慶陽的轉型，核心不是多蓋幾棟資料中心，而是嘗試把電力、網路、AI 加速器與工作負載調度整合成可計量、可按需購買的運算服務。

2026 年 8 月，慶陽公布其資料中心叢集算力達 18.55 萬 P，智慧算力占比超過 99%，並稱承載全中國逾 25% 的獨立模型 AI 詞元（Token）運算需求。這些屬於當地公布的營運數字，並非獨立審計的市占估計；同月稍後的報導又稱總算力已達 21.5 萬 P，也反映建設擴張速度很快。3538

最大優勢先從電開始：較低成本的綠電

AI 資料中心極度耗電，因此慶陽的競爭策略首先不是土地或機房，而是電力。中國移動慶陽園區採用「綠電聚合」直連供電方案，配套規劃 200 萬千瓦風光基地；報導稱綠電占供電逾 80%，到戶電價穩定在每度 0.398 元人民幣，較中國東部地區每度便宜約 0.2 至 0.3 元。39

更廣義的架構是「源網荷儲一體化」：把風電與光電發電端、電網、資料中心負載及儲能系統連動。國家數據局案例指出，配套的綠色算力智慧營運平台可協調供需，並透過虛擬專線供電，目標讓園區逾 90% 用電來自再生能源。52

風光發電本身具有波動性，而 GPU 叢集需要全天候穩定運行。這套系統不能消除波動，卻意在透過儲能與調度，讓當地再生能源更適合支援連續運算負載。

一次規劃、分期上線，追趕 AI 算力需求

慶陽的建設方式，重點在於新增容量時不必每次重做整個園區設計。以中國移動資料中心為例，業者先完成 140 畝園區、300 MW 電力容量與水電網等基礎設施規劃，再分期興建與投產資料中心大樓。46

智慧藍圖西部智算中心則展現下一波規模：一、二期合計規劃 13.6 萬 P。第一期預計建置 3 棟資料中心、1 座動力中心、1 座 110 kV 變電站與 8,860 個高密度機櫃，算力可達 10.8 萬 P。37

慶陽的資料中心建設指引也鼓勵採用預製化、模組化與裝配式建築，以及整合型能源系統。57 不過，現有資料並不能證實園區是建在原本的玉米田上，這項說法不宜視為已確立事實。

為何東部客戶願意用西部算力？關鍵在網路延遲

把 AI 工作負載移往西部，前提是網路體驗不能差得太多。慶陽提出全光網路「1—3—7—14 毫秒」時延圈：至西安、蘭州的延遲據稱低於 3 毫秒，至粵港澳大灣區約 14 毫秒。12

這不代表所有對延遲敏感的應用都能任意搬遷；但對遠端推論、模型微調、批次運算等適合的工作負載而言，企業可更容易把部分任務排程到慶陽，而非將所有算力都部署在東部需求中心旁。

從晶片到應用：算力要有生態系才會被用起來

硬體容量不會自動帶來需求。中國新聞社報導，慶陽已有逾 700 家企業，覆蓋晶片、算力、模型與應用的產業鏈，參與者包括晶片供應商、算力服務商及模型與應用公司。2

招商也被用來擴大這個網絡。到 2025 年底，當地官方稱已對接 6,463 家數位經濟企業、簽約 1,522 家，並有逾 500 家企業落地。3 這些是官方公布數據，但可看出其策略：先以基礎設施與錨定客戶建立吸引力，讓後續部署和招商更容易。

在地應用則有助維持算力利用率。已報導案例包括能源探勘、綠色農業、自動駕駛及智慧礦山；例如蘋果園防霜系統，以及結合 5G-A 的智慧礦山項目。25 這些用途顯示，慶陽不只押注通用大模型訓練，也想讓算力進入既有產業場景。

從「出租機櫃」走向「販售詞元」

慶陽最具企圖心的地方，在商業模式。中國移動表示，正探索把 AI 推論、模型微調與智慧體託管改為按詞元計費，讓客戶依實際用量付費，而非預先租下固定機櫃或伺服器。8

詞元是 AI 模型處理文字或其他資訊時的基本單位。對買方來說，按詞元使用服務，可能比自行取得基礎設施、選擇加速器、管理容量更簡單；對營運商而言，賣點則變成能否依硬體狀態、供電情況與網路條件，高效率地調度工作負載。

因此，「詞元工廠」不只是宣傳口號。慶陽提出從綠電、算力到詞元的整合產業鏈方向。11 智慧藍圖也把項目定位為由「賣機櫃」轉向「賣 Token」：用戶從共享算力池取用資源、即時依使用量付費。36

這套模式能否成立，取決於營運而非口號

慶陽已湊齊多項「算力公用事業」的要素：快速擴張且以 AI 為主的叢集、較低的電力成本、再生能源整合、跨區網路，以及持續擴大的供應商與客戶基礎。

但從出租機櫃轉向詞元服務，仍是營運挑戰，而非必然結果。它需要穩定可用的電力和網路、高設備利用率、能跨異質系統運作的調度能力、可靠的資料安全，以及讓客戶看得懂且信得過的計費機制。

