从马斯克买发电厂说起：数据中心电力危机，云服务器要涨价了吗？
目录 10亿美金买了个"充电宝" AI算力这头"吞电兽" 数据中心电力的三个死穴 电价传导链：从发电厂到你的VPS账单 服务器/VPS市场正在发生的三个变化 普通人怎么办？几个实在的建议 1. 10亿美金买了个"充电宝" {#1}老实说，我第一眼看到这条新闻的时候，还以为是个假消息。2026年7月，全球首富马斯克，花了10亿美金，收购了一家燃气轮机制造商——APR Energy。你没看错，就是那种烧天然气发电的涡轮机公司。不是收购AI公司，不是收购芯片公司，而是买了个"发电厂"。（全文链接：IT之家报道）APR Energy是做什么的？这家公司专门生产移动式燃气轮机和柴油轮机，说白了就是"装在卡车上的发电站"。它们的发电车队总装机容量超过1吉瓦——差不多是一座中型核电站的规模。马斯克买来干嘛？给SpaceXAI的数据中心供电。你可能会说："至于吗？直接从电网拉电不就完了？"至于。真的至于。2. AI算力这头"吞电兽" {#2}先来看几组数字，你感受一下。一个典型的 AI 训练集群，比如 NVIDIA 的 DGX SuperPOD，由 1000 块 H100 GPU 组成，满载功耗在 700kW 到 1MW 之间。一年跑下来，电费就得 500-800万美金。而 GPT-5.6 这种级别的模型，一次完整训练要用到 数万块 GPU，连续跑 几个月。试想一下：数万块 GPU，每块 700W，连跑 90 天。光是电费就是几亿美金起步。OpenAI 2025年的电费支出据估算超过 15亿美金。你没看错，15个亿，美金。这还只是一家公司的账。到2026年，全球数据中心的用电量预计将占到全球总发电量的 4-6%。这个数字听起来好像不大？那我换个说法——它已经超过了 全球航空业 的用电量。你看，过去我们说"云计算"，重点在"计算"上。现在你再看——"云"没飘起来之前，"电"先不够用了。这就像你花了几十万买了一套顶级音响，结果发现家里的电表只够点亮一盏灯泡。这不扯吗？3. 数据中心电力的三个死穴 {#3}死穴一：电网扩容赶不上AI扩张数据中心从选址到投产，通常要 18-24个月。而电网扩容——新建变电站、拉高压输电线——从规划到落地，3-5年 是常态。问题来了：AI算力需求翻倍的周期是 6-12个月。你还没把线拉好，需求已经翻了三倍。 这就是马斯克为什么自己去买发电机组——他不等电网了，自己发电自己用。死穴二：选址逻辑被彻底颠覆过去数据中心选址，核心看三个因素：地价、网络、气候（能省空调费）。冰岛、贵州、内蒙古，这些地方曾经是数据中心的首选。但现在多了一个决定性因素——有没有电。美国弗吉尼亚州北部（全球最大的数据中心聚集地"Data Center Alley"所在地）已经出现了 电力配额制——新数据中心的接入申请直接被电力公司否决，因为实在没电可给了。国内的形势也不乐观。一线城市周边的大型数据中心，用电指标已经 一票难求。你要建数据中心？先搞定能耗指标再说。死穴三：绿色能源的"骗局"我不是说绿色能源不好，我是说它的 可靠性 跟不上。太阳能，晚上 7 点到早上 6 点之间几乎零输出；风能，没风的时候就是摆设。而 AI 训练是 7×24 小时不间断的，它不管你今晚有没有月亮、明天刮不刮风。所以你会发现，现在美国的数据中心运营商都在抢购 天然气发电机组——因为只有天然气能做到"按需供电、随时启停"。马斯克买的 APR Energy 就是这么个逻辑。这不环保，但这是现实。4. 电价传导链：从发电厂到你的VPS账单 {#4}这件事跟你有关系吗？太有关系了。我们来算一笔账，看看电价上涨的传导链条：发电厂电价上涨 → 数据中心运营成本上升 → IDC服务商涨价 → 云厂商涨价 → VPS/服务器涨价 → 你多掏钱 这可不是理论分析，已经发生了： AWS 在2025-2026年间，欧洲和北美区域的 EC2 实例价格两次上调，涨幅 8-15%，官方给出的理由就是"能源成本上升" Google Cloud 2026年初调整了计算实例的定价结构，引入了"按区域电价浮动"的计费模型——说白了，电费贵的区域，算力就贵 国内的 阿里云、腾讯云 虽然没有直接涨价，但通过"优化产品结构"（停掉了不少低价入门款实例），变相提高了用户的算力成本 你买 VPS 的时候，有没有发现同配置的机器，今年比去年贵了 20%？原因就在这里。5. 服务器/VPS市场正在发生的三个变化 {#5}作为搞服务器导购的人，我最近观察到的几个趋势，供你参考：变化一：高功率密度机柜成为稀缺资源传统的标准机柜，单柜功率 5-8kW。现在 AI 训练需要单柜 30-50kW。能提供高功率密度机柜的数据中心，租金 翻倍甚至翻三倍。这意味着，如果你买的是 GPU 云服务器，价格大概率还会涨。变化二：边缘计算正在被重新定义以前说边缘计算，大家想到的是"离用户近"、"低延迟"。现在边缘计算有一个新卖点：能找到电。小型的边缘数据中心，功率需求只有几十到几百千瓦，普通商业电网就能搞定。不需要去抢那些稀缺的大型供电资源。所以你会发现，2026年边缘计算的部署量在暴增——不是因为技术多先进，而是因为大地方没电了。变化三：核电回归，小型模块化反应堆（SMR）成为新宠微软、Google、亚马逊都在投资 SMR——小型核反应堆。你没看错，科技公司在搞核电站。2025年，微软与 Constellation Energy 签署协议，重启了 Three Mile Island 核电站（对，就是1979年出过事故的那个）。Google 和 Amazon 也各自签了 SMR 购电协议。科技巨头们正在用实际行动告诉你：AI 的尽头，不是更强的算法，而是更多的电。6. 普通人怎么办？几个实在的建议 {#6}说了这么多，最后给几个实在的建议，希望对你有帮助：1. 别追"最便宜"的VPS电价上涨对低价 VPS 的冲击最大。那些卖 9.9 元/月的 VPS，要么在用电成本低得离谱的地区（比如水电丰富的西南地区），要么——你懂的，超售严重。选 VPS 的时候，多看看机房所在区域的电价政策和能源结构。2. 长期套餐锁定价格现在很多云厂商还在推"包年包月"的折扣方案，这些方案的本质是 帮你锁死未来 1-3 年的价格。如果电力成本持续上升，这种长期锁定反而是划算的。按量付费的弹性虽好，但在涨价周期里，它只会涨得更快。3. 关注液冷数据中心液冷技术可以大幅降低数据中心的制冷功耗，从而缓解电力压力。虽然液冷机柜的成本目前还比较高，但从长远看，液冷机柜的运营成本优势会越来越明显。买服务器的时候，可以问问供应商是否支持液冷方案。4. 提前储备海外节点如果你的业务面向海外，现在就可以考虑在电力资源充裕的地区布局节点——比如北欧（水电丰富）、中东（太阳能充足，且正在大规模建设数据中心基础设施）。等到大家都挤过去的时候，价格就不是现在这个数了。5. 拥抱AMD老实说，在能效比这件事上，AMD 的 EPYC 系列处理器已经明显领先 Intel 的 Xeon 了——同样算力，功耗低 20-30%。在电费越来越贵的时代，省电就是省钱。如果你是自建服务器，选 AMD 平台，一年省下的电费够你再买一台机器。这篇文章写的，其实不只是电力危机。它在讲一个更大的趋势：当一项技术的发展速度超过了基础设施的支撑能力时，瓶颈就会转移到最底层。AI 的瓶颈，从算力（芯片），到互联（网络带宽），再到存储（HBM），再到电力。你一层一层往下追，最后发现——万事的尽头，都是能源。所以，下次你买 VPS 或者租服务器的时候，多问一句："你们的电从哪来？"得到的答案，可能比你想象的更有价值。（全文完）
AI数据中心疯狂烧电，选高能效云服务器才是真省钱
这两天技术圈里热议的一件事，就是马斯克的 xAI（现在叫 SpaceXAI）数据中心被曝违规安装了 59 台天然气涡轮机，每年排放超标污染物，方圆 8 公里内的居民健康受到严重影响。与此同时，Meta 宣布在路易斯安那州扩建数据中心到 5GW 规模，投资超 500 亿美元。纽约州则直接签署了暂停令——未来最长一年内，超大规模数据中心将无法在纽约落地。老实说，这几个新闻放在一起看，你就能看到 AI 算力爆发的另一面——能源。你信不信，到 2026 年底，全球 AI 数据中心的年耗电量将超过某些中等国家的全国用电量。这不是科幻片，这是正在发生的事。目录 AI 数据中心的能源黑洞 能效比——买服务器时被忽视的关键指标 高能效云服务器的选购原则 几类值得关注的高能效服务器方案 总结 AI 数据中心的能源黑洞先说两个有意思的数据： SpaceXAI 的 Colossus 2 数据中心，仅 30 台天然气涡轮机每年排放 2500 吨氮氧化物、4000 吨一氧化碳、22 吨甲醛。 Meta 的 5GW 数据中心，总投资 500 亿美元，配套 7 座天然气发电厂和核电增容。 这意味着什么？AI 算力的增长已经让传统电网吃不消了。科技巨头们不是在造数据中心，是在造小型电站。从服务器导购的角度来看，这给我们一个重要信号：能效比的权重正在急剧上升。前些年选云服务器，大家比的是核心数、内存大小、带宽。但在 AI 时代的能源约束下，单位算力的能耗将成为决定 TCO（总拥有成本）的关键因素。