Недооцененный фактор: почему избыток электроэнергии в Китае может свести на нет преимущество США в производстве чипов

Энергоснабжение как решающее оружие в глобальной гонке технологий

Чипы Nvidia без розетки: вложены сотни миллионов долларов, но питания не видно.

Глобальная дискуссия о доминировании в области искусственного интеллекта (ИИ) до сих пор велась практически исключительно в формате технологической гонки вооружений, где доминировали дискуссии о полупроводниковых технологиях, алгоритмах и экспортных ограничениях. Однако тщательный анализ текущей геополитической ситуации показывает, что решающее поле битвы сместилось: от чистой вычислительной мощности к физической доступности электроэнергии.

Хотя США лидируют в технологическом плане благодаря таким компаниям, как Nvidia и OpenAI, они всё чаще сталкиваются с серьёзными ограничениями своей десятилетиями заброшенной энергетической инфраструктуры. Парадокс очевиден: современные центры обработки данных стоимостью в сотни миллионов долларов пустуют, поскольку местные коммунальные службы не могут обеспечить подключение, а технологические гиганты вынуждены строить собственные электростанции в своего рода «энергетическом Диком Западе».

В противоположность этому, Китайская Народная Республика создала ситуацию стратегической асимметрии. Благодаря масштабным государственным инвестициям в избыточные энергетические мощности и целевым субсидиям Пекин компенсирует своё технологическое отставание в разработке микросхем. Логика столь же проста, сколь и эффективна: недостаток мощности китайских микросхем компенсируется их массой и практически бесплатной энергией. Это развитие событий не только вынуждает Запад радикально пересмотреть приоритеты своей промышленной политики, но и ставит население США перед дилеммой роста цен на электроэнергию и нестабильности энергосетей, в то время как Китай последовательно использует свою энергетическую политику как геополитическое оружие.

Подходит для:

• Кризис инфраструктуры искусственного интеллекта в Америке: когда завышенные ожидания сталкиваются со структурными реалиями

Как стратегический избыток мощностей по производству электроэнергии в Китае и узкие места в американских сетях меняют баланс сил в сфере искусственного интеллекта

Развитие искусственного интеллекта превратилось в экономическое и геополитическое соревнование между Соединенными Штатами и Китайской Народной Республикой, исход которого зависит не столько от технологических инноваций или научного превосходства, сколько от гораздо более фундаментального фактора производства: доступности электроэнергии. Она стала критически важным ресурсом, определяющим успех или неудачу национальных стратегий развития ИИ. В то время как американские технологические компании, несмотря на передовые полупроводниковые технологии, ограничены физическими ограничениями своей энергетической инфраструктуры, Китай, благодаря десятилетиям стратегического планирования, достиг положения, когда избыточные мощности по производству электроэнергии могут быть стратегически развернуты для продвижения своей внутренней индустрии микросхем и ускорения развития искусственного интеллекта. Эта асимметричная стартовая позиция представляет собой фундаментальный экономический парадокс, который ставит под сомнение предположения о технологическом превосходстве и конкурентных преимуществах в цифровую эпоху.

Экономические аспекты расширения центра обработки данных

Глобальная волна инвестиций в центры обработки данных искусственного интеллекта достигает исторически беспрецедентных масштабов и трансформирует фундаментальные модели движения капитала и развития промышленности. По оценкам Goldman Sachs, к концу 2026 года американские технологические компании инвестируют 737 миллиардов долларов в новую инфраструктуру центров обработки данных — сумма, сопоставимая с национальными инвестиционными программами и определяющая динамику целых секторов экономики. Это накопление капитала сосредоточено в специфическом типе инфраструктуры, создание стоимости которой обусловлено не физическим производством, а обработкой информации высокоспециализированными полупроводниковыми микросхемами. Экономическое значение этого развития проявляется в том, что отдельные центры обработки данных в настоящее время считаются самыми ценными зданиями в мире не из-за их архитектурного решения или размера, а из-за технологий, которые они размещают.

Энергоёмкость этой новой инфраструктуры превосходит все исторические показатели для промышленных предприятий. Согласно анализу Wall Street Journal, потребность в электроэнергии для американских центров обработки данных, запланированных к концу следующего года, составит 80 гигаватт, что превышает пиковое потребление всей экономики Германии. Эта величина иллюстрирует фундаментальную трансформацию структуры спроса на рынке электроэнергии. Хотя потребление электроэнергии центрами обработки данных оставалось практически неизменным в период с 2010 по 2018 год, несмотря на экспоненциальный рост цифровизации, поскольку повышение эффективности компенсировало рост спроса, внедрение больших языковых моделей и генеративного искусственного интеллекта резко изменило эту тенденцию. Международное энергетическое агентство документирует, что в 2024 году на центры обработки данных уже приходилось четыре процента мирового потребления электроэнергии, а прогнозы предсказывают рост до двенадцати процентов американского спроса на электроэнергию к 2028 году.

