今天分享的是：2025年AI算力需求预期差：大集群+主权AI
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全球AI算力需求迎爆发期：大集群与主权AI成增长双引擎
在AI技术加速迭代的当下，全球算力需求正迎来一轮被市场低估的增长浪潮。近期行业研究显示，随着大型算力集群的密集落地和主权国家主导的AI基础设施建设推进，AI训练端的算力需求潜力远超当前市场预期，一场新的算力扩张浪潮已悄然开启。
北美科技巨头竞逐超大规模算力集群
全球顶尖AI企业正不约而同地加码超大规模算力集群建设，这被视为推动下一代AI模型训练的核心动力。OpenAI正在推进的"星际之门"项目堪称其中的标杆——该项目计划在美国多地建设超大规模『数据中心』，仅一期德克萨斯州阿比林项目就规划部署40万块GPU，总面积达1200英亩。根据最新进展，该项目已有4座主体建筑完工，正在进行算力机架与冷却系统铺设，预计2026年年中全面运营。更值得关注的是，OpenAI与甲骨文的合作协议进一步扩展，将额外建设4.5GW的算力中心，规模相当于可容纳162万块先进GPU，为其向通用人工智能（AGI）探索提供算力支撑。
xAI的Colossus集群则以惊人的建设速度引发关注。从2024年9月的10万块GPU，到12月扩容至20万块，仅用92天就实现规模翻倍，其"边训练边基建"的并行模式让模型性能在扩容期仍能保持日均1.5%的提升。目前，Colossus二期项目已启动，计划部署100万块GPU，而其长远目标是5年内建成等效5000万块H100算力的超大型集群，彰显出对训练算力的迫切需求。
Meta也加入了这场算力军备竞赛。其规划的Prometheus集群规模达1GW，预计2026年上线；另一项目Hyperion总规模更是高达5GW，目标是2027年底成为全球最大的单一AI『数据中心』园区。为加速落地，Meta放弃传统『数据中心』设计，采用预制化模块与轻型建筑结构，将建设速度置于首位，凸显出算力集群建设进度对AI模型竞争的关键影响。
这些科技巨头的密集布局传递出明确信号：超大规模算力集群已成为训练先进AI模型的必要前提，训练端算力需求的增长空间远未触及天花板。
主权AI崛起：中东与欧洲成算力新增量主力
除科技企业外，主权国家主导的AI基础设施建设正成为算力需求的另一重要增长极，其中中东和欧洲的动作尤为引人瞩目。
中东地区的算力扩张计划已进入实质性推进阶段。美国与阿联酋合作的5GW『数据中心』集群项目分阶段落地，第一阶段1GW工程已动工，其中200兆瓦预计2026年投入运营。沙特阿拉伯则通过新成立的AI公司Humain，计划五年内部署500兆瓦AMD设备和500兆瓦『英伟达』GPU，仅『英伟达』就将交付超过1.8万颗最新AI『芯片』，相当于其2025年第一季度全球出货量的12%。行业预测，到2030年中东地区算力集群总功率容量将突破6GW，成为全球AI算力的重要支点。
欧洲则以"数字主权"为战略核心，加速AI基础设施自主化。在《数字欧洲计划》框架下，欧盟高性能计算联合事业体已建成13座"AI工厂"，分布在法、德、西班牙等国。2025年启动的InvestAI计划更是动员2000亿欧元💶投入，目标是2030年前建成4个人工智能超级工厂，每个配备10万片以上先进AI『芯片』，将欧洲现有AI基础设施容量提升4倍。『英伟达』也宣布与欧洲多国合作，计划建设20座以上AI工厂，部署超过3000 exaflops算力的『芯片』，为欧洲企业和公共部门提供自主算力支持。
与商业公司相比，主权国家主导的AI项目在资本投入上具有更高确定性，不仅为全球算力需求注入稳定增量，更重塑着全球AI基础设施的布局格局。
算力扩张背后：电力需求成关键支撑
AI算力的爆发式增长，正推动『数据中心』电力需求迎来革命性变化。美国能源部数据显示，2023年美国『数据中心』用电量已达176TWh，占全国总用电量的4.4%，较2018年的76TWh增长超130%；预计到2028年，这一数字可能飙升至325-580TWh，占比提升至6.7%-12.0%。
这种激增源于AI『数据中心』与传统『数据中心』的本质差异：20年前一个机架功耗仅2-4千瓦，如今『英伟达』最新配置机架功耗高达130千瓦，增长近两个数量级，相当于一个机架的功耗就能赶上过去整个『数据中心』。更值得注意的是，『数据中心』电力需求中40%用于冷却系统，这意味着一座1GW功率的AI『数据中心』，仅冷却就需要400MW电力支撑。
为应对这一挑战，大型算力集群纷纷向能源丰富地区倾斜。OpenAI星际之门一期选址德克萨斯州，正是看中当地丰富的风能等清洁能源；其承建方还将油田多余燃气转化为电力，提供低成本能源解决方案。Meta则为Hyperion项目配套天然气轮机，并签署新风电与太阳能供应协议，确保算力扩张的能源支撑。
从北美科技巨头的大集群竞赛，到中东、欧洲的主权AI布局，全球AI算力正进入前所未有的扩张周期。这种扩张不仅源于模型性能提升的内在需求，更反映出算力作为数字时代核心基础设施的战略价值日益凸显。随着这些项目的逐步落地，AI技术向更深层次、更广泛领域的渗透将获得坚实支撑，为全球科技产业发展注入新的动能。
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