你会发现，一台能耗高但单价便宜的服务器，一年电费可能就把差价吃回来了。能效比——买服务器时被忽视的关键指标试想一下，你是一个站长，买了一台配置看起来很高的服务器，结果发现： - 电源转换效率只有 80% - CPU 在低负载时功耗降不下来 - 散热设计不合理，风扇常年全速运转这不就是在烧电费吗？衡量服务器能效的核心指标有几个： 指标 说明 关注度 PUE（电能使用效率） 总能耗/IT设备能耗，越接近1越好 ⭐⭐⭐⭐⭐ CPU TDP 热设计功耗，不代表实际功耗但可参考 ⭐⭐⭐⭐ 电源转换效率 金牌/白金牌/钛金牌电源的区别 ⭐⭐⭐ 每瓦性能 单位功耗下的计算能力 ⭐⭐⭐⭐⭐ 老实说，PUE 是你最应该关注的指标。一个 PUE 1.2 的数据中心和 PUE 1.6 的数据中心，在 3 年运营周期里的电费差距可能高达 30% 以上。你看，这就是典型的"买得便宜用得贵"的陷阱。选服务器不能只看裸机价格，要把 3-5 年的电费算进去，才是真实成本。高能效云服务器的选购原则结合 AI 数据中心能源危机的背景，我总结了几条选购高能效云服务器的原则，供你参考：1. 选对处理器架构ARM 架构（如 AWS Graviton、Ampere）在能效比上明显优于传统 x86。同样计算量，ARM 的功耗可能只有 x86 的 60%-70%。说个例子：AWS 自研的 Graviton 3 处理器比同等级 x86 实例节省高达 60% 的能耗。这不是广告，这是技术趋势。2. 关注电源和散热设计 优先选配 白金牌（Platinum）或钛金牌（Titanium）电源，转换效率在 90% 以上 液冷方案比传统风冷节能 30%-40%（尤其适用于 GPU 密集型任务） 动态调频调压技术能显著降低低负载时的功耗 3. 避免配置过剩这是最常见的坑。买 VPS 时总觉得"大一点心里踏实"，结果 CPU 长期跑在 5% 以下，但基础功耗一直挂着。这不香吗？——完全不香。建议： - 根据业务实际负载选配，宁可后面弹性扩容 - 使用支持自动休眠和弹性伸缩的云平台 - 对非关键业务，考虑使用抢占式实例（Spot Instance），价格便宜 50%-80%4. 选择能效透明的服务商现在有些云厂商已经开始主动披露 PUE 和碳排放数据。选择这类服务商，既是环保，也是省钱。几类值得关注的高能效服务器方案供你参考，以下是目前市面上值得关注的几个方向： 方案 能效特点 适用场景 AWS Graviton 实例 ARM 架构，能耗降低 60% Web 应用、微服务、容器 Ampere Altra 服务器 每瓦性能领先 云原生应用、边缘计算 液冷 GPU 服务器 PUE 可低至 1.05 AI 训练、深度学习 轻量云服务器 共享资源池，利用率高 个人博客、小企业站点 抢占式实例 + 自动伸缩 用多少付多少，零浪费 弹性业务、数据处理 希望对你有帮助。在选择时不要被低价的低配服务器迷惑——一台能效高的中端服务器，3 年下来的总成本可能远低于一台便宜的低端货。总结AI 数据中心的能源危机不是远在天边的新闻，它直接影响了服务器行业的定价逻辑和技术方向。对于普通站长和中小企业来说，关注能效比不是装环保，是真正在省钱。个人觉得，未来的服务器市场会越来越两极分化：一边是追求极致能效的 ARM/轻量方案，一边是为 AI 训练打造的液冷 GPU 集群。作为买家，最聪明的做法就是找准自己的位置，别盲目追高配，也别贪便宜买低效。一句话总结：选云服务器，先看能效比，再比价格，最后看配置——顺序别搞反了。（全文完）
AI数据中心争议加剧：当算力狂欢撞上'邻避效应'，我们该把服务器放哪里？
今天早上刷到一条新闻，说路透社披露马斯克的 SpaceXAI 数据中心在田纳西州违规安装了 59 台天然气涡轮机，没有拿到联邦环境许可就偷偷运行。每年排放 2500 吨氮氧化物、4000 吨一氧化碳、22 吨甲醛——这些数字不是实验室数据，是实打实排到空气中的。方圆 8 公里内 28 个社区，27 个哮喘患病率超过当地平均水平。你信不信？就在同一天，纽约州州长签署了 全美首个州级数据中心暂停令——50 兆瓦以上的新建数据中心，最长一年内别想在纽约落地了。这让我想起一个老朋友前两天问我的问题："我搞 AI 创业，想在云上部署模型，这行业现在到底还靠不靠谱？"老实说，这个问题，我一个人回答不了。但整个 AI 行业正在经历的这场"数据中心反噬"，确实值得每一个想买服务器、租 VPS、上云的人深思。目录 一、AI 算力的"脏"真相 二、纽约暂停令背后的逻辑 三、数据中心"大逃杀"——75 个项目黄了 四、这对买服务器的人意味着什么 五、AI 时代该怎么选云服务器 六、一个趋势，两种选择 一、AI 算力的"脏"真相很多人的 AI 是干净的——坐在电脑前敲几行代码，训练一个模型，一切都是电子的、虚拟的，不产生任何实体污染。完全错的离谱。这让我想起 2018 年去参观一个大型数据中心时的感受。当时我站在那栋楼的侧面，听到的不是"科技的声音"，而是 工业级柴油发电机组的轰鸣。陪同的工程师告诉我，这个数据中心每天消耗的电力相当于一个三万人口小镇。而这还是好几年前的数据。今天的情况呢？马斯克的 xAI Colossus 数据中心——据说为了训练 Grok 系列模型——光是违规安装的天然气涡轮机就有 59 台。NAACP（美国有色人种协进会）已经起诉了 SpaceXAI，说这些涡轮机导致氮氧化物排放增加了 111%，PM2.5 增加了 83%，甲醛增加了 88%。这些污染物会直接导致什么？肺癌、哮喘、慢性阻塞性肺病。这不是未来可能发生的事，是已经发生的事。（全文完）OK，上面是事实部分。让我换个角度来说。试想一下，如果一个科技公司为了训练 AI，把数据中心建在你家旁边，每天排放的废气让你不敢开窗，你还会觉得 AI 是"干净"的吗？这就是我们现在面临的困境。二、纽约暂停令背后的逻辑7 月 14 日，纽约州长 Kathy Hochul 签署行政命令：功率超过 50 兆瓦的新建数据中心，暂停获得环境许可，最长一年。为什么是 50 兆瓦？我给你一个参考：一个典型的中型数据中心，功率在 5-10 兆瓦左右。50 兆瓦的，基本就是超大规模数据中心了——Google、Amazon、微软那种级别的。更耐人寻味的是，纽约州议会此前通过的是 20 兆瓦门槛——也就是说，议会比州长还激进，想卡得更严。州长把门槛抬到了 50 兆瓦，是怕影响医院等机构的小型数据中心。你看，连政策制定者都知道，大的是问题，小的不是。但重点在于：这是全美国第一个州级的数据中心暂停令。缅因州本来也是第一个，结果州长 4 月份否决了相关法案。所以纽约抢了个"第一"。霍楚尔在声明里的原话是："随着数据中心建设可能推高居民电费、消耗自然资源，并给纽约州居民带来更多不确定性，我有责任采取行动。"我翻译成人话就是：你们科技巨头来建数据中心，电费涨了、环境差了、好处没落到老百姓头上。这事儿不能再这么玩下去了。她还打算推动取消大型数据中心的销售税减免政策。你想想，以前各州抢着给数据中心减税，现在开始反悔了。风向变了。三、数据中心"大逃杀"——75 个项目黄了你可能觉得上面那些只是个例。那我们来看一组大数据。根据数据中心观察（Data Center Watch）的统计，2026 年第一季度，全美至少有 75 个、总价值约 1300 亿美元的数据中心项目被叫停或延期。1300 亿美元。你知道这是什么概念吗？相当于一个中等国家的全年 GDP。而且更重要的是，这个数字已经追平了 2025 年全年的水平——也就是说，光今年一季度就叫停了跟去年一整年一样多的项目。民众的态度更说明问题。2025 年底的民调显示，近半数美国人不希望在自家社区附近建数据中心。到今年 5 月，这个比例飙升到了 70%。短短五个月，从 50% 到 70%。这不叫趋势，这叫雪崩。截至今年 5 月，全美已经有至少 69 个地方政府颁布了相关的数据中心建设禁令。西雅图——Microsoft 和 Amazon 的大本营——直接通过了为期一年的数据中心禁令，波及了 5 个拟建项目。试问，如果连科技巨头的"家门口"都不让建数据中心了，AI 算力往哪儿放？四、这对买服务器的人意味着什么好了，说了这么多美国的事儿，你可能想问：这跟我在国内买 VPS、租云服务器有什么关系？关系大了。你看，整个数据中心行业正在经历一场 结构性转型：供不应求的局面会加剧。 新的数据中心建不起来，但 AI 算力需求还在爆发式增长。GPT-5.6 上周全量开放，Grok 4.5 刚发布，Qwen-Audio-3.0 也来了——模型越来越大，推理成本越来越低，用的人越来越多。数据中心不扩，算力从哪来？价格会被推高。 现有的数据中心资源会变得更贵。这不是经济学理论，这是基本的供需关系。今年上半年，光是内存就涨了 30% 以上，硬盘"一天三个价"。数据中心建设成本只会更高。国内也会受到影响。 你可能觉得美国的数据中心禁令跟国内没关系。但全球云服务是连通的——AWS、Azure、Google Cloud 的资源如果在美国受限，它们会加大在中国或亚太地区的投入，反过来推高本地市场的竞争格局。你看，这不是一个孤立事件，而是一个连锁反应。五、AI 时代该怎么选云服务器讲到这里，你可能会问：那我到底该怎么选？