中国移动呼和浩特智算中心扩容竣工,总算力达20100P,绿电占比88%
中国移动呼和浩特数据中心B25、B27项目于10月12日竣工,作为全球运营商最大单体智算中心,其总算力提升至20100P(其中智算16700P),IT总功率120MW,依托400G OTN骨干网实现呼...
10月12日,中国移动呼和浩特数据中心B25、B27扩容项目正式竣工。该项目由中建三局承建,位于内蒙古和林格尔新区,是目前全球运营商体系内规模最大的单体智算中心,也是国家“东数西算”工程与全国一体化算力网络国家枢纽节点的核心基础设施。
此次扩容新增两栋机房楼,建筑面积约44,500平方米,合约额27亿元,IT总功率达120MW。项目投运后,整体总算力跃升至20,100 PetaFLOPS(PFLOPS),其中智能计算能力为16,700 PFLOPS,较此前显著增强。该算力规模已远超多数互联网企业自建的单一智算集群,凸显运营商在国家级算力底座建设中的关键角色。
作为中国移动“4+N+31+X”算力网络架构中的核心节点,呼和浩特智算中心通过400G OTN骨干光网络与北京互联,单向传输时延仅3.5毫秒,可高效支撑京津冀地区对低时延AI推理与训练的需求。据披露,该中心90%的算力资源将定向服务京津冀区域客户,形成“西部算力、东部应用”的典型协同模式。
在能效与可持续性方面,项目贯彻“绿色低碳、自主可控”原则,全面采用冷板式液冷技术替代传统风冷,并部署AI驱动的能耗管理系统。实测电能利用效率(PUE)低至1.15,处于行业领先水平。绿电使用比例高达88%,2025年通过绿电直供与中长期协议累计购入绿电7.5亿度,全年减少二氧化碳排放约37万吨。
和林格尔新区地处内蒙古风光资源富集带,风电与光伏装机容量位居全国前列,为数据中心提供了稳定、低成本的清洁能源保障。这一地理优势与技术路径的结合,使该中心成为“算力+绿电”融合发展的标杆案例。
值得一提的是,该智算中心早在2025年12月即已一期投产,部署AI加速卡约2万张,国产AI芯片商用化率超过85%,并入选“2023年度央企十大超级工程”。本次扩容进一步强化了其异构算力调度能力,支持GPU池化、扣卡模组等先进架构,为国产算力芯片的大规模落地提供验证平台。
中国移动在北方布局了两大高规格智算节点:呼和浩特为“全球最大单体智算中心”,哈尔滨则建成“全球最大单集群智算中心”。二者共同构成华北—东北算力走廊的双引擎。呼和浩特节点当前智能算力规模已达1.9万卡,具备支撑大模型训练、科学计算、自动驾驶仿真等高负载场景的能力。
从产业视角看,运营商主导的大型智算中心正逐步改变算力供给格局。过去,算力基础设施多由互联网厂商或云服务商建设;而随着“东数西算”推进,以中国移动、中国电信为代表的通信运营商凭借网络覆盖、电力配套与政策协同优势,快速切入算力市场底层。此类项目不仅服务于自身云业务(如移动云),更面向政府、科研机构及中小企业开放算力租赁与定制化服务,推动算力从“资源”向“公共服务”演进。
技术层面,冷板式液冷已成为超大规模智算中心的标配方案。相比浸没式液冷,冷板式在运维便利性与兼容性上更具优势,尤其适合GPU服务器密集部署场景。配合AI能耗优化算法,可在保障算力密度的同时抑制温升与功耗激增——这对动辄数万张AI卡的集群至关重要。
此外,400G OTN骨干网的部署标志着算力网络进入“确定性低时延”新阶段。传统数据中心间依赖公网路由,时延波动大;而专用OTN通道可提供微秒级抖动控制,使跨域协同训练、实时推理反馈等场景成为可能。呼和浩特至北京3.5ms的时延,已接近本地机房水平,为京津冀人工智能产业集群提供了近场算力支撑。
值得注意的是,尽管总算力达20,100 PFLOPS,但该数值为理论峰值(FP16/BF16混合精度下),实际可用算力受任务类型、调度策略与软硬件协同效率影响。业内普遍认为,衡量智算中心价值的关键指标已从单纯“算力数字”转向“有效算力交付率”与“单位算力碳强度”。呼和浩特项目的高绿电占比与低PUE,恰恰回应了这一趋势。
在国家算力调度体系构建中,此类大型枢纽节点承担着“算力银行”职能:接收来自东部的算力需求订单,动态分配至西部节点,并通过统一调度平台实现跨域资源编排。中国移动正联合中国信通院等机构推进算网一体化标准制定,未来有望接入国家算力调度平台,实现与长三角、粤港澳等枢纽的互联互通。
短期来看,该中心将优先满足政务大模型、金融风控、智能制造仿真等高价值场景需求;中长期则可能支撑国家实验室的科学计算任务,例如气候模拟、新材料分子动力学仿真等。其国产化技术栈的成熟度,也将为后续“算力自主可控”战略提供实证样本。
随着B25、B27项目竣工,中国移动呼和浩特智算中心已进入全容量运行阶段。在算力需求持续爆发的背景下,这类国家级基础设施的快速落地,正实质性缓解AI训练资源紧张问题,也为我国在全球AI竞争中夯实底层支撑能力。
