數位世界的基石，正掀起一場無聲卻激烈的競賽。在中國的科技巨頭之間，一場圍繞著「算力」的爭奪戰已然開打，特別是在金融科技與人工智慧蓬勃發展的浪潮下，這場競賽不僅關乎企業的未來，更觸動著整個數位經濟的神經。騰訊、阿里巴巴、字節跳動，這些耳熟能詳的名字，如今正為了獲取足夠的圖形處理器（GPU）資源而動作頻頻，甚至出現相互採購的現象，折射出當前算力市場的供需失衡與地緣政治下的焦慮。
算力：數位時代的新石油
如果說數據是數位時代的黃金，那麼算力無疑是提煉、分析這些黃金所需的「煉油廠」或「引擎」。特別是隨著人工智慧（AI）和大語言模型（LLM）的爆炸性發展，對高性能計算能力的需求如同潮水般湧來。訓練一個複雜的AI模型，需要動用龐大的數據集進行數週甚至數月的計算，這背後需要大量的GPU並行工作。不僅僅是訓練，當AI模型部署到實際應用中，例如自然語言處理、圖像識別、推薦系統或是金融風險評估，同樣需要強大的推論算力來即時響應用戶請求。
在中國，騰訊、阿里巴巴、字節跳動等科技巨頭業務版圖龐大，涵蓋社交通訊、電子商務、雲計算、短影音、內容平台等各個領域。隨著AI技術的深入應用，從改進搜尋演算法到提升內容推薦精準度，從優化雲服務效能到開發新的金融科技產品，無一不依賴於強大的算力支撐。特別是近年來各大廠紛紛投入大模型研發，對算力的需求更是水漲船高。這種對計算能力的飢渴，使得GPU等高性能硬體成為兵家必爭的戰略資源。
巨頭的算力焦慮與佈局
當前傳出的消息，揭示了中國科技巨頭在算力獲取上的緊迫感。據報導，出於實際業務需求以及對輝達（Nvidia）可能面臨更嚴格出口管制的預期，中國企業在今年第一季出現了算力搶購潮。其中最引人關注的是，騰訊向字節跳動購買了價值約20億元人民幣的GPU算力資源，主要涉及輝達的H20卡和相關伺服器。騰訊旗下的大模型應用「騰訊元寶」目前的更新，據傳主要使用了來自字節跳動的這些算力資源。除了騰訊，阿里巴巴據悉也在人工智慧新創公司DeepSeek在第一季爆紅後，向字節跳動下了GPU訂單。
為何會出現這種「同業互助」甚至「競爭對手間交易」的現象？這反映了當前算力市場的特殊性。消息人士透露，字節跳動在去年預判到可能的供應限制，因此囤積了大量GPU模組，據估算數量約10萬個，總價值可能高達1000億元人民幣，使其算力資源規模已躋身世界第一梯隊。 儘管字節跳動方面對此「不實信息」的說法予以否認，但市場傳聞和業內人士的觀察普遍指向了其龐大的GPU儲備。這批資源絕大部分用於字節跳動自身的大模型研發和雲計算業務，但其中有一小部分，約幾十億元的資源，則被拿出來對外銷售。由於市場上算力資源供不應求，出售這些「餘裕」算力，已成為字節跳動旗下火山引擎重要的增量營收來源之一。
這場搶購潮的背景，與輝達專為中國市場設計的AI加速卡H20息息相關。H20是輝達為符合美國出口管制要求而推出的降規版本，其效能相較於旗艦產品有所降低，但在新的出口限制生效前，它是中國買家能透過合法管道獲得的最先進的輝達晶片，對於大模型訓練和推論仍至關重要。 據報導，早在去年第一季，包括字節跳動、阿里巴巴和騰訊在內的中國企業就已下單至少160億美元的輝達H20晶片，部分訂單要求在今年5月底前交付約100萬顆，相當於一年的供貨量，價值超過120億美元。 然而，隨著美國在今年4月初進一步實施出口許可要求，實際交付的數量可能受到影響。
對騰訊而言，加大算力投資是為了提升C端用戶的體驗。 旗下龐大的用戶群體對應用服務的流暢度要求極高，頻繁的卡頓或伺服器繁忙會直接導致用戶流失。因此，確保足夠的算力是維護其核心業務競爭力的基礎。 對阿里巴巴來說，DeepSeek的爆紅激發了新的算力需求，這家新創公司的成功，讓包括阿里在內的巨頭看到了AI應用規模化的巨大潛力，進而促使他們對算力的渴求更加迫切。
