2 godzin temu
Chiny wykorzystują tanią energię i ogromne zasoby gruntów do rozbudowy infrastruktury sztucznej inteligencji, stopniowo zmniejszając dystans do Stanów Zjednoczonych.
Jednym z największych ośrodków nowych inwestycji jest Ułanqab w Mongolii Wewnętrznej. Według „Financial Times” powstało tam lub zostało zaplanowanych 89 centrów danych o łącznej deklarowanej mocy około 15 GW. Infrastrukturę rozwijają między innymi Alibaba, Huawei i VNET, a jednym z największych odbiorców usług jest ByteDance.
Według SemiAnalysis Chiny dysponują ponad 24 GW mocy centrów danych, podczas gdy Stany Zjednoczone mają osiągnąć około 56 GW do końca 2026 roku. W Chinach kolejne 50 GW obejmują projekty zaplanowane i zapowiedziane. Są to wartości określające skalę infrastruktury energetycznej, a nie wydajność obliczeniową AI.
Przewagę chińskim inwestorom zapewniają koszty. Energia elektryczna w Ułanqab kosztuje około 0,358 juana za kWh, znacznie mniej niż w Pekinie. Chłodny klimat ogranicza wydatki na chłodzenie, a prefabrykowane moduły pozwalają skracać czas realizacji inwestycji.
Rozbudowa przyciąga również dostawców sprzętu i producentów energii. Envision uruchomił już pierwszy etap kampusu Galaxy, którego docelowa moc ma przekroczyć 2 GW. Projekt zakłada bezpośrednie wykorzystanie energii odnawialnej.
Największym ograniczeniem chińskiej ekspansji pozostaje dostęp do zaawansowanych półprzewodników. Amerykańskie restrykcje eksportowe utrudniają zakup wydajnych akceleratorów, a krajowi producenci wciąż rozwijają alternatywy dla technologii Nvidii.
Chiński model może zwiększyć presję konkurencyjną na globalnym rynku infrastruktury AI, szczególnie pod względem kosztów i tempa inwestycji. Jednocześnie zależność części regionów od energetyki węglowej oraz ograniczone zasoby wody komplikują dalszy rozwój. O rzeczywistych możliwościach nowych centrów zdecydują dostępność procesorów i stopień wykorzystania wybudowanej infrastruktury.
