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Epoch AI 卫星影像估算：华为和林格尔数据中心算力居中国最大之列，仅约为 Colossus 2 的 7%
北京时间 11 月 7 日凌晨（UTC 时间 11 月 6 日 19:57），独立研究机构 Epoch AI 其新报告的要点：据其基于卫星影像与公开来源的估算，华为在内蒙古和林格尔（Horinger）的 AI 数据中心按 AI 算力计是中国最大的数据中心之一，目前约相当于 81,000 个 H100 等效；而 Epoch 认定的全球最大 AI 数据中心——位于田纳西州的 Colossus 2——约有 110 万个 H100 等效。两者相除，和林格尔只相当于 Colossus 2 的 7%。所谓 H100 等效（H100e），是以一块 Nvidia H100 芯片 8 位格式理论峰值算力为 1 的计量单位。
这份题为《What Huawei's Horinger data center reveals about China's compute gap》，作者是 Epoch AI 主管 AI 数据中心项目的高级研究员 Ben Cottier，Epoch 随后在中贴出了全文链接。报告中的关键数字全部出自 Epoch 自己的测算，而非华为公布的官方口径；估算建立在卫星影像与公开来源之上。
图：Epoch AI 报告核心图表（CC-BY）。
从冷却塔读出 286 兆瓦
卫星图不会直接标注算力，报告的主要工具是一套「冷却设备模型」：在商业高分辨率卫星图上辨认每栋楼屋顶冷却设备的类型、尺寸和数量，据此估算排热能力，再倒推这栋楼能支撑的 IT 电力容量。
第一步是分辨哪些楼装了 AI 芯片。园区三个分区中，北区的楼顶冷却塔明显少于西区和南区。报告据此判断北区不太可能部署高功率 AI 芯片——现代 AI 服务器的功率密度超过行业平均 10 倍，报告脚注给出的参照是：Uptime Institute 的调查显示行业机柜设计密度十余年来停留在 4～5 kW，而一个 Nvidia GB200 NVL72 机柜约 132 kW。
排除北区后，剩下四栋外观已完工的楼：南区两栋、西区两栋。冷却模型给出这四栋楼合计约 286 MW 的 IT 电力容量；用变电站细节和备用发电机容量另做两套独立估算，分别得到 304 MW 和 230 MW，落在同一区间。
至于楼是否真的在运行，报告列出的影像证据包括：楼体、冷却塔、备用发电机和停车场外观完整，没有施工迹象；至少一栋楼的蒸发式冷却塔上方拍到了凝结的水汽；另一张图里多台冷却塔风扇呈现彩色「重影」——卫星传感器分次记录红绿蓝波长，只有风扇在转动时，眩光才会恰好落进单一颜色通道。目前西区 2 号楼尚未见到运行迹象：一份公开披露显示它在 2026 年 9 月下旬完成竣工验收，Epoch 预计它 12 月投运，其余三栋已在运行。
芯片账本：910C、910B 与三个假设
从电力换算到算力，取决于三个假设。其一，芯片型号。报告判断和林格尔使用华为自家的 Ascend 910C 和 910B：作为中国国产 AI 芯片的旗舰厂商，华为有充分动机部署自家芯片；和林格尔又是公有云节点，比私有部署更公开，一旦货架出现受出口管制的 Nvidia 芯片更容易被发现。Ascend 910C 的 8 位整数理论峰值按 CloudMatrix-Infer 论文早期版本的数据为每秒 1.504×10¹⁵ 次运算，约合 0.76 个 H100（H100 为每秒 1.979×10¹⁵ 次）——而 910C 不原生支持对训练更有用的 8 位浮点格式，这个折算其实还偏宽松。
其二，机柜上架率。据报道，和林格尔新区整体机柜上架率截至 2026 年 9 月约 76%，报告把这个比例套用到华为园区；而据行业调查，美国 AI 数据中心的上架率接近 100%。
其三，芯片组合随时间的分布。报告按华为芯片销量、并假设售出到部署之间有四个月时滞来分配各楼芯片：第一栋 AI 楼是 910C 与 910B 混装（以前者为主），其余三栋全部为 910C。加总的结果是：目前约 105,000 块 Ascend 910C 和 8,000 块 Ascend 910B 在运行，折合 81,000 H100e，90% 置信区间为 36,000～141,000——上下限相差近 4 倍，完整计算过程附在一份中。
这个数字有旁证。按 Epoch 的芯片销量估算，截至 2026 年 3 月底已有 907,000 块 910C 和 600,000 块 910B 售出，和林格尔到 8 月用掉的 910C 约占总出货量的 11%；华为贵安园区早在 2024 年 11 月就部署了超过 110,000 块 Ascend 芯片（估计为 910B），说明华为确实会把大块芯片产能投向自己的数据中心。
Colossus 2 那一头：946 兆瓦与效率差距
对比的另一端是 中的 Colossus 2：位于田纳西州孟菲斯，所有方登记为 SpaceXAI，使用方包括 Anthropic、Cursor 和 SpaceXAI，芯片为 Nvidia B200 和 B300。Epoch 估算它目前拥有约 1,112,000 H100e、946 MW IT 电力容量，建设成本约 358 亿美元，并预计到 2027 年一季度升至 1,824,000 H100e 和 1,531 MW。
