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title: "从土建到GPU再到运营成本：AI数据中心每kW造价约4万美元的详细拆解报告"
created: 2026-05-06
updated: 2026-05-06
type: summary
tags: [AI, cost, datacenter, notes, telegram]
external: http://go/ui/posts/2521/
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数据非常充足。现在来做一个高质量的可视化报告。以下是对这份报告的核心要点梳理。

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**一、土建基础设施（$9–15M/MW，100MW 设施约 $0.9–1.5B）**

电气系统是最大的单项，占土建总造价约 50%，包括变压器、开关柜、UPS 蓄电池、备用柴油发电机以及从电网到机房的完整配电链路。这也是为什么电力资源已成为 AI 数据中心的头号扩张瓶颈。

机械与冷却系统占 15–20%，但这个比例在快速上升。传统精密空调已无法应对 AI GPU 机架 80–132 kW 的极端热密度，液冷（直接液冷、浸没冷却）正在取代或补充传统风冷，建造成本更高但 PUE（电能效率）更好，能降低 30%+ 的冷却能耗。

**二、IT 设备（$2.5–4B，是土建的 2–3 倍）**

这是最容易被外界低估的部分。GPU 加速卡单独一项就占 IT 设备总成本约 60%，100 MW 设施约容纳 10 万颗 H100 级 GPU，按 $25,000–$40,000/颗批发价，仅 GPU 就要 $2.5–4B。这也是为什么 NVIDIA 市值在这轮 AI 基建潮中暴涨的根本原因。

高速网络互联占约 15%，是第二大 IT 支出。GPU 训练集群需要 400G/800G InfiniBand 网络，任何微秒级延迟都会造成训练效率损失，这块投入被严重低估。

**三、年度 OpEx 的隐性"大头"**

硬件刷新是最大的年度运营成本，IT 设备平均每 5–6 年需要全面更新，年摊销达 $417M–$800M，远超电力成本本身。这意味着数据中心不仅是一次性大额建设，更是一台持续的"烧钱机器"。

**四、一个有趣的宏观视角**

在 AI 计算密集型场景下，数据中心的每 kW 建造成本可达约 $40,000，其中 GPU 占一半以上，要求算力的摊销成本接近 $10/EFLOP。这个数字正是各大云厂商 GPU 定价的底层逻辑。

如果你对某个具体模块（比如液冷技术选型、网络架构、或者投资回报模型）想深入分析，可以告诉我。