5吉瓦到底是多少张卡？为什么大模型公司开始按“吉瓦”规划算力

本文属于「算力账本」系列。《拥有1P算力，能干点什么？》算的是一套硬件理论上能算多少；这一篇往前推一层：一座数据中心能接住多少电。新闻由头是博通2026财年Q3电话会（9月2日）：Anthropic的TPU部署从2026年的1吉瓦扩到2027年的5吉瓦，2028年再增10吉瓦。

Anthropic在2026年4月披露，年化收入已超过300亿美元。博通预计在2027年将部署5吉瓦TPU v8i；按博通给出的每吉瓦半导体内容价值线性外推，背后可能对应1000亿至1500亿美元的长期收入机会，但这不是Anthropic已经披露的合同金额。

“吉瓦”这个单位也出现在其他合作中。OpenAI和英伟达2025年公布的合作意向是“至少10吉瓦”，官方称最终会包含数百万颗GPU，首个吉瓦计划2026年下半年上线。OpenAI自己定制的Jalapeño芯片，博通给出的2027年部署规划是1.3吉瓦。另一份关于DeepSeek数据中心的报道，则用了读者更熟悉的颗数：至少16万颗昇腾950DT。

两类数字放在一起很显眼。有的项目按芯片颗数报道，有的项目直接公布5吉瓦、10吉瓦的容量规划。到了跨越数年和多代硬件的基础设施项目，固定的芯片数量已经很难描述完整边界。

这则新闻中博通电话会里的这些吉瓦是未来的部署规划，不是今天已经通电运行的算力。

带着三个问题往下看：1吉瓦到底能装多少张GPU？5吉瓦意味着多少钱、多少电、多少可用算力？为什么同一个项目按GPU算和按吉瓦算，会得出完全不同的结论？

一、吉瓦、P和token/s，是三本不同的账

之前一篇讲1P算力的时候，我们把“智算中心报的P数”拆成了所有卡峰值算力的总和。吉瓦是另一个方向的单位，它和单位“P”之间没有固定汇率。

吉瓦（GW），1GW=10亿瓦，是功率。功率不是用电量，1吉瓦连续跑一年，是1GW×8760小时=87.6亿度电，写成TWh是8.76TWh。

数据中心公告里的“1吉瓦”可能指四个不同的位置：园区的电网接入容量、数据中心的总设施功率、IT设备的铭牌功率、服务器实际运行功率。冷却、配电和照明都要用电，如果1吉瓦量在园区入口，真正进入服务器的电一定少于1吉瓦。不说清楚在哪个位置量的，两个“1吉瓦”不能直接比。

P（PFLOPS）是芯片理论上每秒能完成多少浮点运算。它取决于精度是FP16还是FP8、报的是稠密还是稀疏、算的是单卡峰值还是整套系统。这些在上一篇拆过，这里不重复。要修正的是我自己先前的一个说法：P不是吉瓦的“输出端”，它是电力转向计算能力的中间层。

token/s才是业务真正得到的东西。用户不买FLOPS，也不买瓦特，买的是每秒能生成多少token、一次训练要多少天、能撑多少并发、每百万token多少钱、服务能不能达到SLA（服务商承诺的可用性和响应速度，达不到要赔）。

这三者的关系画成一条链是这样：

1
2
3
4
5

电力容量GW
 ↓ 硬件类型、机架功率、PUE
理论算力PFLOPS
 ↓ 精度、稀疏口径、MFU、软件效率
有效吞吐token/s

这三者之间不能直接相乘换算。吉瓦需要结合芯片类型、机架功率和PUE才能估计硬件规模；PFLOPS还要结合精度、模型和软件效率，才能接近最终的token吞吐。

二、1吉瓦到底是多少张B200？同一个问题有四个答案

先把三个容易混的名字分开：B200是一颗独立的GPU；GB200是一颗Grace CPU加两颗Blackwell GPU组成的超级芯片；GB200 NVL72是把36颗Grace CPU和72颗Blackwell GPU装进一个液冷机架的完整系统。

