北京
在大模型发展如此凶猛的今天，底层基础设施建的怎么样了，智算数据中心到底哪家强？
研究机构Epoch AI给出了一组详细数据，列出截至7月24日全球最强的AI数据中心。
我们先上图吧↓
为了统计方便，这些AI数据中心的算力卡，统一被折算成英伟达H100的等效算力（按芯片峰值dense FP8算力折算）。
比如H200与H100的dense FP8算力基本一致，所以1张H200≈1张H100e。
智算中心，到底哪家强？
按照这样的规则换算下来，算力最强的AI数据中心是哪个？
当然是马斯克的SpaceXAI旗下的Colossus 2，堪称智算中心领域的超级巨无霸，遥遥领先于其他玩家。
目前，Colossus 2拥有111.2万张H100e（等效H100算力），IT电力为0.95GW，总建设成本358亿美元。
排名2-5名的，也都是赫赫有名的新老巨头。
第2名是微软的亚特兰大Fairwater数据中心，微软和OpenAI共用，算力规模76.9万张H100e，IT电力0.64GW，建设成本241亿美元。
第3名是Meta的普罗米修斯，位于俄亥俄州，算力规模76.3万张H100e，IT电力0.84GW，建设成本239亿美元。
第4名是小登巨头Anthropic与老登巨头Amazon的联合数据中心：New Carlisle，位于印第安纳州，算力规模68.6万张H100e，IT电力0.91GW，建设成本345亿美元。
这个数据中心主要的算力卡是Amzaon自研的Trainium2。
第5名也是重头戏，OpenAI的Stargate Abilene，位于德州.
其实这个数据中心背后是老登巨头Oracle，算力规模50.9万张H100e，IT电力0.42GW，建设成本159亿美元。
用的算力卡都是B200/B300，还这持续扩容，预计年底要翻倍到101.9万H100e。
接下来腰部的那些我们就不一一说了，看看榜单你会发现，谷歌和Meta真牛，布局了大量智算中心。
TOP60里面谷歌有16个，Meta有11个。
看这部分你会得出一个结论，国外最优质的算力都被老登巨头把持着。
但这些算力最主要的用户，就是OpenAI和A社这两只小登巨头。
国内智算中心，能排到第几？
我们再来重点说说尾部，三个入榜的中国AI数据中心↓
排名最高的是华为位于呼和浩特的和林格尔数据中心（排名37），算力规模12.4万张H100e，IT电力0.24GW，建设成本92亿美元。
主要算力卡为16万张昇腾910C，被等效换算为12.4万张H100e。
接下来是世纪互联乌兰察布数据中心（排名39），主要用户是字节（据Epoch推测），算力规模12.3万张H100e，IT电力0.221GW，建设成本84亿美元。
这个数据中心未来将扩容为接近40万张H100e规模（2027Q3）。
最后是阿里张北数据中心（排名54），算力规模3.2万张H100e（基于21.3万张H20折算），IT电力0.169GW，建设成本64亿美元。
1张H20仅仅被等效为0.15张H100，感觉这个统计中，H20被严重低估了，作为推理，还是能打的。
不过也不用纠结，H20已经是过去式了，未来他们都会被真武替代。
所有这些数据中心，囤积了总量1250万卡H100e的算力，IT总耗电11.9GW。
整体来看，全球智算基础设施已进入“百万卡、吉瓦级、数百亿美元投入”的阶段，头部资源高度集中在美国科技巨头手中。
中国已有华为、世纪互联和阿里三个项目进入全球前60，但与第一梯队仍有明显差距。
这种差距主要还是在算力卡，阿里张北就是个比较明显的例子，20万卡的H20，只被当成3万张H100，最好的卡，都在几个国外老登手里攥着。
不过，国产AI算力卡正在逐步落地，华为有昇腾950、阿里有真武890，昆仑芯有M100…
相信未来这种算力基础设施的格局，会逐步有所改观，我们将看到更多用国产芯的智算中心入榜。
接下来的竞争，不只看等效算力规模，还要看自研芯片、供电能力、集群效率和软件生态。
AI竞赛正在从模型能力，延伸为一场芯片、能源与工程体系的综合较量。
数据来源：
https://epoch.ai/data/ai-data-centers
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