10月8日，《金融时报》报道称，内蒙古乌兰察布已签约89个数据中心项目，阿里巴巴、华为、快手及多家第三方数据中心运营商相继在此布局。这座距离北京数百公里的北方城市，正成为中国数据中心建设最密集的地区之一。当地一所废弃学校正在被改造为数据中心，乌兰察布试图以相对低廉的电力、土地成本及适宜服务器散热的气候条件，打造“Token之都”，将能源资源转化为产业优势。
数据中心建设热潮与AI服务价格下行同步发生。今年5月，据路透社报道，DeepSeek宣布将V4-Pro模型API价格永久下调75％，不同计费档位价格从每百万Token 0.1元至24元降至0.025元至6元。10月，《金融时报》援引Silicon Data编制的Token价格指数指出，综合Token价格较今年5月高点下降超过52％。这一降幅既来自模型自身调价，也受到企业将部分任务转向低价模型的影响。
模型服务价格持续走低的同时，科技巨头仍在扩大基础设施投入。8月20日，阿里巴巴公布截至6月底的季度财报，单季度资本开支达676.78亿元，同比增长75％；同期AI云与算力服务收入为484.37亿元，同比增长45％。两组数据反映出AI产业正在经历的结构性变化：模型公司不断降低服务价格，云服务商则需提前投入大量资金建设计算设施，成本回收周期可能长达数年。
过去两年，行业关注焦点集中在模型能力与GPU数量上。随着模型进入编程、办公及企业软件等实际应用场景，服务器折旧、机房供电及计算资源利用率等传统商业规则开始发挥更大作用。技术进步能够降低成本，但并不保证每一笔基础设施投资都能获得理想回报。
电力成本是数据中心运营中最显著的开支之一。以一座IT设备平均功率10MW、全年持续运行、PUE为1.2的数据中心为例，若每千瓦时电价相差0.40元，一年电费差额约为4205万元，五年累计差额可能超过2亿元。该测算仅为说明成本敏感性，不对应具体数据中心。实际电费还取决于设备负载率、用电合同、散热系统及运营方式。
乌兰察布的优势正在于此。《金融时报》报道称，内蒙古部分地区的数据中心可利用当地电力系统及与电厂直接连接等方式降低能源供应成本。但服务器并非有电即可任意放置。训练模型需要高速互联的计算集群，推理服务需考虑网络延迟。将计算设施部署在能源成本更低地区，可能节省电费，却会带来网络传输、资源调度及系统维护方面的新要求。
选址只是投资决策的一部分。企业可选择自建机房、采购GPU，也可向云厂商租用算力，或按实际使用量购买云服务。自建意味着企业需先期投入资金并承担设备利用率风险；购买云服务可减少初始资本开支并便于调整资源规模，但长期使用成本可能较高。此外，机房、电力系统和网络基础设施可使用较长时间，GPU却可能在达到物理寿命前失去成本竞争力。新一代芯片性能提升及模型架构变化，将使旧设备面临更激烈的价格竞争。
DeepSeek今年5月将V4-Pro模型75％的降价幅度转为永久调整，此前该公司曾将较高定价与高端计算资源供应约束联系起来。但模型报价下降75％并不等于完成同样任务的计算成本同步下降75％。API价格是客户购买服务的费用，企业实际承担的计算成本还受芯片性能、模型架构、推理优化、设备利用率及资源调度效率等因素影响。成本改善可为降价提供空间，市场竞争也可能推动企业主动降低收费，两者对模型公司利润的影响截然不同。
中国AI产业正从单纯争夺算力规模，转向对算力资产的经营效率提出更高要求。芯片采购之后如何使用、由谁承担折旧、几年内能收回投资，已成为经营者必须回答的问题。
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