黃仁勛：建設AI數據中心，中國比美國更有優勢
Nino Paoli
2025-12-09
圖片來源：Graeme Sloan/Bloomberg via Getty Images
英偉達（Nvidia）首席執行官黃仁勛近日表示，中國在人工智能基礎設施方面比美國更有優勢，主要體現在基建速度和能源供給能力兩個領域。
盡管美國在AI芯片領域依然保有優勢，但黃仁勛警告稱，中國在大型基礎設施項目上的建設速度令人震驚。
11月下旬，黃仁勛在與美國戰略與國際問題研究中心（Center for Strategic and International Studie）主席約翰·漢姆雷的對話中表示：“如果你想在美國建設一座AI超級計算機數據中心，從破土動工到投入運營大概需要三年時間。而中國只用一個周末就能建好一座醫院。”
黃仁勛強調，中國的基建速度只是他擔憂的因素之一，另一個問題在于兩國支撐AI浪潮的能源供給能力存在差距。
黃仁勛指出：“中國的能源總量是美國的兩倍，而美國的經濟規模卻更大。這讓我無法理解。”
他補充說，中國的能源產能仍在持續飛速增長，而美國則相對停滯。
盡管如此，黃仁勛強調，英偉達在芯片技術上“領先中國數代”，能夠支撐對相關技術和半導體制造工藝的需求。
但他同時提醒，在這方面不能掉以輕心：“任何認為中國制造能力不足的人，都沒有看清全局。”
不過，黃仁勛對英偉達的前景仍保持樂觀。他提到，美國總統唐納德·特朗普推動制造業回流、鼓勵AI投資的政策，將帶來積極影響。
“永不滿足的AI需求”
上月初，黃仁勛因預測中國將在AI競賽中勝出而引發關注，隨后他在公司X賬號發布聲明，修正了這一說法，稱在AI競賽中，中國與美國的差距只有“納秒級”。
英偉達只是眾多在美國大舉投資數據中心建設的科技巨頭之一。專家對《財富》雜志表示，僅未來一年，美國的數據中心投資可能超過1,000億美元。
DataBank首席執行官勞爾·馬爾蒂內克表示，數據中心的平均建設成本為每兆瓦1,000 萬至1,500萬美元，而一座普通小型數據中心的用電量通常為40兆瓦。該公司與科技巨頭合作建設數據中心。
馬爾蒂內克表示：“我們預測，美國明年將有5到7吉瓦新增容量上線，以滿足這種‘似乎永不滿足的AI需求’。”
按此估算，投資規模將在500億至1,050億美元之間。（財富中文網）
譯者：劉進龍
審校：汪皓
英偉達（Nvidia）首席執行官黃仁勛近日表示，中國在人工智能基礎設施方面比美國更有優勢，主要體現在基建速度和能源供給能力兩個領域。
盡管美國在AI芯片領域依然保有優勢，但黃仁勛警告稱，中國在大型基礎設施項目上的建設速度令人震驚。
11月下旬，黃仁勛在與美國戰略與國際問題研究中心（Center for Strategic and International Studie）主席約翰·漢姆雷的對話中表示：“如果你想在美國建設一座AI超級計算機數據中心，從破土動工到投入運營大概需要三年時間。而中國只用一個周末就能建好一座醫院。”
黃仁勛強調，中國的基建速度只是他擔憂的因素之一，另一個問題在于兩國支撐AI浪潮的能源供給能力存在差距。
黃仁勛指出：“中國的能源總量是美國的兩倍，而美國的經濟規模卻更大。這讓我無法理解。”
他補充說，中國的能源產能仍在持續飛速增長，而美國則相對停滯。
盡管如此，黃仁勛強調，英偉達在芯片技術上“領先中國數代”，能夠支撐對相關技術和半導體制造工藝的需求。
但他同時提醒，在這方面不能掉以輕心：“任何認為中國制造能力不足的人，都沒有看清全局。”
不過，黃仁勛對英偉達的前景仍保持樂觀。他提到，美國總統唐納德·特朗普推動制造業回流、鼓勵AI投資的政策，將帶來積極影響。
“永不滿足的AI需求”
上月初，黃仁勛因預測中國將在AI競賽中勝出而引發關注，隨后他在公司X賬號發布聲明，修正了這一說法，稱在AI競賽中，中國與美國的差距只有“納秒級”。
英偉達只是眾多在美國大舉投資數據中心建設的科技巨頭之一。專家對《財富》雜志表示，僅未來一年，美國的數據中心投資可能超過1,000億美元。
DataBank首席執行官勞爾·馬爾蒂內克表示，數據中心的平均建設成本為每兆瓦1,000 萬至1,500萬美元，而一座普通小型數據中心的用電量通常為40兆瓦。該公司與科技巨頭合作建設數據中心。
馬爾蒂內克表示：“我們預測，美國明年將有5到7吉瓦新增容量上線，以滿足這種‘似乎永不滿足的AI需求’。”
按此估算，投資規模將在500億至1,050億美元之間。（財富中文網）
譯者：劉進龍
審校：汪皓
Nvidia CEO Jensen Huang said China has an AI infrastructure advantage over the U.S., namely in construction and energy.
While the U.S. retains an edge on AI chips, he warned China can build large projects at staggering speeds.
“If you want to build a data center here in the United States from breaking ground to standing up a AI supercomputer is probably about three years,” Huang told Center for Strategic and International Studies President John Hamre in late November. “They can build a hospital in a weekend.”
The speed at which China can build infrastructure is just one of his concerns. He also worries about the countries’ comparative energy capacity to support the AI boom.
China has “twice as much energy as we have as a nation, and our economy is larger than theirs. Makes no sense to me,” Huang said.
He added that China’s energy capacity continues to grow “straight up”, while the U.S.’s remains relatively flat.
Still, Huang maintained that Nvidia is “generations ahead” of China on AI chip technology to support the demand for the tech and semiconductor manufacturing process.
But he warned against complacency on this front, adding that “anybody who thinks China can’t manufacture is missing a big idea.”
Yet Huang is hopeful about Nvidia’s future, noting President Donald Trump’s push to reshore manufacturing jobs and spur AI investments.
‘Insatiable AI demand’
Early last month, Huang made headlines by predicting China would win the AI race—a message he amended soon thereafter, saying the country was “nanoseconds behind America” in the race in a statement shared to his company’s X account.
Nvidia is just one of the big tech companies pouring billions of dollars into a data center buildout in the U.S., which experts tell Fortune could amount to over $100 billion in the next year alone.
Raul Martynek, the CEO of DataBank, a company that contracts with tech giants to construct data centers, said the average cost of a data center is $10 million to $15 million per megawatt (MW), and a typical data centers on the smaller side requires 40 MW.
“In the U.S., we think there will be 5 to 7 gigawatts brought online in the coming year to support this seemingly insatiable AI demand,” Martynek said.
This shakes out to $50 billion on the low end, and $105 billion on the high end.
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