Этот всплеск спроса происходит в то время, когда американская энергетическая инфраструктура привыкла к десятилетиям стагнации спроса. Управление энергетической информации США зафиксировало рост потребления электроэнергии примерно на 1000 миллиардов киловатт-часов в период с 1991 по 2007 год, достигнув приблизительно 3900 миллиардов киловатт-часов, уровня, который оставался в целом стабильным до 2021 года. Внезапное возвращение существенного роста спроса, вызванного центрами обработки данных, электрификацией транспорта и возвращением промышленного производства, влияет на систему, циклы планирования и инвестиций которой были ориентированы на стагнацию. Исследовательский центр Goldman Sachs прогнозирует 165-процентный рост мирового потребления электроэнергии центрами обработки данных к 2030 году, с одного-двух процентов мирового потребления электроэнергии в 2023 году до трех-четырех процентов к концу десятилетия. По оценкам, для реализации этого проекта потребуется около 720 миллиардов долларов инвестиций только в сети электропередачи, а реализация этих проектов подразумевает многолетние процедуры получения разрешений и длительные сроки строительства.

Микроэкономические сбои на региональных рынках электроэнергии

Пространственная концентрация центров обработки данных создает значительные искажения на местных рынках электроэнергии, механизмы ценообразования которых реагируют на принципиально изменившуюся структуру спроса. Bloomberg зафиксировал рост цен до 267% за пять лет в регионах с высокой плотностью центров обработки данных. Эта тенденция обусловлена ​​не ростом стоимости производства электроэнергии, а, скорее, дефицитом существующих передающих мощностей и распределением затрат на необходимое расширение инфраструктуры. В Вирджинии, крупнейшем региональном рынке центров обработки данных в США, цены на электроэнергию для жилых домов выросли на 13%, в Иллинойсе – на 16%, а в Огайо – на 12%. Анализ показывает, что домохозяйства в Огайо будут тратить на электроэнергию как минимум на 15 долларов больше в месяц, начиная с июня 2025 года, что является прямым следствием роста числа центров обработки данных.

Такая динамика цен поднимает фундаментальные вопросы о справедливости распределения и эффективности ресурсов. Частные домохозяйства и традиционный бизнес фактически субсидируют расширение инфраструктуры центров обработки данных, чьи услуги продаются по всему миру, а владельцы относятся к числу самых капиталоёмких компаний в мировой истории. Структура регулирования американских рынков электроэнергии, где коммунальные предприятия финансируют инвестиции в инфраструктуру за счёт общего повышения тарифов, приводит к социализации затрат с одновременной приватизацией доходов. Такие коммунальные компании, как American Electric Power, прогнозируют потребление в размере 24 гигаватт к 2030 году, что в пять раз превышает текущий размер системы. При этом операторы центров обработки данных всё чаще привлекаются к ответственности в соответствии с нормативными требованиями, такими как требование выкупа не менее 85% абонентской мощности.

Ситуация в Санта-Кларе, штат Калифорния, родном городе Nvidia, особенно наглядно иллюстрирует системные узкие места американской энергетической инфраструктуры. Bloomberg сообщает, что два завершенных центра обработки данных, разработанных застройщиками Digital Realty и Stack Infrastructure, общей мощностью почти 100 мегаватт, простаивают, поскольку местная коммунальная служба Silicon Valley Power не сможет обеспечить необходимое подключение к сети до 2028 года. Город инвестирует 450 миллионов долларов в модернизацию сетей, но строительство новых линий электропередачи и подстанций требует трехлетних процедур получения разрешений. Такая задержка между завершением строительства физической инфраструктуры и ее вводом в эксплуатацию представляет собой вопиющую ошибку в распределении капитала. Digital Realty инвестирует в среднем 13,3 миллиона долларов на мегаватт в полностью оборудованные центры обработки данных, при этом только на структурные элементы приходится от 20 до 25 процентов общей стоимости. Таким образом, 48-мегаваттный проект, подобный проекту в Санта-Кларе, представляет собой капиталовложения в несколько сотен миллионов долларов, которые не принесут прибыли в течение многих лет.

Стратегический избыток энергетических мощностей Китая как инструмент промышленной политики

Благодаря систематическим чрезмерным инвестициям в генерирующие мощности Китайская Народная Республика создала позицию стратегической гибкости, которая служит ключевым конкурентным преимуществом в развитии искусственного интеллекта. В то время как западные энергетические системы традиционно стремятся к резерву мощности в 15–20%, Китай, как сообщает журнал Fortune со ссылкой на американских экспертов в области энергетики, работает с избытком мощностей в 80–100%. Такое преднамеренное избыточное резервирование представляет собой фундаментальный отход от рыночных критериев эффективности, но в условиях быстрой технологической трансформации оно оказывается стратегическим активом. Руководство Китая рассматривает центры обработки данных не как угрозу стабильности сети, а как благоприятную возможность для поглощения избыточных генерирующих мощностей.

