来源：浅黑科技

　　海外知名机构 SemiAnalysis 深度访谈 60 多家公司、追踪 1000 多个数据中心，终于把中国科技巨头的算力家底彻底盘清楚了：

　　中国已交付容量 24 GW 稳居全球第二，仅次于美国的 56 GW，身后还有约 20 GW 在建与 30 GW 预期的庞大体量。

　　在这张浩大的算力地图里，最引人瞩的是字节跳动。

　　5.3 GW 的容量独占全国已交付容量的五分之一，把阿里（3.9 GW）、腾讯（2.4 GW）、百度（1.1 GW）甩在身侧。

　　但绝妙的反差在于，字节这 5.3 GW 绝大部分都是租来的，堪称大厂界的“顶级租客”；而排在后面的华为，1 GW 却几乎全是一砖一瓦自建的“硬核地主”。

　　字节的收入比 BAT 加起来还要多得多，却偏偏凭着在 AI 上的豪赌，硬生生把充沛的现金流给“烧”到了接近负数。

　　把算力堆成山，产品跑得自然狂野。

　　字节旗下的豆包月活飙到 3.45 亿稳居国内第一，视频生成模型 Seedance 稳坐份额头把交椅，甚至已经在悄悄训练 10 万亿（10T）参数的超级模型。

　　要知道，目前国内最高参数是月之暗面的 2.8T，阿里 Qwen5 和 DeepSeek 下一代的目标分别是 10T 和 8T，MiniMax 也要在 10 月推出 3T 的 M3 Pro。

　　这就揭示了一个残酷的商业法则：只要你的模型足够领先、算力足够充沛，你就绝不可能开源。从 OpenAI、Anthropic 到字节，走的都是同一种霸权路线——从租赁算力、自建数据中心再到自研芯片，把全产业链的利润吃干榨净。

　　相比之下，开源阵营的智谱和 DeepSeek 就显得有些“为他人做嫁衣”。

　　根子就在算力不够，导致 GLM 和 DeepSeek 九成的使用都在别人的服务器上运行，自己只能收到一成微薄的服务费。

　　在算力壁垒面前，就算算力再怎么优化，赚到的钱也很难超过 50 亿美金。

　　目前智谱 ARR 约 18 亿美金，DeepSeek 与 Kimi 约 10 亿美金，MiniMax 约 8 亿美金，算力短板成了开源巨头最大的痛。

　　为了不在这场新时代的“水电与芯片战”中掉队，阿里、腾讯、百度三家在 2026 年 Q2 单季度资本开支暴涨至 200 亿美元，同比翻倍，史上第一次集体出现了负自由现金流的奇观。

　　整个 2026 年国内 AI 资本开支更是一路从年初的 1600 亿上调到了 2000 亿元，整整一半拿去直接买芯片。

　　消费互联网见顶的焦虑，如今被大厂们一口气全换成了数据中心里轰鸣的机房与发烫的 GPU。曾经靠电商和广告赚来的真金白银，现在统统烧成了高昂的电费和芯片预付款。

　　这场打到自由现金流为负的算力豪赌，终究只有算力地主和芯片巨头笑到了最后。