中国希望凭借充裕的电力和廉价土地，在全球AI竞赛中占据优势，内蒙古因此成为中国巨大AI雄心的“发动机室”。
中国拥有丰富能源资源的内陆地区正在快速兴建数据中心，以期把充裕的电力和廉价土地转变成参与全球人工智能(AI)竞赛的一项优势。
由此造就了规模庞大的新算力中心，比如内蒙古乌兰察布在建或计划建设的数据中心达89座。当地兴建AI基础设施的速度和规模位居世界前列。
北京方面已把AI列为国家战略重点产业之一，寻求通过发展AI来提升经济生产力、巩固国内政治影响力，并让世界更多地区对中国技术形成依赖从而扩大国际影响力。
虽然中国难以获得充足的先进芯片来满足不断飙升的AI需求，但拥有土地、电力以及建造数据中心所需的建设能力这些优势。
根据专注于芯片领域的研究公司SemiAnalysis的数据，中国已经投入使用的数据中心总计拥有24吉瓦算力，超过亚洲其他地区的总和，但不到美国的一半，美国有56吉瓦。另外，中国目前在建的以及已宣布要建设的算力为50吉瓦。
其中最为引人注目的例子要数乌兰察布，这是一个偏远的农业城市，以出产土豆及奶酪制品闻名。
该地区某领先数据中心运营商一位因话题敏感而要求匿名的高管表示，已宣布在乌兰察布建设的算力约为15吉瓦，使该市成为亚洲增长最快的数据中心枢纽。
该市正受益于在其他市场日益稀缺的优势：丰沛的风电和煤电、廉价土地、寒冷的气候以及快速兴建相关设施的能力。这与美国形成了鲜明对比，在美国，获得电力和接入电网已成为制约数据中心热潮的一个关键因素。
本文是以中国紧锣密鼓建设AI基础设施、寻求发展成为科技超级大国为主题的一系列共三篇文章的第一篇，接下来即将出版的两篇讲述了：
中国力争使国内科技公司不再依赖英伟达芯片
中国被遗忘的城市把建设AI数据中心作为提振经济的手段
工程师们甚至正在将一所废弃的高中改造成数据中心。这所学校因所在地区学龄人口不断减少，入学人数持续下降，最终关闭，之后被中联数据(ZData)接收。在不久的将来，一排排计算设备机架就将占据昔日学生们课间聚集的操场。
在乌兰察布市郊，随处可见正在热火朝天施工中的工地。英国《金融时报》看到，至少有12家公司正在4个占地广阔的数据中心园区开展建设，其中一些运营商同时在多个地点施工。
这些公司中有阿里巴巴(Alibaba)和华为(Huawei)，还有中联数据和世纪互联(VNET)等运营商。后者负责设施建设，并向科技集团出租算力。
据知情人士透露，字节跳动(ByteDance)已成为中国租赁计算基础设施的最大需求方，而人工智能实验室深度求索(DeepSeek)和智谱AI (Z.ai)也正在乌兰察布搭建设施。智谱AI未回应置评请求。
华为轮值董事长徐直军(Eric Xu)表示，在最终选定乌兰察布之前，这家科技巨头曾考察过许多地点，最终选择这里是因为其电价低廉，而且距离北京较近，乘坐高铁仅需两小时。华为在乌兰察布有3个数据中心。
“我原以为这是一座小城市，”今年8月首次来到乌兰察布的徐直军说，“我惊讶地发现这地方很大。和我之前预想的很不一样。”
截至今年6月，内蒙古的风电装机容量达到117吉瓦，居中国首位，相当于英国全部风电装机容量的近4倍。该地区还拥有约130吉瓦的化石燃料发电装机容量，其中绝大部分为燃煤发电。
咨询公司The Lantau Group的能源分析师戴维•菲什曼(David Fishman)表示，内蒙古可能是全球所有行政区域中“本地电力供应最过剩”的一个。“这里有大量发电设施在以极低的产能利用率运行，”他说，“数据中心有助于吸纳这些过剩电力。”
目前，乌兰察布各数据中心支付的电价约为每千瓦时0.358元人民币，而中国许多城市的平均工业电价超过每千瓦时0.60元，北京约为每千瓦时0.80元。
