国家层面正部署推进“六张网”建设，“算力网”纳入其一。
据财联社记者观察，在高刚性、指数级增长的AI超级周期下，国内算力基础设施正迎来新一轮扩张。应用端，年内阿里、字节、腾讯等头部大厂千亿级基建预算持续落地；基础设施端，第三方IDC厂商积极抢占AI红利，本月初万国数据（NASDAQ:GDS）宣布，未来五年在全国一体化算力网络内蒙古枢纽节点的核心承载城市乌兰察布总投资逾300亿元，打造GW级绿电直连数据中心集群。
与此同时，财联社记者通过多方采访业内人士了解到，当前行业资源分配失衡凸显，电力容量、能耗指标、核心区位土地、低时延网络等核心资源高度集中于八大算力枢纽与一线城市群，中小厂商难以获取稀缺配套资源，赛道准入门槛持续抬升。
万国数据首席战略官张雯瑾在接受财联社记者采访时表示，“一线城市及算力枢纽节点内的高等级算力基础设施资源处于供不应求状态，其余普通机房受功率密度、网络延迟、绿电配套等条件限制，市场竞争力持续走弱。”
“并非所有数据中心都能承接AI需求。”TrendForce集邦咨询分析师杨少帏在采访中道出这样一个事实。
算力基建进入新一轮扩张周期
财联社记者最新从万国数据方面获悉，公司深耕中国，优化资产配置回笼资金，将新增资本和资源进一步聚焦国内AI基础设施领域，计划未来三年投入300亿元至500亿元用于国内业务发展，创下公司成立25年来最高资本支出水平。
本月初，万国数据与乌兰察布市政府签署战略合作协议，计划未来五年在当地投资超过300亿元，建设多个高密度数据中心园区和GW级数据中心园区，并通过绿电直连、绿电交易等方式实现80%以上绿电覆盖，形成规模化零碳数据中心集群。
这些战略举措背后，对应的是国内算力需求与基础设施条件正在发生同步变化。当前，头部互联网企业和本土AI科技企业持续释放大额算力订单，国产算力供给逐步改善，国家算力枢纽、绿电直连和算电协同体系也在加快建设。
对第三方IDC厂商而言，国内市场的价值已不只体现在需求规模，更在于客户、技术、能源与基础设施正在形成协同，提前完成核心节点资源布局，正成为将需求转化为实际交付的重要前提。
公开数据显示，单座1GW算力集群的用电规模堪比百万人口城市的民生用电总量，与海外的OpenAI Stargate、马斯克旗下xAI Colossus等超级工程属同级规模。
AI热潮下数据中心订单逐渐集中化，张雯瑾介绍，头部厂商的新增订单在明显扩容，“过往单次订单多为10MW-20MW，当前平均采购规模突破50MW，大量订单规模超100MW，同时配套远期扩容弹性要求。这类大额长约对服务商的资金储备、全国资源布局、快速交付运维能力等综合实力提出严苛要求。”
订单大型化带来的影响，并不只是单笔合同金额上升，也在改变第三方IDC行业的竞争方式。过去，服务商可以依靠单一城市、单一园区承接相对分散的需求；如今，头部客户更看重跨区域部署、统一建设标准和连续扩容能力，行业竞争正从单个项目的成本竞争，转向资源网络、客户关系和规模化交付体系的综合竞争。
同时，算力布局区域呈现更加集中化的趋势，一线城市及周边承接低延时推理需求，八大国家算力枢纽承接千卡/万卡级AI训练任务，单机柜功率密度从传统7-8kW提升至数十千瓦，高功率供配电和液冷能力，正逐步成为承接大型AI算力集群的重要条件。
财联社记者此前报道，字节跳动2026年AI基础设施资本开支计划从年初的1600亿元人民币上调至2000亿元人民币；上个月阿里巴巴高管称，考虑到建设算力中心投入巨大，资本支出或将超过最初宣布的3800亿元；腾讯今年Q1资本开支付款370亿元，主要用于支持AI相关投入。
即便如此，本月腾讯集团高级执行副总裁汤道生接受媒体采访时还透露，公司算力资源仍处于“不太够”的状态。
杨少帏分析，在算力设备端，头部云厂商一边持续上修资本支出，另一边则在财报中明示供给难以跟上需求。而在算力基础设施端，由于数据中心等待电力接入的时间延长，或者输配电设备的交付周期越来越长，导致厂商自建速度难以满足需求，因此通过长租第三方算力基础设施成为趋势。
据悉，一季度万国数据新增签约IT负载规模约200MW，创下单季度历史新高；截至当前年内累计新签合同容量达346MW，多数在建数据中心资源已获头部客户提前锁定。
另外财联社记者采访获悉，长期租赁第三方数据中心是目前国内AI企业的主流选择，合同周期普遍为8至15年，平均约10年。不过也有模型厂商推进智算中心自建规划，将资金、团队集中投向乌兰察布、中卫等核心算力枢纽，行业算力军备竞赛全面铺开。
多位受访的一线从业者分析，自建算力中心是补齐基础设施短板的常规战略选择，但重资产模式也意味着资金投入大、回本周期长，也将直面成本、技术与行业竞争的多重考验。
与此同时，供应日益充裕的国产芯片也为数据中心带来机遇。
张雯瑾介绍，公司积极顺应国内算力自主可控的发展趋势，今年新签订单均适配国产芯片架构。上半年受芯片产能爬坡节奏影响，相关项目落地进度相对平缓；预计随着年末国产芯片实现规模化量产，本土算力的承接能力将进一步释放。这也是头部 IDC 厂商适配本土算力产业链的典型布局。