从最直接的除法开始。NVIDIA给B200的最高热设计功耗是1000W。把1吉瓦全部除以单卡功耗：

1

10亿W÷1000W=100万颗B200

这个答案数学上没错，工程上几乎没法用。GPU不能单独挂在电网上跑，CPU、内存、网卡、NVSwitch、存储、电源转换和冷却系统都要占功率。

换成完整服务器再算。DGX B200装8颗Blackwell GPU，整机最大功率约14.3kW：

1

10亿W÷14.3kW×8≈55.9万颗

再换成整机架。NVIDIA公开的GB200 NVL72机架冷却设计容量约120kW。它不是整机架的实测运行功耗，只把它近似当作机架功率占位值：

1

10亿W÷120kW×72=60万颗

55.9万和60万的差别不只来自系统形态。前者使用DGX B200整机最大输入功率，后者使用NVL72的冷却设计容量，两个分母本身也不是同一种测量口径。

如果公告里的1吉瓦指的是园区总输入功率，还要继续扣掉数据中心自己的消耗。Epoch AI的一吉瓦成本模型采用1.14的PUE，也就是服务器每用1度电，整个园区大约消耗1.14度。把这一假设与前面的120kW占位值组合，1吉瓦园区功率只剩约877MW进入IT设备：

1

1GW÷1.14÷120kW×72≈52.6万颗

把上面四步整合在一张表中：

从100万到52.6万，差了将近一半。100万和55.9万分别是芯片TDP与完整服务器口径；60万和52.6万还使用了120kW冷却容量作为占位假设。它们适合展示口径变化，不能当成同一精度的官方答案。

看到“1吉瓦是多少张卡”，需要先确认这个吉瓦是在变压器入口、数据中心总表，还是服务器机架上量的。换一代GPU、换一种机架或换一个测量位置，答案都会变。

三、Anthropic的5吉瓦，三本账分别是多少

有了换算基准，把文章开头新闻里的数字放进去。

芯片层：两三百万颗GPU的电力规模

用Blackwell做参照，5吉瓦按每吉瓦52.6万到60万颗的两个机架情景计算，大约是263万到300万颗GPU的功率占位。

这里必须还需要注意三点。第一，这是用Blackwell系统做的功率换算，不是TPU v8i的实际颗数。第二，这不代表TPU和GPU性能等价。第三，TPU v8i的单颗功耗、机架结构和部署数量，博通和Google都没有公开。

准确地说，如果用Blackwell机架做参照，5吉瓦大约是263万至300万颗GPU的功率占位。Anthropic规划的是TPU容量，不能据此推断它实际会部署多少颗TPU。

建设层：三个“每吉瓦价格”，算的不是同一层

关于1吉瓦要多少钱，市面上有三个数，如下表：

第一个数来自博通CEO Hock Tan在电话会问答里的回答。Bernstein的分析师追问每吉瓦的收入，Tan说博通每吉瓦的内容价值应该维持在200亿到300亿美元，即便每一代新芯片都更强、更贵。注意，这只是博通卖的那一层。

第二个数是Bernstein按GB200机架拆出来的整站成本，每机柜约590万美元，其中硬件340万、物理基建250万。

第三个数来自Epoch AI今年5月发布的一吉瓦数据中心总拥有成本模型。前期资本开支约380亿美元，年运营支出约9亿美元；把资本开支按资产寿命年化后，每年总成本约85亿美元，其中服务器占50亿，也就是六成。这个模型假设IT设备寿命5年、厂房14年。

三个数并列，不选一个当标准答案。它们之间不矛盾，因为算的不是同一层。博通算自己能卖多少，Bernstein算整站要花多少，Epoch算每年摊多少。

还有一个容易被误读的数。今年6月博通和Apollo、Blackstone成立的融资平台AI XPV，首期350亿美元对应Anthropic约1吉瓦的部署。这个数和Bernstein的每吉瓦350亿看起来正好对上，但它是一笔包含机架、租赁和金融安排的融资规模，不能读成“1吉瓦芯片售价350亿美元”。

