China Invests $295B in AI Compute Infrastructure

•中國這項2950億美元的投資是五年期國家計畫的一部分，旨在建立一個全國互聯的數據中心網絡，目標於2028年完成整合，並將AI技術應用擴展至醫療、交通和城市管理等公共服務領域。
•該計畫明確要求至少80%的基礎技術（包括AI晶片）必須來自華為等國內供應商，此舉旨在將輝達（Nvidia）和超微（AMD）等美國科技巨頭排除在中國AI基礎設施市場之外。
•此項大規模投資由國家發展和改革委員會牽頭，主要由中國移動和中國電信等國有企業負責運營大部分設施，資金來源將主要依賴主權債務（包括超長期特別國債）、銀行貸款和民間資本。
•儘管中國的投資規模龐大，但相較於美國科技巨頭（如Meta和微軟）在2026年單年度合計近7250億美元的AI資本支出，仍顯得較為保守，不過中國在數據中心建設和運營成本上具有競爭優勢。
•中國的「東數西算」工程是此戰略的重要組成部分，旨在將東部地區的算力需求引導至西部，利用西部地區較低的電費和乾冷氣候為大型數據中心提供更經濟、更環保的運營條件。

📊 競品分析▸ Show

特徵/指標	中國AI基礎設施建設	美國AI基礎設施建設 (主要科技巨頭)
投資規模	計劃五年投入2950億美元 (約2兆人民幣)	Meta、微軟等科技巨頭2026年單年度AI資本支出合計近7250億美元
主導力量	國家主導，國有企業（如中國移動、中國電信）負責運營	私營科技巨頭主導，如Google、微軟、Meta、亞馬遜
技術來源	至少80%依賴本土供應商（如華為的AI晶片）	依賴Nvidia等領先晶片製造商，並積極開發自研晶片（如Google的TPU）
數據中心數量 (截至2024年)	約379座	約4,049座
高端AI算力佔比	全球約14%	全球約74%
建設運營成本	相對較低，受益於人力、零件及地方政府補貼	成本較高，但擁有技術和生態系統優勢
戰略重點	強化國內算力自主，應對美國技術限制，推動AI應用普及至公共服務	維持全球AI技術領先地位，加速大模型訓練與推論，拓展雲服務市場

中國正建設一個「統一算力網絡」或「算力網」，旨在將全國分散的數據設施連接成一個高效能運算體系，目標於2028年完成整合。
「東數西算」工程是該網絡的關鍵組成部分，透過構建數據中心、雲計算、大數據一體化的新型算力網絡體系，將東部算力需求引導至西部，以利用西部地區的低廉電價和適宜氣候。
鵬城實驗室牽頭研發的「中國算力網」（C²NET）一期工程「智算網路」已於2022年6月上線，跨域納管了20餘個異構算力中心，匯聚算力規模超過5 EFlops。
該計畫對本土加速器（AI晶片）的實際供應能力構成挑戰，特別是中芯國際（SMIC）的N+2工藝（相當於7奈米）產能利用率已超過93%，剩餘空間有限。
中國國內高頻寬記憶體（HBM）供應嚴重不足，限制了華為昇騰（Ascend）系列加速器的組裝。
華為昇騰910C晶片被認為是中國本土AI晶片中的佼佼者，其單一晶片算力在某些方面優於NVIDIA H20。
部分中國AI系統，如華為的CloudMatrix，透過互聯大量昇騰晶片來媲美Nvidia最先進晶片的性能，但可能導致更高的功耗（例如四倍以上）。
為了提高能源效率，部分數據中心（如安徽蕪湖）已開始採用液冷技術，可實現約30%的節能。

中國將加速實現AI晶片及基礎設施的國產化替代。

該計畫要求至少80%的技術設備來自本土供應商，並由國有企業主導建設，旨在減少對美國技術的依賴。

全球AI算力競爭將進一步加劇，形成中美兩大陣營。

中國的巨額投資和國產化策略將推動其AI算力快速增長，與美國在AI技術和基礎設施領域形成更明顯的競爭格局。

中國AI應用將更廣泛地滲透到公共服務和傳統產業。

統一算力網絡的建成將降低AI算力獲取成本，加速AI模型迭代，並推動AI服務在醫療、交通、城市管理等領域的落地應用。

2015-05

中國發布「中國製造2025」計畫，宣示以國家力量推動半導體產業自主研發與先進製造。

2019-05

美國將華為及其子公司列入出口管制實體清單，限制其採購晶片，標誌著中美科技戰升級。

2022-02

中國「東數西算」工程正式全面啟動，在8個地區建設國家算力樞紐節點，優化算力資源布局。

2022-10

美國實施新的出口管制措施，旨在限制中國獲取先進運算和半導體製造技術，進一步收緊對華晶片供應。

2025-05

中國九款國產AI晶片通過技術安全機構審查，為其在高安全需求產業的大規模採用鋪路。

2026-06

中國計劃在未來五年投入2950億美元建設全國AI數據中心網絡，旨在強化國內算力並應對美國限制。

中國投入 2950 億美元建設 AI 運算基礎設施