供你参考，我个人觉得有以下几个原则：1. 远离"超低价"陷阱当整个行业都在面临成本上涨的时候，那些标价低得离谱的 VPS——老实说——大概率是在某些方面偷工减料了。可能是用的老旧硬件，可能是超售严重，也可能是电力和网络根本没保障。2. 关注"绿色数据中心"现在越来越多的数据中心打"绿色牌"。液冷、可再生能源供电、碳补偿——这些不是 marketing 噱头，在未来的监管环境下，合规的数据中心会更保值。3. 选有"产能保障"的云厂商大厂为什么还是更靠谱？因为 Amazon、Microsoft、Google、阿里云、华为云这些头部玩家，有自己的芯片供应链、有自己的数据中心建设规划、有政府的 regulatory 资源。小厂商在行业洗牌中最先出局。4. 用"多地部署"对冲风险不要把鸡蛋放在一个篮子里。如果你的业务依赖 AI 推理，可以考虑在 两个以上区域部署服务。这样即使某个区域因为政策限制导致资源紧张，你还有备选方案。5. 考虑国内自建云服务坦白说，美国的"数据中心反噬"短期内不会在中国复制。原因很简单：一是国内的政策环境和土地审批机制不同；二是中国在新能源和电网建设上的速度更快。 所以国产云服务器、国内的 IDC 服务商，在这一轮全球数据中心荒中，可能反而迎来机会。六、一个趋势，两种选择写这篇文章的原因，主要还是因为看到了这个行业正在发生的结构性变化。2013 年我跟一个朋友聊天，他说云计算是"电"，以后谁还自己发电？当时我觉得这个比喻很贴切。但现在回头看，我发现少说了一半：电本身产生的方式和代价，也在发生改变。AI 的算力盛宴带来了前所未有的数据中心建设潮，也带来了前所未有的环境争议和社会矛盾。当 70% 的美国人反对家门口建数据中心，当纽约成为全美第一个喊停的州，当马斯克的数据中心因为违规排放被告上法庭——我们是不是该停下来想一想：这场算力狂欢的代价，谁来买单？对于我们这些真正需要用服务器的人来说，选择一家踏实、合规、有长远规划的云服务商，比追逐最低价要重要得多。不是因为情怀，而是因为——在风暴来临时，只有那些地基打得够深的人，才站得住。希望对你有帮助。（全文完）参考来源： - 路透社：SpaceXAI 数据中心违规安装 59 台天然气涡轮机调查（2026.7.14） - IT之家：纽约州签署全美首个数据中心暂停令（2026.7.14） - Tom's Hardware / Data Center Watch：2026 Q1 美国数据中心项目受阻统计 - Ipsos 民调：美国民众对数据中心态度变化（2025.12-2026.5）
十万卡算力时代：当集群从千卡走向十万卡，服务器选型逻辑已经变了
这两天技术圈里热议的一件事，就是中科曙光的曙光8000（登峰）正式落成了——中国首个全国产十万卡AI超算集群，并且接入了国家超算互联网。老实说，当我看到这条新闻的时候，第一反应不是"厉害了"，而是——电从哪来？你可能觉得我在抬杠。但你信不信，未来三年，90%的AI数据中心都会栽在"电力"这个坑上。先别急着反驳，我们往下看。 一座十万卡级别的AI数据中心——这里每分每秒都在烧钱，也在烧电目录 十万卡到底意味着什么 算力军备竞赛下的三个残酷真相 对普通用户和中小企业的影响 服务器选型的底层逻辑已经变了 总结 十万卡到底意味着什么先给你一个直观的感受。一块H100 GPU的峰值功耗是700W。十万块H100同时跑满，就是70MW——七万千瓦。这是什么概念？一个普通家庭的用电负荷大概在5-10kW。70MW的电力，够同时点亮 7000到14000个家庭的全部电器。而曙光8000用的是国产芯片，功耗不会比H100低。一个十万卡集群，光是电费一年就是好几个亿。你看，这还只是"电"这一项。更关键的是——十万卡不是终点，百万卡已经在路上了。英伟达的Rubin架构、谷歌的TPU v6、华为的昇腾910C……各家大厂都在往"更大集群"的方向狂奔。OpenAI甚至已经在规划百万卡级别的算力集群。问题来了：电网扛得住吗？ 单张GPU功耗已从300W飙升到700W+，十万卡的电力需求堪比一座小型核电站算力军备竞赛下的三个残酷真相真相一：电力不是钱的问题，是物理极限的问题很多人觉得，算力不够就多买GPU，电不够就多拉线。试想一下，一个百万卡集群需要700MW电力。这是什么级别？一座小型核电站的输出功率也就这个量级。这不是钱能解决的问题——是物理上根本没有那么多电给你用。你看看今年夏天，多少地方在拉闸限电？数据中心是耗电大户，一个十万卡集群抵得上一座中型城市的居民用电量。在电力紧张的背景下，这种项目能落地，背后是巨大的资源倾斜。但倾斜一次可以，两次、三次呢？当所有大厂都在建十万卡、百万卡集群的时候，电力就是第一道不可逾越的天花板。真相二：散热已经从"辅助系统"变成了"核心架构"当单机柜功耗从10kW飙到200kW，风冷这套方案，老实说——已经到天花板了。你不信去问问做数据中心运维的朋友，到了夏天机房的空调开到最大，温度还是压不住。设备降频、服务器过热报警、电费单翻倍增长——这些场景每天都在发生。液冷已经不是"可选项"，而是"必选项"。从冷板式液冷到浸没式液冷，从单相到两相，散热的每一个技术进步，背后都是被功耗逼出来的。十万卡集群不可能用风冷，这是物理定律决定的。真相三：国产芯片的生态之困，不是一朝一夕能解的曙光8000用的是国产芯片，性能上已经追到不错的水准了。但CUDA生态的护城河，不是靠堆芯片就能跨越的。你要在国产芯片上跑大模型，首先得搞定底层算子库的适配。同样的模型，在NVIDIA上运行和在国产芯片上运行，性能差距很多时候不是芯片本身的问题，而是软件生态成熟度的问题。这就是为什么即使美国政府批了H200的出口许可，中国企业依然"按兵不动"——不是不想买，而是不敢依赖。万一明天又不卖了，你整个AI业务就悬了。但国产芯片要真正替代NVIDIA，不是靠几篇PR稿就能实现的。这需要时间，需要开发者，需要整个产业链的协同努力。 对绝大多数用户来说，一台配置合理的VPS远比盲目追GPU实在——别让热点带偏了你的决策对普通用户和中小企业意味着什么看到这里你可能会问：十万卡集群跟我有什么关系？我只是想买台便宜的VPS跑个网站而已。关系大了。算力正在分层，你所在的层级决定你的成本当大厂都在抢十万卡集群的时候，一个趋势已经非常清晰了：算力市场正在加速分层。上层是十万卡、百万卡级别的超大规模集群，服务于前沿AI训练和超大规模推理。这个层级的玩家只有那几个：阿里、腾讯、字节、华为、中科曙光。中层是千卡到万卡级别的集群，服务于中型企业的AI推理、模型微调、数据处理等场景。下层是单卡到百卡级别，服务于个人开发者、小团队、传统网站和应用。这三个层级之间的成本差距，正在以指数级拉大。上层的人吃肉，中层的人喝汤，下层的人——连骨头都越来越难啃了。因为GPU资源被上层大量占用了啊。一台H100现在什么价？八万美金起步，你还买不到。云上的H100实例，一小时几十美金。对于个人开发者来说，这已经不是成本问题，是被市场挤出了赛道。传统的VPS和云服务器依然是你的最佳选择但你也不用慌。十万卡集群解决的是AI训练和推理的算力需求，不代表你的网站也需要跑在GPU上。对于传统的Web应用、API服务、数据库、静态网站——这些场景依然是CPU服务器的主场。一台好的VPS，配置合理、网络稳定、价格合适，对你的业务来说比什么十万卡都实在。问题是：很多人在服务器选型上犯了"过度配置"的毛病。看到AI数据中心都在装H100，就觉得自己的网站也要上GPU。看到别人建十万卡集群，就觉得自己的服务器配置太低要升级。这是典型的FOMO（Fear Of Missing Out）心态，花冤枉钱不说，还解决不了根本问题。服务器选型的底层逻辑已经变了那问题来了：在这个十万卡时代，普通人到底该怎么选服务器？我的建议是——从你的真实需求出发，别被热点带偏了。第一，区分"算力密集型"和"IO密集型"你的业务到底是需要大量的计算资源（算力密集型），还是需要快速的网络响应和磁盘读写（IO密集型）？绝大多数网站和应用属于后者。一台8核16G的云服务器，配一块SSD和足够的带宽，可以支撑日活几十万的业务。不要为了"万一用得上"去多花钱。 云服务器的最大优势就是弹性——不够了随时扩容，花不了几个钱。第二，关注"单位成本效能"而非"绝对性能"在十万卡集群的语境下，大家关注的都是绝对性能——多少PFLOPS、多少TB显存。但在个人和小团队的场景下，你应该关注的是——每一块钱能买到多少性能。有些配置看起来便宜，但CPU是几年前的旧款，磁盘是机械盘，带宽是共享的。这种"便宜"是假便宜，真正的成本是时间和稳定性。反之，有些配置看着贵一点，但用了最新的AMD EPYC处理器、NVMe SSD、独享带宽。网站加载速度快50%，用户体验提升，转化率自然就上去了。这才叫值。第三，别迷信"国产"也別神话"进口"很多人一听是国产芯片就说不行，一听是Intel/AMD就说好。供你参考——在实际测试中，海光的x86 CPU在Web服务场景下，性能已经达到了Intel至强的85%-90%。对于绝大多数应用来说，这个差距在日常使用中是感受不到的。国产云服务器在价格上比进口便宜30%-50%，性价比其实是更高的。当然，如果你跑的是对指令集兼容性要求极高的特定应用，那Intel/AMD依然是稳妥的选择。关键在于搞清楚你的应用对平台的依赖程度。总结十万卡集群代表了算力基础设施的一个重要里程碑。它告诉我们——AI的算力需求还在高速增长，这个趋势短期内不会改变。但对于我们大多数人来说，这个热点听听就好，别被它带乱了决策的节奏。你的网站、你的应用、你的业务——大概率不需要十万卡。一台配置合理、价格合适的云服务器或VPS，就足够你跑得很好。选服务器这件事，归根到底只有三个字：看需求。不要过度配置，不要追热点，不要把"老板的焦虑"变成"服务器的负担"。网上有个段子说得挺好——人家建十万卡集群是为了跑千亿参数的大模型，你跟风买了一台高配服务器，结果只是跑了个WordPress博客。这不香吗？不香，这是烧钱。最重要的是想清楚你到底要干什么，然后选择最适合你的那台机器，而不是最贵的那台。希望对你有帮助。（全文完）