再加一句必须加的话——5倍线性外推只是为了建立数量级，不是Anthropic的合同金额。大项目可能有规模效应，也可能因为供电、融资和下一代硬件而更贵。

年化层：5吉瓦IT功率满载一年是43.8TWh

如果5吉瓦量在IT设备铭牌功率位置，全年满功率运行的IT用电量是5GW×8760小时=43.8TWh。按1.14 PUE计算，整站用电量还会升至约49.9TWh。这是极端情景，不是实际年用电量。

现实负载会波动。按Epoch模型的71%利用率和1.14 PUE计算，IT设备年用电约31.1TWh，整站约35.5TWh。Epoch模型里1吉瓦的年能源支出约6亿美元，采用的加权工业电价约为8.34美分/度；5吉瓦线性换算接近30亿美元一年。电价、利用率和供电策略都会改变这个数。

2025年全国全社会用电量约10.4万亿度。如果5吉瓦全部建成且IT设备全年按铭牌功率运行，43.8TWh的IT用电量约占全国年用电量的0.42%，含设施损耗的整站用电量约占0.48%；按Epoch模型的71%利用率和1.14 PUE计算，整站用电量约占0.34%。这些都是情景换算，不是Anthropic已经发生的用电量。

一份5吉瓦规划可以换算成数百万颗GPU的功率占位、不同口径下超过千亿美元的建设量级，或者数百亿度的情景年用电量。这三种结果说的是三件不同的事。

四、为什么公司现在报吉瓦，不再只报芯片数量

这是真正的问题。数芯片明明更直观，为什么头部公司集体改口？

合同跨越多代芯片

看这几份合同的时间跨度。OpenAI和英伟达的10吉瓦，首期用Vera Rubin；Anthropic的规划从Ironwood（TPU v7）跨到TPU v8i；OpenAI的Jalapeño后面还有博通说“正在接近流片”的第二代和已在开发的第三代。

同样是1吉瓦，下一代芯片单颗功耗更高、单价更高，能装的颗数更少，但总算力可能更高。Hock Tan在电话会上的解释正是这个逻辑：新一代XPU单价会涨，单颗功耗也会涨，所以每吉瓦能容纳的芯片数减少，最终每吉瓦的半导体内容仍然落在200亿到300亿美元。

用固定颗数描述一份跨三年、跨多代芯片的协议，数字很快会失真。用吉瓦约束基础设施边界，更适合在硬件持续升级的情况下做长期规划，具体型号、价格和采购批次仍然需要继续调整。

芯片到货不等于产能上线

一批卡拿到手，离能用还差一整座数据中心。包括但不限于土地和建筑、电网接入和变压器和备用电源、液冷和热交换、HBM和基板和光通信器件、网络和存储和控制节点、软件调优和故障恢复。

Tan在电话会上说建AI数据中心是一个“多维问题”，土地、电力和厂房会决定产能什么时候上线；他还提到EML和CW激光器供不应求，博通正在继续扩充相关产能。

拆Atlas 950超节点的时候遇到过同一件事：芯片参数只是起点，功率、互联、冷却和软件共同决定系统最终能跑成什么样。那篇看的是一个超节点，这篇把同样的系统工程逻辑放大到一座园区。

只报芯片数量，描述的是一张机器清单；报吉瓦，才把整座数据中心纳入采购口径。

电力比芯片型号更适合长期规划

芯片通常一两年就会迭代，电网接入和数据中心建设往往需要更长的规划周期。

对一家AI公司来说，提出5吉瓦规划，意味着土地、电网、园区规模、融资和云容量都要按这个数量级准备。电话会同时提醒，需求规划并不代表这些条件已经全部落实，最终能有多少容量按期投产仍有不确定性。

“多少张卡”适合盘点已经建成的资产，“多少吉瓦”更适合描述未来几年准备建设的产能。头部公司的算力规划已经不只是一批芯片，还包括一条持续数年的基础设施建设链。

五、规划了5吉瓦，不等于已经拥有5吉瓦算力

一个吉瓦数字，从合同走到token，要下四级台阶。

合同产能。协议、意向书或容量上限里写的吉瓦。它可能包含未来的采购计划、可选而非必选的容量、还没最终签署的意向、以及跨越数年的累计部署。OpenAI和英伟达的10吉瓦，到今天为止就是一份意向书，首个吉瓦还在建设计划里。

