SpaceX算力服务器——马斯克要造一个太空云计算帝国？
今天早上刷到一条消息：SpaceX正在和美国国防部洽谈提供数据中心算力服务，交易规模可能达数十亿美元。你没看错，就是那个造火箭、搞星链的SpaceX，现在要卖算力了。目录 这消息到底有多炸？ SpaceX的算力底牌有多大？ 星链 + 星舰 + 数据中心 = 什么？ 这对我们服务器买家意味着什么？ 总结 这消息到底有多炸？老实说，我看到这条新闻的第一反应不是"哇，SpaceX好厉害"，而是——马斯克这盘棋下得是真大。2026年7月18日，多家媒体报道，SpaceX正与美国国防部洽谈提供AI算力服务。注意，不是火箭发射，不是卫星通信，而是数据中心算力。他们要帮五角大楼运行AI模型。你可能觉得：这不就是一个商业合同吗？有什么好大惊小怪的。但你仔细想想这个逻辑链条——SpaceX是一家航天公司。一个造火箭的公司，现在要给全球最强大的军队（和最有实力的科技公司）提供AI计算能力。这背后意味着什么？马斯克正在把SpaceX从一个"运输公司"变成一个"计算公司"。你看他这几年干了什么： Starlink星链——已经发射了6000多颗卫星，覆盖全球的卫星互联网 Colossus数据中心——在孟菲斯部署了10万块英伟达GPU的超算集群 与谷歌签约——提供约11万颗英伟达芯片的云服务 给Anthropic供算力——300兆瓦计算能力，喂给Claude背后的公司 这不是东一榔头西一棒子，这是一条清晰的路线图：从地面到太空，从通信到计算，全部自己搞定。SpaceX的算力底牌有多大？很多人以为SpaceX就是造火箭的，技术上也就是个推进器公司。但如果你看看它手里的牌，你会发现——这家伙的算力基础设施，可能比很多云厂商都要硬核。目前已知的算力布局：孟菲斯Colossus集群 - 约10万块英伟达GPU - 300兆瓦电力容量 - 已经给Anthropic等AI公司提供算力xAI的算力布局 - 2024年Grok训练的算力集群就已经达到10万块H100级别 - 还在快速扩建中与谷歌云的合作 - 提供约11万颗英伟达芯片 - 多年期合约，金额不对外公布你看这些数字。10万块GPU是什么概念？对比一下： 项目 GPU数量 说明 SpaceX Colossus ~10万块 AI训练集群 xAI训练集群 ~10万块 Grok训练用 国内主流云厂商单集群 几千~1万块 多数企业级 SpaceX手里的算力，已经是世界级的了。而且你想，SpaceX为什么要囤这么多GPU？它只是一家火箭公司，为什么要搞超算？答案只有一个：马斯克从一开始就没打算只做火箭生意。试想一下，当你有6000颗低轨卫星，有全球最低延迟的卫星网络，有地面超算集群，有火箭运输能力（星舰一次可以运几百吨货物到太空），你能做多少事？你会发现，这个组合太可怕了。星链 + 星舰 + 数据中心 = 什么？这就是我真正想说的——马斯克在构建一个"天地一体化"的算力网络。星链提供了全球覆盖的通信管道。不管你在南极还是撒哈拉，只要有星链终端，就能接入网络。延迟比传统卫星低得多（目前已经能做到20ms以内）。星舰提供了运力。未来的星舰一次可以把几百吨的设备送到近地轨道，这意味着——你可以把服务器送到太空去。太空数据中心不是科幻小说，SpaceX已经在路上了。地面数据中心提供了大规模计算能力。Colossus集群就是干这个的。这三者结合，你能得到什么？一个部署在全球（甚至太空）的分布式计算网络。任何地方，任何时间，都能调用算力。你信不信，再过5年，SpaceX很可能会推出一个叫"Starlink Cloud"的东西—— 你在网页上一键下单 算力通过星链卫星分发 地面数据中心负责计算 延迟比任何传统云服务都低 覆盖范围比任何云厂商都广 这不香吗？这对我们服务器买家意味着什么？好了，前面吹了那么多SpaceX，现在说点实际的——这跟我们买服务器的有什么关系？我的判断是：短期没什么影响，但长期来看，SpaceX入局算力市场会改变游戏规则。1. 竞争加剧，价格可能更便宜现在云服务器市场已经是红海了：AWS、Azure、Google Cloud、阿里云、腾讯云……卷得不行。如果SpaceX再加入进来，供应更多，算力单价只会越来越低。这对我们这些买家是好事。