最近，大模型公司DeepSeek突然發佈了兩大全新招聘崗位，一個是6月9日上線了“IDC設計規劃工程師”崗位，另一個是4月份上線資料中心高級維運工程師和高級交付經理崗位，工作地點不在杭州，而在內蒙古烏蘭察布。
看似普通的招聘啟事，卻在業內掀起不小波瀾。
因為，這是DeepSeek成立以來，首次公開招聘直接負責計算基礎設施營運與交付的實地崗位。這也意味著，這家純演算法研發企業開始走向自建算力中心的道路。
要知道，過去DeepSeek的算力主要來自於“租賃”，這種輕資產模式一度被業內視為演算法創業公司的標配，既規避了動輒數十億的前期投入，又能靈活應對業務規模的波動。但如今風向突變，從“輕裝上陣”到“重資產砸錢”的轉向，釋放了一個全新的產業訊號：
當模型規模躍入兆參數等級，演算法的邊際收益逐步遞減，大規模高效率的物理機房就成為決勝的關鍵。
而無論是參與算力基礎設施建設，還是佈局算力營運與生態服務，國資國企憑藉資本、土地、能源和政策優勢，完全有能力在這一輪“算力重資產化”浪潮中搶佔先機。自建算力中心，正成為國資國企下一個不可忽視的戰略選擇。
拆解算力產業鏈 一張百兆級賽道的新圖譜
根據前瞻產業研究院報告：預計到2031年，全球算力核心產業規模將達到92兆元，2026-2031年年均增長率為24.3%。這意味著，算力產業正以每年近四分之一的增速狂奔，未來六年將催生出一個接近百兆級的超級市場。
國資國企要理解自建算力中心背後的戰略機遇，首先得看清這條產業鏈的全貌。前瞻產業研究院報告顯示，算力產業鏈清晰分為上游、中游、下游三大環節。
一、上游：算力基礎硬體設施
上游是整個算力產業的物理底座，決定了算力的性能上限和成本下限，包括三大關鍵環節：
元器件——這是算力硬體的“細胞”，主要包括積體電路（AI晶片是核心）、光器件（光模組、光晶片）、射頻器件以及各種感測器、攝影機等。代表企業中，AI晶片領域有華為昇騰、寒武紀、海光資訊、摩爾線程；光模組領域有中際旭創、光迅科技；射頻器件有卓勝微、唯捷創芯。
ICT基礎設施——將元器件組裝成可直接部署的整機裝置，包括伺服器、交換機、路由器、基站等。伺服器環節，浪潮資訊（x86伺服器龍頭、國內AI伺服器市佔率超52%）、工業富聯（全球AI伺服器代工龍頭）、中科曙光（國產替代主力）是典型代表。交換機與路由器方面，華為、新華三、銳捷網路佔據主要份額。
資料中心物理設施——這是算力硬體“安家”的地方，包括電源裝置（如UPS、高壓直流）、空調系統（液冷、風冷）、以及樓宇自控所需的攝影機、感測器等。代表企業有英維克（液冷龍頭）、科華資料（電源裝置）、佳力圖（精密空調）。
二、中游：算力網路與平台
中游將上游的硬體資源轉化為可調度、可交易、可應用的算力服務，是整個產業鏈的“神經中樞”，包含以下關鍵節點：
IDC服務——這是典型的“數字地產”，核心壁壘是土地、能評、電力指標和製冷技術。三大營運商（中國電信、中國移動、中國聯通）擁有天然的骨幹網優勢和龐大的機房資源；第三方IDC如潤澤科技、資料港則以高規格、定製化的AIDC（人工智慧計算中心）服務大客戶。
AI計算與雲端運算——雲廠商（阿里雲、騰訊雲、華為雲）通過虛擬化技術將底層異構算力池化，以IaaS/PaaS形式出租。隨著推理需求爆發，雲廠商正從“賣資源”轉向“賣模型+MaaS（模型即服務）”。
算力安全——負責算力網路的日常維運、跨域服務整合以及安全保障。這一領域尚處於發展初期，三大營運商、奇安信、深信服等網路安全廠商已開始佈局。
三、下游：應用場景與使用者層
下游是算力產業鏈中最具爆發力的部分，也是需求端真正釋放的環節。
在應用層面，算力已經全面滲透到網際網路服務、金融科技、工業製造、醫療健康、教育科研、電信營運等關鍵行業。例如網際網路企業依賴算力進行推薦系統與生成式應用訓練，金融行業依賴算力進行高頻交易與風險建模，工業領域則推動“工業大模型+數字孿生”落地。
同時，以大模型為代表的新一代AI應用，正在成為算力消耗的“超級入口”，推動算力需求從“項目型”走向“持續性”。
算力新樞紐 國資國企佈局地圖
對於國資國企而言，自建算力中心並不是一個簡單的“選址問題”，而是一個典型的系統工程，需要同時滿足能源條件、網路條件、產業需求、政策支援與安全合規五大約束。這也意味著，並非所有城市都適合承載大規模算力基礎設施，真正具備長期競爭力的區域，正在快速收斂。
從當前全國佈局趨勢來看，國資國企主導或深度參與的算力中心，正在向以下幾類城市與區域集中：
一、一線與國家級核心城市：算力“指揮中樞”
以北京、上海、深圳、廣州為代表的一線城市，仍然是高端算力與AI核心研發能力的集聚地。這類城市的核心優勢不在“成本”，而在於人才密度、研發能力與產業生態完整度。對於國資國企而言，一線城市更適合佈局高等級智算中心、行業專用算力平台以及區域算力調度樞紐，承擔“算力大腦”的角色，而非單純的算力生產基地。
二、東部沿海產業帶：算力需求“第一增長極”
長三角與珠三角區域，是當前算力需求最密集的產業帶。以上海—蘇州—杭州—南京為核心的長三角城市群，集聚了阿里巴巴、螞蟻集團、網易、科大訊飛等大量AI與數字經濟企業，同時製造業數位化轉型需求旺盛，對算力的持續性消耗極強。珠三角則以廣州、深圳、東莞、佛山為核心，形成“電子製造+網際網路應用+工業AI”的復合算力需求結構。
在這一帶，國資國企佈局算力中心的邏輯非常清晰：一方面承接本地產業升級的算力需求；另一方面通過營運IDC與智算中心，形成穩定現金流資產。
三、中西部“能源型算力基地”：成本優勢驅動的第二曲線
如果說東部是“需求中心”，那麼中西部正在成為“算力生產基地”。以貴州、內蒙古、甘肅、寧夏、新疆為代表的區域，正在依託“東數西算”工程，加速承接全國算力外溢需求。這類區域的核心優勢在於三點：低電價 + 豐富能源結構 + 可擴展土地資源。
例如貴州貴安新區，依託穩定水電資源，已成為全國最早一批超大型資料中心叢集之一；內蒙古和寧夏則憑藉風電、太陽能等新能源優勢，正在建構綠色算力基地；甘肅慶陽、新疆哈密等地，則在政策支援下加速建設國家級算力樞紐節點。
四、國家算力樞紐節點城市：政策驅動的戰略高地
除了市場與成本因素，國家“東數西算”工程所劃定的8大算力樞紐節點，正在成為國資國企必須重點關注的戰略區域。包括：京津冀、長三角、粵港澳大灣區、成渝、內蒙古、貴州、甘肅、寧夏等區域。這些節點城市的共同特點是：擁有國家級政策支援、納入全國算力調度體系、具備跨區域算力協同能力。
國資國企在這些區域的佈局，往往不僅是項目投資，更是參與國家算力網路體系建構的重要入口。 (AI科技銳評)