DeepSeek近期為IDC（Internet Data Center，互聯網數據中心）團隊招聘工程人才，工作地點包括北京、杭州及內蒙古烏蘭察布，職能涉及數據中心基礎設施營運、規劃設計及現場實施。1234

這個訊號值得留意之處，不只是AI公司突然招聘土木工程師，而是DeepSeek似乎正把數據中心的實體層，納入自己的AI產品堆疊。換句話說，競爭焦點可能不再只在模型、數據和軟件，亦包括電力、制冷、機房、網絡，以及能否長期穩定運行大型算力集群。

招聘職種本身已經說明方向

DeepSeek公開招聘內容涵蓋電氣、暖通、自动化、能源、通信、計算機、環境及土木工程等專業，並涉及傳統IDC、AI智算中心、風冷和液冷系統，以及由MW（兆瓦）至GW（吉瓦）規模的項目。78

這並不像單純向雲端供應商租用GPU的採購團隊，反而更接近一支負責整個數據中心生命周期的工程團隊：

• 電氣及能源工程： 處理供電、變電站、配電和能源協調；
• 暖通及環境工程： 設計風冷、液冷、排熱和環境控制系統；
• 土木工程： 負責選址、建築、結構工程及施工交付；
• 自动化及通信： 支援監控、控制系統、網絡連接及日常操作；
• 計算及基礎設施營運： 將實體容量同AI集群、工作負載和調度系統整合。

DeepSeek在招聘介紹中形容，電力、制冷、網絡和計算系統會深度耦合；每一度電、每一瓦制冷能力及每次調度，都可能影響最終可用算力。13 對高密度AI集群而言，晶片數量只是起點。供電不足、散熱跟不上、網絡互連不穩，均可能令紙面上的算力無法轉化成實際輸出。

由「租算力」走向掌握營運控制

多份報道將這次招聘解讀為DeepSeek由過往較輕資產、依賴第三方計算資源的模式，逐步轉向建立自己的基建能力。12

這不代表DeepSeek日後一定會自行擁有每一座數據中心。公司亦可以透過長期租約、託管、合營或深度整合的基建合作，取得相近的控制力。真正重要的，未必是資產是否完全寫入公司資產負債表，而是能否穩定取得電力和算力，並控制集群設計、冷卻架構、設備兼容性、工作負載調度及擴充時間表。

因此，比「DeepSeek要完全自建數據中心」更穩妥的結論是：公司正在建立規劃、交付、測試和營運AI數據中心的組織能力。1416

為甚麼招聘地點包括烏蘭察布？

北京、杭州和烏蘭察布同時出現於招聘地點，符合一種分佈式算力架構的可能性。13

烏蘭察布等內陸地區，較適合處理對延遲要求沒有那麼高的工作，例如模型預訓練、微調、大批量處理、合成數據生成和異步推理。相關報道亦指出，烏蘭察布部分數據中心可透過網絡為北京提供低於5毫秒的延遲服務。31

相反，互動式推理和企業服務通常更重視接近用戶、網絡節點及數據來源。由此推算，AI公司可能採用「兩層式」布局：

1. 內陸、能源導向的集群： 用於訓練、微調、合成數據和批量推理；
2. 城市或接近邊緣網絡的算力： 用於即時消費者及企業推理。

DeepSeek在三個地點招聘，與這個假設吻合，但招聘公告本身不能證明公司最後會如何分配工作負載。13

烏蘭察布由項目集中地變成算力生態

烏蘭察布的AI基建熱潮並非只靠DeepSeek推動。當地政府數據及相關報道指，截至2025年底，烏蘭察布已簽約84個數據中心項目，包括81個智能計算中心，計劃投資超過人民幣5,000億元。27 其他報道則提到接近100個項目及約12.5GW的公布容量，但不同來源的統計口徑並不完全一致。2324

恩威集團（Envision）的Galaxy Campus亦於2026年8月在烏蘭察布投入運作。報道指，設施首期面積約12萬平方米，聲稱可同時運行100萬枚AI晶片；這些容量數字主要來自企業及媒體報道，應按此背景理解。202225

集群化發展的好處，是變電站、光纖、設備供應商和專業營運人才可以在多個項目之間共享，降低之後擴容的摩擦。不過，「已公布容量」不等於已通電、已安裝，更不等於已被充分使用。比較不同地區AI基建規模時，這個分別尤其重要。

ByteDance的中衞公司：方向相近，但證據未足

類似的基建取向亦出現在有關字節跳動旗下企業於寧夏中衞設立公司的報道。一份7月報道稱，字節跳動持有的中衞賽沙明沙科技有限公司，註冊資本為人民幣22億元，業務範圍包括資訊科技諮詢、軟件開發、信息系統集成及電腦設備銷售等。52