Масштаб этих инвестиций значительно превосходит международные показатели. Только в 2024 году Китай установил 356 гигаватт мощностей возобновляемой энергетики, что превышает совокупный объём инвестиций США, Европейского союза и Индии. Общая установленная мощность возобновляемой энергетики к концу 2024 года достигла 1878 гигаватт, при этом Китай достиг своего целевого показателя к 2030 году в 1200 гигаватт суммарной мощности ветро- и солнечной энергетики на шесть лет раньше запланированного срока. Такое перевыполнение собственных целей не отражает неэффективное планирование, а, скорее, целенаправленную стратегию создания мощностей в преддверии будущего спроса. В то время как американские поставщики энергии реагируют на существующий спрос, что приводит к многолетним задержкам, Китай наращивает мощности в ожидании технологических разработок, которые в конечном итоге сгенерируют спрос.

Эта стратегия особенно очевидна в целенаправленном развитии отдаленных провинций как мест размещения центров обработки данных. Ганьсу, Гуйчжоу и Внутренняя Монголия, исторически считавшиеся экономически слаборазвитыми регионами, были преобразованы в центры цифровой инфраструктуры благодаря масштабным инвестициям в ветровые и солнечные электростанции, а также гидроэнергетику. Программа Eastern Data Western Computing, запущенная в 2022 году, координирует перемещение центров обработки данных в эти богатые энергией регионы с документально подтвержденными инвестициями в размере 45,5 млрд юаней. Это пространственное перераспределение решает одновременно несколько задач: поглощение излишков электроэнергии, произведенной в отдаленных районах, снижение затрат на электроэнергию для технологических компаний и содействие региональному развитию на ранее игнорируемых территориях. Реализация оказывается сложной, поскольку продолжают поступать сообщения о неиспользованных мощностях и фактической зависимости от традиционных электростанций, но фундаментальная доступность энергии как фактора производства остается неоспоримой.

Политика субсидирования как средство достижения технологической независимости

Правительство Китая внедрило систему энергетических субсидий, которая вынуждает внедрять отечественные полупроводниковые технологии посредством финансовых стимулов, связывая стратегическую промышленную политику с краткосрочной конкурентоспособностью. Местные органы власти в Ганьсу, Гуйчжоу и Внутренней Монголии предоставляют центрам обработки данных, использующим отечественные чипы Huawei или Cambricon, снижение стоимости электроэнергии до 50 процентов. Financial Times сообщает, что некоторых из этих субсидий достаточно для бесплатной работы центров обработки данных в течение почти года, вмешательство, экономический масштаб которого достигает нескольких миллиардов долларов. Эта мера решает фундаментальную проблему китайских полупроводниковых технологий: более низкую энергоэффективность по сравнению с американской продукцией. Система CloudMatrix 384 от Huawei потребляет больше энергии, чем система Nvidia NVL72, потому что китайские производители компенсируют дефицит производительности отдельных чипов путем агрегации большего количества чипов.

Стратегическая логика этой политики субсидирования следует модели промышленной политики, которую Китай уже успешно реализовал в других секторах. Аналогичные подходы в солнечной энергетике, телекоммуникациях и электромобилях привели к тому, что Китай стал мировым лидером в этих областях. Субсидирование энергетики вместо предоставления прямых товарных субсидий позволяет обойти международные торговые ограничения и запреты на субсидирование, поскольку это можно декларировать как общую инфраструктурную политику. В то же время, обуславливание субсидий использованием микросхем отечественного производства создает замкнутый рынок, позволяя китайским производителям полупроводников добиваться экономии за счет масштаба, что приводит к совершенствованию продукции за счет сбора данных и итеративной разработки.

Эта политика отражает фундаментальное различие в концепции государственного управления экономикой. В то время как американская промышленная политика реализуется преимущественно посредством налоговых льгот и субсидий на исследования, эффект которых носит отсроченный и косвенный характер, Китай осуществляет прямое ценовое вмешательство, вызывающее немедленные изменения в поведении потребителей. Такие компании, как ByteDance, Alibaba и Tencent, имеющие значительные бюджеты инвестиций в инфраструктуру, фактически вынуждены энергетическими субсидиями использовать чипы отечественного производства, даже если они технологически уступают им. Goldman Sachs China Research прогнозирует, что капитальные затраты китайских интернет-компаний в 2025 году превысят 70 миллиардов долларов, причём значительная часть этих средств будет направлена ​​в центры обработки данных. Субсидии на электроэнергию настолько значительно снижают эксплуатационные расходы, что компенсируют более высокую стоимость оборудования и снижение эффективности, сохраняя конкурентоспособность китайских компаний на мировом рынке.

Технологическая асимметрия в полупроводниках и ее экономические последствия

Американское лидерство в производстве полупроводников представляет собой наиболее значительное технологическое преимущество Соединенных Штатов в гонке за искусственный интеллект, но его долгосрочное значение снижается из-за дефицита энергии и альтернативных путей развития Китая. Отраслевые эксперты оценивают, что Китай отстает от ведущих производителей в производстве высокопроизводительных микросхем примерно на десять лет. Генеральный директор ASML, голландского монополиста по системам литографии в экстремальном ультрафиолете, оценивает технологический разрыв в десять-пятнадцать лет из-за запрета на экспорт этой ключевой технологии в Китай. Это отставание проявляется в более низком выходе годных и более высоком энергопотреблении китайских микросхем. SMIC, ведущий китайский производитель полупроводников, достигает выхода годных всего 20 процентов при 7-нанометровых процессах, в то время как TSMC достигает выхода годных более 90 процентов при эквивалентных технологиях.

