城市型算力中心崛起，AI价值开始深入产业

过去，人们谈 AI 基础设施，更多关注谁拥有最多 GPU、谁建设最大的算力集群。但随着 AI 进入规模化应用阶段，算力的价值正在从资源供给走向产业运营。

北电数智认为，未来 AI 基础设施竞争的核心，不只是建设算力资源，而是让算力真正进入产业。基于这一判断，北电数智将城市型算力中心定位为连接算力、模型和产业需求的重要节点，通过深入地方产业、挖掘本地企业需求，推动 AI 能力规模化落地。

与此同时，随着 AI 基础设施向机柜级、系统级演进，服务器产业也正在迎来新的变化。北电数智判断，未来服务器竞争将不再只是传统组装能力的竞争，而是围绕芯片适配、生态整合和 AI 基础设施运营能力展开。

城市型算力中心如何寻找产业价值？服务器产业为何迎来重构机会？北电数智副总裁赵鸿宇在本次爱分析访谈中，分享了他对 AI 基础设施未来发展的判断。

图 1：北电数智规划设计与建设运营的北京数字经济算力中心

核心观点

算力需求增长远超预期。

通过城市的算力规划可以看到，多个城市的算力需求呈现爆发式增长的态势，供需缺口非常明显。

城市型算力中心是新物种。

与基地型算力中心不同，城市型算力中心的核心是让本地产业用起来，而非单纯对外售卖算力，这是本质区别。

AI 时代服务器竞争格局会被重塑。

传统服务器厂商的优势建立在过去 CPU 时代的供应链和组装模式上，但随着 AI 基础设施走向机柜级交付、芯片多元化、模型适配复杂化，服务器产业会出现新的机会。

AI 国际化时机已到。

除芯片外，中国在算力中心全产业链具备竞争优势，全球对中国 AI 解决方案的需求旺盛。

以下为本次访谈实录，在不改变原意基础上略有修改。

算力需求的真实增长远超预期

爱分析：当前算力市场的需求增长情况如何？

赵鸿宇：算力需求的增长速度远超外界预期，多个城市的算力规划都呈现出爆发式增长的态势。例如长三角某市 2027 年智算总规模目标突破 5 万 P，打造东南沿海重要算力枢纽。再如，国内一些经济强市，GDP 超过 5000 亿，坐拥 50+ 上市公司，但全市可用智算仅 200P. 总体而言，供需缺口非常明显。

爱分析：这些规划数据确实非常可观，需求增长的驱动力来自哪里？

赵鸿宇：驱动力主要来自应用层面的深刻变化，当前已经进入智能体广泛应用的阶段，算力消耗正在成倍增长。我们观察到，无论是 C 端还是 B 端，AI 工具的使用频次和单次使用的算力消耗都在快速上升，对于效率的提升是巨大的。

还有一些政务场景，也开始应用 AI 工具提升效率，帮助工作人员快速生成分析内容，结合实际需求进行决策辅助，这一趋势正在加速普及。

算力需求激增的背后不仅仅提效，还有更深层的驱动力。在 B 端尤为深刻，智能体正在重塑企业的组织形态和运营模式。

比如某知名茶饮企业优化运营体系，通过为门店配备 AI 副店长（智能体）辅助管理，大幅减轻了原来省一级的部分管理职能。智能体能够基于实时数据进行分析，根据天气、商圈活动、周边竞争等动态因素，辅助门店做出上架产品、物料采购、人员排班等决策，显著提升了运营效率和经济效益。

爱分析：很多人把 AIDC 类比云计算，觉得需求会集中在少数头部客户手里。这个判断你觉得对吗？

赵鸿宇：这个判断低估了真实需求的广度，腰部需求远比大家预期的要旺盛。过去看云，确实头部客户贡献了绝大部分收入，所以类推 AIDC 也会是字节、阿里贡献大半。

但从城市型算力中心在一线看到的情况完全不是这样，每个地方的企业、政府、产业都有强烈且分散的需求，以一个 GDP5000 亿城市为例，算力需求每年增长 50% 以上，假定算力总需求的 10% 由本地算力满足，就能给地方留存一大笔财政收入，这等于给地方塑造了一个新的 AI 国企。

