Pubblicato il 29 marzo 2025 / Aggiornamento dal: 29 marzo 2025 - Autore: Konrad Wolfenstein
AI Boom in Cina o la bolla di AI è scoppiata adesso? Centinaia di nuovi data center sono vuoti - immagine: xpert.digital
Investimento da miliardi di dollari, domanda zero: debacle dei data center cinesi
Dalla corsa all'oro alla crisi: cosa c'è dietro le fabbriche di AI vuote della Cina
I primi segni di una bolla di AI scoppiati si presentano in Cina. Sebbene recentemente investito in modo massiccio nei data center, molte di queste nuove strutture sono ora inutilizzate. Tra il 2023 e il 2024, sono stati avviati oltre 500 progetti di data center, ma secondo i rapporti sui media, fino all'80 % delle capacità di calcolo appena create rimane inutilizzate. Allo stesso tempo, il mercato nero un tempo fiorente per i chip Nvidia si è raffreddato e modelli di intelligenza artificiale più efficienti come Deepseek R1 hanno il precedente modello di business di molti data center.
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Il boom dei data center AI in Cina
L'espansione dell'infrastruttura AI è stata dichiarata una priorità nazionale in Cina per stabilire il paese come una sede di AI leader. Con il supporto statale e gli investimenti privati, centinaia di nuovi data center sono stati creati in breve tempo. Nel solo 2023 e 2024, oltre 500 nuovi progetti di data center furono annunciati in tutto il paese dalla Mongolia interna al Guangdong.
Questo sviluppo ha seguito la pubblicazione di CHATGPT alla fine del 2022, che ha scatenato una rapida reazione in Cina. Il governo centrale ha chiesto alle autorità locali di accelerare l'istituzione dei cosiddetti "centri di calcolo intelligenti", un termine per i data center focalizzati sull'intelligenza artificiale. Secondo il Comitato Data Data Center della China Communications Industry Association, almeno 150 dei nuovi data center sono stati completati e in funzione entro la fine del 2024.
Investimenti errati e mancanza di competenza
Un problema fondamentale di questo sviluppo è stata la mancanza di esperienza di molti investitori. Le aziende di industrie non specialistiche come l'industria alimentare e tessile sono salite sulla tendenza dell'IA senza tener conto dei requisiti complessi. Inoltre, gli intermediari ingannevoli hanno portato a progetti inefficienti manipolando le previsioni della domanda al fine di scambiare sussidi governativi.
Xiao Li, un ex imprenditore immobiliare che è diventato un project manager per i data center, descrive come era attratto dal boom dell'IA nel 2023. A quel tempo, i rivenditori dei suoi gruppi WeChat si sono vantati di aver ottenuto consegne da GPU NVIDIA ad alte prestazioni che erano effettivamente soggette alle restrizioni delle esportazioni statunitensi. Al culmine della domanda, un singolo chip Nvidia H100, che è essenziale per la formazione dei modelli AI, è stato in grado di raggiungere fino a 200.000 yuan (circa $ 28.000) sul mercato nero.
L'attuale crisi: data center vuoti
Oggi, molti dei data center appena costruiti non sono utilizzati. Secondo i rapporti degli appaltatori, un gestore di una società di server GPU e project manager, la maggior parte degli operatori di questi data center sta combattendo per la sopravvivenza. I media cinesi come Jiazi Guangniana e 36kr riportano che fino all'80 % delle capacità di elaborazione di nuova costruzione rimangono inutilizzate.
Il noleggio delle GPU per le aziende che ne hanno bisogno per la formazione dei modelli di intelligenza artificiale, il principale modello di business dei nuovi data center era una volta considerata una scommessa sicura. Ma con l'ascesa di Deepseek e un improvviso cambiamento nell'economia delle applicazioni di intelligenza artificiale, l'industria vacilla.
Prevenzione del prezzo e venditore disperato
Il prezzo di noleggio GPU è sceso a un minimo record. Un rapporto attuale della società multimediale cinese Zhineng Yongxian mostra che un server NVIDIA H100, che è configurato con otto GPU, è ora affittato per 75.000 yuan al mese, un calo significativo di circa 180.000 yuan. Molti data center preferiscono lasciare i loro sistemi vuoti che correre il rischio di ulteriori perdite perché l'operazione è estremamente costosa.