Это технологическое отставание напрямую приводит к увеличению времени обучения моделей искусственного интеллекта, что ставит китайские компании в невыгодное положение по сравнению с конкурентами. Разработка крупных языковых моделей требует массовых параллельных вычислений в течение недель или месяцев, а более быстрые чипы существенно сокращают время выхода на рынок. Американские компании, имеющие доступ к чипам Nvidia H100 или H200, могут обучать модели в разы быстрее, чем китайские конкуренты, использующие чипы Huawei Ascend или Cambricon. Эта разница в скорости влияет не только на прямые затраты на разработку, но и на способность реагировать на изменения рынка и внедрять итеративные улучшения.

Тем не менее, последние разработки показывают, что технологическое отставание может быть компенсировано альтернативными путями инноваций. Выпуск модели R1 компанией DeepSeek в январе 2025 года продемонстрировал, что алгоритмическая эффективность может компенсировать недостатки оборудования. Модель достигает уровня производительности, сопоставимого с передовыми системами OpenAI, при затратах на обучение в десять раз меньше благодаря инновационным подходам, таким как смешанная архитектура экспертов и выборочная активация подсетей. Это развитие иллюстрирует фундаментальный принцип технологической конкуренции: ограничения стимулируют инновации в альтернативных измерениях. В то время как американские компании могут использовать ресурсоёмкие подходы благодаря доступу к более совершенному оборудованию, дефицит ресурсов в Китае вынуждает разрабатывать более эффективные алгоритмы, которые в конечном итоге обеспечивают преимущества даже при появлении более совершенного оборудования.

Фрагментация регулирования как системное препятствие развитию американской инфраструктуры

Децентрализованная структура американских энергетических рынков и сложность процесса выдачи разрешений создают противоречия, которые принципиально ограничивают скорость реагирования на меняющиеся модели спроса. Разработка новых линий электропередачи в США занимает в среднем от семи до десяти лет от первоначального планирования до ввода в эксплуатацию, что требует координации процессов выдачи разрешений на федеральном, региональном и местном уровнях. Этот временной разрыв между выявлением спроса и предоставлением мощности создаёт структурную неэффективность, которую можно лишь частично устранить ускоренными процессами выдачи разрешений. Администрация Трампа инициировала меры по ускорению процессов выдачи разрешений на подключение центров обработки данных посредством указов и директив Федеральной комиссии по регулированию энергетики, установив целевой срок выдачи разрешений на подключение в 60 дней — радикальное сокращение по сравнению с текущими процессами, которые занимают несколько лет.

Однако эти регулирующие инициативы сталкиваются с фундаментальными ограничениями мощностей. Даже ускоренные процессы выдачи разрешений не устраняют физические ограничения производственных мощностей для критически важных компонентов, таких как трансформаторы, распределительные устройства и газовые турбины. Аналитики считают эти ограничения со стороны предложения существенным препятствием для развития инфраструктуры. Североамериканская корпорация по надежности электроснабжения (North American Electric Reliability Corporation) документирует, что спрос на электроэнергию зимой 2024/25 года увеличился на 20 гигаватт по сравнению с предыдущим годом, в то время как расширение генерирующих мощностей было недостаточным. Это увеличивает риск дефицита поставок в экстремальных погодных условиях, при этом регионы на юго-востоке США и некоторые районы Запада, включая Вашингтон и Орегон, считаются особенно уязвимыми.

Фрагментация американских рынков электроэнергии на региональные организации электропередачи с различными наборами правил и тарифными системами создаёт дополнительные сложности. В то время как Китай может развивать передающие мощности скоординированно посредством централизованного планирования, американские проекты должны проходить через множество юрисдикций и разрешать конфликты интересов между коммунальными службами, регулирующими органами и поставщиками центров обработки данных. American Electric Power сообщила о снижении количества заявок на подключение к сети с более чем 30 гигаватт до 13 гигаватт после введения новых тарифных схем в Огайо, которые требуют от центров обработки данных принимать не менее 85% заявленной мощности. Эта мера направлена ​​на сокращение спекулятивных запросов и предотвращение резервирования мощностей без их фактического использования, но иллюстрирует сложность создания систем стимулирования, которые одновременно стимулируют инвестиции в инфраструктуру и препятствуют оппортунистическому поведению.

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях

Временная самодостаточность как переходная стратегия американских технологических компаний

Неспособность американской энергосистемы поспевать за темпами развития центров обработки данных побудила технологические компании внедрять локальную генерацию электроэнергии. Газета Wall Street Journal охарактеризовала это явление как «энергетический Дикий Запад». Проект OpenAI «Stargate» стоимостью 500 миллиардов долларов в Западном Техасе, дата-центры Илона Маска xAI Colossus в Мемфисе и более десятка других объектов используют для питания собственные газовые электростанции или топливные элементы. Эта стратегия «обеспечения собственной энергией» представляет собой фундаментальный отход от традиционных бизнес-моделей, в которых центры обработки данных выступали лишь потребителями электроэнергии из сети.