爱分析：城市型算力中心与基地型算力中心的核心差异是什么？

赵鸿宇：两者的本质差异在于运营理念。基地型算力中心的核心是建设完成后对外提供算力服务，而城市型算力中心的核心是让本地产业真正用起来算力。

我们每个项目的资金需求相对可控，一个 100P 到 200P 规模的算力中心，初期投资大约在 1 到 2 亿元，国企可以投入 30% 左右资金，或者由我们组织社会资本进行投资。资方关注的是合理的回款条件，我们负责运营落地，政府鼓励场景支持，各方协同推进。

爱分析：城市型算力中心的核心价值是什么？

赵鸿宇：城市型算力中心的核心价值在于推动本地产业的智能化转型。不仅仅是建设和运营算力设施，更是要让算力真正服务于地方经济发展。通过一地一策的模式，城市型算力中心能够精准满足本地需求，为地方创造可持续的经济价值。

爱分析：算力中心市场竞争格局会因此发生变化吗？

赵鸿宇：必然会。有两个层面的原因推动格局变化。

第一个是独特利益结构带来的竞争优势。城市型算力中心作为新的增量力量，采取一地一策的方式服务本地需求，这种模式具有独特的竞争优势。

第二个是底层技术变革给市场带来更多可能性，持续搅动整个市场，不至于固化。以英伟达为例，从 B300 到 Vera Rubin，产品架构发生了根本性变化，从单一芯片到多芯片集成的机柜级交付，Rubin 每兆瓦吞吐量最高为 GB300 的 30 倍。

城市型算力中心的运营逻辑与价值创造

爱分析：城市型算力中心具体如何运营？

赵鸿宇：我们的运营体系分为两个方面：政商运营和企业运营。政商运营方面，我们致力于成为地方政府在 AI 领域的智囊伙伴，定期为政府提供 AI 领域的深度分析报告，内容涵盖全球 AI 发展趋势、同类城市的实践经验以及产业发展建议。政府在产业发展中最需要的是方向指引，我们通过专业分析帮助政府识别新的增量机会。

爱分析：企业运营方面有哪些具体举措？

赵鸿宇：企业运营主要通过组合策略推进。首先是打造标杆案例，与行业龙头企业合作，形成可复制的应用示范。其次是提供标准化的智能体服务包，分为轻量级和重量级两种模式，将成熟的智能体应用整合其中，包括代码辅助、战略分析、考勤管理、供应链优化等功能。

对于年收入在 1000 万到 2000 万的中小企业，这些服务的使用门槛大幅降低，每月费用仅需数百元到数千元，帮助企业快速开启智能化转型。并且，帮助企业培养 AI 人才，人才培养是推动 AI 落地的关键环节。

爱分析：服务包模式的竞争力在哪里？

赵鸿宇：核心在于极高的性价比。

这个服务包，每个企业一个月收 2000 块，这直接把原来工业软件的价格体系打崩。以前，企业级软件几万块起，现在大幅下降，小企业也用得起。而且，一旦一个地方龙头企业用起来了，它的供应链上下游都会跟着用。

目前来看，客户需求极其强烈，都愿意尝试。谁真的懂他的业务，谁能把使用门槛降到足够低，谁又能让他随时可以退出不用被锁定，企业主觉得为什么不尝试一下呢。

爱分析：具体如何培养企业 AI 人才？

赵鸿宇：我们组织面向企业管理者的集中培训，帮助他们理解 AI 技术及其在业务中的应用场景。在此基础上，提供系统性的技术培训和三个月的陪跑服务，为每个企业培养一批具备 AI 应用能力的人才，并协助验证具体的 AI 应用价值。这种模式可以帮助企业建立内部能力。

爱分析：客户接受度如何？

赵鸿宇：企业对 AI 技术的接受意愿非常高。只要解决方案真正解决问题、使用门槛低、并且不形成长期锁定，企业都愿意尝试。一旦应用产生实际价值，客户的使用粘性会迅速提升。

爱分析：北电数智的业务为何既覆盖算力基础设施，也覆盖应用层？

赵鸿宇：收入主要来源于两个方面：一是算力基础设施的规划与建设，二是基于模型应用的增值服务。建设是基础，而模型应用带来的持续收入是我们长期发展的核心动力。我们专注于 B 端市场，与互联网大厂形成差异化定位，服务于具有特定需求的行业客户。