纽约州叫停超大规模数据中心，云服务器/VPS会涨价吗？
2026年7月14日，纽约州州长霍楚尔签署了一道行政命令——暂停新建超大规模数据中心，最长一年。美国第一个州级数据中心"限建令"，就这么来了。老实说，看到这条新闻的时候我一点都不意外。甚至可以说，这一天早晚会来。只是没想到来得这么快。 图：超大规模数据中心的服务器机房——每建一个这样的数据中心，都在跟居民抢电、抢地、抢资源目录 一、纽约州到底做了什么？ 二、数据中心为什么成了"过街老鼠" 三、这只是一个开始——全球都在收紧 四、对我们买服务器的直接影响 五、给服务器买家的一些实在建议 六、总结 一、纽约州到底做了什么？先简单说下发生了什么。7月14日，纽约州州长凯西·霍楚尔签署了一项行政命令：功率超过50兆瓦（MW）的新建数据中心，暂停获得环境许可，最长持续一年。50兆瓦是什么概念？我给大家换算一下。一台中高端GPU服务器的功耗大概在1-2kW。50兆瓦，相当于同时运行2.5万到5万台服务器。这还不算制冷和辅助设施。一个标准的超大规模数据中心，功率通常在100MW以上，Google、Meta、Amazon建的那些，动辄300-500MW甚至更高。所以这条命令的门槛设得很"巧妙"——小型的、给医院用的数据中心不受影响，但真正吃电的那些"庞然大物"，全部被按住了。霍楚尔的原话是这么说的："随着数据中心建设可能推高居民电费、消耗自然资源，并给纽约州居民带来更多不确定性，我有责任采取行动并发挥领导作用。"翻译一下就是：AI这波算力需求太猛了，数据中心建得太多太快，老百姓的电费扛不住了，环境也扛不住了，先停一停，把规矩立好再说。二、数据中心为什么成了"过街老鼠"你可能会问：数据中心不是好东西吗？带动就业、促进数字化，政府不应该欢迎吗？理论上是的。但现实远比理论复杂。首先是电。 国际能源署（IEA）的数据显示，全球数据中心的用电量在2026年预计将达到1000太瓦时——这已经超过了整个日本的用电量。而AI训练和推理是背后的主要推手。一个GPT-5.6级别的模型训练，耗电量可以抵得上一个小型城市一年的用电量。 图：全球数据中心用电量持续攀升——AI算力需求是背后的主要推手试想一下，当数据中心把电网吃到饱和，高峰时段你家空调都得限流，居民电价蹭蹭往上涨——你会不会也想让这些"电老虎"停一停？其次是地。 数据中心不仅要电，还要地。而且不是随便一块地——要靠近电网枢纽、要光纤通达、要远离地震带、还要有足够的水源做冷却。Meta在路易斯安那州新建的数据中心，投资超过500亿美元，规划容量5GW。你知道5GW是什么水平吗？差不多是五个核电机组的发电量。一个数据中心吃掉半个核电站的产能。你细品。第三是居民反弹。 美国得克萨斯州的农民捐地给政府建公园，结果政府转头就把地卖给数据中心开发商。缅因州本来也要搞暂停令，州长4月份否决了——但社区的不满情绪已经压不住了。你看，这不是简单的"NIMBY（别在我后院）"问题。这是算力需求和民生利益之间的结构性矛盾。三、这只是一个开始——全球都在收紧如果你以为这只是纽约州的一地之举，那你就太小看这个趋势了。美国层面： 除了纽约，缅因、弗吉尼亚（全球数据中心密度最高的地区之一）等多个州都在酝酿类似的监管。弗吉尼亚北部的"数据中心走廊"，已经出现了严重的电网瓶颈。欧洲层面： 荷兰、爱尔兰、新加坡早就对新建数据中心实施了不同程度的限制。阿姆斯特丹从2019年就开始暂停新建。爱尔兰因为担心占到全国30%以上的用电量，也开始收紧审批。中国呢？ 北上广深等一线城市对新建数据中心的PUE（能效比）要求逐年收紧，北京已禁止新建和扩建数据中心，上海要求新建项目PUE必须低于1.25。东数西算战略很大程度上就是为了缓解东部地区的用地用电压力。你会发现，这不是某一个国家的问题——这是全球性的矛盾。AI的发展速度和基础设施的承载能力之间，出现了一条巨大的鸿沟。四、对我们买服务器的直接影响好了，前面讲了很多背景。现在聊聊你最关心的问题：这跟我买VPS、买云服务器有什么关系？关系大了。 我不是在吓你，我说几点底层逻辑。第一，数据中心供应增速放缓，云资源会变贵。 这是个简单的供需关系。当全球主要地区的超大规模数据中心建设受限，新机房投产放缓，而AI算力需求还在指数级增长——你觉得云厂商会怎么做？降价讨好你？别天真了。AWS、Azure、Google Cloud、阿里云们的成本压力只会越来越大，价格下调空间越来越小。 甚至，部分合约到期续费的时候，你可能发现账单上多了一位数。第二，稀缺资源会分层，便宜VPS越来越少。 那些价格低得离谱的特价VPS，背后往往是超卖严重的老机房。当新建数据中心受限，老机房的扩容空间又有限，IDC运营商会更加谨慎。你会发现"便宜大碗"的VPS越来越难找，而那些强调"不限流量"、"无限带宽"的套餐，可能悄悄改了条款。第三，GPU云服务器的价格"地板"可能还没到。 如果你关注过英伟达的股价波动——前段时间市值蒸发的新闻你应该看过——就知道GPU市场本身就是个过山车。当数据中心建设受限，算力供给无法快速扩张，GPU云服务器的租金大概率会维持高位，甚至进一步上涨。我前阵子跟几个做AI inferencing的朋友聊天，他们已经在考虑把部分推理任务从AWS迁移到自建机房——但自建也有成本和审批的问题。你看，两头堵。五、给服务器买家的一些实在建议说了这么多，总得给点值钱的东西。供你参考。1. 锁定长期合约如果你的业务相对稳定，建议签6个月到1年的长期合约。在当前这个供应趋紧的大环境下，短期按需付费的成本只会越来越高。很多云厂商对长期合约有折扣——现在不仅是薅羊毛，更是对冲未来涨价的风险。2. 关注非受限区域纽约被限制了，但美国中部、南部的一些州（得克萨斯、俄亥俄、印第安纳等）还没有类似的限制。如果不需要低延迟覆盖美东用户，可以考虑把业务部署在这些地方的机房，成本可能会低不少。3. 别盲目追"超低价"那些99元一年的VPS，你看着心动，我劝你冷静。在数据中心用地和电力成本都在上涨的背景下，过低的价格往往意味着不稳定的服务质量、过高的超卖比例、或者随时可能跑路的风险。不是说不能买便宜货，而是要用平常心对待——重要的业务别放上去了。4. 考虑国内云厂商如果你主要服务中国用户，国内云厂商（阿里云、腾讯云、华为云等）受到美国政策变化的直接影响相对较小。而且国内"东数西算"战略下，西部地区的算力资源正在大规模释放，价格上有竞争优势。我之前写过一篇国产云服务器自研芯片崛起——国产方案已经不是几年前的水平了。5. 关注能效比，别为算力过剩买单在选择服务器配置时，别一把梭——用多少买多少。现在的趋势是，云厂商越来越倾向于把资源打包给高价值客户。如果你长期闲置资源，不仅浪费钱，还可能在续约时遇到"配置下架"的尴尬。六、总结纽约州这个"暂停令"，看似只是一个州的行政命令，但背后折射出的是一张更大的图景——AI时代的算力饥渴和物理世界的承载极限之间，正在产生剧烈的碰撞。数据中心要电，要地，要水。这些东西不会因为AI需要就变出来。你可以把芯片造得越来越快，摩尔定律还没完全走到尽头，但你不能在一个周末建好一座变电站，也不能在两个月内审批完一块工业用地。所以，对于买服务器的你来说——这是一个窗口期。资源会越来越稀缺，价格可能不会永远温柔。如果你有明确的需求，早点锁定比等"更便宜"要靠谱得多。 图：云服务器市场的供需关系正在发生结构性变化——廉价资源的时代可能正在过去我个人觉得，2026年下半年到2027年，云服务器市场会经历一轮结构性的调整——廉价资源会逐步退出，优质资源会重新定价。对于真正用它来做事的人来说，这不是坏事。但对于还在观望、犹豫不决的你来说——窗口期不等人。希望对你有用。（全文完）
AI军备竞赛白热化：Meta砸2500亿美元建园，普通用户买云服务器会更贵吗？
