重構算力版圖
內蒙古烏蘭察布，呼嘯的北風掠過一排排集裝箱式數據中心。這個昔日“草原云谷”正以0.26元/度的電價、4.3℃的年平均氣溫，吸引著華為、阿里巴巴、字節跳動、快手等大廠落戶。
在追求綠色高效算力的潮流下，減少碳排放和降低PUE（電力使用效率，數值越接近1代表能效越高），成為大公司選址的關鍵訴求。常年低溫就像一個天然的大冰窖，全風冷散熱下，PUE可全年保持在1.26以下；大風的天氣帶來豐富的綠電資源，低成本+低PUE的綠色數據中心，地理稟賦正在改寫產業邏輯。
自此，這座小城的名字與科技巨頭、“東數西算”等熱詞綁定，外界將烏蘭察布與號稱“大數據之都”的貴陽放在一起，并稱“南貴北烏”——頗有“二分天下”的氣勢。
凌晨兩點，深圳南山科技園某AI公司，工程師小王點擊“訓練任務提交”按鈕。他不知道的是，這段代碼即將開啟一場橫跨中國的算力漂流。任務被拆解為三部分：核心計算由內蒙古烏蘭察布的寒武紀芯片執行，數據預處理調用貴州貴安新區的華為鯤鵬服務器，最終結果匯總到上海臨港的智算中心驗證。整個過程耗時6小時22分，比純本地訓練快1.4倍，成本節省18%。
這并非科幻場景，而是全國一體化算力網的現實預演。當“東數西算”工程進入深水區，一張以“算力高鐵”為骨架的智能網絡正在成型，其顛覆性不亞于當年高鐵對人口流動的重構。
難點與破局
當中國工程院院士劉韻潔在貴州2024數博會上直言“數據傳輸用不好、用不起、用不了” 時，臺下不少企業代表苦笑點頭，這說的不正是眾多AI公司每天面對的困境？
以某國產汽車品牌自動駕駛研發為例，每天20輛測試車在4個訓練場采集路面信息，160TB 的路測數據若走專線傳輸，一年光網費就要燒掉1000萬，夠買30輛頂配測試車；可若用 “數據快遞”（卡車運硬盤），成本可驟降至190萬，如今依然收到眾多企業青睞。這種“開著智能車，用著騾馬時代的傳輸方式”的荒誕現實，或許未來正在發生變革。
在江蘇，中移軟件搭建的400G全光網絡就像給數據修了條“智能高鐵”；全球最大的SRv6/G-SRv6商用IP網絡底座動態選擇最優路徑，分鐘級調整帶寬，蘇州的動畫渲染任務能瞬間調用貴陽算力，杭州的企業可將冷數據自動備份到烏蘭察布。這套系統讓傳輸成本直接腰斬，相當于把“數據快遞”升級成“數據閃送”。
而小鵬汽車與阿里云的合作則更激進——通過自研RDMA網絡構建混合云，自動駕駛訓練時，西部算力集群與東部研發中心實時聯動，數據讀取效率提升10倍。研發人員凌晨在杭州調整一個參數，烏魯木齊的GPU集群半小時后就能輸出新結果，這種“數據高鐵”與“算力公交”的混合調度，可快速落地200多個城市。
從郵寄硬盤到光網直連，從專線天價到彈性計費，中國企業的數據傳輸戰正從 “人力物流” 轉向 “比特調度”。當東部的AI訓練能用上西部的低價算力，當路測數據不必在卡車和服務器之間“倒時差”，劉院士口中的“用不起”或許很快會成為上個時代的注腳。這場悄無聲息的傳輸革命沒有爆破聲，但每省下0.1元/GB的成本，都在為自動駕駛、生物醫藥乃至國產大模型的突圍蓄能。
結語
從“南貴北烏”的二分天下，到“八縱八橫”的算力九州，中國正在編織一張比高鐵網更精密的數字神經網絡。當新疆的棉花質量檢測能調用海南的視覺算力，當黑龍江的冰雪大世界實時渲染借助云南的GPU集群，地域將不再是創新的枷鎖。
或許到2035年，人們會像今天談論“西氣東輸”一樣，對孩子們講述“算力西電東送”的故事。而隱藏在服務器轟鳴聲中的，是一個國家用比特流對抗地理熵增的雄心——在這場沒有終點的遠征中，每瓦特算力都在重塑山河。
（文/米欄）
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