不管是买VPS还是租GPU，价格下行是大概率事件。2. 边缘计算会变成现实传统云服务的问题是什么？延迟。你在北京访问AWS新加坡的服务器，延迟至少100ms+。但星链的全球延迟能做到20-30ms。这意味着什么？未来的应用可以真正"全球部署"了。 一个在新加坡的用户和一个在纽约的用户，访问同一个应用，体验几乎没差别。这对跨境电商独立站、全球游戏服务器、实时协作应用来说，是质的变化。3. 新需求催生新产品SpaceX如果推出算力服务，最有可能先从这几个方向切入： 国防/政府客户（已经在谈了） AI训练/推理（已经在做了） 全球边缘计算节点（想象空间最大） 灾备/高可用（卫星网络的天然优势） 等SpaceX把toG（政府）和toB（企业）做通了，to小B（中小站长）的入门级产品还会远吗？总结写这篇文章的目的不是说让大家现在就买SpaceX的算力服务（人家还没正式开卖呢），而是想传达一个观点：算力正在变成像水电一样的公共基础设施。SpaceX的入场，就是这条路上最重要的标志性事件之一。想想看： 100年前，你要用电得自己建发电机 50年前，你要用算力得自己买大型机 20年前，云服务出现了，按需付费 现在，算力正在变得无处不在，甚至来自太空 马斯克走的路很清楚：星链铺管道，星舰扩展能力，数据中心做计算。他不只是要发射卫星，他要重新定义"云计算"三个字。对我们在国内做服务器导购的来说，关注SpaceX的算力布局，就是在关注未来3-5年服务器行业的走向。供你参考。（全文完）
当马斯克开始"卖算力"：SpaceX 进军 AI 算力服务，云服务器市场要变天了
老实说，当我在新闻里看到 SpaceX 正与美国国防部洽谈提供 AI 算力服务时，第一反应不是"又一个云厂商来了"，而是——这条鲶鱼太大，整个池塘都得重新洗牌。目录 一个价值几十亿美元的消息 为什么是 SpaceX？ SpaceX 的算力底牌：从 Colossus 到 11 万颗 GPU 对云服务器市场意味着什么？ 对普通用户的直接和间接影响 我的几点建议 一个价值几十亿美元的消息2026 年 7 月 18 日，界面新闻（后经多家媒体转载）爆出一条消息：SpaceX 正与美国国防部洽谈提供数据中心算力服务，帮助运行 AI 模型，相关交易规模可能达 数十亿美元。你看，这不是什么"远期愿景"——谈判已经摆到台面上了。虽然双方还在早期阶段，尚未达成最终协议，但这个信号足够强烈：马斯克要把航天公司的算力，当成商品卖给五角大楼了。这让我想起 2018 年左右，AWS 刚拿到 CIA 那个百亿美元大单时的市场反应。当时的论调是"云市场要被 Amazon 垄断了"。结果呢？Azure、GCP、Oracle Cloud 一个个都冲了进来。而现在，SpaceX 要做的不是传统云，而是更高一层——AI 算力基础设施服务。试想一下，一个造火箭的公司开始卖算力，AWS、Azure、Google Cloud 这些老牌云厂商会怎么想？是不是？为什么是 SpaceX？很多人会问：一个航天公司，凭什么切入 AI 算力市场？来看看 SpaceX 为此布了多久的棋。2026 年 6 月，SpaceX 与 Google 签署了多年期云服务协议——你没看错，SpaceX 既是 Google Cloud 的大客户，又反过来通过自己的数据中心提供算力给第三方。这份协议的核心是：SpaceX 提供约 11 万颗英伟达 GPU 芯片及相关计算资源。换句话说，Google Cloud 负责"网络管道"，SpaceX 负责"计算工厂"。这不香吗？不仅如此，头部的 AI 公司 Anthropic（Claude 的开发商）已经宣布使用 SpaceX 位于 孟菲斯的 Colossus 1 设施，获得 300 兆瓦 的计算能力。300 兆瓦什么概念？足够支撑一个小型城市的数据中心集群。你会发现一个有意思的格局： 公司 算力来源 规模 AWS 自建 + NVIDIA 百万级 GPU Azure 自建 + NVIDIA 百万级 GPU Google Cloud 自建 + NVIDIA 百万级 GPU SpaceX Colossus 设施 + NVIDIA 11万+ GPU 起步 虽然规模上暂时追不上三大云巨头，但增速是惊人的——而且 SpaceX 的差异化优势，传统云厂商根本没法复制。