Опубліковано: 29 березня 2025 р. / Оновлено: 29 березня 2025 р. – Автор: Konrad Wolfenstein
Бум штучного інтелекту в Китаї чи ось-ось лусне бульбашка штучного інтелекту? Сотні нових центрів обробки даних стоять порожніми – Зображення: Xpert.Digital
Мільярди інвестицій, нульовий попит: фіаско центрів обробки даних зі штучним інтелектом у Китаї
Від золотої лихоманки до кризи: що стоїть за порожніми заводами штучного інтелекту в Китаї
Китай демонструє перші чіткі ознаки лусання бульбашки штучного інтелекту. Хоча нещодавно в центри обробки даних було зроблено величезні інвестиції, багато з цих нових об'єктів зараз простоюють. Між 2023 і 2024 роками було запущено понад 500 проектів центрів обробки даних, але, за повідомленнями ЗМІ, до 80 відсотків новостворених обчислювальних потужностей залишаються невикористаними. Водночас колись процвітаючий чорний ринок чіпів Nvidia охолов, а більш ефективні моделі штучного інтелекту, такі як DeepSeek R1, кидають виклик існуючій бізнес-моделі багатьох центрів обробки даних.
Підходить для цього:
Бум центрів обробки даних зі штучним інтелектом у Китаї
Розширення інфраструктури штучного інтелекту було оголошено національним пріоритетом у Китаї, щоб зробити країну провідним центром штучного інтелекту. Завдяки державній підтримці та приватним інвестиціям за короткий період було побудовано сотні нових центрів обробки даних. Тільки у 2023 та 2024 роках було оголошено про понад 500 нових проектів центрів обробки даних по всій країні – від Внутрішньої Монголії до Гуандуна.
Цей розвиток подій відбувся після запуску ChatGPT наприкінці 2022 року, що викликало швидку реакцію в Китаї. Центральний уряд закликав місцеву владу прискорити будівництво так званих «розумних обчислювальних центрів» – терміна для центрів обробки даних, орієнтованих на штучний інтелект. За даними Комітету центрів обробки даних Асоціації китайської галузі зв’язку, щонайменше 150 з цих нових центрів обробки даних були завершені та введені в експлуатацію до кінця 2024 року.
Неправильні інвестиції та брак досвіду
Фундаментальною проблемою цього розвитку була відсутність досвіду у багатьох інвесторів. Компанії з непов'язаних секторів, таких як харчова та текстильна промисловість, скористалися підходом штучного інтелекту, не враховуючи складні вимоги. Крім того, недобросовісні посередники призводили до неефективних проектів, маніпулюючи прогнозами попиту, щоб шахрайським шляхом отримати державні субсидії.
Сяо Лі, колишній підприємець у сфері нерухомості, який став керівником проектів центрів обробки даних, описує, як його привабив бум штучного інтелекту 2023 року. У той час трейдери в його групах WeChat хвалилися тим, що забезпечили поставки високопродуктивних графічних процесорів Nvidia, які насправді підпадали під експортні обмеження США. У пік попиту один чіп Nvidia H100, необхідний для навчання моделей штучного інтелекту, міг коштувати на чорному ринку до 200 000 юанів (приблизно 28 000 доларів США).
Поточна криза: порожні центри обробки даних
Сьогодні багато новозбудованих центрів обробки даних стоять порожніми та не використовуються. Згідно з повідомленнями підрядників, керівника компанії, що займається виробництвом серверів GPU, та керівників проектів, більшість операторів цих центрів обробки даних борються за виживання. Китайські ЗМІ, такі як Jiazi Guangnian та 36Kr, повідомляють, що до 80 відсотків новозбудованих обчислювальних потужностей залишаються невикористаними.
Оренда графічних процесорів компаніям, яким вони потрібні для навчання моделей штучного інтелекту — основної бізнес-моделі нових центрів обробки даних — колись вважалася гарантією. Але з розвитком DeepSeek та раптовими змінами в економіці застосувань штучного інтелекту галузь зазнає спаду.