Экономическая логика этих усилий по достижению энергетической самодостаточности отражает альтернативные издержки отсрочки ввода в эксплуатацию, которые оправдывают инвестиции в локальные генерирующие мощности. Когда центр обработки данных представляет собой сотни миллионов долларов в установленном оборудовании, стоимость которого постоянно снижается из-за быстрого технического прогресса, стоимость многолетнего ожидания подключения к сети перевешивает инвестиции во временную локальную генерацию. Bloom Energy, поставщик технологий топливных элементов, сообщает о быстро растущем спросе со стороны операторов центров обработки данных, которые исторически считали подключение к сети само собой разумеющимся. Консалтинговая фирма ICF оценивает, что США необходимо ежегодно вводить 80 гигаватт новых генерирующих мощностей, чтобы соответствовать спросу со стороны искусственного интеллекта, облачных вычислений, криптовалют и электрификации, но фактически реализуется только 65 гигаватт.

Этот дефицит мощности в 15 гигаватт эквивалентен потребности в электроэнергии двух районов Манхэттена в пиковый летний спрос и иллюстрирует масштаб дефицита. Однако децентрализованная локальная генерация с использованием газовых электростанций не является устойчивым решением, а скорее временной стратегией. Большинство технологических компаний нацелены на подключение к сети в долгосрочной перспективе, поскольку децентрализованная генерация влечет за собой более высокие эксплуатационные расходы и выбросы. Тем не менее, появляется гибридная модель, в которой центры обработки данных выполняют функции как поставщиков, так и потребителей энергии из сети, а избыток электроэнергии, вырабатываемой на площадке, подается в сеть в периоды низкой вычислительной нагрузки. GE Vernova, ведущий производитель газовых турбин, сообщает о рекордных продажах и планирует инвестировать от 700 до 800 миллионов долларов в американские производственные мощности и нанять 1800 дополнительных сотрудников.

Подходит для:

• Скрытая цена бума искусственного интеллекта: грозит ли нам сейчас взрывной рост цен на электроэнергию?

Ядерная энергетика как потенциальное системное решение и его реализация

Ограничения возобновляемых источников энергии, связанные с базовыми мощностями, и политическое сопротивление использованию ископаемого топлива сделали ядерную энергетику предпочтительным долгосрочным решением для энергоснабжения центров обработки данных. Google объявила о партнерстве с Kairos Power и Управлением долины Теннесси для использования современных малых модульных реакторов. Ожидается, что проект Hermes 2 будет вырабатывать до 50 мегаватт. Amazon совместно с X-energy, Korea Hydro & Nuclear Power и Doosan инвестирует до 50 миллиардов долларов в разработку и внедрение технологии SMR Xe-100 с целевой мощностью более пяти гигаватт. Эти партнерства знаменуют собой фундаментальный сдвиг в энергетической стратегии американских технологических компаний, которые исторически отдавали предпочтение возобновляемым источникам энергии.

Экономическая привлекательность ядерной энергетики для центров обработки данных обусловлена ​​несколькими факторами. Во-первых, ядерная энергетика обеспечивает бесперебойную подачу энергии для базовой нагрузки без перебоев в подаче солнечной или ветровой энергии, устраняя тем самым необходимость в дорогостоящих системах хранения. Во-вторых, малые модульные реакторы (ММР) позволяют масштабировать системы по модульному принципу и ускоряют внедрение по сравнению с традиционными крупными реакторами, при этом предполагаемые сроки строительства составляют от четырёх до пяти лет. В-третьих, ядерная энергетика отвечает целям устойчивого развития без выбросов углерода, что отвечает как экономическим, так и политическим требованиям. Google и NextEra Energy планируют возобновить работу энергетического центра Duane Arnold в Айове к 2029 году, а Blue Energy и Crusoe разрабатывают атомную фабрику искусственного интеллекта в Техасе с намерением постепенно заменить существующую газовую инфраструктуру ядерной энергетикой.

Эти события отражают примечательную иронию: в то время как администрация Трампа систематически тормозила проекты в области ветро- и солнечной энергетики и отменяла субсидии, спрос со стороны центров обработки данных фактически подталкивает к энергетическому переходу, поскольку традиционные электростанции на ископаемом топливе невозможно строить с достаточной скоростью. Инвестиционный банк Jefferies характеризует ситуацию как золотой век для возобновляемой энергетики в США, несмотря на политическое сопротивление. Федеральная комиссия по регулированию энергетики США (FERC) документирует, что 91% из 15 гигаватт новых генерирующих мощностей, введенных в эксплуатацию в период с января по май 2025 года, приходится на возобновляемые источники, при этом солнечная энергия занимает доминирующее положение – 11,5 гигаватт. Прогнозы показывают, что из 133 гигаватт запланированных мощностей к 2028 году 84% будут приходиться на солнечную и ветровую энергетику, а на газ придется лишь 15%.

