騰訊阿里字節瘋搶AI算力！中國科技巨頭掀資源大戰

人工智慧浪潮席捲全球，對龐大算力的需求已成為新時代的數位黃金。在中國，騰訊、阿里巴巴、字節跳動這三大科技巨頭正以前所未有的規模和緊迫感，在全球範圍內「搶購」算力資源，這場無聲的軍備競賽不僅重塑了行業格局，更對中國的科技未來和經濟發展產生深遠影響。這不再僅僅是技術層面的比拼，更是資本實力、供應鏈掌控力以及戰略遠見的全面較量。

算力淘金熱：為何巨頭們在搶什麼？

當前，驅動科技巨頭們對算力資源如飢似渴的核心因素，正是生成式人工智慧（Generative AI）的爆發式發展及大模型（Large Language Models, LLMs）的廣泛應用。從ChatGPT到中國本土的DeepSeek、騰訊元寶、字節跳動的豆包，這些能夠理解和生成複雜內容的模型，其訓練與推理過程需要極其龐大且高效的計算能力。 IDC的報告顯示，大模型和生成式AI顯著推高了算力需求，預計中國智能算力規模將持續高速增長，2025年增幅仍將遠高於通用算力。這股潮流讓智能算力成為企業，乃至國家的核心競爭力。

巨頭們搶購的「算力資源」，最核心的部分是高效能圖形處理器（GPU），特別是輝達（Nvidia）針對AI訓練和推理設計的高階晶片，如A100和H100系列，以及為遵守出口管制而推出的H20等晶片。除了晶片本身，算力資源還包括支援這些GPU運作的大規模伺服器集群、高速互聯網絡以及具備充足電力和散熱能力的數據中心基礎設施。建設智能計算中心就像「搭積木」一樣，需要大量的硬體投入。

對騰訊、阿里、字節跳動而言，算力是其核心業務持續發展的基石。：

阿里巴巴：作為中國最大的雲計算服務商之一，阿里云需要大量算力來支援其雲服務客戶，並發展自己的AI模型。阿里計劃未來三年斥資3800億元人民幣建設雲和AI硬體基礎設施，創下中國民營企業在此領域投資規模的新紀錄，其中約80%預計用於AI伺服器.
騰訊：其龐大的社交、遊戲、內容生態以及不斷發展的雲業務和AI應用（如騰訊元寶）都需要海量算力。業內人士分析，騰訊加大算力投資是為了提升面向C端用戶的使用體驗，避免因算力不足導致卡頓或「伺服器繁忙」，直接影響用戶留失. 據報騰訊2024年採購了23萬張英偉達GPU，2024年Q3的資本開支同比增長114%，主要就是因為對AI的投入增加.
字節跳動：憑藉抖音等產品的流量優勢及在AI領域的積極佈局（如豆包大模型），字節跳動對算力的需求同樣驚人。據報導，字節跳動去年囤積了約10萬個GPU模組，總價值可能高達1000億元人民幣，並成為中國境內輝達AI晶片的最大買家之一. 字節跳動2024年資本開支高達800億人民幣，遠超其他傳統互聯網巨頭，巨額投入主要用於滿足AI應用發展和自主構建大規模數據中心集群.

這場算力競賽的核心在於「餵飽」自研或使用的AI大模型，以保持技術領先和市場競爭力。模型的性能和應用場景擴展直接依賴於算力規模。 DeepSeek等模型的成功，非但沒有抑制算力需求，反而因推動大模型普及和應用落地，進一步刺激了數據中心等算力基礎設施的建設.

三國演義的算力爭奪：你買我的，我建我的

騰訊、阿里巴巴、字節跳動之間的算力競爭，呈現出複雜的「競合」關係。一方面，它們是激烈的市場競爭者，都在爭奪AI時代的主導權；另一方面，在算力稀缺的背景下，甚至出現了相互採購資源的現象.