这两天技术圈里最炸裂的消息，莫过于 Meta 被曝要在路易斯安那州砸 2500 亿美元建 AI 数据中心园区，配 10 座燃气电厂。2500 亿，美元。你没看错。消息一出，技术社区直接炸了锅。有人感叹"这才是真·烧钱"，有人担忧"算力垄断要来了"，但更多人问的是——这对我们普通买云服务器的人，到底有什么影响？老实说，这个问题问得非常到位。因为当你看到这种量级的消息时，不是吃瓜就完事了，它真的会关系到你的钱包。今天我就把这个事从头到尾拆一遍，不讲虚的。 Meta路易斯安那州AI数据中心渲染图——一个园区就配10座电厂，这量级已经不是"机房"的概念了目录 一、Meta这个项目到底有多大？ 二、巨头疯狂囤算力，云服务器市场会怎样？ 三、韩国芯片股暴跌说明什么？ 四、对普通用户买云服务器的五个直接影响 五、2026年下半年，云服务器到底该怎么买？ 六、写在最后 一、Meta这个项目到底有多大？先来解构一下这个 2500 亿美元到底意味着什么。据彭博社 7 月 13 日报道，Meta 已承诺为路易斯安那州 Richland Parish 的大型数据中心园区投入 500 亿美元（含已宣布的 100 亿美元），总计算能力至少达到 5GW。但这只是硬件设施。彭博社 5 月报道称，Meta 计划另外追加 2000 亿美元用于园区内的计算芯片采购。加上芯片支出后，整个项目的预计总投入超过 2500 亿美元。一个简单的数字对比：AWS 自 2006 年创立以来的全球资本开支总和，也才 1000 多亿美元。Meta 一个园区就要砸 2500 亿。更惊人的是电力配套。Entergy Louisiana 正斥资建设 10 座新的燃气电厂，专门为这个园区供电。你想想，一个科技公司的数据中心，需要 10 座电厂伺候。这已经不是"机房扩容"了，这是在一个农业州上再造一个工业城市。而 Meta 已建成或正在开发的数据中心有 33 个，扎克伯格还承诺未来几年在美国基础设施项目上投入至少 6000 亿美元。你看，这不是什么概念炒作。是真金白银在砸。另一个值得注意的细节：这个项目已经不是 Meta 一家独扛。Blue Owl Capital 持有该项目 80% 的权益，已转向华尔街筹集数十亿美元。换句话说，AI 数据中心的建设，已经从"成本中心"变成了"可融资的基础设施资产"——像修高速公路一样去融资搞计算。 大规模GPU服务器集群——这种场景正在从少数科技巨头的专利，变成华尔街热捧的资产类别二、巨头疯狂囤算力，云服务器市场会怎样？看到 Meta 这种操作，你可能觉得：关我啥事？我又不是扎克伯格。但你想过没有——AI 军备竞赛导致的一个直接后果是：全球的 GPU、存储、网络设备产能，正在被巨头们疯狂扫货。这不是猜测。我给你三个数据让你感受一下： 英伟达 H100/B200 的订单排期已经排到 2027 年。你没看错，现在下单，三年后交货。 全球数据中心用电量 2025 年同比增长了 35%，AI 训练是最大的增量来源。 HBM（高带宽内存）价格在过去一年涨了 5 倍，SK 海力士和三星的 HBM 产能被包圆到 2028 年。 这意味着什么？供给被巨头锁定，价格水涨船高，传导到下游的云服务上，就是你看到的各种涨价通知。2026 年上半年，国内主流云厂商已经完成了两轮涨价： - 第一轮：通用型云服务器涨价 10-15% - 第二轮：GPU 实例涨价 30-50%老实说，这还只是开始。为啥？因为 AI 军备竞赛没有终点。Meta 建了 2500 亿的园区，Google 立马追加 1000 亿，Amazon 更夸张——计划在 2027 年前投入 3000 亿美元。这些人不是在"买服务器"，是在"买计算原子"。你信不信，再过两年，小厂商和个人站长能买到的 GPU 和高端服务器资源会越来越少。同时，还有一个趋势值得注意——Meta 正在考虑把算力租出去。扎克伯格上周接受采访时被问到这个问题，他没有否认。彭博社本月早些时候报道称，Meta 正在制定云基础设施业务计划，讨论包括出售 "raw" 计算能力，形态类似 CoreWeave 这类新兴云公司（业内称 neocloud）。这就有意思了——Meta 自用的 GPU 可能有余量，他想对外卖。而当 Meta 这样的巨头开始卖算力时，整个云服务的价格体系会被重塑。定价能力从云厂商手中，转移到了这些拥有 GPU 超级仓库的巨头手中。这是一把双刃剑——短期可能是好事（更多供给），长期必然是坏事（定价霸权）。三、韩国芯片股暴跌说明什么？就在 Meta 豪掷千金的同一周，韩国股市半导体板块迎来了一轮剧烈调整。SK 海力士大跌引爆芯片板块，韩国综合指数自高点累计跌幅已达 27.5%。A 股科创 50 指数跟着下跌 3.4%。一时间，"算力泡沫破裂"的论调又开始抬头。但这真的是泡沫破裂吗？我不这么看。短期回调 ≠ 长期反转。这次科技股回调的直接原因，业内分析已经很清楚了——海外交易端在去杠杆。中金公司的李求索说得明白，韩国市场前期存储龙头涨幅较大，投资者大幅加杠杆，下跌与杠杆交易止损形成负向螺旋。但看基本面：AI Token 的使用量仍然在快速增长，Meta 的 2500 亿投入不仅没有收缩，反而在大幅加码。美联储虽然有不加息的压力，但 7-8 月随着通胀数据回落，流动性宽松的转折点可能正在渐行渐近。这是典型的"涨多了回调"，不是"逻辑变了"。但有一点你需要警惕：这不代表云服务价格会跌。 恰恰相反——当巨头的资本开支从"买芯片"转向"配电厂"的时候，说明基础设施的成本结构正在从一次性投入转向持续性支出。电力、土地、冷却——这些都是持续的运营成本，最终都会通过某种方式转嫁给终端用户。供你参考，2019 年到 2024 年，数据中心电力成本在总运营成本中的占比从 12% 上升到了 28%。Meta 这个项目如果按 2GW 用电量算，每年的电费保守估计也要几十亿美元。这些钱，不会凭空消失。四、对普通用户买云服务器的五个直接影响分析完宏观层面，我们落地到具体影响。作为一个天天跟服务器打交道的导购，我总结了 2026 年下半年对普通用户影响最大的五个趋势：1. 入门级云服务器价格稳中有升别指望 AI 军备竞赛会拉低通用服务器价格。虽然通用 CPU 服务器不是 GPU，但数据中心扩容带来的土地、电力、人工成本上升，会分摊到所有机柜上。预计入门级云服务器（2核4G）年度价格将上涨 5-10%。2. GPU 云服务器持续高位震荡这是重灾区。H100/H200 系列实例的租赁价格短期内看不到下降的可能。B200 出来后情况可能会更糟——因为 B200 单位算力成本更高，厂商倾向于推高价格来回收硬件投入。建议 GPU 需求用户按需购买，避免年付。3. 国内云厂商优惠力度可能减弱过去几年"新用户 1 核 2G 一年 99 元"的促销常客可能越来越少。当云厂商要把更多产能留给高毛利的 AI 实例时，低端实例的营销资源会被压缩。如果你有长期需求，现在能锁定的低价，尽量锁定。4. 海外 VPS 性价比优势可能缩小受美元走强和能源价格上涨的影响，海外 IDC 的成本也在上升。搬瓦工、Vultr 这类海外 VPS 厂商已经悄悄调整了部分套餐价格。建议关注长期套餐或黑五活动。5. 独服和托管（Colo）在小众场景可能更划算当云服务器不断涨价时，对于有固定配置需求的用户来说，托管自己的物理服务器到数据中心可能是一个被低估的选择。如果配置明确且长期稳定（超过 3 年），自购服务器托管的 TCO（总拥有成本）可能比云服务器低 40-60%。说实话，这个建议听起来很老派，但在这个"万物皆云"的年代，有时候最贵的反而最不划算的。我做服务器这么多年，见过太多用户"上云"一年后发现账单比想象翻了一倍。 托管机房——上云不一定是最优解，当云涨价时，这个老办法可能更划算五、2026年下半年，云服务器到底该怎么买？最后，给不同需求的用户一些具体建议。如果你是个人站长 / 博客作者 需求：1-2 核，1-2GB 内存，跑 WordPress 或静态站 策略：趁现在还能买到低价套餐赶紧锁定 推荐配置：轻量云服务器 2核2G，年付 预算：300-600 元/年 注意：别买 GPU，别被"AI 云服务器"营销忽悠，你不需要 如果你是中小企业 / 创业团队 需求：4-8 核，8-16GB 内存，跑业务系统 策略：按年付或三年付锁定当下价格，优先选提供弹性扩容的厂商 推荐配置：通用型云服务器 4核8G，3 年付 预算：2000-5000 元/年 注意：现在能签的长期合同就签，别等涨价了再后悔 如果你是 AI 开发者 / 机器学习用户 需求：GPU 实例，训练或推理 策略：不要年付！按需购买或使用竞价实例 推荐配置：根据模型大小选择 GPU 实例 预算：弹性预算 注意：多关注 neocloud 厂商（CoreWeave、Lambda Labs 等），它们可能比大厂更灵活更便宜。同时关注国产 GPU 云实例的性价比变化。 如果你在做 AI Agent / 智能体相关项目 需求：中等配置 + 稳定的 API 访问 策略：选网络稳定性优先的机房 推荐配置：4核8G + SSD 预算：2000-4000 元/年 注意：重点关注网络延迟和带宽，很多 AI Agent 场景对延迟极其敏感 六、写在最后回到文章开头的问题：AI 军备竞赛，云服务器会更贵吗？答案是：会。但不会所有人都一样贵。如果你只是跑个网站、搭个博客、做个小程序，受影响的是小幅渐进上涨——不至于用不起，但早买肯定比晚买划算。但如果你是 AI 相关用户，特别是需要 GPU 算力的，你要做好持续涨价的预算。这轮 AI 军备竞赛的本质是——全世界最有钱的公司正在用钱把计算资源从一个池子里搬走。你作为中小玩家，要么先下手为强锁定资源，要么找到替代方案（国产芯片、neocloud、自家机器托管）。老实说，作为一个天天跟服务器打交道的人，我 2026 年给客户的建议从"选哪家好"变成了"什么时候买"。因为对大部分人来说，现在真正的问题是 timing，而不是 brand。希望对你有帮助。（全文完）如果你是做独立开发、AI 应用的，或者正在纠结当前该买哪家云服务器，欢迎来找我聊聊——这些年经手的各种配置的单子少说也有几百台了，各种场景都见过。告诉我你的预算和应用场景，我给你一个最靠谱的方案。
