长江沿岸的中央枢纽
中国正将芜湖市一座占地760英亩的岛屿改造成庞大的数据中心集群，作为全国集中人工智能算力计划的核心。这个项目常被称为中国版“星际之门”，将华为、中国移动、中国电信和中国联通的服务器连接起来。项目旨在把分散的设施整合为统一网络，以便大规模调度和共享，回应人工智能需求激增以及获取最先进处理器受限的局面。当地政府表示，与该项目相关的投资已达2700亿元人民币，约合370亿美元。
目录
芜湖这处当地称为“数据岛”的基地，距上海、杭州和南京不远。靠近这些人口密集的城市市场，对人工智能推理至关重要。推理是指训练完成的模型回答问题或为用户生成内容的阶段。距离越短，延迟越低，语音助手、搜索、金融风险核查、零售推荐和城市服务的响应就越快。中国还在乌兰察布、贵州和庆阳扩建或改造设施，以服务其他地区。这些偏远中心许多位于土地成本较低、电力充足的地区，正被部署用于模型训练，也就是人工智能开发中最耗算力的阶段。
这座占地760英亩的数据岛将容纳什么
运营商正在建设大型机房，部署加速器、CPU、内存、存储设备和高速交换设备。电信运营商已在该地区铺设并管理光纤线路，因此基地可以通过高容量网络连接附近城市和其他内陆集群。其构想是根据紧迫性、成本和资源可用情况，在网络中调度工作负载，并将某地的闲置资源分配给其他地点的任务。华为正在推广UB Mesh技术，称其可连接分布在多个机房甚至不同城市的处理器，并通过软件将它们作为一个整体资源池用于训练和推理。
为何现在要集中人工智能算力
北京希望提高国内每一颗芯片的利用效益。近年来，许多偏远省份的加速器因当地需求有限而利用不足；与此同时，需要算力的沿海企业却难以调用这些资源。全国性网络有望解决这一问题。规划者预计，通过连接各个集群，既能在故障期间提升冗余能力、提高整体设备利用率，也能形成一个市场，让某地的剩余算力卖给其他地区的买家。
这一推动也受到地缘政治影响。分析人士估计，美国实验室掌握全球约四分之三的人工智能算力，中国则约占15%。美国出口管制限制中国获取最先进的英伟达GPU，也禁止领先的合同芯片制造商为中国客户生产这些芯片。因此，更好地调配国产硬件成为优先事项。集中化是现阶段可用的政策手段，国内芯片项目则在努力追赶。
网络将如何运作
该计划明确区分两类人工智能工作。训练是模型从数据中学习的繁重阶段，适合部署在能够利用低价电力和土地的偏远地区；持续数天或数周的长时间任务可占用数千个加速器。推理则是模型响应用户请求的阶段，需要靠近大城市的终端用户，因为速度和可靠性比最低电价更重要。
西部负责训练，沿海地区负责推理
内蒙古、甘肃等偏远地区已经建有服务云计算或互联网业务的大型服务器园区。按照新方案，这些机房将改作模型训练之用，包括训练大型语言模型（LLM）。它们通过高容量光纤连接沿海城市，因此带检查点的模型可以快速复制到上海、杭州、广州等大城市附近的推理集群。
华为UB Mesh与集群级调度
要实现这一目标，运营商需要高速互连技术和能够协调数千个处理器的软件。UB Mesh被定位为一种互连架构，可减少不同机房或站点的加速器之间的通信开销。具体来说，这意味着采用类似高性能计算领域的技术，例如远程直接内存访问和集合通信库，在训练超大型神经网络时让大量芯片保持同步。在此基础上，调度器可以根据电力供应、合适芯片的闲置情况，或到终端客户的延迟，将任务分配到相应地点。
补贴与芯片紧缺
芜湖提供的补贴最高可覆盖人工智能芯片采购费用的30%。这类地方补助能降低服务器机架的前期填充成本、加快部署，并帮助运营商更快达到机房密度目标。它们也能缓解国产加速器与受出口管制的最新外国芯片之间的差距。
华为、寒武纪等国内供应商正通过加速器和编译器软件努力缩小差距。运营商仍要面对由多代硬件拼凑而成的设备环境，这可能让训练任务变得复杂，尤其是在模型规模达到数万亿参数时。这种压力催生了一个灰色市场。转售商曾试图购入受限制的英伟达系统，并在管制之下将其转运至中国。据称，一家总部位于芜湖的中间商曾与Blackwell一代服务器的订单有关联。英伟达否认此类设备在现行规定下能够在中国大规模投入使用，并指出供应链、许可和支持要求使这种说法并不现实。
哪些方面将受益
近期目标是让大城市的企业更快获得人工智能推理服务。银行可以降低延迟，开展风险核查和欺诈检测；零售商可以部署近乎实时更新的推荐模型；城市管理部门可以利用计算机视觉进行交通管控和洪水监测；媒体和设计公司可以更快完成图像和视频渲染；初创企业则可以按小时租用算力，无需预先购置硬件。通过将内陆训练中心与沿海推理集群连接起来，该网络试图同时满足实验开发和日常运营需求。
