Epoch AI 分析华为和林格尔数据中心，估算其算力约为 Colossus 2 的 7%

Epoch AI：Gradient Updates· Ben Cottier·2026-11-13 00:03· 1 小时前精选AI 评分64

What Huawei’s Horinger data center reveals about China’s compute gap

AI 导读

Epoch AI 通过卫星影像和冷却设备模型估算，华为和林格尔数据中心已投运约 105,000 颗 Ascend 910C 和 8,000 颗 Ascend 910B 芯片，对应约 81,000 H100 等效算力，为全球最大 AI 数据中心 SpaceX Colossus 2 的约 7%。

推荐理由

Epoch AI 用卫星影像和冷却模型测算华为和林格尔数据中心的算力规模，读者可以看到中美算力差距的具体量化方法。

本文是我们网站上长篇报道的精简版

华为是中国最大的 AI 芯片开发商，它正依托中国充沛的能源建设数据中心。然而，受美国出口管制影响，它在芯片性能和能效上都落后于美国竞争对手英伟达。

以华为位于内蒙古和林格尔的 AI 数据中心为例，按 AI 算力规模计算，它是中国最大的数据中心之一，但容量不到全球最大的 AI 数据中心——田纳西州的 Colossus 2——的十分之一。从未来的建设规划看，至少到 2028 年，它仍将远远落后于 Colossus。

本文借助卫星图像和公开资料，考察和林格尔园区以及华为更广泛的 AI 基础设施计划，说明我们是如何得出上述结论的。

和林格尔园区：AI 用 IT 电力容量最高可达 286 兆瓦

华为和林格尔园区位于和林格尔新区，由西、南、北三个区域组成。卫星图像显示，当地村庄已被拆除，为数据中心腾出土地。

该园区很可能服务多种终端用户和应用，但华为的文件显示，园区配备的是主要面向大模型训练和推理的“超节点”服务器，这意味着园区很大一部分是专门用于 AI 的。

我们购买了这些区域的商业高分辨率卫星图像，用来估算建筑的电力容量。主要方法是冷却设备模型：根据可见冷却机组的类型、尺寸和数量，估算其排热能力，进而推算建筑的 IT 电力容量。

卫星图像显示，每个区域都包含几乎相同的三层建筑。但北区的冷却塔数量远少于西区和南区，说明北区的建筑不太可能容纳高性能 AI 芯片——现代 AI 服务器的功率密度往往是行业平均水平的 10 倍以上。

排除低密度的北区后，剩下四栋看起来已经完工、冷却设施密集的建筑：南区和西区各两栋。我们的冷却模型估算，这四栋建筑合计 IT 电力容量为 286 兆瓦（MW）。

我们观察到若干线索，表明这些建筑已在运行。首先，从外观上看，这些建筑基本完工，包括冷却设备、备用发电机和停车场，没有仍在施工的迹象。其次，一张卫星图像显示，至少一栋建筑的蒸发冷却塔上方似乎有凝结水汽，说明该建筑正在运行。第三，在另一张图像中，多台冷却塔风扇带有彩色的“残影”，表明风扇正在转动。1

四栋建筑中只有西区的一栋尚未出现任何运行迹象。一份公开披露文件暗示，该建筑已于2026年9月完工，但当时尚未投入运营。我们估计它将在12月前投入运营，而另外三栋已经在运行。

估算和林格尔的算力

华为和林格尔园区的物理规模令人印象深刻，但评估中国AI能力时，其算力更为重要。

根据对该站点高功耗建筑何时投入运营的估算，我们利用华为芯片销量随时间的变化，推算这些机架会装入哪些芯片，并假设从销售到部署有4个月的滞后期。由此得出，第一栋建筑中为昇腾910C与910B的混合配置（以910C为主），另外三栋则100%为910C。鉴于仍有一栋尚未投入运营，我们发现，截至目前约有105,000颗昇腾910C芯片和8,000颗昇腾910B芯片处于运行状态。