最直接的理解是：慶陽正試圖讓 AI 算力更像水電服務——集中生產、動態調度、按需取用。

慶陽的轉型，核心不是多蓋幾棟資料中心，而是嘗試把電力、網路、AI 加速器與工作負載調度整合成可計量、可按需購買的運算服務。

2026 年 8 月，慶陽公布其資料中心叢集算力達 18.55 萬 P，智慧算力占比超過 99%，並稱承載全中國逾 25% 的獨立模型 AI 詞元（Token）運算需求。這些屬於當地公布的營運數字，並非獨立審計的市占估計；同月稍後的報導又稱總算力已達 21.5 萬 P，也反映建設擴張速度很快。3538

最大優勢先從電開始：較低成本的綠電

AI 資料中心極度耗電，因此慶陽的競爭策略首先不是土地或機房，而是電力。中國移動慶陽園區採用「綠電聚合」直連供電方案，配套規劃 200 萬千瓦風光基地；報導稱綠電占供電逾 80%，到戶電價穩定在每度 0.398 元人民幣，較中國東部地區每度便宜約 0.2 至 0.3 元。39

更廣義的架構是「源網荷儲一體化」：把風電與光電發電端、電網、資料中心負載及儲能系統連動。國家數據局案例指出，配套的綠色算力智慧營運平台可協調供需，並透過虛擬專線供電，目標讓園區逾 90% 用電來自再生能源。52

風光發電本身具有波動性，而 GPU 叢集需要全天候穩定運行。這套系統不能消除波動，卻意在透過儲能與調度，讓當地再生能源更適合支援連續運算負載。

一次規劃、分期上線，追趕 AI 算力需求

慶陽的建設方式，重點在於新增容量時不必每次重做整個園區設計。以中國移動資料中心為例，業者先完成 140 畝園區、300 MW 電力容量與水電網等基礎設施規劃，再分期興建與投產資料中心大樓。46

智慧藍圖西部智算中心則展現下一波規模：一、二期合計規劃 13.6 萬 P。第一期預計建置 3 棟資料中心、1 座動力中心、1 座 110 kV 變電站與 8,860 個高密度機櫃，算力可達 10.8 萬 P。37

慶陽的資料中心建設指引也鼓勵採用預製化、模組化與裝配式建築，以及整合型能源系統。57 不過，現有資料並不能證實園區是建在原本的玉米田上，這項說法不宜視為已確立事實。

為何東部客戶願意用西部算力？關鍵在網路延遲

把 AI 工作負載移往西部，前提是網路體驗不能差得太多。慶陽提出全光網路「1—3—7—14 毫秒」時延圈：至西安、蘭州的延遲據稱低於 3 毫秒，至粵港澳大灣區約 14 毫秒。12

這不代表所有對延遲敏感的應用都能任意搬遷；但對遠端推論、模型微調、批次運算等適合的工作負載而言，企業可更容易把部分任務排程到慶陽，而非將所有算力都部署在東部需求中心旁。

從晶片到應用：算力要有生態系才會被用起來

硬體容量不會自動帶來需求。中國新聞社報導，慶陽已有逾 700 家企業，覆蓋晶片、算力、模型與應用的產業鏈，參與者包括晶片供應商、算力服務商及模型與應用公司。2

招商也被用來擴大這個網絡。到 2025 年底，當地官方稱已對接 6,463 家數位經濟企業、簽約 1,522 家，並有逾 500 家企業落地。3 這些是官方公布數據，但可看出其策略：先以基礎設施與錨定客戶建立吸引力，讓後續部署和招商更容易。

在地應用則有助維持算力利用率。已報導案例包括能源探勘、綠色農業、自動駕駛及智慧礦山；例如蘋果園防霜系統，以及結合 5G-A 的智慧礦山項目。25 這些用途顯示，慶陽不只押注通用大模型訓練，也想讓算力進入既有產業場景。

從「出租機櫃」走向「販售詞元」

慶陽最具企圖心的地方，在商業模式。中國移動表示，正探索把 AI 推論、模型微調與智慧體託管改為按詞元計費，讓客戶依實際用量付費，而非預先租下固定機櫃或伺服器。8

詞元是 AI 模型處理文字或其他資訊時的基本單位。對買方來說，按詞元使用服務，可能比自行取得基礎設施、選擇加速器、管理容量更簡單；對營運商而言，賣點則變成能否依硬體狀態、供電情況與網路條件，高效率地調度工作負載。

因此，「詞元工廠」不只是宣傳口號。慶陽提出從綠電、算力到詞元的整合產業鏈方向。11 智慧藍圖也把項目定位為由「賣機櫃」轉向「賣 Token」：用戶從共享算力池取用資源、即時依使用量付費。36

這套模式能否成立，取決於營運而非口號

慶陽已湊齊多項「算力公用事業」的要素：快速擴張且以 AI 為主的叢集、較低的電力成本、再生能源整合、跨區網路，以及持續擴大的供應商與客戶基礎。

但從出租機櫃轉向詞元服務，仍是營運挑戰，而非必然結果。它需要穩定可用的電力和網路、高設備利用率、能跨異質系統運作的調度能力、可靠的資料安全，以及讓客戶看得懂且信得過的計費機制。

最直接的理解是：慶陽正試圖讓 AI 算力更像水電服務——集中生產、動態調度、按需取用。