北京 AI 的“第二机房”，为什么突然长在草原上？

过去两年，乌兰察布的数据中心数量增长得有些反常。

2024 年 11 月，新华社援引当地大数据部门的数据称，乌兰察布落地了 36 个数据中心项目，算力总规模约 3 万 P。到 2026 年 6 月底，项目数变成 89 个，运行算力达到 16.5 万 P。

8 月 22 日，新华网又更新了一次数字：落地项目已经超过 100 个，投运算力 17.2 万 P，其中智能算力占比超过 95%。

不到两年，项目数量接近翻了三倍。

这很容易被写成另一个“西部城市靠政策逆袭”的故事。但乌兰察布真正有意思的地方，不是它有多少机房，而是它刚好卡在一条越来越值钱的边界上：

它拿着西部的电力和土地成本，却能提供接近北京的网络时延。

乌兰察布算力扩张时间线

先别急着被“100 多个项目”震住

项目数、投资额和真正可以调用的算力，是三套不同口径。

截至 2025 年底，乌兰察布签约数据中心项目 84 个，签约总投资超过 5000 亿元，但累计完成投资约 399.75 亿元；签约标准机架超过 400 万架，建成约 50 万架，实际投运 33 万架，上架率为 66%。

这组数据比“5000 亿投资”更接近现实。

一座数据中心从签约到开工，再到机电交付、服务器上架和客户付费，中间可能隔着几年。经济观察报 8 月的实地走访也发现，89 个项目中相当一部分还在施工，部分项目甚至仍在等待土地指标。

因此，“超过 100 个项目”说明资本和企业正在集中涌入，不能直接理解为 100 多个满载运行的数据中心。

17.2 万 P 也要谨慎看。P 通常指 PFLOPS，即每秒千万亿次浮点运算，但不同地区、芯片和统计口径可能采用不同计算精度。它能表示基础设施规模，不能直接等同于大模型每秒能生成多少 Token，更不能代表这些 GPU 已经被高效利用。

真正值得追踪的指标，是投运算力、上架率、GPU 利用率、每度电产出的有效 Token，以及最终有多少客户愿意持续付费。

乌兰察布最值钱的资源，其实是离北京够近

乌兰察布东距北京约 240 至 300 公里。更重要的是，两地之间有两条 144 芯点对点专用光缆。

公开实测数据是：单向最低时延约 2.1 毫秒，往返约 4.2 毫秒。

这个数字不是偶然形成的。

2024 年，北京发布《算力基础设施建设实施方案（2024—2027 年）》，明确要建设一条以“和林格尔、乌兰察布—张家口、廊坊—北京—天津”为主轴的京津冀蒙算力供给走廊。方案提出，北京到内蒙古西部节点的往返网络时延要控制在 5 毫秒以内。

乌兰察布的 4.2 毫秒，正好落在这个目标内。

需要说明的是，4.2 毫秒只是网络传输时延，不是模型的完整响应时间。一次 AI 请求还要排队、加载上下文、完成 Prefill、生成首个 Token，再逐字输出。模型本身可能耗时数百毫秒甚至几十秒。

但网络时延仍然重要。

传统大模型训练是长时间连续计算，多几毫秒往往没有明显影响。在线推理却会反复访问向量数据库、缓存、工具接口和业务系统。Agent 一次任务可能产生几十次跨服务调用，每次多几毫秒，最终会被整条链路放大。

所以，AI 应用增加以后，算力不会简单地“全部搬去最便宜的地方”。它会按任务分层：

极低时延、数据不能离京的业务
→ 留在北京或环京节点

在线推理、常规 Agent、仿真与云服务
→ 乌兰察布这类近场西部节点

大规模训练、离线分析、备份与冷存储
→ 可继续向更远、能源更便宜的节点调度

乌兰察布吃到的，是第二层市场。它比北京便宜，又没有远到只能承接离线任务。

一度电便宜几分钱，为什么会变成上亿元？

数据中心是一台持续运行的用电机器。

经济观察报援引当地官方人士的说法，乌兰察布部分算力中心到户电价约为 0.358 元/千瓦时。作为参照，庆阳东数西算产业园公开承诺的绿电到户综合电价为 0.398 元/千瓦时。

只差 4 分钱，看起来不多。放到 100MW 的数据中心里，账是这样的：

100MW × 8760 小时 × 0.04 元/千瓦时
= 3504 万元/年

如果规模扩大到 500MW，理论差额就是 1.752 亿元。

这是满负荷连续运行的简化计算。现实中的成本还会受到负载率、PUE、峰谷电价、电力交易合同和绿电比例影响，不能把它当成某个项目的实际利润。

但它解释了为什么算力企业会认真争夺每一分钱电价。

低电价只是其中一部分，电力供应方式同样重要。2025 年投运的中金数据低碳算力基地，在 18 公里外配置 300MW 风光储电站，通过 220kV 专线直接连接数据中心，预计每年自发自用绿电约 8.5 亿度。