要比较中美芯片，常用的基准是“H100等效”（H100e），即把性能与一颗H100芯片的产出进行对比。华为披露的信息显示，910C的性能约为0.76 H100e。与此同时，英伟达的B200和B300芯片性能约为2.5 H100e。

因此，对已运行昇腾芯片的估算相当于81,000 H100等效（90%置信区间：36,000至141,000）。完整计算见这份电子表格。

结合我们对芯片总产量及其他数据中心部署情况的了解，我们认为这一估算合理。根据芯片销量估算，截至2026年3月底，昇腾910C和昇腾910B芯片的销量分别为907,000颗和600,000颗。卫星图像显示，和林格尔的第三栋AI建筑到2026年8月已投入运营。按销售到部署4个月的滞后期推算，我们的估算表明，截至8月，华为和林格尔已用掉910C总库存的11%。

和林格尔的AI算力相当于全球领先者的7%

以81,000 H100等效计算，按当今标准，华为和林格尔是一大型AI数据中心，也很可能是中国最大的之一。我们广泛检索了主要枢纽的中国AI数据中心，并深入评估了几个顶尖候选项目。其中，只有VNET乌兰察布和华为芜湖可能匹敌或略超华为和林格尔。

然而，华为和林格尔与全球最大的AI数据中心仍有很大差距。这一头衔属于SpaceX位于田纳西州的Colossus 2。Colossus 2的算力约为华为和林格尔的14倍。

数据中心的AI算力通常被划分为多个高密度互联的集群，总容量未必能合并用于训练同一个AI模型。不过，即便华为和林格尔的算力被拆分为多个集群，仍可运行大规模研发实验。仅华为和林格尔估算AI算力的10%（即8,100 H100e），就足以在一个月内训练一个DeepSeek-V4-Pro规模的模型。在最乐观的情况下，若将华为和林格尔当前全部算力合并用于单次训练，训练一个GPT-6 Astra规模的模型需要一年。

下一阶段：到2028年初算力再增70%

华为和林格尔数据中心的建设远未完成。如上所述，四栋建筑中还有一栋尚未投入运营；而且根据卫星图像中的效果图和施工现场来看，在已建成的六栋之外，至少还规划了三栋新建筑。

其中一栋新建筑已在南区开工，从施工进度判断，我们预计它将在2028年2月投入运营。假设这栋新建筑与现有建筑一样以AI为核心，那么到2028年初，该园区的AI算力总规模有望增长70%以上。

如果到2028年初算力再增加70%以上，华为和林格尔的算力将达到约141,000 H100e（90%置信区间：65,000至227,000）。但即便如此，它在Colossus 2容量中所占的份额仍大致持平，甚至更小——我们预计Colossus 2到2028年至少达到180万H100e。这并不一定意味着中国数据中心的整体前沿水平会进一步落后。例如，华为位于芜湖的姊妹园区增长速度会略快一些，预计到2027年12月达到151,000 H100e。

这对中国AI意味着什么

中国似乎拥有充足的能源来支撑数据中心。许多针对AI优化的设施正以数百兆瓦的容量建设，并搭载国产芯片。然而，美国AI数据中心每单位电力所支撑的AI算力是中国的2.5倍，其中最大的已经达到1,000 MW。华为和林格尔数据中心就是这一差距的典型例子，其算力仅为田纳西州Colossus 2的7%。正因如此，中国在过去两年能做出如此出色的AI模型就更令人印象深刻。但中国的算力约束在未来两年内不太可能缓解，这意味着其AI能力和部署规模将继续落后于美国。

感谢阅读！免费订阅即可接收新文章。

1

其原理是：风扇有时会将眩光反射到卫星图像传感器中，而传感器在略微不同的时间点分别捕捉红、绿、蓝三种波长。当风扇转动时，眩光可能恰好只在捕捉其中一种波长时出现，从而使眩光呈现出某种明亮的颜色。

来源：Epoch AI：Gradient Updates · epochai.substack.com