儘管字節跳動內部一度對外出售算力資源的決策有所猶豫，甚至高層曾考慮叫停，但迫於業務部門相對較高的收入業績要求，最終交易得以進行，儘管規模有所縮減。 這也從側面反映出，在算力稀缺的當下，即使是內部使用優先，對外提供算力服務也能帶來可觀的收入，成為新的盈利點。
算力爭奪戰如何影響中國財經與數位經濟？
這場科技巨頭間的算力爭奪戰，其影響遠不止於企業內部成本與營收的變化，更對中國的財經領域和整個數位經濟產生深遠影響。
首先，在金融科技（FinTech）領域，算力是創新的關鍵驅動力。從高頻交易、風險模型分析到智能客服、個性化金融產品推薦，再到利用AI進行詐騙偵測和反洗錢，強大的計算能力是所有這些進階應用得以實現的基礎。科技巨頭對算力的投入，將直接影響其金融科技產品的迭代速度和服務能力。擁有充足算力的企業，能夠更快地訓練和部署更複雜、更精準的AI模型，從而在金融服務競爭中佔據優勢。這可能加劇金融科技領域的「馬太效應」，資源豐富的巨頭能夠更快地發展，而算力不足的中小企業則可能面臨更大的挑戰。
其次，這場算力競賽也反映了在外部技術限制下，中國科技產業面臨的結構性挑戰。對輝達等高性能晶片的依賴，使得美國的出口管制政策對中國科技企業的發展構成了直接威脅。 巨頭們的大規模囤貨行為，既是應對短期供應風險的策略，也顯露出對長期供應穩定性的擔憂。這不僅推高了晶片的採購成本，也迫使企業尋求替代方案，例如加碼投資本土晶片研發，或探索海外採購途徑，甚至考慮設立海外子公司來規避限制。 然而，本土晶片生態尚未完全成熟，在效能、生態兼容性等方面與國際領先產品仍有差距，短期內難以完全替代。 這意味著在AI發展的關鍵時期，中國科技企業的算力獲取將是一個持續面臨挑戰的痛點。
第三，算力資源的分配與流動，也將重塑中國的雲計算市場格局。傳統上，雲計算是提供計算資源服務的主要模式。但在當前算力緊缺的背景下，擁有大量現貨GPU的企業（如傳聞中的字節跳動）甚至可以向其他雲服務提供商或大型企業出售算力，成為新的算力供應方。這可能導致算力市場出現更多元的交易模式，以及新的產業鏈合作關係。然而，這種模式的可持續性，以及是否會加劇算力資源向少數巨頭集中的趨勢，值得關注。
最後，從國家層面來看，算力已上升為重要的戰略資源。政府正積極推動「東數西算」工程，旨在優化國家算力基礎設施佈局，提升算力供給能力。然而，高性能AI算力的獲取瓶頸，特別是受制於外部晶片供應，是當前面臨的主要挑戰。如何平衡市場需求與供應安全，如何加速本土算力生態的建設，將是影響中國未來數位經濟發展的關鍵。這場巨頭間的算力爭奪，也是宏觀層面算力戰略的一個微觀縮影。
這場算力競賽的未來展望
當前的算力搶購潮，更像是黎明前最黑暗的時刻，也可能是新賽道發令槍響的前奏。短期內，對高性能GPU的爭奪將持續存在，市場價格可能維持高位，甚至出現「賣方市場」的局面，如字節跳動出售算力獲取增量營收的現象。 企業將繼續多方尋求資源，包括囤貨、內部調配、相互採購，以及探索海外管道。
中期來看，隨著外部限制的持續存在，對本土晶片和硬體生態的投入將進一步加大。華為昇騰等國產AI晶片能否快速提升效能並建立成熟的軟體生態，將是影響未來算力格局的重要因素。 企業也會更加註重算力使用的效率，優化模型架構、提升軟體算法，以在有限的硬體資源下實現更好的性能。
長期而言，這場算力競賽將倒逼中國科技產業實現更深層次的自主創新。從底層晶片設計製造到上層的AI模型和應用開發，都需要擺脫對外部技術的過度依賴。這不僅僅是技術的挑戰，更是生態系統建設的挑戰。建立一個能夠支持先進AI應用的本土算力生態，需要產業鏈上下游的緊密協作和持續巨大的投入。
這場由騰訊、阿里巴巴、字節跳動等巨頭主導的算力爭奪戰，是中國在AI時代崛起過程中必須經歷的一場考驗。它不僅考驗著企業的戰略眼光和執行力，也考驗著整個國家的科技自主能力和產業韌性。算力，這個數位世界的無形基石，正以其稀缺性和戰略重要性，深刻地影響著中國科技巨頭的命運軌跡，乃至整個國家數位經濟的未來進程。這不僅是一場商業競爭，更是一場關於未來科技主導權的競賽。
