AI Boom в Китаї чи AI Bubble зараз розривається? Сотні нових центрів обробки даних порожні - малюнок: xpert.digital
Інвестиції на мільярд доларів, нульовий попит: Китайський дебал
Від золотого поспіху до кризи: що за порожніми фабриками Китаю АІ
Перші ознаки вибуху AI Bubble з'являються в Китаї. Незважаючи на те, що нещодавно інвестується в центрах обробки даних, багато з цих нових закладів зараз не використовуються. У період з 2023 по 2024 рік було розпочато понад 500 проектів центрів обробки даних, але, згідно з повідомленнями ЗМІ, до 80 відсотків новостворених обчислювальних можливостей залишаються невикористаними. У той же час, колись процвітаючий чорний ринок для мікросхем Nvidia охолодив, а більш ефективні моделі AI, такі як DeepSeek R1, мають попередню бізнес -модель багатьох центрів обробки даних.
Підходить для цього:
Бум центрів даних AI в Китаї
Розширення інфраструктури ШІ було оголошено національним пріоритетом у Китаї для створення країни як провідного місця ШІ. За допомогою державної підтримки та приватних інвестицій за короткий час створені сотні нових центрів обробки даних. Тільки в 2023 та 2024 роках було оголошено понад 500 нових проектів центрів обробки даних по всій країні від внутрішньої Монголії до Гуандун.
Цей розвиток слідував за публікацією Chatgpt наприкінці 2022 року, що викликало швидку реакцію в Китаї. Центральний уряд попросив місцевих органів влади прискорити створення так званого терміну "розумних обчислювальних центрів" для центрів обробки даних, орієнтованих на AI. За даними Комітету Центру даних про ділянки комунікацій Китаю, щонайменше 150 нових центрів обробки даних було завершено та працювали до кінця 2024 року.
Неправильні інвестиції та відсутність досвіду
Основною проблемою цього розвитку була відсутність досвіду багатьох інвесторів. Компанії з неспеціалістичної галузі, таких як продовольча та текстильна промисловість, підскочили на тенденцію AI, не враховуючи складних вимог. Крім того, хитрі посередники призвели до неефективних проектів, маніпулюючи прогнозами попиту з метою SCLEE урядових субсидій.
Сяо Лі, колишній підприємець з нерухомості, який став керівником проекту для центрів обробки даних, описує, як його залучав бум AI у 2023 році. У той час роздрібні торговці у своїх групах WeChat похвалилися тим, що забезпечили поставки з високопродуктивних GPU NVIDIA, які фактично підлягали обмеженням експорту США. У розпал попиту один чіп Nvidia H100, який є важливим для навчання моделей AI, зміг досягти до 200 000 юанів (приблизно 28 000 доларів) на чорному ринку.
Поточна криза: порожні центри обробки даних
Сьогодні багато новобудованих центрів обробки даних невикористані. Згідно з повідомленнями підрядників, менеджера компанії сервера GPU та керівників проектів, більшість операторів цих центрів обробки даних борються за виживання. Китайські засоби масової інформації, такі як Цзязі Гуанніан та 36KR, повідомляють, що до 80 відсотків новобудованих обчислювальних можливостей залишаються невикористаними.
Оренда графічних процесорів для компаній, які потребують їх для навчання моделей AI-основна бізнес-модель нових центрів обробки даних-колись вважалася безпечною ставкою. Але з піднесенням DeepSeek та раптовою зміною економіки AI застосувань, галузь Fakter.
Профілактика ціни та відчайдушного продавця
Ціна оренди GPU знизилася до рекордного низького. Поточний звіт китайської медіа-компанії Zhineng Yongxian показує, що сервер NVIDIA H100, який налаштований з вісьмома графічними процесорами, зараз орендується на 75 000 юанів на місяць-значне зниження близько 180 000 юанів. Багато центрів обробки даних вважають за краще залишати свої системи порожніми, ніж ризикувати подальшими втратами, оскільки операція надзвичайно дорога.
