AI 超级数据中心：全球 AI 基础设施调查——谁拥有最强大的计算能力，谁正在落后？

Konrad Wolfenstein

3个月前

AI 超级数据中心：全球 AI 基础设施调查——谁拥有最强大的计算能力，谁正在落后？

人工智能超级数据中心：全球人工智能基础设施调查——谁拥有最强大的计算能力，谁又落后了？——图片来源：Xpert.Digital

日本和其他国家实现了十亿美元的飞跃：亚洲和美国如何在人工智能领域超越我们

计算能力之争：未来的真正工厂并不在欧洲

人工智能被认为是21世纪的终极经济引擎，但其成功的关键在于强大的计算能力。如果没有现代人工智能数据中心庞大的基础设施，即使是最好的算法也无济于事。近期对全球计算能力的调查描绘了一幅鲜明的全球权力分配图景：美国正凭借数十亿美元的巨型集群不断扩大其无可争议的主导地位，而日本、中国和韩国等亚洲国家则正大力追赶，欧洲却面临着技术落后的风险。德国，这个曾经被誉为高科技中心的国家，如今的数据中心和GPU容量数据却显示出令人担忧的落后。德国是否正走向沦为“数据殖民地”的边缘？或者，通过迅速精简官僚机构和大规模投资，德国是否还能扭转乾坤？本报告深入分析了全球计算能力，并毫不留情地揭露了谁才是人工智能时代未来真正工厂的缔造者。.

德国有沦为数字发展中国家的危险，而美国则巩固了其主导地位。

21世纪的地缘政治权力格局不再仅仅取决于军事实力或原材料储备，而是日益取决于计算能力的可用性。人工智能数据中心是数字经济的工厂，是第四次工业革命的熔炉。拥有这些数据中心的国家决定着创新的步伐，而那些没有数据中心的国家则只能眼睁睁地看着这场席卷所有行业的变革发生。对全球人工智能数据中心容量的详细调查揭示了一幅巨大的不对称图景，其中德国扮演的角色尤其令人担忧。.

全球起点：30吉瓦，并且还在增长

到2025年第四季度，人工智能相关数据中心的总容量将达到约30吉瓦，这一输出相当于整个纽约州的峰值用电量，并超过许多发达国家的用电量。这一数字是短短几年内开始的指数级增长的结果，其驱动力是生成式人工智能和基于代理的人工智能的爆炸式需求。.

截至2025年第一季度，全球所有数据中心（不仅限于专门用于人工智能的数据中心）的IT电力容量已达到122.2吉瓦。北美以42%的总容量领先，预计到2035年这一比例将增至49%。人工智能工作负载将在2030年代初超过传统工作负载，并在2031年占数据中心总容量的一半以上。.

美国：无可争议的霸主

美国在全球人工智能基础设施竞赛中占据主导地位，领先优势不仅没有缩小，反而还在扩大。到2026年，美国将拥有8.2吉瓦的专用人工智能数据中心容量，占该国总装机容量的40%。仅2026年一年，美国就将新增1.9吉瓦的人工智能容量，超过世界上任何其他国家当年新增的人工智能总容量。到2031年，人工智能驱动的容量将增长至26.4吉瓦，占总装机容量的54%。.

美国所有数据中心的总容量为53.7吉瓦，占全球总容量的44%。在人工智能专用计算能力方面，美国的优势更为显著。美国拥有相当于3970万H100的人工智能计算能力，总功率容量达19800兆瓦。全球用于人工智能开发和部署的GPU集群算力中，约75%位于美国。美国的人工智能超级计算能力是欧洲的17倍。.

这些数据不仅仅代表硬件，更代表着一个由风险投资、技术人才、能源基础设施和监管灵活性组成的相互促进的生态系统。像OpenAI宣布的5000亿美元“星门计划”这样的巨型项目表明，这种投资势头丝毫没有减弱的迹象。.

中国：在制裁压力下展开战略追赶

中国的情况颇为矛盾。该国拥有全球最多的数据中心集群，共计230个，但其人工智能专用计算能力却远落后于美国。预计到2026年，中国人工智能专用数据中心的活跃容量将达到3.1吉瓦，占总装机容量的44%。到2031年，这一数字预计将增长至10.3吉瓦，其中人工智能驱动的容量将占总容量的67%。仅2026年一年，就将新增741兆瓦的容量。.

对中国而言，制约其人工智能发展的关键瓶颈在于美国对高性能人工智能芯片的出口管制。中国目前的人工智能算力仅相当于40万颗H100芯片，远落后于美国、印度甚至阿联酋。然而，中国通过算法效率在一定程度上弥补了这一劣势，DeepSeek的例子便令人印象深刻。尽管中国的人工智能模型平均仍比美国领先的版本落后约七个月，但得益于开源策略和高效的训练方法，这一差距正在缩小。.

中国数据中心总容量为19.6吉瓦，占全球总量的16%。中华人民共和国计划在2030年前大幅扩张数据中心规模，新的五年规划旨在创建超大规模计算集群。.

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全球人工智能排名：一个数字揭示了德国的巨大落后。

日本：1350亿美元的跃升

日本已认识到人工智能基础设施的战略重要性，并正以前所未有的力度进行投资。预计到2026年，日本人工智能专用数据中心容量将达到约1吉瓦，到2031年将增长至2.6吉瓦。此外，日本还有超过2.1吉瓦的数据中心容量正在建设中。.