Парадокс угольных электростанций в Китае и сохранение инфраструктуры, использующей ископаемое топливо

Несмотря на огромные инвестиции в возобновляемую энергетику, Китай парадоксальным образом следует параллельной стратегии масштабного расширения угольных электростанций, иллюстрируя сложность его энергетического перехода. В 2024 году китайские власти одобрили 67 гигаватт новых угольных электростанций, при этом 95 гигаватт уже строятся — самый высокий показатель с 2015 года. Эта, казалось бы, противоречивая политика отражает функцию угля как страховки от волатильности возобновляемой энергетики и как инструмента политики для обеспечения энергетической безопасности. В то время как мощность ветра и солнца колеблется в зависимости от погодных условий, угольные электростанции предлагают диспетчерскую мощность, которую можно активировать по требованию. Центр исследований в области энергетики и чистого воздуха утверждает, что этот избыток мощностей традиционных электростанций фактически вытесняет возобновляемую энергетику, поскольку долгосрочные контракты на поставку угольной энергии создают экономические стимулы для использования этих мощностей даже при наличии альтернативных возобновляемых источников.

Экономическая логика этой двойной стратегии определяется структурой китайских рынков электроэнергии, где угольные электростанции компенсируются за счёт платы за мощность независимо от фактического производства электроэнергии. Анализ показывает, что к 2050 году для обеспечения возобновляемой энергетики потребуется от 100 до 200 гигаватт резервных мощностей, работающих на угле, что потребует платы за мощность в размере от 400 до 700 миллиардов юаней. Эти платежи стимулируют поддержание угольных мощностей, даже несмотря на снижение их использования. Плановая маржа резервов для региональных сетей Китая в 2014 году составляла в среднем 28%, что почти вдвое больше типичных 15% в США, а в некоторых регионах, например, в Северо-Восточной энергосистеме, она достигает 64%.

Этот избыток мощностей отражает системные порочные стимулы в энергетическом секторе Китая, где местные органы власти используют проекты электростанций как инструменты регионального экономического развития, а производители угля обеспечивают свои рынки за счет вертикальной интеграции в производство электроэнергии. Более трех четвертей новых разрешений на угольную электростанцию ​​были выданы компаниям, ведущим горнодобывающую деятельность, тем самым создавая спрос на их собственную продукцию. Такая структура обеспечивает политическую и экономическую устойчивость инфраструктуры ископаемого топлива, несмотря на официальные цели по сокращению выбросов и обещание председателя Си Цзиньпина сократить потребление угля с 2026 года. Производство тепловой энергии выросло всего на два процента в 2024 году, в то время как мощности возобновляемых источников энергии резко возросли, однако наличие огромных резервных угольных мощностей ограничивает фактическую интеграцию возобновляемой энергетики.

Геополитические измерения технологической конкурентоспособности

Гонка за доминирование в области искусственного интеллекта выходит за рамки экономической конкуренции и представляет собой геостратегический конфликт за технологическую гегемонию с далеко идущими последствиями для глобальных структур власти. Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуан прямо предупреждает, что Китай выиграет гонку ИИ, что особенно примечательно в устах главы самой дорогой компании Америки, чья продукция в основном продается американским потребителям. Аргумент Хуана фокусируется на структурных преимуществах китайских компаний: бесплатной или существенно субсидируемой энергии, меньшем количестве нормативных ограничений на приложения ИИ и возможности быстрее экспериментировать с новыми продуктами. Его утверждение о том, что электроэнергия в Китае практически бесплатна, может быть преувеличением, но оно отражает реальную практику субсидирования, которая настолько существенно снижает эксплуатационные расходы, что они становятся практически незначительными.

Коалиция американских организаций American Edge Project опубликовала в ноябре 2025 года доклад, в котором предупреждалось, что, несмотря на первоначальное лидерство, Соединенные Штаты не готовы к долгосрочному доминированию в области ИИ. В докладе указывается, что десятилетие недоинвестирования в электрогенерацию и сети электропередачи в сочетании с нехваткой кадров и медленным внедрением ИИ являются структурными недостатками, которыми Китай пользуется. OpenAI сообщила Белому дому, что стремление Китая к расширению электрогенерации дает стране преимущество в гонке за ИИ, рассматривая обеспечение мощностями как основу конкурентоспособности промышленности. Эта оценка совпадает с наблюдениями американских экспертов, которые после поездок в Китай приходят к выводу, что американская сетевая инфраструктура настолько слаба, что гонка, возможно, уже завершена.

Геополитическое значение искусственного интеллекта обусловлено его применимостью практически во всех секторах экономики и потенциальным использованием в военных целях. Компания Anthropic задокументировала первый подтверждённый случай полностью организованного ИИ кибершпионажа, в ходе которого связанная с Китаем группа автоматизировала от 80 до 90 процентов процесса атаки, включая разведку, проверку эксплойтов, сбор учётных данных и извлечение данных. Это развитие демонстрирует, что возможности ИИ оказывают прямое влияние на безопасность, поскольку страна получает асимметричные преимущества в кибервойне и сборе разведывательной информации благодаря более совершенным системам. Администрация Трампа отреагировала указами об ускорении процесса утверждения центров обработки данных и директивами Министерству энергетики, которые прямо связывают национальную безопасность и экономическое доминирование с инфраструктурой ИИ.