截至 2025 年底，乌兰察布风电与太阳能发电合计占当地发电量的 46.8%。过去是把电通过高压线路送往东部，现在可以把服务器放在电源附近，再通过光纤输出计算结果。

乌兰察布算力选址的四笔账

低温，是另一张经常被低估的电费账单

乌兰察布年平均气温约 4.3℃，每年接近 10 个月可以使用自然冷源。

这对数据中心很实在。服务器消耗的电最终大多会变成热量，机房必须持续散热。气候足够冷，就能减少压缩机制冷时间，把更多电用在计算设备上。

内蒙古国家算力枢纽的建设目标要求数据中心 PUE 控制在 1.2 以下。PUE 为 1.2，意味着 IT 设备每使用 1 度电，冷却、供电损耗等配套系统还要额外使用约 0.2 度。

低温有助于接近这个目标，但它不是免费午餐。新一代高密度 GPU 机柜的功率快速上升，自然冷却不能替代液冷系统；风光发电有波动，仍需要储能、电网和备用电源；绿电直连项目也要承担专线与调度成本。

乌兰察布卖的不是一项单独优势，而是一组组合条件：低温、绿电、土地、网络和靠近北京。少一项，账都可能重新计算。

AI 从训练走向应用，正在改写数据中心地图

“东数西算”最初更适合存储备份、离线分析和大模型训练。国家相关规划曾把大量非实时业务引导到西部，把时延敏感业务留在用户附近。

现在变化的是推理需求。

模型训练仍在增长，但企业把 AI 接入客服、编程、搜索和业务流程以后，每天发生的推理调用会远多于训练任务。推理既需要低成本，也比训练更在意网络、调度和服务稳定性。

这让“距离需求中心不太远的低成本节点”开始升值。

北京拥有密集的模型公司、云服务商和企业客户，却受到土地、电力和能耗约束。乌兰察布有能源与空间，又通过专线把网络距离压到了 4.2 毫秒。两者不是简单的产业转移，更像一个城市群内部的前台与后台。

北京保留研发、产品、客户和极低时延业务，乌兰察布承接大规模基础设施与部分在线推理。数据中心不需要搬进北京，调用体验又不至于像跨越大半个中国。

这就是“算力卫星城”真正成立的条件。

但从“卖电”到“卖 Token”，中间还隔着一门生意

乌兰察布已经提出“Token 之都”三年行动计划，希望形成“风光发电—绿色算力—Token 输出”的闭环。

这个方向没错，难点也很清楚。

机房建设能带来固定资产投资，真正投运后却未必留下相同规模的本地收入。算力服务通常由企业总部销售，项目所在地得到的主要是电力消费、房产土地税、运维岗位，以及有限的上下游配套。

经济观察报援引当地人士称，乌兰察布算力产业仍处于投入期，2024 年公开的产业税收接近 1 亿元。和超过 5000 亿元的签约投资相比，本地价值兑现才刚开始。

要把“电”真正变成“Token”，至少还差几步：

提高上架率和利用率。 建成机房不等于卖出算力，GPU 空转时仍在折旧。
做好异构算力调度。 不同芯片、框架和云平台需要统一接入，否则 17.2 万 P 只是分散的资源池。
把服务留在本地。 模型推理、数据服务、运维软件和算力交易比单纯出租机柜更有附加值。
找到稳定客户。 短期算力紧张能推高需求，长期竞争最终看每个成功任务的总成本。

最新数据显示，乌兰察布已经引入 20 多家数据中心上下游企业，开始覆盖装备制造、数据标注、软件开发、运维和网络安全。这比再多签几个机房项目更值得关注。

下一场 AI 竞争，可能先打在电网和地图上

过去讨论 AI，注意力集中在模型参数、芯片和算法。

乌兰察布的快速扩张提醒我们，模型真正大规模运行后，竞争会落到很具体的东西上：一条光缆有多直，一度电多少钱，一年能用几个月自然冷源，GPU 到底有多少时间在执行付费任务。

乌兰察布已经证明，草原可以成为北京 AI 产业的外部机房。它还没有证明的是，100 多个项目能否全部变成稳定运行的算力，以及这些算力能否给当地留下足够多的收入。

如果这两件事能做成，乌兰察布输出的将是可以按 Token 计量的工业产品，而不再只是电力和机柜。