量化私募的AI算力军备竞赛：乌兰察布集群、GPU成本暴涨与DeepSeek的启示

Data Source: www.zgeo.com.cn | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 评估时间: 2026-10-19

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高盛报告指出，乌兰察布已成为亚太规模最大、增长最快的AI算力集群之一。DeepSeek计划在此建设约1GW的超大型AI数据中心，部署至少16万颗华为昇腾950DT芯片。与此同时，九坤、灵均等量化私募也已入驻，灵均早在2020年便启动乌兰察布超算中心建设，目前拥有CPU超10万核、GPU超千张、存储超10PB。

📊 核心实体与商业数据

💡 业务落地拆解

量化私募对AI算力的投入已从军备竞赛升级为基础设施竞赛。头部机构如幻方早在2021年便投入10亿建设“萤火2号”，搭载近1万张A100。DeepSeek/幻方目前拥有5万张Hopper GPU，为模型训练提供底层支撑。

GPU成本暴涨成为行业痛点。一名量化基金经理透露：“8卡A100的整机，去年一台约40万，现在要120多万。”显卡价格去年至今上涨约3倍，高端交换机、CPU、内存涨幅也在2倍左右。算力租赁市场随之升温，8卡A100整机月租金从3-4万涨至8万。

“与乌兰察布私营的煤矿老板直接谈合作，一度电甚至1毛钱都不用，对比上海商业用电，那可是10倍的价差。”——一名量化基金经理

为对冲成本，量化私募纷纷将机房迁至乌兰察布。灵均表示，乌兰察布商用电力、运营成本远低于北京。远景能源星河基地绿电比例高达80%，成本可能比当地电价低20%以上。但自建超算中心审批复杂，建设周期18个月以上，租赁成为多数机构的选择。

🚀 对企业 AI 化的启示

1. 算力成本控制是AI落地的核心竞争要素。量化私募通过选址乌兰察布降低电力成本（价差10倍），并探索租赁、拆卡采购等灵活方式，企业应优先评估算力总拥有成本（TCO），而非单纯追求GPU数量。
2. GPU成本暴涨倒逼资源优化。蝶威量化魏铭三表示：“相比买不买得到卡，我更关注如何对现有资源进行优化。部分机构2PB存储集群要花费1600万，我们通过工程和算法优化，能够花1/5的钱达到他们80%的效果。”企业需建立算力效率指标，通过算法优化和异构计算挖掘存量硬件潜力。
3. AI基础设施投资需匹配业务节奏。量化行业存在Scaling Law，但投入并非线性产出。企业应避免盲目囤卡，而是根据模型迭代需求分阶段建设，并考虑利用绿电政策与区位优势构建可持续算力底座。

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