SpaceX 的算力底牌：从 Colossus 到 11 万颗 GPUColossus 1 并不是 SpaceX 的随机尝试，而是埃隆·马斯克在 AI 基础设施上的一步关键落子。这个位于田纳西州孟菲斯的超大规模数据中心，当初是为 xAI（马斯克自己的 AI 公司）训练 Grok 系列模型而建的。你信不信，Colossus 从奠基到投用，只用了几个月时间——这种执行力，传统云厂商看了都得叫一声"大哥"。而这背后还有一层更大的布局：SpaceX 的能源和场地优势。做服务器导购这么多年，我一直强调一个原则：云服务器的成本，七分在电，三分在硬件。SpaceX 的优势在哪？它有发射场，有广阔的闲置土地，有能源基础设施——甚至未来可以直接用太阳能或星链网络的能源来给数据中心供电。AWS 能做到吗？Azure 能做到吗？这才是真正的降维打击。对云服务器市场意味着什么？老实说，短期内 SpaceX 冲击不到普通 VPS 用户。它瞄准的是 国防部级别的超大规模 AI 训练和推理负载，不是你跑个 WordPress 博客或者挂个代理的小鸡。但长期来看，市场格局的变化会层层传导。让我拆解一下这条逻辑链： SpaceX 抢的是最顶层的超大规模算力订单（国防、企业、高端 AI 训练） 这会挤压传统云厂商的高利润空间 三大云厂商为了维持利润，会在中低端产品的定价上更激进——对中小用户其实是好事 同时，新的算力供给方入场，会加速整个行业的成本下降 你可能会问：那我是买普通的 VPS，还是等什么"SpaceX 云"？我的回答是：别等，也等不来。 SpaceX 短期内不会做低端 VPS 市场——它不靠那个赚钱。但 SpaceX 入局这件事本身，就是一个行业向下的分水岭。云服务器和 VPS 的价格还会继续降，但会越来越分化。对普通用户的直接和间接影响我把影响分成两个层面：直接影响（短期）：几乎没有。 - 你不会在 VPS 商家列表里看到"SpaceX VPS"（至少这几年不会） - 不会影响你买 99 元一年的香港小鸡 - 合同、服务条款都不会因为这个消息有任何变化间接影响（中长期）：产业链重构。 - NVIDIA GPU 的供需会更紧张，但整体算力供应在增加 - 云计算行业的马太效应加剧——大者恒大 - 中小云厂商会在垂直场景（游戏服务器、AI 推理等）上寻找差异化 - 硬件成本持续下降，最终惠及终端用户我做了这么多年服务器导购，看过的行业变化不少。每次有新的大玩家入场，短期是恐慌，长期是利好。我的几点建议讲了这么多，给你一些实在的建议： 如果你是普通站长： 该买啥买啥。现在的 VPS 价格已经很低了，SpaceX 入局不会让你的 1C1G 小鸡降价，但高端云服务器的性价比会慢慢提升。 如果你在选 AI 算力服务器： 再多等半年。SpaceX 这个级别的玩家入局，意味着 GPU 云服务器的竞争会更加惨烈。到时候租 GPU 跑 AI 的成本可能会降到一个你意想不到的地步。 如果你是云服务商： 留个心眼。SpaceX 这种"不按常理出牌"的选手，真正的杀手锏可能还没亮出来——毕竟它的 Starlink 可是全球最大的卫星网络，卫星与数据中心的协同，想想就知道有多大的想象空间。 保持关注。 这个行业三年一小变，五年一大变。关注我，帮你持续跟踪云服务器市场的最新动态。 最后送大家一句话：技术市场的本质一直都是——谁把算力做得更便宜、更可靠，谁就能赢。SpaceX 正在用造火箭的思维来造算力，这不是概念炒作，这是真刀真枪的行业重塑。（全文完）参考来源：界面新闻 2026-07-18《SpaceX据悉洽谈向美国防部提供AI算力服务》、公开报道的 SpaceX-Google 云服务协议及 Colossus 设施信息
国产算力崛起，云服务器怎么选？——从WAIC 2026看服务器选购新逻辑