Ця ситуація також відображається у групах WeChat, які спостерігає Сяо Лі. Дилери стали дискредитованими у своїх магазинах, а ціни повернулися на звичайний рівень. У той же час, відомі йому два проекти центрів обробки даних, мають труднощі з забезпеченням подальшого фінансування з боку інвесторів, які очікують невеликої віддачі. Це змушує керівників проектів продавати зайві графічні процесори. "Здається, що всі продають, але купують декілька", - каже він.
Ефект DeepSeek: Інновації змінюють ринок
Ринок AI зробив неабиякий поворот із підйомом DeepSeek, китайського стартапу Кі. Наприкінці січня 2025 року компанія випустила свої мови AI DeepSeek-R1-Zero та DeepSeek-R1, які пройшли навчання з часткою обчислювальних зусиль, які використовуються для порівнянних західних моделей.
Цей розвиток спричинив справжній шок на фінансових ринках. Технологічні акції, особливо виробник чіпів NVIDIA, зафіксували великі втрати. Один день DeepSeek знищив ринкові цінності понад мільярд доларів. Акції Nvidia в цей день втратили 17% або 589 мільярдів доларів - найвищі щоденні збитки в історії фондової біржі.
Підходить для цього:
Ефективність замість обчислювальної потужності
Причина цієї кардинальної ринкової реакції полягає у ефективності моделі DeepSeek. Це було "дивовижно дешево і навчене з менш просунутими чіпами" і все ще може йти в ногу з продуктивністю OpenAis Chatgpt. Це ставить під сумнів статус -кво розвитку AI: "Навіщо інвестувати трильйони в нові великі мовні моделі, якщо низькі мільйони достатньо для їх розвитку?"
Цей розвиток принципово змінила попит на інфраструктуру ШІ. "Deepseek - це момент виставлення рахунків для китайської індустрії ШІ. Палаюче питання" Хто може розвинути найкращу модель великої мови? " "Хто може краще ним користуватися?" Переїхав, - пояснює Ханчен Цао, доцент інформаційних систем університету Еморі.
Технологічні зміни в розвитку ШІ
Зростання моделей міркувань, таких як DeepSeek R1 та OpenAis Chatgpt O1 та O3, призвели до фундаментальної зміни вимог до центрів обробки даних. За допомогою цих технологій більшість обчислювальних зусиль вже не виникають під час навчання та створення моделі, а під час проведення кроків -кроку логічних похідних у відповідь на запити користувачів.
Нові вимоги до інфраструктури
Цей процес міркувань часто дає кращі результати, але займає значно більше часу. Тому апаратне забезпечення з низькою затримкою (час, який потребує даних, щоб дістатися з однієї точки в мережі в іншу) має надзвичайно важливе значення. Центри обробки даних повинні бути розташовані поблизу важливих технологічних центрів, щоб мінімізувати затримки передачі та забезпечити доступ до висококваліфікованого персоналу з експлуатації та обслуговування.
Ця зміна означає, що багато центрів обробки даних, які були побудовані в центральній, західній та сільській регіонах Китаю-де електроенергія та земля дешевша, втрачають привабливість для компаній AI. У Чженчжоу, місті в провінції Хенан, новобудований центр обробки даних навіть розповсюджує безкоштовні арифметичні ваучери для місцевих технологічних компаній, але все ще є труднощами залучення клієнтів.
Крім того, багато нових центрів обробки даних для навантаження на тренування PRT були оптимізованими великими, безперервними розрахунками, які проводяться на масивних наборах даних---не для висновку, процесу виконання, моделей міркувань, які навчаються в режимі реального часу.