电信运营商也将获得超越连接服务的角色。它们的数据中心将成为人工智能时代的重要运营主体，在向云客户销售算力和存储服务的同时，提供维持模型同步所需的城际带宽。对地方政府而言，建设项目有望在施工期间创造就业，并为数字服务奠定基础，吸引新的科技企业落户当地。
与美国“星际之门”建设计划的比较
中国正着力打造分阶段推进、汇集众多现有机房的网络；美国则通过名为“星际之门”的项目，支持建设一批超大型新园区。投资者和运营商计划在全美投入最高5000亿美元。路线图提出建设近7吉瓦的数据中心容量，相当于约七座大型核反应堆的发电量。得克萨斯州阿比林的一座旗舰园区计划容纳40多万块GPU。项目合作方表示，建设高峰期将创造约2.5万个现场工作岗位。
OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼用简洁的话点明了其中的利害关系，强调人工智能未来的发展与支撑它的硬件密不可分。在与合作伙伴公布新建基地之前，他直言不讳地谈到了所需规模。
只有建成必要的算力，人工智能才能兑现其承诺。
两种策略各有侧重。美国押注于建设规模庞大的新园区，在同一园区内集中数十万块加速器。中国则将新旧集群连接起来，再利用调度软件和新型互连技术，让它们协同运作，形成更大的整体。美国的做法在少数地点考验电力供应、土地和水资源的承载能力。中国的计划则分散风险和成本，同时接受将多个站点作为一个系统运营所带来的额外开销。
电力、冷却与网络
现代人工智能集群耗电量巨大，并持续产生必须全天候排出的热量。芜湖岛上的基地需要新建变电站、输电线路和备用容量，确保关键系统在停电期间仍能运行。大多数训练机房依赖液冷技术，直接为芯片和内存散热，这取代了老式服务器机房常用的风冷方式。运营商将寻找附近水源或闭环系统，以减少取水量，并要求供应商提高机架层面的能效。
网络同样至关重要。将远程训练园区连接到沿海推理集群，需要具备数太比特容量的光纤线路、能够将数据传输数百公里的光收发器，以及能够处理数据中心内部东西向流量、避免出现瓶颈的交换机。拥有全国性骨干网的运营商更具优势。它们可以部署冗余路径并管理流量工程，确保模型更新和检查点及时送达，即使遇到维护或天气事件也不例外。
风险、安全与治理
集中化能提升管控能力和可见度，但也会集中风险。如果过多算力依赖少数几条网络通道，故障或网络攻击可能波及多个地区。规划者表示，网络将连接多个站点并设计故障切换路径，以确保冗余。网络安全团队需要保护模型权重、客户数据和调度层本身；一旦调度层掌控庞大的算力资源池，它就会成为重要攻击目标。
现实中也存在限制。与围绕同一代硬件设计的新建单一园区相比，使用许多规模较小或较老的机房可能降低训练效率。电力合同和电网稳定性必须跟上增长步伐。包括耕地改作他用在内的土地利用决策也可能受到审视，尤其是在当地社区感到被迫迁离或粮食产量减少的情况下。补偿、环境影响和电网规划的透明度将影响公众接受程度。
后续进展
目前的工作重点是扩建芜湖的首批机房，将其连接到内陆训练园区，并完善跨站点调度任务的软件。地方政府正在协调采购周期与补贴窗口，鼓励早期入驻企业承诺使用算力。电信运营商正在启用新的光纤线路并升级骨干网，以便将模型检查点从训练集群快速传送到沿海城市附近的推理集群。
工程师将密切关注三个变量。第一，UB Mesh及类似互连架构在跨多个机房运行时，能否带来所宣称的性能提升。第二，国产加速器、编译器和框架能否以可接受的效率训练和运行最新模型。第三，电力和冷却供应能否跟上不断提高的机架密度，同时避免出现电力中断或水资源紧张。这些方面的进展将决定全国网络扩张的速度，以及它对全国人工智能服务增长的贡献程度。
要点
- 中国正在建设集中式人工智能算力网络，以芜湖占地760英亩的数据岛为核心，相关投资约370亿美元。
- 该网络将芜湖的设施与乌兰察布、贵州和庆阳等地的内陆集群连接起来，分别承担训练和推理任务。
- 华为、中国移动、中国电信和中国联通是核心运营方，华为正推广用于集群互连的UB Mesh。
- 芜湖提供最高可覆盖人工智能芯片采购额30%的补贴，以加快部署，应对先进外国GPU受到出口管制的局面。
- 中国希望提高现有加速器的利用率，并通过统一调度层跨地区出售剩余算力。
- 分析人士估计，美国掌握全球约75%的人工智能算力，中国约占15%。
- 美国“星际之门”计划的目标是建设近7吉瓦的算力容量，投资最高达5000亿美元，其中包括一座计划容纳40万块GPU的得克萨斯州园区。
- OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼表示，建设充足的算力是人工智能达到预期的必要条件。
- 集中化有望降低沿海主要城市用户的延迟，并通过多个互联站点提高冗余能力。
- 挑战包括电力和冷却供应、网络安全、各站点硬件多样化，以及土地和水资源利用受到的公众审视。
