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環球零碳
碳中和領域的《新青年》
首圖來源：ABC News
摘要：
DeepSeek招聘“土木老哥”的真正信號在于：AI產業的上半場“算法突破”正在與下半場“工業規模化”加速交匯。500億的巨額融資，只是這場轉向的燃料。
撰文 | Bell
編輯 | Bell
→這是《環球零碳》的第2029篇原創
未來的AI巨頭，或許同時還得是一家頂尖的能源和工程公司。
今年6月，DeepSeek完成了成立以來的首輪外部融資，募資超500億元人民幣，投后估值高達3500億至4000億元，創下中國AI行業單輪融資之最。
相比融資本身，融資的用途給出了更多信號。
據每日經濟新聞報道，有行業投資人預測，這500億資金中高達60%至70%——即300億到350億元——將流向算力集群建設。
與此同時，DeepSeek還啟動了IDC設計規劃工程師、數據中心交付等基建崗位的招募。其中一些崗位說明提到，入職者有機會參與“從MW到GW級基礎設施”的規劃與建設。
來源：網絡平臺截圖
從“零融資”的輕資產研發模式，到數百億重倉基建、向土木工程師遞出橄欖枝，DeepSeek的戰略轉向傳達出重要信號：AI產業的底層競爭邏輯已經遷移。
AI 公司的核心競爭力，已經從模型參數、算法框架，下沉到“土地、電力、制冷、運維”等工業基礎設施層面。
01
從“拼算法”到“拼基建”
DeepSeek此前最鮮明的市場標簽，一直是“低成本、高效率”。
過去，AI創業公司普遍信奉“租賃算力、輕資產運營”以規避資本風險。DeepSeek的成功也正是得益于極致的成本控制和算法優化，而算力供給則主要依賴第三方云服務商。
但大模型的演進受制于最根本的第一性原理：隨著模型參數從千億向萬億甚至十萬億演進，算力的絕對投入是無法通過純粹的算法優化完全抵消的。
算力租賃的模式在研發初期或許足夠靈活，但隨著訓練規模擴大和推理請求激增，短板正在快速顯現。
2026 年3月，DeepSeek曾因算力供給無法匹配推理洪峰，導致長達12小時的服務中斷，相關話題沖上微博熱搜。這一事件凸顯了傳統算力租賃模式的局限性。
來源：網絡平臺截圖
DeepSeekV4大模型的發布進一步加劇了這一挑戰。該模型不僅參數規模達到萬億級，還針對國產芯片進行了深度優化，其訓練和推理的算力需求極為龐大。
當業務規模突破臨界點，長期租用算力的累計成本不可控風險，已遠超自建所需的前期巨額投入。
據測算，一個萬卡級AI集群一年的租賃成本就在數十億元量級，一個GW級算力中心對應約50萬張加速卡的規模，若全部采用租賃模式，每年的算力支出將是天文數字。
從三到五年的周期看，自建數據中心的單位算力成本顯著低于租賃模式。
Deepseek的轉向說明，從租用算力的輕資產模式，轉向自建算力基座的重資產模式，已經成為AI企業成長的“必經之路”。
尤其是在目前芯片供應緊缺的情況下，算力來源不穩定、采購周期不可控、供應價格易波動，已經成為懸在所有中國AI公司頭頂的達摩克利斯之劍。
自建算力中心，本質是把不確定的外部供給轉化為可以自己調度、自己優化、自己定價的基礎設施能力。
02
從“算法優化”到“全棧成本最優”
目前，DeepSeek已通過算法將推理成本壓至行業低位。
而自建數據中心，從選址、供配電架構到能源使用效率的每一個環節摳細節，是在物理層面繼續壓縮成本的唯一路徑。
從招聘信息透露的細節看，DeepSeek的基建團隊已經在研究液冷、高密度供配電、模塊化建設等新一代數據中心技術。