今天上午，技术圈被一条消息刷屏了——2026世界人工智能大会（WAIC 2026）在上海开幕，曙光8000（登峰）和华为昇腾950超节点真机首次公开亮相。老实说，看到国产算力走到这一步，我还是有点小激动的。干服务器导购这些年，我见过太多人在"买国产还是买海外"这个问题上纠结到失眠。现在国产算力真的起来了，这个问题反而变得更复杂了——不是"能不能买"的问题，而是"怎么买才不踩坑"。这篇文章，我就以一个干了多年的服务器"老司机"的身份，跟你聊聊我的真实看法。目录 WAIC 2026上到底发生了什么？ 国产算力崛起对普通用户意味着什么？ 国产云服务器vs海外云服务器，到底怎么选？ 我给你的一套选购实操方案 写在最后 一、WAIC 2026上到底发生了什么？先简单说说今天大会上的两个重磅消息。曙光8000（登峰）：这是我国第一个全国产10万卡AI超集群。什么意思？10万张国产芯片（海光提供底层支撑）连在一起，scaleFabric高速网络、ParaStor分布式存储、浸没式相变液冷——"芯片、计算、存储、网络、散热、应用、服务"全链路都是自主研发的。这玩意儿入选了大会的"镇馆之宝"。华为昇腾950超节点（Atlas 950 SuperPoD）：业界最大规模的1024卡超节点，提供1 EFLOPS FP8算力、256TB全局统一内存。而且——昇腾384超节点已经在互联网、运营商、金融、医疗等行业落地了750多套。你看，以前我们说国产算力，多少有点"追赶者"的姿态。但现在不一样了，10万卡集群、1024卡超节点，这些参数已经不是在"追赶"了，而是实打实地站到了第一梯队。二、国产算力崛起对普通用户意味着什么？你可能要问了："10万卡集群跟我有什么关系？我又不买超算。"说得对，这确实不是让你买的东西。但它带来的连锁反应，跟每一个买云服务器的人都有关。第一，国产云服务商的成本在降。 当国产芯片的产能和生态成熟了，云服务商的硬件采购成本就会下降。这个成本最终会传导到终端价格上——你买的云服务器会更便宜。第二，国产云服务的选择更多了。 以前主流选择就那么几家海外厂商，现在华为云、阿里云、腾讯云、天翼云、UCloud……每家都在推自己的国产算力方案，竞争越激烈，对消费者越有利。第三，合规和安全方面更有保障。 这几年大家对数据主权的关注越来越高。用国产算力，至少不用担心哪天突然被制裁或者断供——这事儿，你懂的。但老实说，国产算力也不是没有短板。打个比方——就像一个刚拿了驾照的新手司机，虽然也能上高速，但跟开了十年的老司机比，有些弯道处理得还不够顺滑。比如某些深度学习框架的兼容性、特定的软件生态，目前还是海外方案更成熟。三、国产云服务器vs海外云服务器，到底怎么选？供你参考，我从五个维度做了一个对比： 对比维度 国产云服务器 海外云服务器 性价比 中低端实例性价比突出，常有促销 高端实例稳定，但价格较高 网络延迟 国内访问极低，海外节点稍弱 海外访问优势明显，国内有加速但成本高 生态兼容 TensorFlow/PyTorch主流框架兼容良好，小众框架需验证 生态最完善，几乎所有框架开箱即用 合规安全 数据不出境，等保合规容易 需关注数据跨境合规要求 客服支持 中文客服，响应快 中文支持参差不齐 所以我的建议是——别一把梭，看场景选。四、我给你的一套选购实操方案干这行这么多年，我总结了一个简单的"三问法"，你买之前先问自己三个问题：1. 你的用户在哪里？如果你的用户主要在国内，选国产云服务器，延迟低、价格香。如果你的业务是面向海外用户的跨境电商、出海APP，那海外节点成熟度更高的AWS、GCP、DigitalOcean这些可能更合适。当然，现在华为云、阿里云也在海外建了很多节点，选他们的国际站也行。2. 你跑的是什么负载？ AI训练/推理：如果你用国产芯片生态（如昇腾、海光），华为云和阿里云的国产算力实例性价比很高。PyTorch/TensorFlow这些主流框架已经适配得很好了。 Web网站/博客：坦白说，这个层面的需求，国产和海外方案差别不大。一个2核4G的轻量云服务器，国内99元/年，海外可能要5-10刀/月，看预算选就行。 数据库/中间件：这块建议选CPU性能稳定的实例，国产的鲲鹏、海光实例完全够用。 3. 你的预算和规模？ 个人/小团队（月预算<500元）：无脑入国产轻量云服务器，性价比极高 中型项目（月预算500-5000元）：建议国产+海外搭配，核心业务放国内，海外走CDN加速 企业级（月预算>5000元）：可以混用多云架构，用国产算力做主要计算，海外节点做全球化覆盖 五、写在最后回看技术发展的这条线——从单机到C/S，从B/S到云计算，从x86到ARM再到国产芯片，每一步都是在填前一步的坑。