Распределительные эффекты и социальные последствия развития инфраструктуры

Распределение затрат на развитие центров обработки данных порождает значительные распределительные эффекты: географически сконцентрированные выгоды достаются глобально распределенным участникам, в то время как расходы несут местные сообщества. Центры обработки данных объединены в глобальную сеть через интернет и обслуживают пользователей по всему миру, но потребляют энергию локально, в своих физических местоположениях. Такое пространственное несоответствие между бенефициарами и теми, кто несет расходы, создает фундаментальные проблемы равенства. Жители Вирджинии, Иллинойса или Огайо субсидируют глобальные услуги ИИ за счет повышения цен на электроэнергию, от которой они не обязательно получают выгоду, в то время как технологические компании приватизируют прибыль и социализируют издержки.

Регуляторная структура американского рынка электроэнергии усугубляет эту асимметрию. Коммунальные компании финансируют расширение сетей за счёт повышения тарифов для всех потребителей, и, хотя центры обработки данных потребляют значительное количество энергии, они часто получают более выгодные тарифы, чем частные клиенты, благодаря эффекту масштаба и переговорной позиции. Согласно данным Georgetown Law Review, частные клиенты фактически субсидируют расходы на электроэнергию в центрах обработки данных, несмотря на то, что они принадлежат коммерческим компаниям, входящим в число наиболее капитализированных в мире. В Санта-Кларе потребление электроэнергии центрами обработки данных уже составляет 60% от общего объёма продаж электроэнергии, при этом город взимает пятипроцентный налог на коммунальные услуги, который обеспечивает хотя бы частичную компенсацию расходов на инфраструктуру.

Эти распределительные эффекты дополняются влиянием на рынок труда. Центры обработки данных создают относительно мало рабочих мест непосредственно после ввода в эксплуатацию, поскольку они работают в условиях высокой автоматизации. Хотя этапы строительства создают временную занятость и специализированные технические должности, соотношение капитальных вложений к созданию рабочих мест остается крайне низким по сравнению с традиционными отраслями. Муниципалитеты, привлекающие центры обработки данных, получают налоговые поступления и косвенные экономические выгоды, но также несут расходы на инфраструктуру и бремя для окружающей среды в связи с ростом потребления энергии. Несоответствие между местными затратами и глобальной прибылью порождает политическое сопротивление дальнейшему развитию центров обработки данных в некоторых регионах, поскольку муниципалитеты вводят моратории или ужесточают правила выдачи разрешений.

Динамика инноваций в условиях асимметричных ограничений ресурсов

Различия в ресурсных ограничениях, с которыми сталкиваются американские и китайские разработчики ИИ, обуславливают расходящиеся пути инноваций с потенциально неожиданными долгосрочными последствиями. Американские компании, имеющие доступ к более совершенным чипам Nvidia, концентрируются на ресурсоёмких подходах, которые максимально используют преимущества оборудования, но могут быть неэффективны с точки зрения энергопотребления. Китайские разработчики, ограниченные менее мощным оборудованием из-за экспортных ограничений, вынуждены отдавать приоритет алгоритмической эффективности, что приводит к инновациям, которые обеспечивают преимущества даже при появлении более совершенного оборудования. Модель R1 DeepSeek иллюстрирует эту закономерность: благодаря архитектуре со смешанным составом экспертов и выборочной активации подсетей она достигает сопоставимой производительности при стоимости в десять раз меньше.

Эта динамика иллюстрирует фундаментальный принцип технологической эволюции: дефицит стимулирует инновации в альтернативных измерениях. В то время как изобилие ресурсов способствует постепенным улучшениям в рамках уже существующих подходов, дефицит вынуждает к фундаментальным переработкам. Выпуск DeepSeek R1 по лицензии MIT в качестве модели с открытым исходным кодом усиливает этот эффект, поскольку разработчики со всего мира могут использовать эти достижения в своих разработках. Эта стратегия открытого исходного кода отражает понимание Китаем логики конкуренции в сфере ИИ: каждое улучшение, достигнутое одним игроком, способствует следующему глобальному циклу разработки, даже если конкуренты получают от этого выгоду. Эта динамика благоприятствует игрокам с динамичными предпринимательскими экосистемами, первоклассными исследовательскими лабораториями и развитыми сетями венчурного капитала — структурными преимуществами, которые по-прежнему сосредоточены преимущественно в США.

Однако инновации китайских разработчиков в области повышения эффективности не устраняют всех ограничений. Несмотря на снижение затрат на обучение, инференс — генерация текста или изображений обученными моделями — остаётся ресурсоёмким процессом. Это может ограничить возможности Китая по масштабированию ИИ-сервисов в глобальном масштабе, особенно в условиях ужесточения санкций в отношении чипов. Тем не менее, пример DeepSeek демонстрирует, что экспортный контроль не блокирует инновации, а может лишь задержать и перенаправить их. Скорость разработки китайских моделей ИИ значительно возросла: в то время как предыдущим поколениям потребовались годы, чтобы догнать американские модели, DeepSeek завершила разработку первой версии R1 всего через несколько месяцев после выпуска OpenAI. Это ускорение отражает как накопленный опыт, так и возросшую государственную поддержку и инвестиции в промышленность.