投资金额巨大。日本政府拨款10万亿日元（约合1350亿美元）用于人工智能基础设施建设。国际超大规模数据中心运营商也承诺为日本人工智能基础设施额外投资超过280亿美元：仅AWS一家就投资152.4亿美元，Oracle投资80亿美元，微软投资29亿美元，这是该公司46年来在日本的最大一笔投资。计划在富山县南东市建设的数据中心预计将成为日本第三大数据中心集群，容量达3.1吉瓦。.

然而，日本正面临结构性瓶颈：在东京，电力接入的等待时间为5至10年。预计到2034年，数据中心的电力需求将从19太瓦时增长到66太瓦时，增长超过三倍，相当于1500万至1800万户家庭的用电量。.

韩国：半导体强国打造人工智能堡垒

韩国正推行一项战略，旨在将其在半导体制造领域的优势逐步转化为人工智能基础设施建设。该国已承诺到2027年投资650亿美元，其中三星和SK海力士领衔，这两家公司合计控制着全球高带宽存储器市场90%的份额。此外，韩国还计划到2030年新增3吉瓦的数据中心容量。.

国家人工智能计算中心将提供1 exaflop的计算能力，分布在多个地点，预计将于2027年全面投入运营。位于全罗南道的全球最大规划人工智能计算中心正在建设中，装机容量达3吉瓦，耗资350亿美元，未来可能容纳20万个GPU。OpenAI正与三星和SK海力士合作建设两个人工智能计算中心，初始装机容量为20兆瓦。每兆瓦的建设成本为1000万至1100万美元，低于亚太其他国家。韩国数据中心市场预计将从2025年的50.4亿美元增长到2031年的162.3亿美元。.

欧洲：支离破碎的大陆

到2026年，欧洲将拥有3.5吉瓦的专用人工智能数据中心容量，占欧洲大陆总装机容量的37%。预计到2031年，这一数字将增长至9.7吉瓦。欧洲所有数据中心的总容量为20.8吉瓦，占全球总容量的17%。预计到2030年，这一数字将增长70%，达到28吉瓦。.

欧盟宣布了一项200亿欧元的计划，旨在建立人工智能超级工厂。随着JUPITER——欧洲首台百亿亿次级超级计算机于2025年9月在德国启用，欧洲在全球十大超级计算机中拥有三台。然而，与美国的差距仍然巨大。2024年全球最重要的40个人工智能模型中，只有三个源自欧洲，而且全部来自法国。.

德国：欧洲的问题儿童

德国的数据尤其令人担忧。该国目前运营着约2000个数据中心，总容量略低于3000兆瓦。其中，仅有530兆瓦专用于人工智能数据中心，约占总容量的15%。预计到2030年，人工智能数据中心的容量将增长四倍，达到2020兆瓦，而总容量预计将超过5000兆瓦。.

关键人物	美国	中国	日本	韩国	欧洲	德国
2026年人工智能数据中心容量	8200兆瓦	3100兆瓦	1000兆瓦	约500兆瓦	3500兆瓦	530兆瓦
2031年预测	26,400兆瓦	10,300兆瓦	2600兆瓦	3000兆瓦	9700兆瓦	2020兆瓦
数据中心总容量	53,700兆瓦	19,600兆瓦	约5000兆瓦	约3000兆瓦	20,800兆瓦	3000兆瓦
人工智能计算能力（H100当量）	3970万.	400.000	~210.000	510万.	约250万.	51.000
人工智能功率容量（兆瓦）	19.800	289	~1.000	3.000	~2.000	25

这一差距令人震惊：德国的AI专用计算能力相当于51000台H100超级计算机，总功率仅为25兆瓦，仅占美国计算能力的一小部分。到2030年，美国的数据中心容量已经是德国计划建设容量的十倍，而且每年新增容量是德国的四倍多。.

德国的区域发展不平衡

德国的计算能力高度集中在少数几个地区。大法兰克福地区拥有超过1100兆瓦的计算能力，占德国总计算能力的三分之一以上。紧随其后的是巴伐利亚州（420兆瓦）、北莱茵-威斯特法伦州（378兆瓦）、巴登-符腾堡州（233兆瓦）和柏林（146兆瓦）。计算能力最低的地区是梅克伦堡-前波美拉尼亚州（20兆瓦）、不来梅州（19兆瓦）和萨尔州（17兆瓦）。.

云计算在总容量中的占比从2019年的29%上升到目前的49%，而传统数据中心则在萎缩。预计到2025年，德国数据中心的电力消耗将达到213亿千瓦时，而2015年这一数字为120亿千瓦时。该行业正在投入创纪录的资金：120亿欧元用于IT硬件，另有35亿欧元用于建筑和基础设施建设。.

德国的不足之处以及面临的风险

德国完全没有像美国和中国那样专门用于人工智能应用的大型数据中心。德国信息技术协会（Bitkom）首席执行官伯恩哈德·罗勒德明确指出，人工智能将成为企业和公共管理竞争力的决定性因素。它将决定德国是沦为数据殖民地，还是在数字时代保持主权国家的地位。投资壁垒，特别是冗长的审批流程和可靠且价格合理的电力供应，必须尽快消除。.

全球人工智能计算能力的分布不仅仅是一个技术统计数据，它更是未来几十年经济价值创造中心位置的早期指标。每一个经过训练的人工智能模型和每一个投入运行的智能应用都需要这种基础设施。缺乏这种基础设施的国家将不得不进口这项技术，以及随之而来的依赖性。.