国产算力走到今天，不是靠喊口号喊出来的，是靠一家家公司、一个个工程师扎扎实实干出来的。我的核心建议就三条： 别盲目追捧，也别盲目排斥。 国产算力在成熟，但有些场景确实海外方案更顺手。技术选型不是站队，是解决问题。 先试再买。 所有主流云平台都有试用额度，花半天时间把 workloads 跑一遍，亲自验证性能，比看一百篇评测都管用。 关注生态。 硬件性能是一回事，软件生态是另一回事。买之前先确认你要用的工具链、框架在你的目标平台上能跑、跑得好。 老实说，这个行业变化太快了。今天WAIC 2026上的这两个重磅发布，只是一个开始。未来两三年，国产算力的格局还会大变。保持关注，保持动手，别让自己被落下。希望对你有帮助。（全文完）
AI 数据中心扩张踩刹车：纽约州暂停令背后的云服务器变局
图：超大规模数据中心内部一瞥。一座50MW的数据中心，耗电量堪比一座小型工厂。这两天的科技圈，最热闹的事情莫过于纽约州长霍楚尔签署了美国首个州级数据中心暂停令。老实说，我看到这新闻的时候，第一反应是——这事儿早晚得来，只是没想到来得这么快。目录 一、到底发生了什么？ 二、数据中心为什么突然"不香"了？ 三、这场"暂停"会冲击云服务器/VPS市场吗？ 四、对普通用户和站长的影响——以及应对策略 五、几个方向的选型建议 一、到底发生了什么？先简单说下事情的来龙去脉。2026年7月14日，纽约州长凯西·霍楚尔签署了一项行政命令——功率超过50兆瓦（MW）的新建超大规模数据中心，在未来最长一年内，暂停获得环境许可。这意味着，全美第一个州级数据中心"禁建令"正式生效了。来源：IT之家报道但这只是冰山一角。你看看最近密集爆出来的新闻： 美国今年一季度，至少有 75个数据中心项目 在各地遭遇社区反对，总价值高达 1300亿美元。来源：IT之家 OpenAI 耗资 160亿美元 的"星际之门"数据中心项目，在密歇根州萨林镇被当地2400名居民集体抵制——担心水污染、拉高电费。来源：IT之家 马斯克的 SpaceXAI 在田纳西州的 Colossus 2 数据中心，被发现 违规安装59台天然气涡轮机，排放超标引发周边社区哮喘病激增，已被 NAACP 告上法庭。来源：IT之家 你看，这三条新闻叠加在一起，说明一个问题——AI 数据中心的疯狂扩张，已经开始撞上真实世界的墙了。二、数据中心为什么突然"不香"了？你可能要问：数据中心不是高科技吗？不是地方政府的香饽饽吗？怎么突然就人人喊打了？试想一下：一个超大规模数据中心，功率超过50MW是什么概念？相当于一座小型工厂的用电量。而且它不是只建一个，大厂一建就是几十个。问题出在三个层面：1. 电力——AI 是个"电老虎"一个 GPT-5.6 级别的训练集群，单次训练耗电量可以达到 几十 GWh。这是什么水平？相当于几千个家庭一年的用电量。在纽约州这样的地方，数据中心一落地，本地居民的电价就跟着涨。你信不信，已经有调查数据显示，数据中心密集区域的居民电费平均上涨了 15%-30%。2. 环境——天然气发电的代价马斯克的 SpaceXAI 数据中心就是个典型。59台天然气涡轮机，每年排放 2500吨氮氧化物、4000吨一氧化碳——这哪是什么高科技，这分明就是一座火电厂。可它偏偏打着"AI"的旗号，在环保审批还没下来之前就偷偷装了。3. 社区——NIMBY（别在我家后院）萨林镇2400个居民，硬刚OpenAI的160亿美元项目。路透社的民调显示，全美只有 14% 的人支持在自己社区建数据中心。这比例低得可怜。说白了，AI 行业过去两年一直在"只管建、不管后果"地狂奔。现在，社会开始要求它买单了。三、这场"暂停"会冲击云服务器/VPS市场吗？ 图：AI时代数据中心群雄争夺战。算力需求爆发式增长背后，是电力、土地、环境的全方位压力。这才是这篇文章要说的重点。作为一个做服务器导购的人，我最关心的是——这对市场意味着什么？我的判断是：短期影响有限，中长期会加速资源向头部集中。短期：纽约州一州的暂停令，影响的是"新建"的超大规模数据中心。已经建成和正在建设的项目不受影响。AWS、Azure、Google Cloud 在纽约周边的现有数据中心依然在运转。但中长期，几个趋势已经很明显了：1. 