当AI芯片成为地缘博弈的筹码，国内AI企业的成本重心正从芯片采购转向算力中心的运营。电力、散热、机房等传统“配套”设施，如今成为压在AI企业案头的真正大山，也成为一段时间以来AI巨头资本开支的核心。

自2022年10月起，美国商务部工业与安全局（BIS）启动先进计算出口管制，将英伟达A100、H100及AMD MI300等高端芯片列入管制清单。此后规则多轮升级，从A800、H800到H20再到H200，英伟达“特供版”芯片性能一降再降，但始终未能摆脱被限制的命运。2025年下半年，管制政策再度变动，4月H20和MI308等特供芯片被暂停对华销售，7月15日虽恢复出口，但几乎同时我国网信办就H20芯片“漏洞后门安全风险”约谈英伟达。年底美国虽允许出售H200，但附带苛刻条件，实际采购几乎为零。

高端芯片引进之路基本被焊死，国产替代加速。华为昇腾910B、寒武纪思元590等性能显著优于H20，国产方案价格约为H20的四分之一（推测）。到2026年一季度，英伟达中国区收入占比已不足6%，同比腰斩，在中国AI加速卡市场份额降至37%，被国产芯片反超。

在此背景下，算力中心的电力消耗与基础设施投入成为更具决定性的成本变量。据测算，2025年美国算力耗电量约180-220TWh，占全美总用电量4.3%-5.2%，已成为全美第六大电力用户。去年夏季加州热浪导致特斯拉AI数据中心限电，模型训练效率下降30%；德州风电波动使微软数据中心连续3天仅维持一半能源供应。

国内同样面临能源压力。2025年我国算力中心总用电量高达1700亿千瓦时，占全社会用电量1.6%。“十五五”时期预计每年新增1000亿千瓦时以上，到2030年达8000亿千瓦时，约占全社会用电量6%。国家发改委能源研究所能源战略中心主任田磊曾表示，人工智能的未来不仅是算力、算法的比拼，更是一场能源竞赛。

算力成本已成为AI企业最大的商业化成本支出。国联民生证券测算，包括豆包免费C端服务在内，字节单日成本高达1.32亿到2.4亿元，取上限推算全年亏损逼近千亿。每天烧掉2亿多元算力成本，日收入却不到100万，这是当前最大国民级AI应用的困局。

为应对成本压力，大厂纷纷加码基建投资。字节跳动计划在乌兰察布投入700亿元打造AI大模型训练算力中心，同时在和林格尔布局火山引擎智算中心，计划投资120亿元。阿里CEO吴泳铭宣布未来三年投入超3800亿元建设云和AI基础设施，总额超过去十年总和。腾讯今年上半年累计开支847.2亿元，已超2025全年水平，主要用于混元模型训练升级、推理支持及云算力基础设施。

AI基建投入持续加码，大厂利润不可避免受到影响。此前有报道称2025年字节跳动净利润下滑超70%，后经抖音集团副总裁李亮辟谣，但AI基建投入确实在一定程度上拉低了利润增长。阿里2026财年第四季度净利润（经调整EBITA）骤降84%，腾讯也因大额投入影响到现金流和利润。

与此同时，AI算力基建服务商开启新一轮涨价潮，AI高密度机柜租赁价格整体上调10%-20%，液冷高功率机柜涨幅更高。算力基础设施进入高速扩张期。

当国产芯片性能全面超越H20、市场份额突破60%甚至更高时，芯片获取的边际难度正在下降，而AI基建的成本在大幅抬升。互联网大厂和大模型企业的成本迁移已经开始，只是这些开支对于AI用户来说，都在看不到的水下。