Подходит для:

• Стратегии ИИ в глобальном сравнении: сравнение (США против ЕС против Германии против Азии против Китая)

Долгосрочная стабильность системы и риски трансформации

Быстрая трансформация глобальных энергетических систем для внедрения инфраструктуры искусственного интеллекта создаёт значительные риски для стабильности сети и долгосрочной устойчивости системы. Североамериканская корпорация по надёжности электроснабжения (North American Electric Reliability Corporation) отмечает повышенные риски отключений электроэнергии зимой 2024/25 года в связи с превышением спроса на электроэнергию со стороны центров обработки данных над генерирующими мощностями на 20 гигаватт. Регионы на юго-востоке США, а также штаты Вашингтон и Орегон, особенно уязвимы, где сочетание возросшего спроса, сокращения солнечной генерации зимой и потенциальных ограничений на газопроводах во время экстремальных погодных условий создаёт риск дефицита поставок. Эта ситуация отражает системное недофинансирование в обеспечение устойчивости и резервирования на протяжении десятилетий стагнации роста спроса.

Долгосрочная устойчивость текущих путей развития находится под вопросом. Хотя обе страны вкладывают значительные средства в центры обработки данных, остаётся неясным, будут ли приложения ИИ генерировать ценность, оправдывающую эти инвестиции. Goldman Sachs выражает повышенную обеспокоенность потенциальной слабостью рынка, включая риски, связанные с неудачей монетизации ИИ или превращением инноваций в массовый продукт и резким снижением стоимости разработки моделей. В последнем случае масштабные инвестиции в инфраструктуру окажутся ненужными ещё до того, как начнут приносить прибыль. Волатильность акций Nvidia после объявления DeepSeek, которое привело к снижению рыночной капитализации на 600 миллиардов долларов, иллюстрирует неуверенность инвесторов в устойчивости текущих бизнес-моделей.

Экологические последствия растущего спроса на энергию еще больше усложняют пути трансформации. В то время как технологические компании заявляют о своих обязательствах по безуглеродной энергетике, Международное энергетическое агентство прогнозирует, что газовая генерация электроэнергии для центров обработки данных более чем удвоится со 120 тераватт-часов в 2024 году до 293 тераватт-часов в 2035 году, в основном в США. Goldman Sachs оценивает, что 60 процентов дополнительного спроса на энергию для центров обработки данных будет покрываться за счет природного газа, что приведет к 215-220 миллионам тонн дополнительных выбросов парниковых газов к 2030 году, что эквивалентно 0,6 процента от мировых выбросов энергии. Такое развитие событий подрывает национальные цели по борьбе с изменением климата и усугубляет политические конфликты между экономическим развитием и защитой окружающей среды. Китай сталкивается с аналогичными дилеммами: масштабное расширение угольных электростанций, несмотря на инвестиции в возобновляемые источники энергии, ставит под угрозу целевые показатели сокращения выбросов и ставит под сомнение достижение пиковых выбросов до 2030 года.

Глобальный масштаб этих событий выходит за рамки двусторонней конкуренции между США и Китаем и затрагивает энергетические системы по всему миру. Международное энергетическое агентство прогнозирует, что к 2035 году центры обработки данных будут потреблять более четырёх процентов мировой электроэнергии, что сделает их четвёртым по величине потребителем электроэнергии как самостоятельная страна после Китая, США и Индии. Этот всплеск спроса совпадает с электрификацией транспорта, решорингом промышленности и экономическим развитием развивающихся экономик, при этом совокупный рост спроса потенциально может привести к перегрузке генерирующих мощностей и сетевой инфраструктуры. Возникающая в результате конкуренция за ограниченные энергетические ресурсы может привести к возникновению международной напряжённости, при этом страны с избытком энергии получат стратегические преимущества, а экономики, зависящие от импорта энергии, станут уязвимыми.

Разрешение этих многочисленных противоречий требует скоординированных мер промышленной политики, масштабных инвестиций в инфраструктуру и потенциально фундаментального пересмотра текущих моделей развития искусственного интеллекта. Будь то технологические инновации, обеспечивающие повышение эффективности, реформы регулирования, ускоряющие процессы утверждения, или управление спросом, ограничивающее расточительные приложения, баланс между развитием ИИ, доступностью энергии и экологическими целями требует системной перестройки существующих структур. Ближайшие годы определят, будет ли этот процесс трансформации разворачиваться упорядоченно или же дефицит ресурсов, нестабильность энергосистемы и геополитические конфликты вынудят к хаотичным корректировкам. Текущие события свидетельствуют о том, что Китай накопил структурные преимущества благодаря стратегическому предвидению и централизованной координации, в то время как сильные стороны Америки в инновациях и предпринимательском динамизме уравновешиваются инфраструктурным дефицитом, а конечный результат этого соревнования зависит от способности обеих систем устранить свои слабые стороны.

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

 

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц