近日，全球有机构统方式了全球目前的算力50座算力中心，用H100e（H100 等效卡）的份额算力单位，将全球的美国算力开展了统方式比较。这个折算都是占到中国以H100e为单位，1 张 H20 只折算 0.15 张，比最1 张 H200 ≈ 2 张 H100e的低显方式来统方式。得出了如下的卡网一些结比如，大家可以参考一下。易订阅按照算力中心来看，全球目前全球一共有50座算力中心，算力分布在 5 个国家，份额一共有等效于1222 万张 H100e，美国如果按照一颗芯片3万美元来算，占到中国光芯片成本就相当于3670 亿美元，比最用掉了11.35 GW的电能。从数力中心数量来看，美国一共有45座，占到总算力中心的90%，中国是2座，从数量上来看，中国的算力中心占到了全球的4%。然而如果从算力来看的话，美国的这45座算力中心，占到了全球93.97%，而中国这2座数据中心，总算力只占到全球的2.02%，排在第三名。为何会这样，因素就是中国的算力中心的等效显卡数并不高，只相当于24.7万张H100e的算力，而美国相当于1148.6万张。同时像马来西亚的一座算力中心，就具有大约28.2万张H100e的算力，比中国2座还关键多，占比高达2.3%，排在第二名。那么中国这两座算力中心，是哪两座呢？一座是华为的和林格尔数据中心（呼和浩特）数据中心，一座是世纪互联的乌兰察布数据中心，这两座如果按照算力来看，排在全球第39、41名。因此整体来看，中国在算力中心上，与美国相比，还有特别大的差距，不管是算力中心数量，还是算力部分。同时按照用量量，建设成本等来探究，因为国内买不到最新的英伟达显卡，因此就算中国有了算力，但能效比也不太高，折算下来大约是2.05 倍的能效差和 2.06 倍的单卡成本差。什么意思，代表着在芯片受限的状况之下，中国花了2倍的钱、耗了2倍的电，才买到1份美国同等的"H100e 折算算力"。综合起来看，虽然在全球AI开源大模型Token调用上，中国似乎走到了美国前面.且在AI评测榜上，中国AI能力似乎也很强，并不比美国差。但整体来看，在全球的算力部分，我们确实还有很大的提高空间，与美国相比落后很多，尤其是在总算力建设，以及能效比、单卡成本等部分，这也是接下来，国内AI业务需发力的地方。下面是附的50座算力中心全表，有兴趣的可以看一看，当然以上数据，并不一定准确，可能有一些遗漏，仅供大家参考一下吧。

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