瑞银研报亦预判，伴随高端国产计算芯片供给逐步缓解，国内IDC行业将从2026年下半年进入上行周期。
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核心资源约束趋紧
“为什么大家选择乌兰察布？核心是依托这一区域富集的风电、光伏绿电资源，通过绿电直连模式缓解算力中心的用电压力。”张雯瑾这样告诉财联社记者。
据业内数据，作为“东数西算”八大枢纽节点之一，内蒙古节点可再生能源优势突出，全域数据中心年均PUE可低至1.15，处于全国领先水平，这也是该区域持续吸引全行业落地的核心优势。
AI算力爆发式增长引发全球范围内电力资源紧张。今年，“算电协同”首次写入政府工作报告。6月16日央视新闻报道亦指出：算力与电力一体化协同布局，将成为新的投资增长极。
在海外，面对算力用电约束，此前亚马逊、谷歌、Meta、微软、xAI、甲骨文和OpenAI等科技巨头齐聚白宫，签署 “电费缴纳者保护承诺”，目的在于确保不将高昂的能源成本转嫁给普通家庭。
除了电力这一最大瓶颈，大规模算力集群持续推高核心枢纽的土地获取与合规成本，项目集中投产带动骨干网络带宽需求呈指数级增长，而建设周期的刚性约束也直接影响企业算力交付节奏。
据悉，行业建设工艺持续迭代升级，一定程度上可缓解交付周期压力。
杨少帏表示，建立一个数据中心，通常从动工到首栋机房投运，目前头部厂商能够通过模块化、预制化的标准设计，把单栋智算中心的建设周期压缩到一年以内，而传统数据中心的建设约落在15-18个月。
土建周期正被工程化手段持续压缩，瓶颈明显转移到电力与合规配套上。“一是电力，电网接入与供电就绪普遍跟不上算力需求与芯片世代更迭的节奏；二是合规与资源门槛，主要体现为能耗指标与绿电使用比例要求。”杨少帏称。
行业分化持续加剧
核心资源紧张问题以外，数据中心建设及运维技术难度全面提升，行业两极分化格局持续固化。体现在市场对高功率、配套绿电的AI算力基础设施需求进入爆发阶段，一线城市及国家级算力枢纽的高等级智算中心资源供不应求，但低规格、非核心节点机房普遍面临上架率承压困境。
一家提供第三方算力纳管服务的上市公司人士告诉财联社记者，目前智算中心面临着高性能智算中心仍有缺口而中低端供给过剩的情况，部分智算中心的机架功率密度不足15千瓦，远低于高性能计算需求。
上述这种情况，常常被业内归纳为“供需错配”。不过分化不能简单归结为“供需错配”，本质是数据中心从传统IDC逻辑向AI基础设施逻辑转型过程中的价值重估。
有从业者告诉财联社记者，AI时代带来的不是“普通机柜需求”，如今的数据中心已经从传统机房演进为支撑AI训练与推理的大型工业系统。目前下游正对数据中心机柜内部设计、供电保障、液冷技术及运维响应速度等提出极高要求。
近日财联社记者也在2026高工AI智算产业峰会上了解到，算力规模的持续扩张，正在将数据中心的每一个配套环节都推向极限（例如芯片性能、存算技术、系统集成等），同时高功率密度场景下算电协同、液冷散热、低碳运维的技术难题等均有待攻克。
当下行业竞争核心，已转变为长期客户共创能力、极速交付能力、智能化运维能力三大综合能力的比拼；行业价值评判标准彻底更新，电力条件、绿电占比、单机柜功率密度、液冷散热能力，取代机柜数量、占地面积，成为衡量数据中心价值的核心指标，行业正式从规模导向转向能力导向。
多位受访者表示，当前行业结构性缺口显著，仅具备万卡级集群交付能力、完善绿电配套体系、高功率机柜运维经验的头部服务商，才有能力承接AI大额算力订单。AI算力长期增长红利集中于国内市场，马太效应将进一步凸显。
张雯瑾还向财联社记者介绍，万国数据将继续加码国内AI基础设施建设，持续扩容全国绿电智算集群、迭代液冷与模块化交付技术。目前万国数据有3.7GW本土数据中心资源储备，依托成熟的模块化预制化交付体系，可将项目交付周期压缩至3-6个月，大幅优于行业6-9个月的平均水平。
公开资料显示，万国数据以“成熟市场+新兴枢纽”的双轨体系布局算力基础设施，目前数据中心已覆盖北京、上海、广州、深圳等一线城市及周边区域，同时布局中卫、乌兰察布、和林格尔等国家一体化算力枢纽节点。截至一季度末已建设并运营超100座数据中心，服务客户涵盖超大型云厂商、头部互联网企业、金融机构、电信及IT服务商及国内外大型企业。据科智咨询数据，去年万国数据在第三方IDC厂商市场份额最大，约占13%。
元股证券综合来看，本轮国内算力周期的核心变化，是需求、资源和交付能力正在同步向头部集中。头部互联网企业和本土AI科技企业释放的大量需求，为第三方IDC提供了增长空间；国产算力、国家枢纽和绿电体系的完善，则为需求落地提供了基础条件。
但万亿级投资并不意味着行业普遍受益。最终能够获得增长的如何验证成交与持仓，仍是能够以可控资本成本，将土地、电力、网络和工程能力转化为按期交付、稳定上架和持续现金流的企业。
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