畢竟，今天的AI機房，已經不是把更多服務器擺進傳統機柜那么簡單。
國際能源署估算，從2020年到2025年，AI服務器的功率密度提高了約11倍，到2027年還可能再提高四倍。
機柜功率密度迅速增加，會直接改變整個建筑和能源系統的設計方式，傳統數據中心的電力、散熱和網絡架構已難以支撐萬卡乃至十萬卡集群的部署。
來源：Startup.com
可以看到，未來的超級算力中心，核心就是要解決能源工程問題。
DeepSeek對于相關人才的需求，正是為了從建筑結構底層解決高密度算力部署的物理瓶頸。
當算法優化和基建能力形成雙重疊加，會產生1+1大于2的效果。
企業可以獲得更穩定的算力供應，圍繞自有模型調整網絡、供電和散熱方案，并在使用規模足夠大時降低長期邊際成本。
內部團隊還可以更快定位軟硬件問題，減少云平臺和外部服務商之間的協調損耗。
而AI新基建時代的到來，也給了建筑、土木、暖通等人才全新的就業機會和方向。
除了算法、軟件工程師，懂電、懂熱、懂土建的硬件和基礎設施工程師正變得至關重要。人才稀缺性的溢價，將從軟件工程向軟硬結合的交叉學科領域蔓延。
未來的AI巨頭，其人才結構越來越像一家能源公司或高端制造業巨頭，也并不奇怪。
03
算力競賽的終極形態：能源爭奪賽
從DeepSeek的招聘描述中可以窺見，其未來的目標規劃直指GW級算力中心。
1GW在能源領域通常對應一座大型核電站的單機組輸出功率，或者一座百萬人口工業城市的平均用電負荷。
此前全球公認的“超大規模”數據中心，電力容量通常在50至100MW級別。進入AI訓練與推理時代后，電力需求呈指數級攀升。“算力的盡頭是電力”的觀點再次得到印證。
如今，追求輕資產、高效率的DeepSeek也躬身入局，加入這場算力競賽的終極形態——一場能源的爭奪賽。
DeepSeek此前已經宣布正式啟動位于內蒙古烏蘭察布市的自建數據中心項目。
烏蘭察布作為“東數西算”工程的內蒙古樞紐核心城市，近年來已吸引包括華為、阿里在內的84家企業落地，算力規模達到12.5萬P，成為華北地區最大的算力集群基地。
烏蘭察布年均氣溫僅4.3℃，全年約10個月可利用自然冷源冷卻，制冷成本節約20%至30%；當地工業電價僅為京津冀地區的一半左右，新能源裝機占比超過65%。
來源：Oriental Photo
算力的競爭，歸根結底是電力的競爭。在能源供給上擁有成本優勢，就意味著在模型定價上能夠擁有更大的騰挪空間。
過去AI公司的護城河是算法和數據。未來，一個高度差異化、高效率的算力供應鏈本身就是最深的護城河。
這種物理層面的基礎設施，無法通過開源代碼或商業模式快速復制，需要的是真金白銀的投入和數年的工程積累。
而“算法”與“基建”的跨界融合能力，將重新定義下一代AI巨頭的核心形態。
參考資料：
[1]維科網：500億砸向算力基建，DeepSeek打響國產AI的地基爭奪戰
[2]每日經濟新聞：“省錢卷王”DeepSeek擬融資500億元？業內預測：算力集群與光模塊或成資金核心流向
[3]華爾街見聞：DeepSeek首次融資落地：募集超500億，估值超3300億元
[4]鳳凰網科技：融了500億，梁文鋒開始大搞基建了
[5]36氪：DeepSeek開招土木老哥：自建GW級數據中心
[6]億歐網：算力的盡頭是電力：DeepSeek落子烏蘭察布背后的算電協同大棋
[7]前瞻網：瘋狂的AIDC訂單，誰在分食2026年算力基建的千億蛋糕？
[8] 深圳市電子商會：DeepSeek 服務大規模中斷超12 小時，現已修復
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