不做到90%以上是沒有用的。「如果只做到30%、20%，只是解決部分產品問題，第一不能解決整體性的成本問題，第二更不能解決整體性的交期問題。」他也坦承，模塊化也存在「內部一旦定型，就不好改變」的現實挑戰，「好在現在可以持續做迭代，模塊化背後一定是版本化和標準化。」
這種把數據中心做成「標品」的能力，也可能攪動中美AI競賽的格局。王朝陽還提到，中國製造業產能太「可怕」，隨便在浙江找幾家企業就能生產這種集裝箱數據中心。而在海外普遍面臨產業工人短缺、交付長達30個月的環境下，用中國供應鏈輸出的模塊化產品，將是碾壓級的優勢。「如果當性能追平對手的那一天，我們的Token成本價格一定是秒殺級的。」
AI的盡頭是電力
算力的盡頭是電。一切極致效率和成本控制的終極指向，都是電。
「同樣一個數據中心，放在烏蘭察布跟放在隔壁城市，一年的電費能差出50個億。」 王朝陽說。當數據中心規模是過去的10倍以上，單機櫃功率動輒衝向1000千瓦（相當於1萬多人散發的熱量）時，電價成了芯片之外唯一努力關鍵因子。
但是，便宜的電並不是等來的。隨著AI進入推理大爆發時代，算力需求呈現「雙向奔赴」——訓練負載向西「三級縱深」追求低價綠電，推理負載向東「三級下沉」去靠近經濟圈。
這就碰到了當前最大的痛點：算電協同。王朝陽觀察到，現在很多所謂的源網荷儲，本質還是為了新能源消納，而不是真正的算力協同。「電力的交付是動輒三五年的，但我們算力交付已經壓縮到100天。當Token在準指數級大爆發，規劃的協同至關重要。」
圖註：到處都是還在興建的建築
他判斷，目前的規劃規模和實際需求之間的Gap非常大，以至於倒逼行業必須在兩年內出現爆發式的解決方案。「電力企業現在很興奮，但不知道怎麼參與進來。未來數據中心不能是剛性的負荷，一定要變成柔性的自洽系統，讓算力去適應電力，實現動態平衡。」
為了在缺水的內蒙找到平衡，阿里也在死磕水耗。在烏蘭察布，數據中心全部使用中水，標杆項目的WUE低至0.088，幾乎不用水。王朝陽坦言：「用多了水能省電，水的定價偏低導致廠商愛用水。但在建超大規模集群時，必須考慮社會成本，在成本最優和綠色之間找到那個微妙的臨界點。」
從「馬鈴薯之都」到「中國算力之都」，烏蘭察布正在見證一場算力基建的狂飆突進。當阿里雲們把數據中心從一個「土建工程」變成可以在工廠流水線上批量生產的「產品」，當
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等新玩家也開始沿著這條路徑建設自己的算力底座，一個由中國製造支撐的AI基建新範式正在浮出水面。
在草原上那些橘白相間的方艙裡，Token正在被24小時不間斷地產出。而這場算力狂潮的下一個篇章，或許就是當這些「中國方案」沿著供應鏈流向全球時，AI普惠的真正到來。
本文來自微信公眾號「鳳凰網科技」，作者：鳳凰網科技