最引人注目的案例是騰訊向字節跳動購買GPU算力資源。據報導，今年一季度騰訊向字節跳動購買了價值約20億元人民幣的GPU算力，主要涉及英偉達H20卡和伺服器. 騰訊的AI應用「騰訊元寶」目前的更新就部分使用了這些來自字節跳動的卡. 同時，阿里巴巴據稱也在DeepSeek爆紅後向字節跳動下了GPU訂單. 這說明，即使是巨頭，在面臨尖端算力資源緊缺時，也可能需要向競爭對手尋求幫助。

字節跳動之所以能向騰訊和阿里出售算力，是因為其在前期進行了大規模的GPU囤積. 雖然字節方面對「囤積10萬塊GPU模組」的說法予以否認，但多位接近字節跳動的人士證實，字節採買的GPU資源主要為自家業務自用，只有不到十分之一對外售賣. 由於算力市場供不應求，這部分對外出售的算力已成為字節跳動旗下火山引擎的重要增量營收來源. 字節高層曾一度叫停對外出售，但出於業務收入目標的考量，最終交易仍在進行，只是規模有所縮減. 這也反映了算力資源在當前市場上的高價值和稀缺性。

除了相互採購，巨頭們更在全力自主建設算力基礎設施。這包括但不限於：

大規模數據中心建設：騰訊、阿里、字節跳動都在響應國家「東數西算」工程，在全國各地佈局和擴建數據中心集群. 例如，騰訊在貴州、京津冀、長三角、成渝等地均有大型數據中心佈局. 字節跳動計劃自建數據中心變電站，以支援其大規模數據中心集群的電力需求.
投資AI硬體：除了直接採購GPU，巨頭們也在投資伺服器、網絡設備等硬體。阿里計劃未來三年投入的3800億元大部分就將用於AI伺服器等硬體基礎設施.
探索國產替代：面對美國的出口管制，中國科技巨頭們也在積極探索和投資國產AI晶片及相關生態系統. 雖然國產晶片在單卡性能和生態方面與輝達仍有差距，但正在快速進步，並已在部分應用場景中開始使用. 上海等地方政府也出台政策，要求新建智算中心國產算力芯片使用占比超過50%.

這場「三國演義」式的算力爭奪，不僅體現了企業間的競爭與合作，也折射出整個行業對算力資源的焦慮以及在外部壓力下的應對策略。

供應鏈的緊繃與挑戰

中國科技巨頭們對高階算力的巨大需求，對全球供應鏈，特別是高端AI晶片的供應鏈造成了極大的壓力。輝達的A100和H100晶片是市場上的黃金標準，但美國對華為AI晶片的出口管制，使得這些最先進的晶片難以透過正規渠道大量進入中國. 輝達為此推出了性能有所「閹割」的H20等晶片供中國市場使用，但這些晶片也隨時可能面臨進一步的管制. 今年4月，輝達中國市場「特供」的H20晶片就被列入出口管制清單，需要許可證才可出口.

這種供應鏈的不確定性和受限性，導致了以下幾個現象：

高階晶片溢價及非正規渠道：儘管有出口管制，輝達的A100和H100晶片仍透過各種渠道流入中國市場，甚至能在一些線上平台看到廣告。然而，這些晶片的價格通常高於海外定價，且可能存在供應不穩定、沒有保固等問題. 甚至有報導指出，小型雲端服務提供商能以低於美國市場的價格出租這些晶片，這或許反映了供應充足，但也可能隱含著供應來源的複雜性.
國產晶片發展的迫切性：外部限制促使中國企業加速發展國產AI晶片及相關生態。華為的昇騰系列晶片被視為最具潛力的競爭者，其昇騰910B據稱與輝達A100性能大致相當，而新的昇騰910C甚至可能挑戰H100. 然而，國產晶片在軟體生態、集群效率、穩定性等方面仍需提升，且自身也面臨生產製造上的挑戰.
數據中心等基礎設施的戰略意義提升：在晶片供應受限的情況下，對數據中心、網絡等基礎設施的投資變得更加重要。擁有大規模、高效能的數據中心集群，可以在一定程度上緩解晶片單卡性能的不足，並提升整體算力利用效率。這也是巨頭們斥巨資建設數據中心的原因之一.