Обвал цін та відчайдушні продавці
Ціни на оренду відеокарт впали до рекордно низького рівня. Нещодавній звіт китайського ЗМІ Zhineng Yongxian показує, що сервер Nvidia H100, налаштований на вісьмох відеокартах, тепер орендується за 75 000 юанів на місяць – це значне падіння порівняно з попередніми 180 000 юанів. Багато центрів обробки даних залишають свої системи бездіяльними, щоб не ризикувати подальшими збитками, оскільки їх експлуатація надзвичайно дорога.
Ця ситуація також відображається в групах WeChat, які відстежує Сяо Лі. Продавці стали більш обачними у своїх угодах, а ціни повернулися до нормального рівня. Водночас два проекти центрів обробки даних, про які він знає, намагаються забезпечити подальше фінансування від інвесторів, які очікують низької прибутковості. Це змушує керівників проектів продавати надлишки графічних процесорів. «Здається, що всі продають, але мало хто купує», – каже він.
Ефект DeepSeek: Інновації змінюють ринок
Ринок штучного інтелекту зробив разючий поворот із появою DeepSeek, китайського стартапу у сфері штучного інтелекту. Наприкінці січня 2025 року компанія випустила свої моделі мов програмування для штучного інтелекту DeepSeek-R1-Zero та DeepSeek-R1, які були навчені з використанням обчислювальної потужності, що значно менша за ту, що потрібна для порівнянних західних моделей.
Ця подія спричинила справжній шок на фінансових ринках. Акції технологічних компаній, зокрема виробника чіпів Nvidia, зазнали величезних втрат. За один день DeepSeek втратив понад трильйон доларів ринкової вартості. Акції Nvidia втратили того дня 17%, або 589 мільярдів доларів – найбільше падіння за один день в історії фондового ринку.
Підходить для цього:
Ефективність замість обчислювальної потужності
Причина такої різкої реакції ринку полягає в ефективності моделі DeepSeek. Вона була «напрочуд недорогою та навчалася на менш просунутих чіпах», і все ж може конкурувати з продуктивністю ChatGPT від OpenAI. Це ставить під сумнів статус-кво розробки ШІ: «Навіщо інвестувати трильйони в нові великі мовні моделі, коли їх можна розробити всього за кілька мільйонів доларів?»
Цей розвиток докорінно змінив попит на інфраструктуру штучного інтелекту. «DeepSeek — це момент розплати для китайської індустрії штучного інтелекту. Актуальне питання змістилося з «Хто може розробити найкращу модель великої мови програмування?» на «Хто може використовувати її краще?»», — пояснює Ханчен Цао, доцент кафедри інформаційних систем Університету Еморі.
Технологічні зміни в розробці штучного інтелекту
Поява моделей міркування, таких як R1 від DeepSeek та ChatGPT o1 і o3 від OpenAI, докорінно змінила вимоги до центрів обробки даних. Завдяки цим технологіям більшість обчислювальних зусиль більше не пов'язана з навчанням та побудовою моделі, а з виконанням покрокових логічних висновків у відповідь на запити користувачів.
Нові вимоги до інфраструктури
Такий процес міркування часто дає кращі результати, але займає значно більше часу. Тому апаратне забезпечення з низькою затримкою (час, необхідний для передачі даних з однієї точки мережі до іншої) має першорядне значення. Центри обробки даних повинні розташовуватися поблизу основних технологічних вузлів, щоб мінімізувати затримки передачі та забезпечити доступ до висококваліфікованого персоналу з експлуатації та технічного обслуговування.
Цей зсув означає, що багато центрів обробки даних, побудованих у центральних, західних та сільських регіонах Китаю, де електроенергія та земля дешевші, стають менш привабливими для компаній, що займаються штучним інтелектом. У Чженчжоу, місті провінції Хенань, нещодавно побудований центр обробки даних навіть роздає безкоштовні ваучери на обчислення місцевим технологічним компаніям, проте йому все ще важко залучити клієнтів.
Крім того, багато нових центрів обробки даних були оптимізовані для робочих навантажень перед навчанням – великих, безперервних обчислень, що виконуються на масивних наборах даних, – а не для логічного висновку, процесу запуску навчених моделей міркувань для відповіді на ввідні дані користувача в режимі реального часу.
Підходить для цього:
Глобальна гонка штучного інтелекту: Китай проти США
Поточний стан центрів обробки даних на основі штучного інтелекту в Китаї слід розглядати в контексті глобальної гонки за лідерство у сфері штучного інтелекту. З 2017 року Китай займає лідируючі позиції завдяки своїй стратегії «Розвиток штучного інтелекту нового покоління» (AIDP). Розвиток штучного інтелекту вважається вирішальним для конкурентоспроможності країни та національної безпеки.
