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深度｜建一座1GW智算中心，多少钱？都会花在哪里？

来源：花匠小妙招时间：2026-02-25 10:35

摘要

在全球AI算力竞赛的宏大背景下，千亿乃至万亿资本正涌向数据中心建设。当行业巨头纷纷宣布GW级（吉瓦级）智算中心的宏伟蓝图时，一个根本性的问题浮出水面：建设一座1GW的智算中心，钱究竟会花在哪里？这不仅是投资者的核心关切，也决定了产业链中谁将成为最终赢家。本文结合知名投行Bernstein最新发布的专业报告（参考与行业专家深度访谈和第三方专业数据），对一座基于NVIDIA GB200架构的1GW智算中心的成本进行全方位、深度的拆解，揭示其投资的真实图景。

350亿美元都投在了哪里？

据Bernstein测算，建设并配置一座1GW的智算中心，总资本支出（Capex）约为350亿美元。这一数字背后，是一个由IT设备与物理基础设施共同构成的复杂成本结构。

智算中心单个全配置的AI机架（以NVIDIA NVL72为例）总投资为590万美元，其中，机架内的IT硬件成本约340万美元，而支撑其运行的物理基础设施（电力、散热、建筑等）成本则高达250万美元。

这意味着，IT设备与物理设施的投资比例大致为6:4，显然后者的“隐形成本”不容小觑。

核心成本结构深度分析

01智算中心的“心脏”：GPU的主导地位与惊人利润

如上图所示，GPU已经成为当前智算中心绝对的成本核心。在350亿美元的总投资中，GPU芯片独占38.8%，是最大的单一支出项。在一个价值340万美元的AI机架中，仅GPU部分的成本就高达230万美元。更为值得关注的是价值分配。据悉，GPU的设计者（即英伟达）所获取的毛利润，竟占到了整个数据中心总资本支出的29.1%，接近30%。这意味着，投资者为1GW数据中心付出的每100美元中，有近30美元直接转化为了英伟达的毛利。清晰地展示了其在AI价值链中无与伦比的议价能力和核心地位。

02智算中心的“血脉”：不可或缺的网络设备

如果说GPU是心脏，那么高速网络就是连接数万个GPU的“血脉”，是仅次于GPU的第二大成本中心，占总资本支出的12.6%。但和GPU的高度集中不同，这部分支出相对分散，涵盖了多个关键组件：包括DPU / 网络加速器(3.2%)、交换机(3.1%)、铜缆(2.1%)、网卡 (NICs)(1.7%)、背板连接器(1.7%)。

可见，在一个高性能的算力中心集群中，网络互联的价值大概可以占到总投资的八分之一，为相关供应商创造了巨大的市场机会。

03智算中心的“基石”：电力与机械设施的庞大开销

支撑智算能力的物理基础设施，是一项非常庞大且复杂的工程，成本合计占总投资的31.9%。这部分开销主要包括：备用电源：柴油/燃气发电机和涡轮机 (6.1%)、电力配送：变压器 (5.1%)、供电保障：不间断电源 (UPS) (4.6%)、土地与建筑：占总成本的10.7%。近年来特别特别需要的是，公用事业规模的电力供应正成为智算中心建设的核心瓶颈。而散热、存储与其他组件占比相对较小。

可见谁能解决电力问题，谁就掌握了下一阶段竞争的主动权。

ASIC替代GPU，对智算中心成本结构带来的影响分析

分析显示，首先从成本节省的角度：假设ASIC芯片的毛利率为50%（低于GPU的70%），那数据中心总资本支出大概可以节省约19%。但即使如此，ASIC芯片本身仍然是最大的成本支出项，占总投资的24%。其次，对上游的影响：对于芯片代工厂（如台积电）和HBM内存供应商而言，ASIC方案在同等预算下意味着更高的芯片采购量，因此更为有利。

从1GW智算中心建设成本预见3大产业趋势

投资的真实成本与折旧风险巨额的资本支出主要流向了GPU、网络和电力设施。但更值得关注的是资产的生命周期。从谷歌、亚马逊等巨头的财报数据可以看出，服务器、网络等IT硬件的折旧年限通常仅为4-6年，远低于建筑物的25-40年。这意味着，占总投资一半以上的IT硬件，其真实的经济成本（TCO）远高于初始资本支出所显示的比例，这对运营商的长期财务模型构成了巨大挑战。未来产业链价值面临重构：电力与机架内创新随着芯片功耗的爆炸式增长，价值正在从芯片本身向“赋能芯片”的技术转移。Bernstein报告甚至做出了一个大胆预测：到2027年的NVIDIA Rubin Ultra架构，机架内电源组件（PSU、BBU等）的价值含量将是当前GB200时代的7-8倍！这意味着，能够解决机架内高密度供电和配电难题的公司，将捕获巨大的价值增长。电源组件市场规模预计将从2025年的38亿美元增长至2027年的83亿美元。

供应链的机遇与挑战从上游的芯片代工、HBM内存，到中游的PCB、连接器、散热方案，再到下游的ODM厂商，AI的浪潮正在重塑整个电子制造供应链。Bernstein的供应链地图清晰地展示了这一生态系统中的复杂关系。对于投资者和决策者而言，理解资金在价值链条上的具体流向，是识别未来赢家、规避潜在风险的关键。

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