供應鏈的緊繃不僅是技術問題，更是地緣政治博弈的體現. 晶片製造能力已成為數字時代的「石油霸權」. 中國科技巨頭們的算力爭奪，就是在這一複雜地緣政治格局下，為確保自身業務發展和技術獨立性而進行的努力。

算力競賽的財經視角

這場算力軍備競賽對相關企業及中國財經領域帶來了多重影響：

龐大的資本開支：騰訊、阿里、字節跳動等公司為爭奪算力投入了天文數字般的資金。阿里計劃三年投入3800億元，字節跳動2024年資本開支達800億元，其中大部分用於算力採購和數據中心建設. 這些巨大的資本開支反映了AI在企業戰略中的核心地位，但也可能對短期盈利能力造成壓力。不過，一些分析師認為，AI投資可能推動股市表現，對標美股七雄的經驗，資本開支與股價有正相關性.
數據中心與相關產業的市場機遇：數據中心建設的加速，為數據中心托管商、伺服器廠商、光模塊、交換機、散熱（如液冷）等相關產業帶來了巨大市場機遇. 據報導，數據中心基礎設施投資規模大，帶動效應強.
國產算力產業的發展窗口：美國的出口管制在帶來挑戰的同時，也為中國國產算力產業提供了前所未有的發展機遇期. 華為昇騰、海光信息、寒武紀等國產晶片企業正加速崛起，並在推理端展現出競爭力. 政策層面也在大力支持國產算力平台的建設和應用生態的構建. 這場競賽將加速國產技術的迭代和商業化進程。
商業模式的演變：在算力供不應求的背景下，擁有大量算力資源的公司（如字節跳動）甚至可以將其作為一種「商品」對外出售，成為新的營收來源. 算力租賃服務興起，成為獲取算力的另一重要途徑.
對企業估值的影響：AI技術的快速發展推動了中國科技資產的重估. 資本市場開始更青睞那些在AI領域有明確佈局、特別是算力基礎設施強勁的公司. 然而，AI技術的商業化週期長，價格戰風險和成本回收不確定性也依然存在.

從財經角度看，算力不僅是技術投入，更是戰略性資產。誰能有效獲取和管理算力，誰就能在AI時代的競爭中佔據優勢，並可能帶來豐厚的商業回報.

未來的算力格局與影響

中國科技巨頭的算力爭奪戰預計將在未來一段時間內持續升級。智能算力規模將保持高速增長. 這場競賽的未來格局和影響將是多方面的：

持續的資本投入：為了保持技術領先和滿足不斷增長的AI需求，巨頭們將繼續 massive 投入於算力基礎設施建設和高端晶片採購. 這將是一個持續「燒錢」的過程，對企業的財務健康和投資策略提出更高要求。
國產替代進程加速：外部壓力將倒逼中國加速發展自主可控的算力產業鏈，從晶片設計製造到數據中心運營。國產AI晶片有望在特定領域和應用場景中逐步擴大市場份額。這不僅是技術上的突破，也關係到國家的數字安全和產業韌性.
算力服務化趨勢加強：隨著算力需求的激增和獲取成本的提高，算力租賃、雲計算上的AI算力服務（MAAS, Model as a Service）將變得更加普及. 這可能促進算力資源的更有效利用和分配，但也可能加劇擁有龐大算力資源的公司與其他企業之間的數字鴻溝。
政策引導與行業整合：中國政府正在大力推進「東數西算」等戰略，優化算力中心佈局，並鼓勵國產算力生態發展. 未來可能會有更多政策出台，引導算力資源的合理配置，甚至可能促進相關產業的整合或形成新的合作模式（如建立算力資源池）.
AI應用生態的繁榮：充足的算力是AI應用創新的前提。隨著算力基礎的夯實，中國的AI原生應用有望加速發展，滲透到更多行業，如工業、醫療等. 這將推動整個社會的智能化轉型，創造新的經濟增長點。

騰訊、阿里、字節跳動等中國科技巨頭對算力資源的搶購，是全球AI競爭大背景下的必然反應，也是中國經濟向數字化、智能化轉型的重要縮影。這場競賽不僅考驗著企業的技術實力和資本厚度，更考驗著中國如何在複雜的國際環境下，構建自主可控且具有全球競爭力的算力體系。算力，這把通往AI未來的鑰匙，正以前所未有的速度和規模被爭奪，其結果將深刻影響中國乃至全球的科技和經濟格局。