在乌兰察布
，一位工程师从北京回到家乡，做起了数据中心运维
。

　　他的祖辈种土豆。他说 ，自己如今维护的是一片“数字粮田
” 。

　　这片“田”的规模
，可能超出很多人的想象
。

　　AI的费用 ，藏在电费里

　　我们常把AI能力的突破归功于芯片和模型。但模型每训练一次、被调用一次 ，背后都有持续运转的机房
，也有持续产生的电费 。

　　远景科技集团创始人张雷在接受《对话》采访中，打了个比方：蒸汽机输入煤炭 ，输出动力；芯片输入电力
，输出智能
。

　　AI竞争不只发生在芯片上，也发生在电从哪里来 、机房如何散热
、算力怎样调度上。一次调用的成本能降多少 ，这些环节都可能起作用 。

　　乌兰察布有三张底牌：

　　够冷——年均气温4.3℃
，一年近10个月可以靠自然风冷散热，机房能耗指标PUE压到1.2以下；

　　电便宜——一度电约0.25到0.35元 ，对比北上广深0.6到0.8元的工业电价，大型数据中心一年光电费就能省下数十亿元；

　　离客户近——距北京350公里、高铁两小时直达
，两条专用光缆把时延压到4.2毫秒，比人眨一次眼还快
。

　　过去看似普通的地理条件 ，如今连在一起
，成了发展算力的优势。

　　星河基地的大，究竟意味着什么？

　　乌兰察布远景星河基地于2026年8月投产 ，采用超高比例绿电直连
，以12万平方米的建筑体量（约20个标准足球场） 、百万卡并行能力
、百万P算力规模，成为全球Token产出能力最强的单体AI数据中心 ，刷新了AI基础设施的密度纪录 。

　　但星河基地值得关注的
，不只是建筑面积
。

　　大模型训练需要大量计算设备协同工作。把设备汇聚在一座超级单体中，是远景提升集群规模与协同能力的尝试 。更难的是 ，让这个庞大的集群持续、高效地运行。基地实现了67%绿电直供
，单位面积算力输出达到同等面积传统数据中心的10倍
。

　　把风变成Token，难在“稳定 ”二字。风不会按计算任务的时间表吹 ，计算集群却需要持续供电 。星河基地因此尝试把天气预测 、发电
、储能、供电 、配电和散热放在一起调度，让能源供应与计算需求相互配合
。

　　听到这里
，“星河
”这个名字才有了另一层意思。张雷说，它“不是一个单一的星座” ，而是让天气
、发电、储能 、电网、供电
、配电、散热等环节“融合在一起
，汇星成河 ” 。

　　它想回答的问题是：能否用当地的绿电优势，持续生产成本更低的Token？

　　这也是星河基地在行业中的意义：当AI对算力和电力的需求同时增长 ，超大规模算力中心开始探索如何把能源系统与计算系统一起设计
。

　　当然
，规模不能直接等同于成效。设备能否充分使用 、订单能否持续
、成本能否真正下降，还需要长期运营来回答 。

　　一座城的新机会 ，最终要落到人身上

　　那位从北京回乡的工程师
，让乌兰察布的变化有了具体的模样
。

　　对这座城市来说，算力基地带来的不只是一个新称号。它也意味着 ，本地年轻人可能在家乡找到过去需要去大城市寻找的技术岗位 。土地上的风
，则可能通过电力、机房和网络，参与到远方的AI服务中
。

　　张雷希望让Token“像土豆一样便宜
”。这句话能否实现 ，仍要看真实需求和长期成本 。但星河基地已经让一个原本抽象的问题变得可见：当AI走进越来越多人的工作和生活，决定它能走多远的
，除了模型有多聪明，还有每个人用不用得起。

（文章来源：央视财经）