重构算力版图
内蒙古乌兰察布，呼啸的北风掠过一排排集装箱式数据中心。这个昔日“草原云谷”正以0.26元/度的电价、4.3℃的年平均气温，吸引着华为、阿里巴巴、字节跳动、快手等大厂落户。
在追求绿色高效算力的潮流下，减少碳排放和降低PUE（电力使用效率，数值越接近1代表能效越高），成为大公司选址的关键诉求。常年低温就像一个天然的大冰窖，全风冷散热下，PUE可全年保持在1.26以下；大风的天气带来丰富的绿电资源，低成本+低PUE的绿色数据中心，地理禀赋正在改写产业逻辑。
自此，这座小城的名字与科技巨头、“东数西算”等热词绑定，外界将乌兰察布与号称“大数据之都”的贵阳放在一起，并称“南贵北乌”——颇有“二分天下”的气势。
凌晨两点，深圳南山科技园某AI公司，工程师小王点击“训练任务提交”按钮。他不知道的是，这段代码即将开启一场横跨中国的算力漂流。任务被拆解为三部分：核心计算由内蒙古乌兰察布的寒武纪芯片执行，数据预处理调用贵州贵安新区的华为鲲鹏服务器，最终结果汇总到上海临港的智算中心验证。整个过程耗时6小时22分，比纯本地训练快1.4倍，成本节省18%。
这并非科幻场景，而是全国一体化算力网的现实预演。当“东数西算”工程进入深水区，一张以“算力高铁”为骨架的智能网络正在成型，其颠覆性不亚于当年高铁对人口流动的重构。
难点与破局
当中国工程院院士刘韵洁在贵州2024数博会上直言“数据传输用不好、用不起、用不了” 时，台下不少企业代表苦笑点头，这说的不正是众多AI公司每天面对的困境？
以某国产汽车品牌自动驾驶研发为例，每天20辆测试车在4个训练场采集路面信息，160TB 的路测数据若走专线传输，一年光网费就要烧掉1000万，够买30辆顶配测试车；可若用 “数据快递”（卡车运硬盘），成本可骤降至190万，如今依然收到众多企业青睐。这种“开着智能车，用着骡马时代的传输方式”的荒诞现实，或许未来正在发生变革。
在江苏，中移软件搭建的400G全光网络就像给数据修了条“智能高铁”；全球最大的SRv6/G-SRv6商用IP网络底座动态选择最优路径，分钟级调整带宽，苏州的动画渲染任务能瞬间调用贵阳算力，杭州的企业可将冷数据自动备份到乌兰察布。这套系统让传输成本直接腰斩，相当于把“数据快递”升级成“数据闪送”。
而小鹏汽车与阿里云的合作则更激进——通过自研RDMA网络构建混合云，自动驾驶训练时，西部算力集群与东部研发中心实时联动，数据读取效率提升10倍。研发人员凌晨在杭州调整一个参数，乌鲁木齐的GPU集群半小时后就能输出新结果，这种“数据高铁”与“算力公交”的混合调度，可快速落地200多个城市。
从邮寄硬盘到光网直连，从专线天价到弹性计费，中国企业的数据传输战正从 “人力物流” 转向 “比特调度”。当东部的AI训练能用上西部的低价算力，当路测数据不必在卡车和服务器之间“倒时差”，刘院士口中的“用不起”或许很快会成为上个时代的注脚。这场悄无声息的传输革命没有爆破声，但每省下0.1元/GB的成本，都在为自动驾驶、生物医药乃至国产大模型的突围蓄能。
结语
从“南贵北乌”的二分天下，到“八纵八横”的算力九州，中国正在编织一张比高铁网更精密的数字神经网络。当新疆的棉花质量检测能调用海南的视觉算力，当黑龙江的冰雪大世界实时渲染借助云南的GPU集群，地域将不再是创新的枷锁。
或许到2035年，人们会像今天谈论“西气东输”一样，对孩子们讲述“算力西电东送”的故事。而隐藏在服务器轰鸣声中的，是一个国家用比特流对抗地理熵增的雄心——在这场没有终点的远征中，每瓦特算力都在重塑山河。
（文/米栏）
e-Mail：lab@enet16.com