Стратегічне позиціонування та інвестиції
Натомість США все ще значно лідирують в інвестиціях у штучний інтелект. Минулого року приватні компанії в США інвестували майже 70 мільярдів доларів у розробку штучного інтелекту – у дев'ять разів більше, ніж у Китаї. США також лідирують за кількістю нових стартапів у сфері штучного інтелекту, маючи майже 900 компаній порівняно зі 122 у Китаї.
США ще більше зміцнюють свої позиції. Дональд Трамп нещодавно оголосив про проект «Зоряна брама» – проект вартістю 500 мільярдів доларів, що передбачає створення нових центрів обробки даних на основі штучного інтелекту в Техасі. Під цією назвою OpenAI, Softbank та Oracle планують побудувати до 20 мегацентрів обробки даних у найближчі роки для розвитку застосувань штучного інтелекту та встановлення стандартів.
Реакція Китаю на санкції США
Особливим викликом для Китаю є обмеження США на експорт передових напівпровідників. Незважаючи на ці обмеження, Китай досяг значного прогресу в розвитку штучного інтелекту. Колишня міністр торгівлі США Джина Раймондо заявила наприкінці 2024 року, що заборони на постачання надшвидких чіпів були лише «легкими перешкодами», а спроби зупинити зростання Китаю були марними.
Успіхи DeepSeek демонструють, що китайські компанії знаходять інноваційні способи розробки конкурентоспроможних моделей штучного інтелекту з менш просунутими чіпами – у відповідь на обмеження доступу до передових технологій.
Зосередження Китаю на штучному інтелекті: шляхи до технологічної незалежності
Незважаючи на поточні виклики, центральний уряд Китаю залишається відданим підтримці інфраструктури штучного інтелекту. На початку 2025 року він провів симпозіум галузі штучного інтелекту, на якому було наголошено на важливості самодостатності цієї технології.
Консолідація та втручання уряду
Експерти вважають, що урядові установи можуть взяти під контроль деякі з невдалих проектів і передати їх більш досвідченим операторам. «Китайський уряд, ймовірно, втрутиться, візьме їх під контроль і передасть більш кваліфікованим операторам», — каже Джиммі Гудріч, старший технологічний радник RAND Corporation.
Великі китайські технологічні компанії продовжують інвестувати в інфраструктуру штучного інтелекту, щоб забезпечити свою конкурентоспроможність. Alibaba Group оголосила про плани інвестувати понад 50 мільярдів доларів у хмарні обчислення та апаратну інфраструктуру штучного інтелекту протягом наступних трьох років, тоді як ByteDance планує інвестувати близько 20 мільярдів доларів у графічні процесори та центри обробки даних.
Уроки китайської бульбашки штучного інтелекту
Поточна ситуація з центрами обробки даних на основі штучного інтелекту в Китаї ілюструє ризики поспішних інвестицій у швидко розвивається технологічну сферу. Те, що вважалося безпечною інвестицією ще кілька років тому, було поставлено під сумнів через інноваційні розробки, такі як DeepSeek R1, та зміну ринкових умов.
Зростаючі труднощі, з якими стикається китайська індустрія штучного інтелекту, значною мірою є результатом недосвідчених гравців — компаній та місцевих органів влади, — які приєдналися до цієї тенденції та побудували об'єкти, що не відповідають оптимальним вимогам. Цей досвід підкреслює важливість експертного досвіду та стратегічного планування в розвитку інфраструктури штучного інтелекту.
Заглядаючи в майбутнє, консолідація ринку вже на горизонті, а більш успішні моделі, такі як DeepSeek, потенційно прокладуть шлях для більш ефективних та економічно вигідних розробок штучного інтелекту. Ключове питання змістилося від чистої обчислювальної потужності до змістовного застосування технології штучного інтелекту: «Те, що стоїть між сьогоднішнім днем і майбутнім, де штучний інтелект буде справді повсюдним, — це вже не інфраструктура, а чіткі плани розгортання технології».
Підходить для цього:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Konrad Wolfenstein
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.