AI算力泡沫要破了？2440亿美元债务压顶，云服务器是涨还是跌
这两天我的朋友圈和微信群里，做服务器的同行们炸锅了——但不是因为生意太好，而是因为美股AI板块崩了。7月13日，韩国KOSPI指数暴跌近9%，纳斯达克跌破50日均线，半导体板块全线溃退。英伟达、AMD、博通——这些这两年涨到天上的AI芯片股，一天之内跌掉了几个小国家的GDP。高盛的信用交易台甚至用了"惨烈"这个词。老实说，做服务器导购这么多年，我很少见到一个宏观事件能这么直接地冲击到我们的饭碗。但这一次不一样。因为这次崩盘的根源，不是什么地缘政治冲突，不是什么贸易摩擦——是AI公司借钱借太多了，债主们不干了。目录 2440亿美元：AI巨头的"信用卡"刷爆了 债市崩了，股市还会远吗？ 这跟云服务器/VPS有什么关系？ 历史不会骗人：上一轮泡沫破裂时发生了什么 给服务器买家的一句话建议 一、2440亿美元：AI巨头的"信用卡"刷爆了先给你们看看这个数字有多夸张。Alphabet（谷歌母公司）、亚马逊、Meta、微软、甲骨文、英伟达——这六家AI巨头，2026年截至目前，累计发债约2440亿美元。2440亿美元是什么概念？2025年全年，它们发了1080亿美元。2024年，170亿美元。也就是说，今年的发债规模是去年的2.3倍，是前年的14倍。你信不信，这六家公司的债券，现在占到整个美元投资级债券指数的4%。如果用久期加权口径来算，加上三家主要芯片公司，已经占到9%。试想一下，九分之一的高质量债券市场，押在AI这一个主题上。这在历史上从来没有过。高盛投资级债券交易员Jeffrey Papai说了句大实话："来自投资者的增量承接能力已大幅萎缩。"翻译成人话就是——该买的都买了，没钱再买了。摩根士丹利的数据更扎心。这些超大规模计算商的整体杠杆率，从2025年第三季度的0.9倍飙到了现在的1.8倍。只用了两个多季度就翻了一倍，已经超过了整个能源行业的杠杆水平。能源行业是什么？那是出了名的重资产、高杠杆行业。现在AI公司比能源公司还"重"，但这"重"的不是工厂和设备，而是债务。二、债市崩了，股市还会远吗？这里有一个逻辑链条，很多做服务器导购的朋友可能没注意过：科技巨头借债 → 砸钱建数据中心 → 推高算力需求 → AI股票上涨过去两年，这个链条一直在正向循环。AI公司借钱→买GPU→建数据中心→财报好看→股价涨→继续借钱。看起来完美无缺，是不是？但这个链条最脆弱的一环，就是第一个——债市的承接能力。Papai说得很直白："此前需要750亿美元以上的供给才能令市场承压，如今仅250亿美元便足以令市场陷入被动。"市场吸收新债的能力，已经跌到了原来的三分之一。更致命的是，美联储现在有可能加息。理事沃勒7月13日的讲话直接说了：如果通胀数据继续偏热，FOMC需要考虑收紧货币政策。7月加息概率已经飙到接近50%。加息意味着什么？利率高了，新债更贵了，旧债的利息支出也涨了。那些靠借新还旧续命的AI公司，分分钟要面对现金流断裂的风险。美银首席投资官Michael Hartnett直接点出了最坏的情况："AI资本开支削减"是当前市场最大的尾部风险。触发路径是——债券市场切断超大规模计算商的流动性，迫使它们转向股权融资并裁员。Meta已经裁了13%，微软裁了10%，Amazon裁了9%。这才哪儿到哪儿。三、这跟云服务器/VPS有什么关系？做服务器导购的朋友，到这里可能会问：华尔街的债市崩了，跟我卖几台VPS有什么关系？关系大了。你看看国内几个主流云厂商——阿里云、腾讯云、华为云，它们的数据中心扩张计划和AI算力布局，哪一个不是跟着这波AI浪潮走的？AI算力需求推高了GPU服务器价格，连带着整个云基础设施的采购成本都在涨。你去看看英伟达H100、B200的价格，再看看国产AI芯片的报价——一年翻一倍都是保守的。这些成本最终会传导到谁身上？每一个买云服务器的人。我这里给你们算一笔账： AI芯片涨价 → 云厂商采购成本上升 → 高性能云服务器涨价 AI公司抢数据中心资源 → 机房带宽、机柜租金上涨 → 中小VPS也跟着涨 美元加息 → 人民币汇率承压 → 海外服务器（美元计价）涨价 AI泡沫破裂 → 资本开支收缩 → 反过来可能带来云资源过剩 → 价格反而可能降 第四条的反转很有意思，是不是？你看，AI公司如果借不到钱了，它们会停止扩张数据中心。那些已经建好的数据中心、买好的GPU，空闲出来就是实打实的成本。到时候，云厂商为了回血，可能会把原本留给AI训练的资源降价释放给普通用户——VPS用户反而可能吃到红利。这就跟2022年矿难时显卡价格暴跌是一个道理。矿工们不挖了，显卡价格从天上跌到地下，普通玩家终于买得起卡了。四、历史不会骗人：上一轮泡沫破裂时发生了什么这不是第一次了。2000年互联网泡沫破裂的时候，大批.com公司倒闭，数据中心租赁价格暴跌。你还记得吗？那时托管一台服务器的价格从每月2000美元跌到了200美元。2022年加密货币矿难的时候，GPU价格从溢价200%跌到破发。一张RTX 3080从1万多跌到3000多。每一次资本狂欢之后，都有一次资产价格回归。AI这次也不会例外。我个人觉得，AI算力泡沫和2000年的互联网泡沫有很多相似之处： 维度 2000年互联网泡沫 2026年AI泡沫 驱动因素 .com概念 AI大模型概念 资金来源 VC/风投 企业债/杠杆 基础设施 数据中心/带宽 GPU/算力集群 泡沫标志 烧钱买流量 借钱买GPU 破裂触发 加息+流动性收紧 债市饱和+加息预期 历史不会简单重复，但韵律总是相似的。不过话说回来，我并不是在唱衰AI。恰恰相反，AI一定是未来十年的主旋律。问题不在于"AI有没有价值"，而在于"现在的估值是不是合理"。当亚马逊一家公司半年就发债600多亿美元去建数据中心，当Meta要投1.7万亿建一个AI园区配10座电厂——这种疯狂的资本开支，一定会有一个回归理性的过程。五、给服务器买家的一句话建议如果你是普通用户，想买VPS做网站、跑应用，我的建议很简单：短期内（未来3-6个月），云服务器价格可能还会涨——因为AI抢资源的惯性还在，成本还在传导。但中期（6-12个月），如果AI泡沫开始出清，你可能会看到一波价格回调。所以现在的策略应该是： 刚需用户：该买就买，别等。一个月多花几十块钱，别耽误正事 弹性用户：可以考虑按需付费的计费模式，灵活应对价格变化 囤货党：别急。等半年，可能会有好价格 关注国产芯片：华为昇腾、寒武纪、海光等国产AI芯片在快速追赶，它们会拉低整个算力市场的价格 最后，送给大家一句话——不管是做服务器生意还是买服务器用，都得看懂这个行业的底层逻辑。AI算力泡沫会不会崩？什么时候崩？会崩到什么程度？这些问题直接关系到你的钱包。而那些只盯着今天价格、不看行业大趋势的人，早晚会在市场变化中吃亏。（全文完）
全球数据中心投资热潮：Meta 500亿美元扩张背后，你的VPS为什么越来越贵？
500亿美元，什么概念？相当于 3389 亿人民币，比很多国家的全年 GDP 还高。这还只是 Meta 一家公司的数据中心投资。老实说，这已经不是新闻了，这是一场 全球科技巨头的军备竞赛。目录 这事到底有多疯狂？ 为什么数据中心突然成了"硬通货" 对普通人买 VPS / 云服务器有什么影响？ 在这种局面下，怎么选服务器才不亏？ 总结 这事到底有多疯狂？我们先看几组数据，你感受一下：Meta： 2026 年资本支出指引 1250~1450 亿美元，路易斯安那数据中心扩至 5GW，还计划把自研 AI 芯片在 2026 年 9 月量产，2027 年底部署算力目标 14GW。何止 Meta，你看看这几家： 公司 2026年数据中心投入 核心动作 Meta $1250-1450亿 500亿扩建5GW数据中心，自研AI芯片量产 微软 ~$800亿 全球新建50+数据中心，AI Copilot全线铺开 谷歌 ~$600亿 TPU v6大规模部署，自建算力基础设施 亚马逊AWS ~$750亿 持续扩张全球可用区，AI云服务收入翻倍 SpaceX(xAI) 巨资租算力 科洛萨斯数据中心月租12.5亿美元给Anthropic 你没看错。SpaceX 在孟菲斯的数据中心，每月光靠出租算力给 Anthropic 就能收 12.5亿美元。一个月，12.5亿，美金。扎克伯格的原话是："市场对算力的出价非常高，没人会嫌自己的算力太多。" 一座超大规模数据中心内部的服务器走廊，这样的场景正在全球各地加速复制中国这边也没闲着。海关总署刚发布的数据：2026 年上半年，我国电子元件、电脑零部件等算力硬件进出口额度 5.13 万亿元，增长 56.6%。光是机电产品出口就达到 9.36 万亿元，增长 20.1%。华为、阿里、腾讯、字节跳动，每家都在抢 GPU、抢机柜、抢数据中心容量。全国算力规模年增速维持在 30% 以上。为什么数据中心突然成了"硬通货"这个问题，你只要想清楚一件事就明白了——AI 模型是靠算力"喂"出来的。