建设产能。已经拿到土地、资金、设备合同并进入建设的容量。有合同，不代表电网、建筑、冷却系统已经动工。

通电产能。数据中心已经接入电网，可以向设备稳定送电。厂房建好了、变电设施没到位，GPU一样开不了机。

可用算力。芯片、网络、存储、软件全部到位，能稳定承接训练或推理的容量。这一级还要继续扣：故障与维护、冗余设备、调度碎片、低利用率、通信和数据等待、软件没调优造成的性能损失。

博通电话会给出了更直接的例子。管理层看到六家XPU客户在2027年至2028年合计约30吉瓦的需求，但同时明确表示，这不代表30吉瓦都会在两年内投产。数据中心外壳、电力、设备和交付时间都可能让实际部署低于需求规划。

如果你读过《超分比》那篇，可以把框架接上。当时用“有效算力≈标称P数×可兑现份额×MFU”提醒读者，账面资源还要经过调度与软件效率。放到吉瓦级项目，如果标称P来自规划容量，还要先扣掉尚未通电的部分。它不是严格的工程公式，只是把合同容量到有效算力之间最容易漏掉的一层标出来。

签约吉瓦回答“未来最多能拿到多少容量”，通电吉瓦回答“今天有多少机器能开机”，可用算力才回答“Claude现在能跑多少任务”。

六、回看16万颗950DT：数得最具体，反而最难算

写到这里，很自然会想把前面那个数字也换算一下：16万颗950DT，是多少吉瓦？

据彭博报道，DeepSeek计划在新数据中心部署至少16万颗950DT，园区最终规划约1吉瓦。这些数字来自匿名信源，不是DeepSeek或华为官方确认的采购与建设进度。950DT的单卡功耗和完整机架功率也没有可核实的官方数字；16万颗未必覆盖1吉瓦项目的全部设备或全部建设阶段。

所以两个方向都不能做。不能算“16万颗≈多少吉瓦”，也不能算“1吉瓦≈多少颗950DT”。更不能用1GW÷16万=6.25kW去反推950DT的功耗——那6.25kW里可能包含CPU、内存、网络、电源、冷却，以及项目尚未安装的剩余容量。

这一节不是为了补一个国产卡的数字。它是全文判断的一个反例：卡数看起来比吉瓦具体，但缺了功耗、机架和系统边界，16万颗同样变不成可以比较的算力。

这两个案例强调的是不同约束。950DT报道突出芯片供给，博通披露突出未来电力与园区容量。它们不能直接用来比较项目优劣。

七、吉瓦仍然不是AI公司的成绩单

这个系列写到现在，已经攒了一串“不等于”。把它们排在一起：

• 标称P，不等于有效训练算力；
• 签约吉瓦，不等于已通电吉瓦；
• 通电吉瓦，不等于高利用率；
• 高利用率，不等于更低的每token成本；
• 更大的集群，也不自动等于更强的模型。

那什么才值得盯？我列一份清单：已通电的MW/GW数、实际部署的机架数、PUE和平均利用率、训练MFU和故障恢复时间、推理的token/s和首token延迟、每百万token的真实成本、以及每吉瓦最终能产生多少持续收入。

这些数字，Anthropic、OpenAI和博通目前都没有完整公开。在它们公开之前，吉瓦让算力订单更接近物理世界，却没有让它变成性能指标。它只是把问题从“有多少张卡”，推进到了“能给这些卡供多少电”。

写在最后：结束的不是芯片时代，而是只数芯片的时代

过去我们问，一座集群有多少张H100。现在OpenAI、Anthropic和博通开始谈5吉瓦、10吉瓦。

芯片仍然重要，但一座百万卡集群的边界已经不能由芯片数量单独决定。土地能不能批下来，电网什么时候接通，厂房和液冷能不能按期完成，HBM、基板、光模块和机架能不能一起到位，任何一项都可能让规划中的5吉瓦停在纸面上。