Questa situazione si riflette anche nei gruppi WeChat che Xiao Li osserva. I rivenditori si sono screditati nei loro negozi e i prezzi sono tornati a un livello normale. Allo stesso tempo, due progetti di data center gli noti hanno difficoltà a garantire ulteriori finanziamenti da parte degli investitori che si aspettano piccoli rendimenti. Ciò costringe i project manager a vendere GPU in eccesso. "Sembra che tutti stiano vendendo ma ne acquistano alcuni", dice.
L'effetto DeepSeek: l'innovazione sta cambiando il mercato
Il mercato dell'intelligenza artificiale ha preso una straordinaria svolta con l'ascesa di Deepseek, una startup cinese Ki. Alla fine di gennaio 2025, la società ha pubblicato i suoi modelli di lingua AI DeepSeek-R1-Zero e DeepSeek-R1, che sono stati addestrati con una frazione dello sforzo di elaborazione, che viene utilizzato per modelli occidentali comparabili.
Questo sviluppo ha scatenato un vero shock sui mercati finanziari. Le azioni tecnologiche, in particolare il produttore di chip Nvidia, hanno registrato perdite enormi. In un solo giorno, DeepEek ha distrutto i valori di mercato di oltre un miliardo di dollari. Le azioni di Nvidia hanno perso $ 17% o $ 589 miliardi in questo giorno - la più alta perdita giornaliera nella storia della borsa.
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Efficienza invece di calcolare la potenza
La ragione di questa drammatica reazione del mercato risiede nell'efficienza del modello DeepSeek. Era "incredibilmente economico e addestrato con patatine meno avanzate" e può ancora tenere il passo con le prestazioni di OpenAis Chatgpt. Questo mette in discussione lo status quo dello sviluppo dell'IA: "Perché investire trilioni in nuovi modelli di grandi dimensioni se a basso milioni sono sufficienti per il loro sviluppo?"
Questo sviluppo ha sostanzialmente cambiato la domanda di infrastrutture di intelligenza artificiale. "DeepSeek è un momento di fatturazione per l'industria dell'intelligenza artificiale cinese. La questione ardente di" chi può sviluppare il miglior modello linguistico di grandi dimensioni? " A "chi può meglio usarlo?" Spostato ", spiega Hangcheng Cao, assistente professore di sistemi di informazione presso la Emory University.
Cambiamento tecnologico nello sviluppo dell'IA
L'ascesa di modelli di ragionamento come DeepSeek R1 e OpenAis Chatgpt O1 e O3 hanno portato a un cambiamento fondamentale nei requisiti per i data center. Con queste tecnologie, la maggior parte degli sforzi di calcolo non si presenta più durante la formazione e la creazione del modello, ma quando si eseguono derivazioni logiche di passaggio in risposta alle richieste degli utenti.
Nuovi requisiti per l'infrastruttura
Questo processo di ragionamento fornisce spesso risultati migliori, ma richiede più tempo. Pertanto, hardware con bassa latenza (il tempo che necessita di dati per ottenere da un punto della rete all'altro) è della massima importanza. I data center devono trovarsi vicino a importanti centri tecnologici al fine di ridurre al minimo i ritardi di trasmissione e garantire l'accesso a personale operativo e manutenzione altamente qualificato.
Questo cambiamento significa che molti data center costruiti nelle regioni centrali, occidentali e rurali della Cina, dove l'elettricità e la terra sono più economici, sono più economici per perdere attrattiva per le aziende di intelligenza artificiale. A Zhengzhou, una città della provincia di Henan, un data center di nuova costruzione distribuisce anche buoni aritmetici gratuiti alle società tecnologiche locali, ma ha ancora difficoltà ad attirare i clienti.
Inoltre, molti dei nuovi data center per i carichi di lavoro della formazione PET sono stati calcoli continui in generale ottimizzati che vengono eseguiti su set di dati enormi e non per inferenza, il processo di esecuzione, i modelli di ragionamento addestrati in tempo reale.
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The Global AI Race: China vs. USA
Lo stato attuale dei data center cinesi AI deve essere considerato nel contesto della razza globale verso la posizione di gestione nel campo dell'intelligenza artificiale. La Cina ha cercato una posizione di leader dal 2017 con il suo AIT Generation Artificial Intelligence Development (AIDP). La promozione dell'IA è considerata cruciale per la competitività e la sicurezza nazionale del paese.
