研究速递2026-07-25 · 4 分钟阅读

研究速递 · McKinsey：AI 算力——下一个基础设施超级周期

麦肯锡 2026 年 AI 算力展望：30% 的智算中心可能无法活到 2028 年

研究来源要点摘编 + ComputeIndex 解读

McKinsey & Company — AI Compute: The Next Infrastructure Supercycle(2026-04-15)— 免费注册下载

ComputeIndex 研究院研究速递

基于独有 GPU 价格数据的 AI 算力产业研究 · 2026-07-25 · 4 分钟阅读

McKinsey AI报告 · 麦肯锡算力报告 · AI基础设施超级周期

核心观点

McKinsey 于 2026 年 4 月发布了 AI 算力产业的深度报告，提出了几个具有争议性的判断：

•智算中心洗牌预警：2023-2025 年间全球规划的智算中心项目中，约 30% 可能因运营效率不达标而在 2028 年前退出市场。主要风险：PUE 过高、GPU 利用率不足、融资成本上升。
•效率三变量模型：McKinsey 提出智算中心盈利能力的核心公式——「单位算力利润 = 租赁价格 -（电力成本 × PUE + 折旧/利用率 + 运维）」
•液冷 ROI：冷板式液冷可将 PUE 从 1.4 降至 1.08，对于 10MW 集群，额外投资回收期 2-3 年，IRR 提升 3-5 个百分点
•利用率是关键：McKinsey 数据显示行业平均 GPU 利用率仅 55-60%，头部运营商可达 75-80%。利用率每提升 10%，IRR 提升 3-4 个百分点——这是运营效率的最大杠杆
•中国市场的特殊机会：McKinsey 认为受出口管制驱动，中国智算中心的国产替代路径将创造「管制溢价转化为运营利润」的独特窗口——拥有合规 GPU 资源的运营商享有结构性优势

ComputeIndex 视角：McKinsey 的「30% 洗牌」预测值得密切关注。从我们的设备价格数据看，国内智算中心的配套成本（网络+散热）确实在快速上升。运营效率的差距，将在 GPU 供给充裕化的 2027-2028 年集中暴露。

McKinsey 报告中的关键假设——「液冷配套成本占 GPU 采购 25-35%」——与 ComputeIndex 设备价格数据库的实际报价高度吻合。我们追踪的万卡 B200 集群网络+散热配套成本占比约 30-35%，为 McKinsey 的测算提供了市场端验证。

McKinsey 的报告为智算中心投资者提供了两个关键提醒：（1）GPU 供给充裕化是不可逆的趋势，运营效率将取代「拿卡能力」成为核心竞争力；（2）30% 的洗牌率意味着行业整合即将到来，现在是评估和优化运营效率的最佳时机。

[1]McKinsey & Company: AI Compute — The Next Infrastructure Supercycle (2026-04-15)
[2]ComputeIndex 设备采购价格数据库
[3]ComputeIndex CGPI 指数方法论

免责声明：本文为 ComputeIndex 研究院对公开研究成果的综合分析。所有原始数据和观点均归属于原研究机构。文中标注「ComputeIndex 视角」的内容为我们的独立分析，不构成投资建议。 CGPI 指数数据来自 ComputeIndex 自有价格监测系统。