公司自己的披露也支撑这些数字。Epoch 引述 SpaceX 的 （第 76 页）：初始集群约 110,000 块 GB200、约 210 MW「算力电力」；第二集群 110,000 块 GB300、220 MW；下一阶段再加至少 220,000 块 GB300 和超过 400 MW。该数据库条目还提到，为了快速供电，xAI 在州界另一侧的密西西比州安装了燃气轮机。
差距的另一半来自效率。B200/B300 的 8 位算力约为 910C 的 3.3 倍（每秒 5×10¹⁵ 次对 1.504×10¹⁵ 次，合 2.5 H100e），能效也高出约 2.5 倍——同样一兆瓦电力，美国数据中心能支撑 2.5 倍的算力；换报告的说法，同样电力容量在中国只能部署领先美国设施 40% 的算力。美国最大的 AI 数据中心已达到 1,000 MW 量级，中国的 AI 园区仍处在「数百兆瓦」一档。
「全球最大」这个头衔本身，报告写得也谨慎：图表误差条显示另一座设施有可能才是最大。中国一侧的排名同样不完全清楚——图注称和林格尔「可能是最大，如果不是，也大概率在最大之列」。Epoch 对中国主要枢纽做了广撒网排查并深入复核了几座头部候选，其中只有 VNET Bayin Ulanqab 和华为芜湖「可能追平或略超」和林格尔。
同城三中心：一座按 AI 规格建的园区
和林格尔园区位于呼和浩特市和林格尔新区，属 2022 年启动的「东数西算」工程布局。报告引用的 Copernicus Sentinel 卫星影像显示，2021 年时这片区域大部分还是农田和村庄，到 2026 年，多座村庄已被数据中心楼群取代。
华为把园区拆成西、南、北三个分区，作为华为云的三个可用区（availability zone），即「同城三中心」。配置上异乎寻常地偏向 AI：华为的「超节点」（hypernode）服务器只在其西南贵安 1、华北 3（和林格尔）、华东 2（芜湖）三个区域提供，主要面向大模型训练和推理。
它也不是华为唯一的算力基地。报告整理出 2025 年间 8 处部署 CloudMatrix384「超节点」——16 个机柜、384 块 Ascend 910C——的场地：华为自有的芜湖、贵安、乌兰察布、和林格尔四座园区，加上中国电信韶关、中国移动和林格尔、中国联通呼和浩特以及深圳的一处政府园区。和林格尔的部署于 2025 年 7 月被报道，5 座已投运建筑中估计有 3 座装有 Ascend 910C。
扩建还在继续。园区早期渲染图显示仅此处就至少规划了 27 栋数据中心楼，另有报道称最终可达 50 栋；南区的 6 号楼已在施工，据报道可容纳 100,000 张 AI 加速卡，将部署下一代 Ascend 950 芯片。按 的推算，到 2028 年一季度，园区算力将升至约 141,000 H100e，IT 电力容量 351 MW。
图：Epoch AI 报告附图（CC-BY）。
算力的去向：华为云、乾崑与可能的模型客户
Epoch 判断和林格尔虽然主要由 AI 芯片填满，但服务对象相当分散。华为自己就是华为云的大客户：按报告引用的华为财报数据，华为云收入中约 55% 来自内部销售；报告还估算，截至 2026 年 4 月，华为把约 60,000 H100e 的算力用于辅助驾驶软件（脚注引述称，华为智能汽车方案品牌「乾崑」的智驾算力已达 60 EFLOPS 的 FP16——16 位浮点——口径）。
本地公告显示，西区 2 号楼将用于增强数据汇聚和金融科技服务托管能力。可能的模型客户也在名单上：智谱（Z.AI）据报道在 2026 年 8 月用 100,000 张国产芯片服务其 GLM-5.3-Flash 模型——华为是国产 AI 芯片的主要厂商之一，其芯片是可能的选择，但报告明确表示不知道这些芯片托管在哪里；科大讯飞据报道已在和林格尔新区设立机构。
换算成训练任务，报告给了两个锚点：拿出和林格尔 10% 的算力（8,100 H100e）训练一个月，可以训出一个 DeepSeek-V4-Pro 规模的模型；若 81,000 H100e 全部合并为单一训练集群，按 Epoch 对 GPT-6 Astra 规模的中位估计（1×10²⁷ FLOP），大约要训练一年。报告同时提醒：数据中心的算力通常被切成多个紧耦合集群，未必能合并用于训练同一个模型——Colossus 2 在 SpaceX 的 S-1 文件里就是按「初始集群」「第二集群」分别描述的。
估算的边界与 12 月的对照点
这份估算的边界条件，报告自己列了一串：园区中有多大比例真正专用于 AI「尚不清楚」；部分信源为保护其可用性而未在文中披露，仅向研究者按请求提供；关键结论建立在对冷却设备、上架率和芯片投放节奏的一系列假设上。
Epoch 在结论段的判断是：中国并不缺少数据中心用的能源，国产芯片正在成规模装进新园区；但其此前关于认为，中国的算力约束在未来两年内不太可能缓解，AI 能力与部署规模将继续落后于美国。
下一个可以直接对照的节点在 12 月：报告预计西区 2 号楼届时投运，Epoch 数据库预计园区算力在 12 月下旬达到约 104,000 H100e。两个预测是否兑现，将直接检验这套冷却模型方法的成色。