阿里要冲刺20GW大目标！AI不只拼芯片，中国开始拼“工程复利”

抓 住 风 口 · 看 懂 趋 势

本期要点：工程能力正在成为中国企业的差异化竞争力。

你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

9 月 22 日，阿里在云栖大会上宣布，到 2032 年，阿里云在全球运营的数据中心容量要超过 20GW。

20GW，是什么概念？

粗略估计，这意味着未来几年，阿里还要把自己的数据中心和算力基础设施再扩大数倍。

而且，不只是阿里，我们此前也介绍过，字节刚刚拿到 296 亿美元贷款，同时正考虑把今年的资本开支提高到 700 亿美元，重点投向数据中心等 AI 基础设施。

可以看出，中国头部科技企业已经加入了全球 AI 基础设施的竞争。

过去两三年，大家谈中美 AI 竞争，最关注的是芯片。

谁能拿到更多、更先进的 GPU，谁就能训练更大的模型、更快完成下一轮迭代。

对中国企业来说，先进 AI 芯片受到供应和贸易政策限制，会直接影响模型的发展。

但现在，竞争开始进入新阶段。各家企业不只是训练模型，还要建设几个 GW，甚至几十 GW 的数据中心，把 AI 大规模提供给企业和消费者。在这个新阶段，把芯片更快变成算力将成为关键。

我们认为，这时候工程能力的重要性就因此浮出水面，中国企业有可能在这方面展现出差异化的竞争力。

PART 01

交付速度

首先，为什么工程能力渐渐成为了关键因素。

因为对于 AI 基础设施来说，真正产生商业价值的，是芯片拿到手以后，究竟多久才能交付给客户。

一颗 GPU 运进仓库，距离它真正开始跑训练和推理，中间还隔着数据中心建设、高压供配电、冷却设备搭建、网络互联、服务器部署、软件与系统集成，最后还要经过测试和调试，才能真正投入运行。

以前规模还没有这么大的时候，这些工作只算是配套服务。

但当一家企业一下子要部署几万张、乃至几十万张 GPU，当数据中心开始按照 GW 来规划时，谁能够更快地把资源组织起来，把芯片变成算力，就变得非常重要了。

而工程能力就变成了会严重影响到交付速度的因素。

而且，这不是我们的猜测，工程能力正在带来商业价值，因为所有的客户都在等。

今年上半年，北美八个主要数据中心市场的平均空置率只有大约 1.4%，正在建设的、要几个月甚至几年后才能交付的数据中心，也有部分容量已经提前被客户租走。

客户手里有 AI 任务着急执行，那么数据中心早三个月上线，就能多赚三个月的高溢价。

PART 02

工程复利

众所周知，在美国，马斯克旗下的企业具有很强的工程能力。

2024 年 10 月，xAI 和英伟达等公司合作建设了数据中心 Colossus，里面约有 10 万颗 GPU。

不过，规模只是一方面，这个数据中心真正值得关注的是，从项目建设到完工，大约只用了 120 天；更夸张的是，第一台机架进场以后，只用了 19 天就开始真正跑模型训练了。

xAI 在极短时间内，就让服务器、网络、供电、冷却、软件等一整套系统真正协同起来了，把一堆 GPU 变成了生产能力。

后来，xAI 并入了 SpaceX。今年 5 月，SpaceX 又宣布与 Anthropic 签署协议，向 Anthropic 提供 Colossus 的所有算力以及 Colossus II 的部分算力，据称每月租金为 12.5 亿美元。

当看到真有人愿意一年花上百亿美元买算力，马斯克马上就宣布，SpaceX 要数倍地扩容数据中心，喊出了 2027 年底达到 10GW 的宏伟目标，因为他也清晰地看到了数据中心建设的工程红利。

但世界上擅长做工程的，不只是 SpaceX 一家，还有中国企业。

过去大家常说中国有工程红利，容易把它简单理解成人便宜、能吃苦。

其实，如今中国真正在输出的，已经是工程师体系、制造能力、供应链和大型复杂项目的组织能力。我们可以称之为工程复利。

比如，马来西亚柔佛的一个数据中心项目，整体规划 110MW，其中一期约 20MW 的容量，用了大约 300 天即建设完工。

项目中，中国团队参与供应链、质量控制和投产准备。而且，很多数据中心模块是在中国工厂里先预制好，连部分内部装修和设备工作也提前做好，再运到马来西亚现场安装和集成。

可见，中国的工程能力已经不只是在现场干活了，是把适合标准化、工业化的工作放在中国成熟的工程和制造体系里提前完成，再和当地团队配合，把工程项目真正交付出来。

PART 03

需求在哪

当然，中国企业能不能在这一轮 AI 基础设施建设的浪潮中挣到钱，最后还要回到需求本身。

目前，阿里、字节等中国企业还只是在东南亚、拉美、中东等美国以外的第三市场布局数据中心。

但我们想指出的是，并不只是美国才有值钱的 AI 需求，美国以外的市场更值得关注。

如新加坡数据中心空置率只有 2%，容量的报价甚至高于美国。

拉美市场的 AI 需求虽然相对便宜，但某些地区（如墨西哥的克雷塔罗）的容量价格仍然和美国数据中心持平。

这也是为什么中国头部科技企业正在加紧全球布局。

今年 4 到 6 月，阿里云业务的外部客户收入同比涨了 45%，AI 相关产品收入已经连续 12 个季度保持三位数增长。

同时，他们在马来西亚柔佛上线的云服务，由两个当地数据中心提供算力；之后，他们又在巴西圣保罗上线了首个云服务，同样由当地两个数据中心提供算力。

字节方面，则早已通过马来西亚项目布局海外数据中心，目前又在巴西推进大型数据中心项目。

可见，他们都看到了全球的算力需求，不再只是围绕国内需求扩建数据中心。

最后，我们想强调的是，随着中美 AI 竞争的加剧，工程能力这个过去不那么显眼的维度将愈发重要。

在先进芯片、模型和软件生态方面，美国目前仍然拥有明显优势。但众多案例已经表明，中国的工程、制造和供应链能力，也将在 AI 基础设施建设的过程中大有作为，形成自己的差异化竞争力。

接下来，就看谁能把芯片更快地变成算力、并把这些算力卖到真正需要它的地方了。

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