该地区寒冷的气候也有助于降低人工智能计算集群巨大的冷却需求。乌兰察布年平均气温约4.3摄氏度，而其毗邻北京的地理位置也使工程团队能够迅速抵达。
内蒙古还有一个优势，即在大型计算项目的供电方式上拥有不同寻常的灵活性。中国大部分地区由国家电网(State Grid)提供电力，而内蒙古西部则由独立运营的蒙西电网(Mengxi Power Grid)供电。
乌兰察布在建或计划建设的数据中心达89座
一位高管称，该市是亚洲增长最快的数据中心枢纽 © 埃莉诺•奥尔科特/FT
当地政府允许部分数据中心项目建设专用发电设施，直接接入计算集群，从而避免了其他地方的开发商面临的部分电网限制。
杰富瑞(Jefferies)中国科技研究主管李裕生(Edison Lee)表示：“通过建设直连数据中心设施的发电厂，他们可以降低成本，而且不必向国家电网支付电能传输费用。”
不过，该地区并非没有资源制约。内蒙古的水资源并不丰富，一名数据中心行业高管警告称，随着这一行业扩张，这可能会成为一个问题。
但中国的优势并不止于电力供应。乌兰察布的开发商建设数据中心的成本也低于美国通常水平，建设的速度也更快。
来自全国各地的承包商都获得了这些项目的订单。高盛(Goldman Sachs)表示，该地区的建设成本比大城市低约20%。
数千名工人被引入当地，并被安置在工地旁的临时住所。许多项目计划在12个月至18个月内完工，而美国的同类项目通常需要18至24个月。
中国率先采用了预制模块。这种类似集装箱的标准化单元内部安装服务器机架，可以迅速组装。SemiAnalysis将这种建造方式称为“乐高数据中心”，美国的超大规模云服务商也采用了这种设计。
建设的速度和规模反过来又在这些新的计算中心周边形成一个产业生态系统：设备供应商纷纷在附近建立生产和组装业务，以进一步降低成本、缩短建设时间。
中国可再生能源集团远景(Envision)正在乌兰察布多个新建数据中心旁建设一个绿色电力项目。该公司表示，该项目最终将具备2吉瓦的发电能力，足以支持多达100万张AI加速卡。
就在不远处的一家组装厂，工人们正在装配将用于供电的风力涡轮机。外国供应商也从中受益。在多个项目现场都能看到维谛技术(Vertiv)的液冷设备，包括中联数据和中金数据(Centrin Data System)运营的设施。
北京方面也在利用激励措施引导这一规模巨大的建设热潮，以实现减少中国对外国技术依赖的目标。据熟悉相关政策的人士称，使用国产处理器而非英伟达(Nvidia) AI处理器的数据中心，可以获得更优惠的税收待遇，以及电费和水费折扣。
乌兰察布的开发商正在建设的数据中心
成本也低于美国通常水平，建设的速度也更快 © 埃莉诺•奥尔科特/FT
分析师认为，就目前而言，这轮建设热潮导致中国出现大量闲置算力的风险很小。
李裕生表示，随着中国科技公司扩大对AI的使用，尤其是对AI智能体的应用，对算力的需求正在加速增长，并推动租赁芯片算力的价格上涨。
“不存在过度建设的风险，”他说，“词元(Token)消耗量正在飙升。”
相反，中国建设数据中心并为其供电的惊人速度，正在凸显其AI基础设施建设面临的核心问题：如何获得足够多的先进处理器。
北京方面和华盛顿方面对中国购买英伟达芯片实施的限制，加上中国晶圆厂产能有限，使这成为一个关键制约因素。
“问题在于，数据中心能否获得足够多的芯片装进这些设施里，”李裕生说。
数据可视化：Haohsiang Ko。视觉设计：卡里-露丝•佩德森(Kari-Ruth Pedersen)和亚历克斯•惠勒(Alex Wheeler)。