云计算资源会变得更"贵"数据中心供给受限 → 计算资源稀缺 → 价格上行。这个逻辑链条非常清晰。你看过去两年云服务器的价格战打得火热，但随着数据中心建设受阻，供需关系正在逆转。特别是 GPU 类的算力资源，本来就供不应求，如果新建数据中心被卡住，价格只会更高。2. 中小云服务商面临生存压力大厂（AWS、Azure、Google Cloud）有资源在全球布局——美国建不了就去欧洲、东南亚。但中小云服务商的扩张空间会被严重挤压。这对那些靠低价策略生存的二线云厂商来说，不是什么好消息。3. 国内云厂商迎来窗口期纽约州暂停令反映的是美国数据中心建设的整体困境。而国内的情况不一样——地方政府对数据中心的支持力度依然很大，尤其是在西部（内蒙古、贵州、甘肃等地），电价低、土地多、审批快。这对于想"出海"或者寻求低成本算力的用户来说，是一个值得关注的方向。四、对普通用户和站长的影响——以及应对策略我知道来看这篇文章的人，大部分不是 OpenAI 或者马斯克——大家就是经营一个网站、跑一个小应用、或者搞点 AI 个人项目的小站长。那这事儿跟你有什么关系？关系大了。你看这个逻辑：数据中心建不起来 → 大厂的算力供给紧张 → 大厂优先保障大客户 → 中小用户的资源被挤压 → VPS/云服务器涨价 or 缩水我不是在危言耸听。类似的事情在 2021 年芯片短缺的时候已经发生过一次了——云服务器普遍涨价 10%-20%。这次数据中心建设受限，影响可能比芯片短缺更持久，因为数据中心从选址到建成，周期至少 2-3 年。所以我的建议是：如果你有用服务器的需求，尽量锁定长期合约。 按小时计费的按需实例，随时可能涨价。而年付/三年付的长期合约，价格是锁死的。五、几个方向的选型建议供你参考，我不做具体推荐（毕竟我是导购不是评测），但可以给几个思路：方向一：性价比路线——关注国内云厂商的海外节点 图：国内数据中心在绿色节能和规模化运营方面已走在世界前列。纽约暂停令下，国内云厂商的"西算"优势更加凸显。国内云厂商（阿里云、腾讯云、华为云）虽然在海外市场的覆盖率不如 AWS/Azure，但价格便宜很多，而且在国内数据中心的扩张不受纽约州暂停令的影响。对于不需要极低延迟的普通业务，完全够用。方向二：稳定路线——锁定 AWS/Azure/Google Cloud 的预留实例如果你对稳定性要求高、业务在美国，那就别折腾了。直接签 AWS 或 Azure 的 1-3 年 Reserved Instance。虽然单价看起来贵一点，但数据中心供给收紧后，按需实例的价格会涨得更快，预留实例反而是省钱的。方向三：独立服务器/VPS——中小站长的"避风港"对于个人站长或者小型团队，独立服务器或者高配 VPS 可能是更好的选择。原因很简单——数据中心暂停令主要影响的是"超大规模"数据中心，对小型机房和托管业务的影响相对较小。而且独立的物理机在性能上比共享的云实例稳定得多。方向四：关注"边缘计算"和"小型数据中心"纽约州的暂停令门槛是50MW——小型数据中心不受影响。这意味着未来 边缘计算节点 和 小型本地数据中心 会成为新的增长点。像 Cloudflare 这样的边缘网络服务商，反而可能因此受益。老实说，数据中心暂停令这件事，短期看是"利空"，长期看其实是好事——它逼着整个行业去思考：AI 的算力需求，不能靠烧煤、烧气、烧社区关系来满足。更高效的计算架构、更绿色的能源方案、更合理的资源分配，才是出路。对于咱们普通用户来说，记住一句话就行：提前锁定资源，别等涨价了再买。希望对你有帮助。（全文完）参考资料： - IT之家：《美国首个：纽约州将暂停新建超大规模数据中心》2026/7/14 - IT之家：《OpenAI 的 160 亿美元 AI 数据中心项目遇阻》2026/7/17 - IT之家：《路透社披露马斯克 SpaceXAI 数据中心违规安装 59 台天然气涡轮机》2026/7/15 - IT之家：《大量民众反对：美国一季度至少 75 个数据中心建设项目受阻》2026/6/14
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）