Posizionamento strategico e investimenti
Al contrario, gli Stati Uniti hanno ancora un chiaro vantaggio negli investimenti AI. Quasi 70 miliardi di dollari sono stati investiti da società private negli Stati Uniti l'anno scorso per sviluppare l'intelligenza artificiale, nove volte più che in Cina. Con il numero di nuove startup AI, gli Stati Uniti funzionano anche con quasi 900 aziende rispetto a 122 in Cina.
Gli Stati Uniti stanno rafforzando ulteriormente la sua posizione. Donald Trump ha recentemente annunciato il progetto "Stargate", un progetto da 500 miliardi di dollari per i nuovi data center AI in Texas. Sotto questo nome, Openai, Softbank e Oracle vogliono costruire fino a 20 mega data center nei prossimi anni al fine di far avanzare le applicazioni di intelligenza artificiale e stabilire standard.
La risposta della Cina alle sanzioni statunitensi
Una sfida speciale per la Cina sono le restrizioni all'esportazione degli Stati Uniti per i semiconduttori avanzati. Nonostante queste restrizioni, la Cina ha fatto notevoli progressi nello sviluppo dell'IA. L'ex ministro del commercio americano Gina Raimondo ha dichiarato alla fine del 2024 che i blocchi di consegna per chip ultraveloce erano solo "paraurti di velocità" e che non ha avuto sforzi d'amore senza successo per fermare l'ascesa della Cina.
I successi di DeepSeek mostrano che le aziende cinesi trovano modi innovativi per sviluppare modelli di intelligenza artificiale competitivi con chips meno avanzata-A alle restrizioni all'accesso alla massima tecnologia.
L'attenzione della Cina sull'intelligenza artificiale: modi per l'indipendenza tecnologica
Nonostante le attuali sfide, il governo centrale cinese aderisce al suo sostegno all'infrastruttura AI. All'inizio del 2025 organizzò un simposio dell'industria dell'intelligenza artificiale, in cui fu enfatizzata l'importanza dell'autosufficienza in questa tecnologia.
Consolidamento e interventi governativi
Gli esperti presumono che le agenzie governative possano assumere il controllo di alcuni dei progetti falliti e consegnarli a operatori più esperti. "Il governo cinese probabilmente intervenirà, prenderà il sopravvento e lo consegnerà a operatori più capaci", afferma Jimmy Goodrich, consulente senior per la tecnologia sulla RAND Corporation.
I grandi gruppi tecnologici cinesi continuano a investire in infrastrutture di intelligenza artificiale per garantire la loro competitività. Alibaba Group ha annunciato l'intenzione di investire oltre 50 miliardi di dollari nel cloud computing e nell'infrastruttura hardware di intelligenza artificiale nei prossimi tre anni, mentre Bytedance ha in programma di investire circa $ 20 miliardi in GPU e data center.
Lezioni dalla vescica cinese AI
L'attuale situazione dei data center AI in Cina mostra i rischi di investimenti affrettati in un'area tecnologica in rapido sviluppo. Quello che è stato considerato un investimento sicuro alcuni anni fa è stato messo in discussione da sviluppi innovativi come DeepSeek R1 e mutate condizioni di mercato.
Le crescenti difficoltà dell'industria dell'intelligenza artificiale cinese sono in gran parte il risultato di attori inesperti e governi locali, che sono saltati sul treno hype e hanno costruito strutture che non sono ottimali per le esigenze di oggi. Questa esperienza sottolinea l'importanza della conoscenza specialistica e della pianificazione strategica nello sviluppo delle infrastrutture AI.
Un consolidamento del mercato è indicato per il futuro, in base al quale modelli di maggior successo come DeepSeek potrebbero aprire la strada a sviluppi di intelligenza artificiale più efficienti ed economici. La domanda cruciale si è spostata dal puro potenza di calcolo all'applicazione significativa della tecnologia AI: "Cosa c'è tra oggi e un futuro in cui l'IA è effettivamente ovunque non è più l'infrastruttura, ma piani solidi per l'uso della tecnologia".
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