建造一座 1 GW 规模的 AI 计算中心，需要多少钱？
参考 Morgan Stanley 的研究模型：
这个模型分析了一座 100 MW (百万瓦) 的 AI 数据中心，其成本为 33.5 亿美元，其中：
- GPU 等运算硬体占 41% (约 13.5 亿美元)；
- 其余 59% 用于电力、冷却等基础建设。
如果将这个比例直接放大十倍至 1 GW 规模，硬体成本将高达 135 亿美元，基础建设成本为 200 亿美元，总计 335 亿美元。
不过，考虑到规模经济效应通常能带来 15-25% 的单位成本下降，因此一个更合理的实际成本估算应落在 250 至 300 亿美元之间。
如果从更细致的成本与时间维度分解，将 1 GW 设施的资本支出分为两大主要部分：
- 基础建设：成本约为 100-150 亿美元，涵盖建筑物、冷却系统、电力设施等。这部分的资产使用年限较长，约为 10-15 年。若采用债务融资，每年的摊还成本约为 10-20 亿美元。
- 运算硬体：成本高达 300-350 亿美元，包括伺服器、网路设备、人力成本等。这部分资产的技术迭代速度极快，使用周期仅约 5 年，因此每年的折旧或摊还成本高达 60-70 亿美元。
- 除了资本支出，还有庞大的营运支出，主要是电力和维护费用，每年约需 20-25 亿美元。
综合计算，维持一座 1 GW 设施运作的总年化成本高达 90-110 亿美元。
由于运算硬体的投资者需要在 5 年内收回成本，因此云端服务商提供 1 GW 运算容量的合约通常会签订五年，总额至少在 450-550 亿美元之间。
如果再计入云端服务商的利润，最终看到的报价可能高达 550-650 亿美元。
另外，1 GW AI 计算中心对电力的需求也非常惊人：
1 GW 等于 10 亿瓦特，如果全年 24 小时不间断运行，一年将消耗 87.6 亿度电，即 8.76 TWh (太瓦时)。
相当于瓜地马拉或立陶宛等整个国家的年度电力消耗，或者可以供应 130 万户美国家庭一整年的用电。
以一座 1 GW 设施、PUE 1.25 为例，一年的电费差异可以非常巨大：
- 在低成本地区，年电费约为 5.15 亿美元；
- 在平均成本地区，为 8.03 亿美元；
- 在高成本地区，则飙升至 16.4 亿美元。
仅仅是将数据中心建在华盛顿州而非加州，每年就能节省超过 10 亿美元的电力成本。
这也解释了为何 Microsoft (MSFT)、Amazon (AMZN)、Google (GOOGL)、Meta (META) 等科技巨头纷纷选择在华盛顿州、爱荷华州（风电丰富）和德州（低电价）等地大举投资建设数据中心。
另外，支持 1 GW 电力需求的基础设施本身就是一项庞大的工程，其资本支出在 30-50 亿美元之间，占数据中心总资本支出的 20-25%。
信息来源：Disdill AI
