從招聘土木工程人才，到大手筆佈局智算中心，AI正在推動科技公司的資產邊界向土地、電力和資料中心延伸。
近期，DeepSeek官網出現一則招聘資訊，其中稱“每一代人都會遇到屬於自己的基礎設施革命”，在職位要求中，電氣、暖通、環境、土木等均被列為符合需求的專業。
DeepSeek的這一動作釋放出一個微妙訊號：過去主要依靠外部算力資源的模型公司，開始向算力基礎設施更深處延伸。
與此同時，字節跳動近期也在算力資源豐富的地區加快佈局。2026年7月21日，北京字節跳動網路技術有限公司在寧夏中衛成立兩家子公司，註冊資本分別為2.2億元和2.4億元，經營範圍均包括“非居住房地產租賃”。
一度以輕資產著稱的科技公司，正在重新擁抱土地、廠房和基礎設施。
科技公司開始“變重”
近日，DeepSeek官網掛出IDC資料中心團隊招聘資訊，工作地點包括杭州、北京和內蒙古烏蘭察布。
該招聘的職位描述稱：“每一代人都會遇到屬於自己的基礎設施革命。過去是鐵路、電網和網際網路，今天則是支撐 AI 發展的超大規模算力叢集。我們不只是在建設資料中心，更是在建設未來 AI 智能體賴以生存的基礎設施。你將直接參與AI時代最核心的基礎設施建設。從傳統IDC到AI智算中心，從風冷到液冷，從MW級機房到GW級園區，你將投身到AI 時代最前沿基礎設施項目。”
在職位要求中，電氣、暖通、自動化、能源、通訊、電腦、環境、土木等專業均被列為相關專業。
從招聘內容來看，DeepSeek正在建立覆蓋資料中心規劃、建設、測試和營運的能力。
對於一家以大模型研發為核心的企業而言，這意味著其資產邊界正在向傳統意義上的基礎設施領域延伸。
字節跳動的動作也呈現出類似趨勢。其今年在中衛、烏蘭察布等城市成立新公司，並將非居住房地產租賃納入經營範圍，背後與當地算力基礎設施擴張密切相關。
一名業內人士告訴記者，隨著AI算力需求增加，資料中心的佈局正在形成“前、中、後”的梯度：訓練等對即時性要求較低的算力可以佈局在土地、電價更有優勢的偏遠地區，而推理等即時性要求更高的算力，則需要更加靠近經濟發達地區。
這也意味著，AI時代科技公司爭奪的已經不僅是GPU，還包括符合需求的土地、電力和網路。
房地產行業的新熱門賽道
科技巨頭的動作，也正在改變房地產行業對資料中心的看法。
近年來，仲量聯行、世邦魏理仕等國際房地產諮詢機構持續發佈資料中心市場研究，將其作為全球房地產投資市場中增長較快的新型資產類別。
仲量聯行在最新全球資料中心展望中指出，AI正在成為資料中心需求增長的重要驅動力，未來資料中心擴張的核心瓶頸，也將從單純的建設能力逐漸轉向電力獲取能力。
世邦魏理仕同樣認為，AI正在推動亞太資料中心需求快速增長，電力供應、高功率密度以及液冷技術正在成為資料中心開發的重要變數。
烏蘭察布的資料中心產業發展，就是一個典型案例。
當地年均氣溫僅4.3℃，天然低溫環境有利於資料中心降低製冷能耗；與此同時，當地距離北京較近，並建設了直達北京的大容量光纜線路，在土地、電力成本和網路時延之間形成了相對平衡的條件。
按照烏蘭察布方面披露的資料，從2013年至2026年初，當地簽約落地的資料中心項目已經達到84個，其中智算中心81個，總投資超過5000億元。
當地資料中心產業在2025年迎來一波“加速度”發展。
2025年年底，烏蘭察布提出“草原雲谷—智算之城—Token之都”的發展路徑，去年年底時，烏蘭察布的投運算力是12.5萬P，當地提出到2026年投運算力突破20萬P的目標——這一規模的算力，足以同時訓練數十個千億參數等級的大模型。
類似的算力基礎設施快速擴張也正在長三角發生。
江蘇鹽城依託海上風電資源，開始吸引算力項目落地。2025年11月，商湯在鹽城啟動建設3000P智算中心，並規劃進一步擴大算力規模。
揚州儀征則依託產業園區承接算力項目，目前已吸引騰訊、電信、移動、聯通等企業佈局，相關項目總投資超過600億元。
對於房地產企業而言，這也帶來了新的機會。
一家知名房企人士向記者表示，公司近年來自己拿地已經很少，多數項目是在幫助城投和金融機構代建。今年，公司開始有意向涉足資料中心代建，目前第一個項目仍處於洽談階段。
在傳統住宅開發利潤空間縮小之後，資料中心等新型基礎設施正在成為房企探索代建、產業園區營運等業務的新方向。
真火熱還是泡沫？資本市場的擔憂
但資料中心的高速擴張，並不意味著所有項目都擁有良好的投資回報。
一名跨國私募基金人士向第一財經記者表示，目前不少資料中心的商業模式仍然停留在傳統IDC階段，“很多資料中心本質還是‘租機櫃’，本質類似融資租賃”。
在其看來，資料中心是一個典型的重資產生意，前期需要投入土地、建設資金、電力以及大量裝置，隨後通過出租機櫃、機房或者算力資源逐步回收投資。
“這個行業在2021年-2023年已經熱過一陣，後來部分項目也出現了‘泡沫’。”該人士稱，從過往經驗來看，如果缺乏長期穩定的大客戶，或者區域內資料中心供給快速增加，項目可能面臨較低的上架率和較長的投資回收周期。
“單純‘租機櫃’的話，非常依賴大客戶的長期租賃，但是在與大客戶的談判中，房東的話語權很低，時常面臨比較久的帳期。”上述人士稱。
這也是資本市場對資料中心行業最大的疑問之一：AI算力需求高速增長，並不意味著所有資料中心都能獲得足夠的收益。
在這一背景下，房地產邏輯下的傳統IDC，與科技公司的AI智算中心之間，正在出現明顯分化。前者更接近“出租空間”，核心指標是機櫃數量、上架率和租金；後者則更接近“提供算力”，核心競爭力轉向電力、GPU、高密度機房、液冷以及網路等綜合能力。目前，後者在市場上正在蠶食前者的空間。
從這個角度來看，科技巨頭爭奪的也並非傳統意義上的房地產資源，它們真正想掌握的是AI產業鏈中越來越重要的底層資源。
上述國際私募房地產基金人士認為，對於房地產行業而言，算力需求的爆發，意味著新的建設需求也在飆升，但這種需求能否轉化為真正的房地產投資機會，仍取決於項目建成後是否能引入足夠的真實算力需求。(第一財經資訊)