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算力数据中心爆发，云服务器怎么选才不踩坑？
这两天技术圈里最炸裂的一个消息，就是 Meta 宣布在路易斯安那州搞了一个数据中心园区，总投入预计超过 2500亿美元，占地近4000英亩，算力规模达到 5GW，还要配套建10座燃气电厂。你没看错，2500亿，单位是美元。彭博社的报道说，Meta 已经建成或在建的数据中心有33个，扎克伯格还承诺未来几年在美国基础设施上投入至少6000亿美元。老实说，这个数字已经超出了大多数人对"数据中心"这个概念的理解边界。它不再是一个机房，而是一个融入了土地、电力、融资和芯片采购的超大型基础设施项目。更有意思的是，Meta 还在考虑把部分算力租出去，搞一个类似 CoreWeave 的云业务。这意味着什么——以后你用的云服务器，背后可能就是 Meta 的 AI 数据中心在支撑。好了，大厂砸钱是大厂的事。但你有没有想过一个问题：AI算力数据的爆发，跟你有半毛钱关系？答案是：关系大了去了。目录 AI 数据中心爆发对服务器市场的三个直接影响 场景一：个人开发者 —— 够用就行，别被忽悠 场景二：小团队创业 —— 算力弹性是命门 场景三：AI 应用部署 —— GPU 不是唯一的答案 场景四：算力租赁 —— 一个新赛道正在起来 写在最后：不要为了 AI 而 AI AI 数据中心爆发对服务器市场的三个直接影响先说说 Meta 这 2500 亿砸下去，对整个服务器/VPS 市场意味着什么。搞清楚了这些，你才知道自己该怎么选。1. GPU 云服务器被挤兑，价格短期只会涨你看看现在市面上的 GPU 云服务器，稍微有点性价比的都被大厂包圆了。Meta、微软、Google、Amazon 这些巨头在抢购 NVIDIA H100/B200，把产能占得死死的。国内呢？字节、阿里、腾讯、百度，哪家不在囤卡？结果是，中小企业和个人开发者想租个好点的 GPU 云服务器，要不就是贵得离谱，要不就是排队等资源。我上个月帮一个朋友看某主流云平台的 A100 80G 实例，你猜怎么着？按需价格接近 60元/小时，包月也要小两万。这个价格，不是一般个人能扛得住的。供你参考：如果你只是做推理或者轻量训练，别一上来就奔着 A100/H100 去。后面我会说替代方案。2. 数据中心选址开始影响你的网络体验Meta 这个园区选在路易斯安那州，不是硅谷，不是纽约。为什么？因为 电力成本和土地成本。数据中心的选址逻辑正在从"离用户近"变成"离电厂近"。这跟你有关系吗？当然有。你买的 VPS 或者云服务器，机房在哪个城市、用哪里的电、网络出口带宽多少，直接决定了你用户的访问速度。我见过太多人买香港 VPS，结果发现晚高峰连 SSH 都连不上——为什么？因为那个机房所在区域的电力供应和网络带宽都被超售了。选云服务器，先看机房位置，再看配置，这个顺序不能错。3. 算力租赁模式正在重塑市场Meta 讨论出租算力这件事，其实是整个行业的一个信号。以前只有 AWS、Azure、GCP 三大厂在卖云服务器，现在 CoreWeave 这类 "Neocloud" 新兴云厂商（业内这么叫）靠着 GPU 算力租赁杀出来了。对普通用户来说，这意味着多了一个选择：不一定要买传统云厂商的服务器，可以试试专注 AI 算力的新平台。这些平台往往更灵活、价格更低、GPU 资源更充裕。当然，稳定性和售后不如大厂，这是个 trade-off。场景一：个人开发者 —— 够用就行，别被忽悠如果你是个个人开发者，想跑跑 AI 模型、搞点小项目，说真的，别追求顶配。试想一下，你本地有个 MacBook 或者 PC，配个 RTX 4060 以上的显卡，大部分中小模型的推理和微调都能跑。云服务器只是你远程部署和调试的工具。我推荐的个人方案（按预算排序）： 预算 方案 说明 入门（50-100元/月） 轻量云服务器 2C4G + CPU推理 部署 Ollama 跑 7B 以下模型，够用 进阶（300-500元/月） 云服务器 4C8G + 云GPU按需 主节点用常规云服务器，训练时租 GPU 高阶（1000元+/月） 独享 GPU 云服务器（RTX 4090） 跑 13B-70B 模型推理，一步到位 为什么不推荐一上来就买 GPU 云服务器？