中国美国算力成本比较及出口可能性

导出时间：2026/5/27 22:05:58

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首先这个 E FLOPS 这个单位是什么意思？是怎么个概念？其次，一个数据中心一般的这个规模达到多大？然后建设的一般的预算大概是多少？比如中国跟美国分别相比较一下，它一般能够成本相比较，有没有可比性？你有没有分别的数据？然后这个 E FLOPS 这个，如果有详细的数据，比如说细化到有多少机柜啊，有多少算力卡啊。有多少服务器？多少数据交换机？多少存储设备等等？有没有更详细的这个细节？就是一个数据中心一般达到什么规模，它才比较有经济效益？或者说是比较主流的规模。

EFLOPS 是衡量计算能力的单位，FLOPS 是 “每秒浮点运算次数”（floating - point operations per second）的缩写，EFLOPS 中的 “E” 代表 exa，即 10 的 18 次方，所以 1EFLOPS 等于每秒 100 亿亿次浮点运算。例如，超算 “Frontier” 峰值性能突破 1EFLOPS，相当于 1250 万块 RTX4090 显卡同时工作，若以普通人按计算器速度（1 次 / 秒）计算，Frontier 1 秒的运算量，需要全球 80 亿人持续按键近 40 年才能完成。

数据中心的规模差异较大，主流的数据中心规模从几千个机柜到几十万个机柜不等。例如，中国移动呼和浩特数据中心一期设计机架数为 52500 个。Meta 计划建设的配备 130 万块 GPU 的数据中心，总供电能力高达 2GW。

数据中心的建设预算因规模、技术要求、地理位置等因素差异很大。中国电信位于内蒙古的信息园数据中心，建成成本超过 30 亿美元。美国方面，OpenAI、甲骨文与软银计划未来四年投入 5000 亿美元建设 10 座 AI 数据中心。从整体上看，美国科技巨头在数据中心建设上的投资规模远超中国科技企业，如微软计划在 2025 财年投资约 800 亿美元用于建设 AI 数据中心，而 2024 年字节跳动用于 AI 应用和数据中心集群建设的资本开支约为 110 亿美元。

关于数据中心达到多大规模才更有经济效益，没有一个固定的标准。一般来说，规模越大，单位算力的建设和运营成本可能越低，但同时也需要考虑市场需求、能源供应等因素。美国商业咨询机构 Uptime Institute 于 2023 年发布的全球调查显示，每投资 1 美元建设数据中心，就能带动建筑、能源、IT 服务等相关行业产生 5—7 美元的经济效益。

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那这样的话，比如说上海市，它这个投资数据中心，它一年投了多少钱？或者是一个企业投多少钱？大概这个我们就能管中窥豹，了解一下它这个规模了。你有没有更详细的一些数据啊？比如说一个像这个多少亿 FLOPS 数据中心，它到底是用多少块 GPU 实现的？像中国移动那个 5 万多块，这个 GPU 吧。它实现了算力是多少啊？

关于上海市数据中心的年度投资金额，目前没有明确的全市性总体数据。不过，从一些具体项目可以看出部分情况，如中国移动长三角上海临港数据中心 7 号楼装修工程投资 8135 万元。上海海蓝云科技落地临港的海底数据中心及配套项目，总投资 16 亿元。

对于算力与 GPU 数量的关系，不同的 GPU 型号性能不同，所以实现相同算力所需的 GPU 数量也不同。以中国移动的智算中心为例，中国移动智算中心（哈尔滨）部署超 1.8 万张 AI 加速卡，可提供 6.9EFLOPS 智能算力。中国移动智算中心（呼和浩特）部署了约 2 万张 AI 加速卡，智能算力规模达到了 6.7EFLOPS。中国移动今年将商用哈尔滨、呼和浩特、贵阳三个自主可控万卡集群，总规模近 6 万张 GPU 卡，可提供的算力大约在 20EFLOPS 左右。