但目前資料不足以核實另一項更具體的說法，即字節跳動在中衞成立兩間註冊資本分別為人民幣2.2億元及2.4億元、並包括非住宅房地產租賃業務的附屬公司。現有證據亦未能證明上述公司是專門為興建數據中心而成立。

較安全的解讀是，大型科技企業正嘗試更緊密掌握土地、建築、設備和算力容量。中國互聯網企業增加購買與核心業務相關土地的趨勢，亦有獨立報道提及，但不能直接當作某一個字節跳動數據中心項目的證明。58

AI數據中心真正的樽頸，已不只是「起一座樓」

傳統數據中心以建築物落成作為重要里程碑；對高密度AI集群而言，更難處理的往往是建築內外的配套：

• 穩定的電網接入及發電容量；
• 變壓器、變電站和配電系統；
• 液冷、排熱及用水設計；
• 高速網絡和集群互連；
• 環境、用水和土地要求；
• 能將所有系統整合、調試及長期營運的工程人才。

相關行業分析將電力供應、高功率密度和液冷技術列為AI數據中心發展的關鍵變數。7 2026年內蒙古綠色算力相關會議亦顯示，算力項目正同設備製造、能源系統和工業投資綁在一起；當地公布的12個項目計劃投資合共人民幣1,864.6億元。2126

這正是為甚麼AI公司招聘計劃中，會同時出現電氣、暖通、環境、自动化、能源和土木工程師，以及模型研究員和軟件開發者。

算力成為基建，不等於人人都要買一座園區

DeepSeek的招聘最適合被視為一個「基建化」訊號，而非已完成大型園區的最終證明。公司似乎正在建立跨地區規劃、建造和營運AI數據中心系統的能力。1416

這種能力在算力稀缺、集群難以配置，或者液冷及電力接入決定實際產出時，可能成為重要優勢。鐵路、電網和互聯網的比喻，確實反映AI算力日益具備資本密集和網絡依賴的特徵。

但AI公司的護城河未必是直接擁有一個GW級園區。更長遠的關鍵，是能否取得可靠而可擴充的電力及算力，並具備足夠營運控制，將這些資源穩定轉化成模型訓練和AI服務。

DeepSeek近期為IDC（Internet Data Center，互聯網數據中心）團隊招聘工程人才，工作地點包括北京、杭州及內蒙古烏蘭察布，職能涉及數據中心基礎設施營運、規劃設計及現場實施。1234

這個訊號值得留意之處，不只是AI公司突然招聘土木工程師，而是DeepSeek似乎正把數據中心的實體層，納入自己的AI產品堆疊。換句話說，競爭焦點可能不再只在模型、數據和軟件，亦包括電力、制冷、機房、網絡，以及能否長期穩定運行大型算力集群。

招聘職種本身已經說明方向

DeepSeek公開招聘內容涵蓋電氣、暖通、自动化、能源、通信、計算機、環境及土木工程等專業，並涉及傳統IDC、AI智算中心、風冷和液冷系統，以及由MW（兆瓦）至GW（吉瓦）規模的項目。78

這並不像單純向雲端供應商租用GPU的採購團隊，反而更接近一支負責整個數據中心生命周期的工程團隊：

• 電氣及能源工程： 處理供電、變電站、配電和能源協調；
• 暖通及環境工程： 設計風冷、液冷、排熱和環境控制系統；
• 土木工程： 負責選址、建築、結構工程及施工交付；
• 自动化及通信： 支援監控、控制系統、網絡連接及日常操作；
• 計算及基礎設施營運： 將實體容量同AI集群、工作負載和調度系統整合。

DeepSeek在招聘介紹中形容，電力、制冷、網絡和計算系統會深度耦合；每一度電、每一瓦制冷能力及每次調度，都可能影響最終可用算力。13 對高密度AI集群而言，晶片數量只是起點。供電不足、散熱跟不上、網絡互連不穩，均可能令紙面上的算力無法轉化成實際輸出。

由「租算力」走向掌握營運控制

多份報道將這次招聘解讀為DeepSeek由過往較輕資產、依賴第三方計算資源的模式，逐步轉向建立自己的基建能力。12

這不代表DeepSeek日後一定會自行擁有每一座數據中心。公司亦可以透過長期租約、託管、合營或深度整合的基建合作，取得相近的控制力。真正重要的，未必是資產是否完全寫入公司資產負債表，而是能否穩定取得電力和算力，並控制集群設計、冷卻架構、設備兼容性、工作負載調度及擴充時間表。