从 GPT-5.6 到 Claude Fable 5，从 Meta 的 Muse Spark 到中国的 DeepSeek，每一代模型的参数量都在翻着倍地涨。训练一个前沿模型，需要的算力是几何级数的增长。有趣的是，我身边有些朋友还在问："那跟我买 VPS 有什么关系？我又不训练 AI。"关系大了去了。你看，数据中心就那么点物理空间，机柜就那么多。 科技巨头把数据中心的大头产能全包了，剩下的资源紧张，价格自然就涨。你买 VPS 或者云服务器，本质上就是在租用这个生态链末端的资源。我给你画个图你就懂了：AI训练需求暴涨 ↓ GPU/算力芯片供不应求 ← 英伟达H100/B200从3万炒到30万 ↓ 数据中心建设疯狂加速 ← 电力、冷却、土地全面紧张 ↓ 服务器硬件价格全面上涨 ← CPU涨10-15%，内存翻倍，硬盘一天三个价 ↓ ↓ 云服务商成本上升 → VPS/云服务器涨价 苹果今年 6 月刚刚宣布全线产品涨价，从 MacBook 到 iPad，涨价幅度从 800 到 3500 元不等，原因？"AI 数据中心的迅猛扩张导致存储需求激增，我们从未见过零部件价格以如此幅度和速度上涨。"——苹果官方声明，一字不差。 服务器硬件正面临全面的价格上涨压力，从CPU、内存到GPU无一幸免对普通人买 VPS / 云服务器有什么影响老实说，这个影响比你想象的要大得多。第一，价格在涨，而且还会继续涨。今年 3 月，英特尔和 AMD 就通知客户，全系处理器价格上调 10%~15%。注意，是全系，包括服务器 CPU。原因是产能优先分配给数据中心产品线，消费级产品拿到的货自然就少了。4 月份，内存和 SSD 价格开启新一轮涨价，涨幅 20%~50% 不等。存储超级周期已经开始了。第二，不是你想买就能买到。我前两天还和一个做 IDC 的老朋友聊天，他说现在租机柜比去年难了三倍。以前提前一周就能上架，现在得提前一个月排队，而且价格涨了 30%。第三，便宜的廉价 VPS 会加速淘汰。你看，在硬件成本暴涨的环境下，那些卖 9 块 9 一个月的 VPS 怎么活？不是超售到爆炸，就是跑路。品质和价格的天平开始倾斜了。所以，接下来一年买 VPS / 云服务器，你的选择逻辑要变了。在这种局面下，怎么选服务器才不亏？我以自己踩过的坑和观察到的行业规律，给你几条实际的建议：1. 锁定长期合约，别按月买这个我反复在以前的文章里说过。现在更值得做——很多云厂商为了锁定客户，年付和月付的差价能到 30%~40%。在涨价周期里，锁价就是赚钱。2. 关注国产芯片方案的云服务你知道中国的算力硬件进出口额度涨了 56.6% 吗？昇腾、寒武纪、海光的方案正在快速成熟。同等算力下，国产方案的价格优势越来越明显。你不是非要上 H100 不可。3. 中小型应用选轻量云，别选高性能实例如果是跑网站、API、小模型推理，一台轻量云服务器完全够用。别为了"万一将来用得着"去选高配，在涨价周期里，升级可比一步到位划算多了。4. 别碰"超低价套餐"这是我一贯的观点。硬件成本暴涨 30%，套餐价格反倒跌了，你觉得这合理吗？那些 9 块 9、19 块 9 的 VPS，成本结构根本撑不住。跑路或者三天两头出故障，你花在折腾上的时间比省下的钱多得多。5. 考虑海外节点如果业务不受地域限制，海外节点的性价比依然优于国内。美国、新加坡、日本等地竞争充分，价格弹性更大。 在全球算力紧缺的环境下，聪明的选择策略比单纯追求低价更重要总结这一轮数据中心投资热潮的本质是什么？AI 正在把算力从一个"消耗品"变成一个"硬资产"。你买 VPS 或云服务器，不再只是买一台虚拟主机那么简单。你是在跟全球最有钱的科技公司争夺同一个资源池。所以，该锁价的时候锁价，该升级的时候升级，别跟市场对着干。供你参考，希望对你有帮助。（全文完）
数据中心电价暴涨29%！云服务器要迎来一波大涨价了吗？
目录 一个大消息，先别急着骂 电费到底占服务器成本的多少？ 这次涨价跟以前有什么不一样？ 谁会扛不住？谁会笑出来？ 对普通用户的影响：你的VPS会涨多少？ 怎么办？三个建议供你参考 写在最后 一个大消息，先别急着骂老实说，最近几天我一直在关注一条消息，觉得非常有必要写出来跟各位聊聊。2026年7月初，美国区域电力企业 PGE（Portland General Electric） 干了一件让整个云计算圈炸锅的事——他们宣布仅针对数据中心客户涨价29%，而普通居民和非数据中心商业客户不仅不涨价，反而享受电价下调。你品，你细品。数据中心用的电，以后要贵将近三分之一。而你家吹空调的电费，一分没涨。消息出来后，不少业内人士都在讨论：这事儿会不会只是个开始？其他电力公司会不会跟进？云服务器、VPS的价格，是不是也要跟着起飞了？今天这篇文章，我就把自己的分析和判断写下来，希望能对你有用。电费到底占服务器成本的多少？先讲一个基本事实：对于任何数据中心来说，电费从来不是一笔小钱。很多人以为买一台服务器最大的成本是硬件，其实不对。你看，一台中等配置的服务器，功耗在400W-800W之间，一年8760小时不间断运行，电费轻松超过硬件本身的折旧。加上冷却系统（空调、液冷设备）的功耗，数据中心总能耗里，IT设备占大概50%，冷却系统占30%-40%，剩下的才是照明、监控这些杂项。我给你们算一笔账——一台满载600W的服务器，一年用电量：600W × 24h × 365 = 5,256 kWh按国内工业电价0.6-0.8元/kWh来算，光这一台服务器一年电费就是3,200-4,200元。如果是GPU服务器（比如NVIDIA A100/H100，TDP 400-700W，加上整机散热，单台功耗轻松上2,000W），一台就奔着 1.5万-2万元/年去了。你信不信，一个中型数据中心（1,000个机柜），一年的电费可能高达 数千万甚至上亿元人民币。所以，当PGE说"数据中心电价涨29%"的时候，数据中心运营商的脸色能有多好看，你自己想象一下。这次涨价跟以前有什么不一样？以前也涨过电费，但这次操作手法非常有意思，我们来拆解一下。第一，这是"定向涨价"。 PGE不是对所有客户涨价，而是只针对数据中心。理由是"数据中心用电量激增，给电网带来了额外的扩容和维护成本"。说白了就是：你们用得多，那你们自己买单。第二，涨价的基数很大。 29%不是小数目，如果数据中心原本每年的电费是1亿，现在直接变成1.29亿。这多出来的2,900万，要么自己扛（利润缩水），要么转嫁给客户（云服务涨价）。第三，这可能是连锁反应的第一张多米诺骨牌。 PGE开了这个头，其他电力公司呢？尤其是那些数据中心密集地区——弗吉尼亚（全球最大的数据中心集群所在地）、硅谷、新加坡、甚至国内的北上广深——电力公司会不会跟进？美国能源信息署（EIA）的数据显示，2025年全美数据中心的用电量已经占到总用电量的4%以上，预计到2030年将达到9%。这个增长速度，电网确实吃不消。谁会扛得住？谁会笑出来？面对电价上涨，不同的玩家处境完全不同。第一梯队：大型云厂商（AWS、Azure、Google Cloud、阿里云、腾讯云）他们是最扛得住的。为什么？三个原因： 规模效应——他们自己建的超大规模数据中心，很多直接跟电厂签了长期购电协议（PPA），甚至自建可再生能源电站，受市电价格波动影响小。 议价能力——大厂每年采购几百兆瓦甚至吉瓦级别的电力，电力公司不敢轻易涨他们的价。就算涨，他们也有能力把部分负载迁移到电价更低的区域。 能效优化——Google、Meta这些公司一直在死磕PUE（电能使用效率），Google的PUE已经能做到1.10以下（行业平均1.5-1.6），意味着同样算力下他们用电比别人少30%以上。 第二梯队：中小型云厂商和VPS商家这一波他们最难受。大部分中小型IDC和VPS商家没有自建数据中心的能力，是租用第三方机房或通过批发带宽/机柜来运营的。电力成本在它们的总成本里占比更高（因为没有规模效应分摊），涨价传导更直接、更猛烈。我认识一个做VPS的朋友，他的机房在俄勒冈州（正好是PGE的覆盖区域），去年利润本来就在被压缩，这次电费一涨，他跟我说已经在考虑整体搬迁到电价更低的州去了。第三梯队：GPU算力租赁平台这一块最惨。前面说了，GPU服务器功耗是普通CPU服务器的3-5倍。一个GPU服务器的电费成本占比可以达到40%-50%。电价涨29%，意味着GPU算力的成本直接涨10%-15%。而这部分成本，大概率会转嫁给做AI训练的终端用户。对普通用户的影响：你的VPS会涨多少？说到大家最关心的问题了。如果你是个人开发者或者中小企业主，你可能想问："我现在用的那台VPS，会不会涨价？"我的判断是这样的：短期（1-3个月）：大厂大概率不会涨。 阿里云、腾讯云这些头部玩家目前还在打"价格战"——2025年到2026年，国内云厂商已经降了好几轮价了。在他们看来，抢占市场份额比短期内多赚点电费差价更重要。所以短期内他们更倾向于自己消化这部分成本。中期（3-6个月）：中小商家可能会率先调价。 尤其是那些利润本来就薄的VPS商家，一个月挣你几十块钱，电费涨了，他们不涨价就是在亏钱。我估计涨幅在10%-20%左右，算下来一台月付50的VPS，可能涨到55-60块。长期（6个月以上）：就看连锁反应了。 