文章核心观点 - 全球科技巨头正掀起一场规模空前的算力基建竞赛，当前一年的AI基建开支已超过美国信息高速公路20年总开支的一半[24] - AI算力需求呈现爆发式增长，但供给面临芯片产能、能源短缺和资金缺口等多重约束，导致全球陷入“算力饥渴症”[9][12][15][17] - 算力市场呈现“卖方市场”特征，以英伟达为代表的巨头通过投资绑定上下游企业，形成生态联盟[18][19][29] - 中国采取“全国一盘棋”的顶层设计策略，通过“东数西算”工程和政企协同模式，走出一条与美国不同的算力发展路径[35][36][37][40] 算力需求爆发 - 今年一季度微软Azure AI基础设施处理超100万亿Token，同比增长5倍；国内豆包大模型tokens使用量一年内增长137倍，月均复合增长率达43%[14] - ChatGPT-4对于算力的需求是GPT-3的446倍；华为预测到2035年全球算力需求将达到现在的10万倍[14][15] - 摩根士丹利预测未来5年全球AI数据中心支出约3万亿美元，相当于法国2024年全年GDP[7] 算力供给挑战 - 算力供给依赖芯片和能源：英伟达占据全球AI芯片市场80%份额，但B200芯片在亚洲长期缺货；到2035年美国数据中心电力需求将翻一番，占总需求近9%[15] - 美国部分算力产业密集区域电费比五年前上涨267%；若想满足2030年AI运算需求，全球AI行业每年资金缺口达8000亿美元[15][17] - 全球算力租赁市场规模预计到2033年激增至128亿美元，年复合增长率达13.4%[17] 美国算力基建布局 - 英伟达向OpenAI投资1000亿美元（约7100亿人民币），超过A股5400家上市公司中15家的市值[6][7] - 头部企业启动千亿级算力项目：OpenAI/甲骨文/软银“星际之门”计划投资5000亿美元；英伟达与xAI共同投资1000亿美元基金MGX；OpenAI与甲骨文签订3000亿美元算力采购合同[20][22][23] - 预计美国2025年AI数据中心支出规模达5200亿美元（约3.7万亿元人民币）[24] 中国算力发展路径 - 企业端投入：阿里云未来三年投入超3800亿元建设AI基础设施，总额超过去十年总和；三大运营商上半年资本开支超千亿，中国移动全年计划支出1512亿元重点投向算力[32] - 技术攻关走“性价比”路线：华为、阿里云加速研发专用芯片；DeepSeek-R1仅用512块英伟达H800芯片完成训练，而GPT-4训练约使用25000张A100芯片[34][35] - 实施“东数西算”工程：形成8个枢纽节点、10个数据中心集群，覆盖14个省份，提供全国约八成智能算力，通过统一调度解决资源分配不均问题[36][37][40] 行业竞争格局演变 - 英伟达通过投资强化行业渗透：投资OpenAI的1000亿美元将通过采购链条回流；购买英特尔近5%股份抢占AI PC市场；两年投资超80家AI初创公司[18] - 巨头结盟形成“永动机”模式：OpenAI同时接受英伟达投资和甲骨文算力服务，构建闭环生态[25][28][29] - 全球仅33个国家拥有“算力主权”，美国第一，中国大陆排名第二[30]