因此，比「DeepSeek要完全自建數據中心」更穩妥的結論是：公司正在建立規劃、交付、測試和營運AI數據中心的組織能力。1416

為甚麼招聘地點包括烏蘭察布？

北京、杭州和烏蘭察布同時出現於招聘地點，符合一種分佈式算力架構的可能性。13

烏蘭察布等內陸地區，較適合處理對延遲要求沒有那麼高的工作，例如模型預訓練、微調、大批量處理、合成數據生成和異步推理。相關報道亦指出，烏蘭察布部分數據中心可透過網絡為北京提供低於5毫秒的延遲服務。31

相反，互動式推理和企業服務通常更重視接近用戶、網絡節點及數據來源。由此推算，AI公司可能採用「兩層式」布局：

1. 內陸、能源導向的集群： 用於訓練、微調、合成數據和批量推理；
2. 城市或接近邊緣網絡的算力： 用於即時消費者及企業推理。

DeepSeek在三個地點招聘，與這個假設吻合，但招聘公告本身不能證明公司最後會如何分配工作負載。13

烏蘭察布由項目集中地變成算力生態

烏蘭察布的AI基建熱潮並非只靠DeepSeek推動。當地政府數據及相關報道指，截至2025年底，烏蘭察布已簽約84個數據中心項目，包括81個智能計算中心，計劃投資超過人民幣5,000億元。27 其他報道則提到接近100個項目及約12.5GW的公布容量，但不同來源的統計口徑並不完全一致。2324

恩威集團（Envision）的Galaxy Campus亦於2026年8月在烏蘭察布投入運作。報道指，設施首期面積約12萬平方米，聲稱可同時運行100萬枚AI晶片；這些容量數字主要來自企業及媒體報道，應按此背景理解。202225

集群化發展的好處，是變電站、光纖、設備供應商和專業營運人才可以在多個項目之間共享，降低之後擴容的摩擦。不過，「已公布容量」不等於已通電、已安裝，更不等於已被充分使用。比較不同地區AI基建規模時，這個分別尤其重要。

ByteDance的中衞公司：方向相近，但證據未足

類似的基建取向亦出現在有關字節跳動旗下企業於寧夏中衞設立公司的報道。一份7月報道稱，字節跳動持有的中衞賽沙明沙科技有限公司，註冊資本為人民幣22億元，業務範圍包括資訊科技諮詢、軟件開發、信息系統集成及電腦設備銷售等。52

但目前資料不足以核實另一項更具體的說法，即字節跳動在中衞成立兩間註冊資本分別為人民幣2.2億元及2.4億元、並包括非住宅房地產租賃業務的附屬公司。現有證據亦未能證明上述公司是專門為興建數據中心而成立。

較安全的解讀是，大型科技企業正嘗試更緊密掌握土地、建築、設備和算力容量。中國互聯網企業增加購買與核心業務相關土地的趨勢，亦有獨立報道提及，但不能直接當作某一個字節跳動數據中心項目的證明。58

AI數據中心真正的樽頸，已不只是「起一座樓」

傳統數據中心以建築物落成作為重要里程碑；對高密度AI集群而言，更難處理的往往是建築內外的配套：

• 穩定的電網接入及發電容量；
• 變壓器、變電站和配電系統；
• 液冷、排熱及用水設計；
• 高速網絡和集群互連；
• 環境、用水和土地要求；
• 能將所有系統整合、調試及長期營運的工程人才。

相關行業分析將電力供應、高功率密度和液冷技術列為AI數據中心發展的關鍵變數。7 2026年內蒙古綠色算力相關會議亦顯示，算力項目正同設備製造、能源系統和工業投資綁在一起；當地公布的12個項目計劃投資合共人民幣1,864.6億元。2126

這正是為甚麼AI公司招聘計劃中，會同時出現電氣、暖通、環境、自动化、能源和土木工程師，以及模型研究員和軟件開發者。

算力成為基建，不等於人人都要買一座園區

DeepSeek的招聘最適合被視為一個「基建化」訊號，而非已完成大型園區的最終證明。公司似乎正在建立跨地區規劃、建造和營運AI數據中心系統的能力。1416

這種能力在算力稀缺、集群難以配置，或者液冷及電力接入決定實際產出時，可能成為重要優勢。鐵路、電網和互聯網的比喻，確實反映AI算力日益具備資本密集和網絡依賴的特徵。

但AI公司的護城河未必是直接擁有一個GW級園區。更長遠的關鍵，是能否取得可靠而可擴充的電力及算力，並具備足夠營運控制，將這些資源穩定轉化成模型訓練和AI服務。