爱分析：北电数智在应用层的核心能力是什么？

赵鸿宇：我们的核心能力在于两个层面：一是深入行业业务流程的专业知识，二是获取行业特定数据的能力。基于这两点，我们在医疗、文旅、教育等领域进行深耕，这些领域与我们的资源禀赋相契合。我们聚焦基层医疗机构、文旅集团和教育机构的智能化需求，这些场景具有独特的应用价值。

爱分析：如何获取特定的行业数据？

赵鸿宇：主要依托我们的资源优势和合作网络。目前我们正在与电池行业、半导体行业领军企业进行深度合作，这类合作不仅能够获取高质量的行业数据，还能形成行业标杆案例。此外，在 AI for Science 领域，我们为国家级实验室提供智能化解决方案，这些合作都为我们积累了宝贵的行业经验和数据资源。

芯片与服务器领域的新机遇

爱分析：AI Infra 带动了国内服务器的快速发展，未来服务器行业会有哪些变化？

赵鸿宇：服务器行业的竞争格局正在发生变化，核心驱动力是技术架构的持续演进。传统服务器厂商基于成熟的 CPU 架构提供标准化产品，业务模式相对稳定。但随着 AI 技术的发展，新的芯片架构和产品形态不断涌现，这为行业带来了新的机遇。

未来几年，国内将出现多种基于不同技术路线的芯片产品，这些芯片需要适配新的系统架构。同时，NPU 等专用芯片也将逐步成熟，可能来自不同的厂商。传统服务器厂商由于业务模式的惯性，对这些变化的响应相对滞后。

而我们算力运营方更有动力去探索和适配这些新技术，我们采用 " 生态打法 "，核心是去找新势力和想变的人，一起探索增量市场，找到机会。

爱分析：在众多芯片厂商中，如何选择合作伙伴？

赵鸿宇：我们采取动态合作的策略，不会与单一厂商形成长期绑定。国内多家芯片厂商的产品性能已达到国际主流水平的 60% 到 80%，这些企业在资本支持下具备持续发展的能力。我们主要关注两个维度：一是厂商的技术支持能力，二是产品在实际场景中的表现。通过在不同场景中进行测试验证，我们能够筛选出适合的合作伙伴。

爱分析：价格差异是否也是重要考量因素？

赵鸿宇：确实。不同厂商的产品在性能上差距不大，但价格可能相差 3 到 5 倍，这为我们提供了优化成本结构的空间。我们会综合考虑性能、价格和供货稳定性等因素，选择最适合的解决方案。

国际化布局与未来展望

爱分析：如何看待 AI 领域的出海机会？

赵鸿宇：需求非常旺盛。我们已经接待了来自全球各地的企业高管和政府官员，他们对中国的 AI 发展表现出浓厚的兴趣。中国在 AI 领域的技术积累和应用实践已经具备了国际化的基础，包括一带一路沿线国家在内的众多地区都在寻求 AI 解决方案。一些发达国家的企业也在积极考察中国的 AI 生态，希望寻找合作机会。

爱分析：在国际竞争背景下，中国在 AIDC 领域的竞争力如何？

赵鸿宇：中国在 AIDC 全产业链上具有明显的竞争优势，特别是在工程建设和运营管理方面。全球知名投资机构也在关注中国的 AI 基础设施领域，看好其全球市场潜力。随着国内芯片产业的不断成熟，中国 AI 产业的国际化竞争力将进一步提升。

爱分析：在国际合作方面有哪些具体举措？

赵鸿宇：我们正在参与联合国层面的国际合作项目，通过这个平台向全球推广中国的 AI 发展经验和解决方案。我们与多个国家的政府和企业建立了联系，通过培训和交流等方式保持合作粘性。这些合作不仅有助于提升中国 AI 产业的国际影响力，也为未来的商业合作奠定了基础。

爱分析：节奏如何把握？

赵鸿宇：目前我们的主要精力集中在国内市场，国内的发展空间非常广阔。我们正在探索通过合作伙伴模式拓展国际市场，输出技术和经验，由本地团队负责具体运营。这种模式能够有效降低国际化的风险和成本。

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