因为对大部分个人开发者来说，90%的时间 GPU 是闲置的。你真正需要的是一个稳定的常规云服务器用来跑服务，偶尔租 GPU 做训练和测试。这不香吗？场景二：小团队创业 —— 算力弹性是命门小团队的情况跟个人不同。你有可能突然需要大量算力——比如产品上线前做一次大规模模型评测，或者客户 POC 需要快速响应。这个时候，弹性就是命门。我见过最惨的案例：一个做 AI 客服的创业团队，用的某大厂包年 GPU 服务器，结果产品突然爆量，算力不够，临时扩容发现同配置的按需价格是包年的 3 倍。最终因为响应速度跟不上，丢了一个大客户。给小团队的建议： 主服务器用按需付费的常规云服务器，跑 API 服务和业务逻辑 GPU 算力走弹性租赁，按小时付费，不用的时间一分不多花 预留一个备用方案——比如同时在两个平台开通账号，一个满了切另一个 你看，这不是技术问题，是策略问题。很多技术出身的创业者（包括当年的我），总想着把所有东西捆在一家平台上，以为省了钱，结果把自己锁死了。多云策略不是大厂的专利，小团队更需要。场景三：AI 应用部署 —— GPU 不是唯一的答案很多人有一个误区：AI 应用就必须用 GPU 服务器。大错特错。我们拆开来看：推理（Inference）：70B 以下的模型，用优化过的 CPU + 量化推理，效率完全不差。像 llama.cpp、Ollama 这些工具，把模型量化到 4-bit 或 8-bit，在 CPU 上跑的延迟完全可以接受。特别是对实时性要求不高的场景（比如批量文本处理、摘要生成），CPU 推理的成本只有 GPU 的十分之一。训练（Training）：这是真正需要 GPU 的场景，但也不是非得 H100。RTX 4090 在中小规模训练上表现相当好，显存 24GB，够跑 LoRA 微调和大部份 7B-13B 模型的全参数训练。混合部署：最聪明的做法是把推理和训练分开——训练用 GPU 实例，推理用 CPU 实例加量化模型。成本结构完全不一样。供你参考，我自己帮一个客户搭的 AI 翻译服务，后端就是个 4C8G 的轻量云服务器，跑量化后的 Qwen2.5-7B，一天处理几万条翻译请求，月费不到 400 块。如果上 GPU 云服务器，这个价格连一周都撑不住。场景四：算力租赁 —— 一个新赛道正在起来说到算力租赁，这个市场 2025-2026 年发展非常快。核心逻辑很简单：大厂囤了太多 GPU，用不完的拿出来租；新兴云厂商专门买 GPU 做算力生意。几个值得关注的趋势： 国内 GPU 租赁价格在下降：随着国产 GPU（华为昇腾、海光 DCU、寒武纪）量产，算力成本正在被拉下来 海外 Neocloud 崛起：CoreWeave、Lambda Labs、RunPod 等，按秒计费，非常灵活 混合模式出现：部分厂商开始提供 "CPU 基础套餐 + GPU 按需加购" 的混合方案 对于租算力，我的建议是： 短期项目、测试验证 → 用按需 GPU 租赁（按小时/秒） 长期稳定跑训练 → 考虑包周/包月 GPU 实例（价格能降 50-70%） 企业级合规需求 → 选国内主流云厂商（华为云、阿里云、腾讯云），有备案和发票 写在最后：不要为了 AI 而 AIMeta 砸 2500 亿美元建 AI 数据中心，OpenAI 和 Anthropic 打得不可开交，这些是巨头的事。对你来说，选服务器的逻辑从来没有变过：先搞清楚你要干什么，再选配置。别让需求适配服务器，要让服务器适配需求。我见过太多人，听说 AI 火了，一口气买了高配 GPU 云服务器，结果跑了个 Hello World 就吃灰了，每个月白白烧几千块钱。这种"为了 AI 而 AI"的操作，老实说，挺浪费的。最后，给你一个最实用的建议： 不确定需求 → 先租不先买，用按需计费试水 确定需求 → 选对机房位置，离你的用户近 长期运行 → 找稳定靠谱的厂商，别贪便宜选野鸡 VPS AI 相关 → 区分训练和推理，别一张 GPU 干所有活 希望对你有帮助。如果你正在选服务器，拿不准配置，随时可以跟我聊聊。这些年我帮几百个客户配过服务器，踩过的坑比你想象的要多得多。（全文完）
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）