如果更多电力公司跟进涨价，数据中心的租金整体上涨，那最终所有云服务——不管是VPS、对象存储、CDN还是GPU算力——都会迎来一轮价格调整。说句不好听的，现在云计算的低价时代，可能真的要过去了。怎么办？三个建议供你参考1. 如果是长期项目，锁定价格不少VPS商家和云厂商都支持年付甚至三年付。如果你对现在的价格满意，不妨趁还没涨价前锁住现有价格。三年付通常还有15%-30%的折扣，一举两得。2. 关注能效，别做"电老虎"选服务器的时候，多关注一下功耗指标。同样配置的服务器，Intel和AMD的能效可以差20%-30%。ARM架构的服务器在能效上更有优势（这也是为什么AWS Graviton系列越来越火）。如果你是自建站，选一个功耗更低的方案，长期省下来的电费不是小数目。3. 不要把所有鸡蛋放在一个篮子如果你对延迟不敏感，可以考虑把部分负载迁移到电价更低的区域。比如美国的数据中心可以选俄亥俄、弗吉尼亚以外的地区；国内可以考虑西部数据中心（内蒙古、贵州、宁夏），这些地方电价更低，还有政府的优惠政策。写在最后PGE这次定向涨电价，表面上看是一家电力公司的定价策略调整，但往深了想，它反映了一个更大的趋势——AI时代对算力的疯狂需求，正在倒逼整个能源体系做出调整。数据中心不再只是"几台服务器放在机房里"那么简单了。它正在变成一个巨大的能耗黑洞。而能源成本最终会通过某种方式转嫁到我们每一个终端用户身上。我个人觉得，这一波"电价调整"可能只是一个开始。未来几年，能源效率会成为衡量一个云厂商实力的核心指标之一。谁能把PUE做到更低、谁能签更便宜的绿电合同、谁能用更少的电跑更多的算力，谁就能在下一波竞争中活下来。对于买服务的我们来说，多了解一点背后的成本结构，多关注一下长期趋势，总是没有坏处的。希望对你有用。（全文完）
AI狂飙，服务器热到扛不住：液冷才是2026年云服务器最该关注的趋势
老实说，这篇文章的起因是前两天一个做IDC的朋友跟我吐槽。他说现在机柜里装的不再是服务器，是电暖器。一台8卡H200的AI服务器，满载功耗直奔15kW——你知道传统风冷机柜的散热天花板是多少吗？10kW。过了这道线，你再怎么吹风，芯片内部温度照样飙到95°C+。这不是段子。这是2026年每一个服务器运维人员、每一个IDC机房、每一个想买高配VPS跑AI的人，都正在面对的现实。你信不信，再过两年，液冷将从"可选配置"变成"必选基础设施"。就像20年前没人觉得空调是机房的必需品一样——直到他们发现不装空调服务器分分钟宕机。目录 风冷为什么撑不住了？ 液冷到底是什么？两种主流方案 这场液冷变革，跟你买VPS有什么关系？ 国内外的云厂商已经在动了 2026年选服务器，这三点供你参考 总结——趋势已来，别等到热得扛不住才想起换 风冷为什么撑不住了？先给你一组数据，看得更直观一点。2018年，一台标准工业级服务器的典型功耗在 300W-500W 之间。那时候一个42U的标准机柜，装15-20台服务器，总功耗在 6kW-8kW 左右。传统风冷方案轻轻松松搞定。2022年，NVIDIA A100 出来，单卡功耗400W。一台8卡A100服务器，整机功耗大约 6.5kW。一个机柜放两台，基本就顶到风冷的极限了。2025年，H200/B200 来了，单卡功耗700W-1000W。一台8卡B200服务器，整机功耗直奔 15kW-20kW。一个机柜放一台都费劲，散热成了整个数据中心的瓶颈。你会发现，摩尔定律虽然"死"了，但AI对算力的渴求不仅没死，反而越来越离谱。更大的模型 → 更多的GPU → 更高的功耗 → 更多的热量。这条路走到今天，风冷已经不是一个"够不够用"的问题，而是一个"完全扛不住"的问题。液冷到底是什么？两种主流方案老实说，"液冷"这个词听起来挺吓人的——往服务器里灌水，这不是找短路吗？但事实上，液冷在数据中心领域已经不是什么新鲜事了。说白了，就是用一个导热效率远高于空气的介质（比如水或者特殊的冷却液）把热量带出去。水的比热容是空气的 3500倍。同样体积的介质，水可以带走的热量是空气的几千倍。这就是液冷最大的物理优势。目前主流的有两派：方案一：冷板式液冷（Cold Plate）这是目前最成熟的方案，本质上和高端PC用的水冷散热原理一样——在CPU/GPU芯片上方贴一个金属冷板，冷板里面有液体通道，液体流过去把热量带走，再通过冷却单元把热量排放到室外。优点： 不改动现有服务器结构，兼容性好，部署成本相对低。 缺点： 只能覆盖CPU/GPU等主要发热源，内存、硬盘等辅助元件还是需要风冷辅助。方案二：浸没式液冷（Immersion Cooling）这个就生猛多了——直接把整台服务器泡在一种不导电的冷却液里。你没听错，泡在里面。就像把电脑整机泡在油里——不对，这比油还高级。用的是专门研发的氟化液或者合成油，完全不导电，腐蚀性极低，直接把整个主板的发泡进去，所有元器件直接跟冷却液接触散热。优点： 散热效率极高，可以做到 PUE ≤ 1.05（传统风冷数据中心PUE通常在1.4-1.8之间）。PUE是什么？简单说就是每1度电用在服务器上，需要额外花多少电来散热。PUE 1.05 意味着100度电里有95度是真正干活的，风冷可能只有60度在干活，剩下40度全在吹风扇和开空调。缺点： 改造大，要换专门的机箱，维护起来不太方便——你要从"油"里把服务器捞出来才能换硬件。根据Straits Research的数据，全球浸没式液冷市场从2025年的 18.4亿美元 预计增长到2034年的 117.6亿美元，年复合增长率（CAGR）23%。北美当前占全球40.6%的份额，但亚太地区的增速最快，CAGR达到25.8%——中国的各大云厂商和数据中心都在拼命上液冷。这场液冷变革，跟你买VPS有什么关系？写到这里，你可能会问——"我就是买个VPS搭个网站、跑个梯子，液不液冷关我屁事？"这不是没关系，而是关系比你想象的大得多。1. AI服务器挤占传统VPS资源液冷解决的是高密度AI服务器的散热问题，但AI服务器本身是需要占机柜的。当IDC机房大量部署AI服务器，传统风冷机柜的物理空间就会被压缩。这意味着那些还在用风冷的传统机房，机柜资源会越来越紧张。资源紧张带来的直接后果就是——涨价。你看，这不就跟前两年说的内存涨价一个逻辑吗？2. 液冷会降低云厂商的运营成本，最终惠及用户PUE 1.05 对比 PUE 1.6，意味着同样一台服务器，液冷数据中心的电费只有风冷的 60% 左右。省下来的这些成本，最终会传导到云服务价格上。事实上，国内的几个主要云厂商已经在为新上架的液冷机型提供更具竞争力的价格了。如果你现在买一台"液冷友好型"机型的VPS，未来随着液冷普及，你享受的可能是更稳定、更低价的长期服务。3. "液冷"成为VPS供应商的新"卖点"你看看最近各家云厂商的宣传——"全液冷数据中心"、"PUE低于1.1"、"绿色计算"。这不再是什么营销话术了，而是真实竞争力的体现。一个能提供液冷集群的云厂商，意味着它有能力承接更复杂的计算任务，意味着它底层的服务器基础设施在持续升级换代。反过来，那些还在老旧风冷机房混日子的VPS商家，未来的竞争力只会越来越弱。国内外的云厂商已经在动了这不是什么遥远的未来，事情正在发生。在国外： - 微软已经宣布其新数据中心将全部采用液冷方案，包括冷板和浸没式两种技术路线。 - Google 在2024年就已经在其TPU集群中全面部署液冷。 - AWS 在弗吉尼亚和俄勒冈的新建数据中心全部预留了液冷基础设施。在国内： - 阿里云 在张北、乌兰察布的数据中心已大规模部署液冷方案，PUE降至1.09。 - 华为云 推出了全栈液冷数据中心解决方案，已经在三大运营商的核心机房落地。 - 腾讯云 清远数据中心液冷集群在2024年投产，整体PUE低于1.1。 - 三大运营商 移动、联通、电信的新建数据中心，液冷渗透率在2025年已超过30%。再看一组数据——据Gartner预测，2026年全球公有云IaaS支出将达到 800亿美元，而其中AI算力相关支出将占到40%以上。这些AI算力，绝大多数都需要液冷基础设施来承载。供你参考，这不是一个"要不要上液冷"的问题，而是一个"不上液冷就跟不上节奏"的问题。2026年选服务器，这三点供你参考跟你掏心窝说几句实在的。第一，优先选择有液冷数据中心的云厂商。 这不是让你非得买液冷服务器，而是说一个厂商如果已经在液冷上投入了真金白银，说明它对基础设施的投入态度是认真的。这类厂商的整体服务质量和稳定性通常更有保障。第二，如果预算允许，选择液冷集群上部署的VPS。 液冷集群的散热更稳定，芯片降频的概率更低，这意味着同样配置的机器，实际性能可能比风冷集群上的高出10%-15%。不香吗？第三，关注新机房、新节点。 每次云厂商开新区，通常都有首购优惠和促销。这些新区往往用的是最新的硬件和最先进的基础设施。趁早入场，锁定低价，这是最稳妥的策略。总结——趋势已来，别等到热得扛不住才想起换（全文完）老实说，这篇文章的信息量不小。但核心观点就一句话：液冷不再是"高端玩家"的玩具，而是整个服务器行业绕不开的技术拐点。不管你是搞技术的、还是做网站的、还是跑业务的，了解这个趋势，对你2026年以后的服务器选型都会有帮助。这世界变化快。上周还是"液冷是什么"，下周可能就是"你还在用风冷"。希望对你有帮助。