Підходить для цього:
Глобальна гонка AI: Китай проти США
Сучасний стан китайських центрів даних AI повинен розглядатися в контексті глобальної раси до керівної позиції в галузі штучного інтелекту. Китай шукав провідну позицію з 2017 року з розвитком штучного інтелекту AIT (AIDP). Просування ШІ вважається вирішальним для конкурентоспроможності та національної безпеки країни.
Стратегічне позиціонування та інвестиції
На відміну від цього, США все ще мають чітку позицію в інвестиціях AI. Минулого року в США в США було інвестовано майже 70 мільярдів доларів, щоб розробити штучний інтелект - дев'ять разів більше, ніж у Китаї. З кількістю нових стартапів AI, США також працюють з майже 900 компаніями порівняно з 122 в Китаї.
Сполучені Штати ще більше зміцнюють свою позицію. Нещодавно Дональд Трамп оголосив проект "Stargate", проект на 500 мільярдів доларів для нових центрів обробки даних AI в Техасі. Під цим іменем OpenAI, Softbank та Oracle хочуть створити до 20 мега -центрів обробки даних у найближчі роки, щоб просунути програми AI та встановити стандарти.
Відповідь Китаю на санкції США
Спеціальним викликом для Китаю є обмеження експорту США для передових напівпровідників. Незважаючи на ці обмеження, Китай досяг значного прогресу в розвитку ШІ. Колишній міністр торгівлі США Джина Раймондо заявив наприкінці 2024 року, що блоки доставки для ультрашвидких мікросхем були лише "швидкісними бамперами" і що це невдало любовні зусилля, щоб зупинити підйом Китаю.
Успіхи DeepSeek показують, що китайські компанії знаходять інноваційні способи розробки конкурентних моделей AI з менш вдосконаленими чіпами-реакцією на обмеження доступу до провідних технологій.
Фокус Китаю на ШІ: шляхи технологічної незалежності
Незважаючи на нинішні виклики, центральний уряд Китаю дотримується підтримки інфраструктури ШІ. На початку 2025 року вона організувала симпозіум галузі AI, в якому підкреслюється важливість самодостатності в цій технології.
Консолідація та урядові втручання
Експерти припускають, що урядові установи можуть взяти під контроль деякі невдалі проекти та передавати їх більш досвідченим операторам. "Китайський уряд, ймовірно, втручається, візьме на себе і передасть його більш здібним операторам", - каже Джиммі Гудріх, старший радник з технологій в корпорації Rand.
Великі китайські технологічні групи продовжують інвестувати в інфраструктуру ШІ, щоб забезпечити їх конкурентоспроможність. Alibaba Group оголосила про плани інвестувати понад 50 мільярдів доларів у хмарні обчислення та апаратну інфраструктуру AI протягом наступних трьох років, тоді як ByTedance планує інвестувати близько 20 мільярдів доларів у процесорів GPU та центрів обробки даних.
Уроки китайського сечового міхура AI
Нинішня ситуація центрів даних AI в Китаї показує ризики поспішних інвестицій у швидко розвиваючу технологічну сферу. Те, що вважалося безпечною інвестицією кілька років тому, ставили під сумнів інноваційні події, такі як DeepSeek R1 та змінили ринкові умови.
Зростаючі труднощі китайської галузі ШІ значною мірою є результатом недосвідчених акторів-компаній та органів місцевого самоврядування-які стрибнули на поїзді Hype та створили споруди, які не є оптимальними для сьогоднішніх потреб. Цей досвід підкреслює важливість спеціалізованих знань та стратегічного планування в розвитку інфраструктури ШІ.
Консолідація ринку вказується на майбутнє, завдяки чому більш успішні моделі, як DeepSeek, можуть прокласти шлях для більш ефективних та дешевших розвитку AI. Важливе питання перейшло від чистої обчислювальної потужності до змістовного застосування технології AI: "Що відбувається між сьогодні та майбутнім, в якому AI насправді є скрізь, - це вже не інфраструктура, а надійні плани використання технології".
Підходить для цього:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Конрад Вольфенштейн
Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.
Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.