所以，数芯片的时代没有结束。结束的是看到“百万张GPU”，就以为已经得到百万张GPU算力的算法。

和P一样，吉瓦也是账面数字。标称P不等于实测P，签约吉瓦也不等于通电吉瓦。最终需要看的，是有多少容量真正通电，并稳定地变成可以交付的token。

下一篇接着算：一家年化收入300亿美元的公司，怎么撑得起年化几百亿美元的算力——答案是“租”。

如果这篇让你下次看到“X吉瓦”时多问一句是签约还是通电，欢迎点个在看。你所在的公司或机构，算力预算是按卡数批，还是按电力批？也欢迎在评论区聊聊。

参考资料

• 博通2026财年Q3电话会（9月2日召开，Motley Fool第三方转录）：https://www.fool.com/earnings/call-transcripts/2026/09/09/broadcom-avgo-q3-2026-earnings-call-transcript/
• 博通、Apollo和Blackstone关于AI XPV平台的官方公告：https://investors.broadcom.com/news-releases/news-release-details/broadcom-apollo-and-blackstone-establish-landmark-strategic
• Anthropic官方公告《扩大与Google和博通的合作》（2026年4月6日）：https://www.anthropic.com/news/google-broadcom-partnership-compute
• OpenAI与NVIDIA系统合作官方公告：https://openai.com/index/openai-nvidia-systems-partnership/
• Epoch AI《一吉瓦AI数据中心的总拥有成本》（2026年5月14日）：https://epoch.ai/data-insights/ai-datacenter-cost-breakdown
• NVIDIA DGX B200规格页：https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-b200/
• NVIDIA HGX B200单卡TDP（产品碳足迹说明）：https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/documents/HGX-B200-PCF-Summary.pdf
• NVIDIA GB200 NVL72产品页：https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb200-nvl72/
• NVIDIA关于GB200 NVL72的120kW机架冷却设计容量：https://developer.nvidia.com/blog/?p=90182
• Investing.com转述Bernstein每吉瓦成本分析（2025年11月）：https://www.investing.com/news/stock-market-news/how-much-does-a-gw-of-data-center-capacity-actually-cost-4314046
• 2025年全国全社会用电量（国家能源局数据，中国政府网转载）：https://english.www.gov.cn/archive/statistics/202601/17/content_WS696b548ec6d00ca5f9a08a0e.html
• 彭博关于DeepSeek拟采购至少16万颗950DT及约1GW园区规划的报道（可访问转载，匿名信源）：https://economictimes.indiatimes.com/tech/artificial-intelligence/deepseek-plans-big-huawei-ai-chip-order-to-power-new-data-center/articleshow/133776211.cms

资料边界说明：

第一层（官方原始材料）：Anthropic、OpenAI和博通的合作公告，NVIDIA的硬件规格与冷却设计资料，国家能源局公布的全国用电量。

第二层（电话会转录与机构研究）：博通管理层的1/5/10吉瓦规划、每吉瓦200亿～300亿美元内容价值及建设瓶颈，依据Motley Fool对官方电话会的第三方转录；Epoch AI的一吉瓦成本模型是风格化研究，不代表具体项目。

第三层（媒体转述）：Bernstein的每吉瓦整站成本估算经Investing.com转述；DeepSeek拟采购16万颗950DT及园区约1吉瓦来自彭博匿名信源，双方尚未公开确认。

第四层（本文情景换算）：四种GPU数量、5吉瓦线性成本外推及年用电量均为按已列条件计算的示意值，不是Anthropic实际采购量、合同金额或已发生用电量。

口径说明：博通电话会中的Anthropic部署吉瓦数是前瞻规划，不代表已通电运行的算力；120kW是NVIDIA公布的机架冷却设计容量，不是实测功耗；950DT相关数字仅作口径对比，未推算其功耗或实际部署数量。价格与规格信息查证于2026年9月16日。