На волне ИИ-бума Китай понастроил центров обработки данных — теперь сотни из них никому не нужны

Во время «нейросетевой лихорадки» Китай вложил миллиарды в ИИ-инфраструктуру, объявив эти проекты национальным приоритетом. Однако многие недавно построенные объекты теперь пустуют, а другие изо всех сил пытаются удержаться на плаву. Появление DeepSeek сделало нерентабельным высокодоходный бизнес сдачи в аренду графических процессоров для обучения ИИ. Экономика отрасли за короткий срок радикально изменилась.

Источник изображений: unsplash.com

Когда ChatGPT инициировал ИИ-бум в конце 2022 года, китайское правительство обозначило инфраструктуру ИИ как национальный приоритет, призвав ускорить разработку так называемых «интеллектуальных вычислительных центров» — термин, придуманный для описания центров обработки данных (ЦОД), ориентированных на ИИ.

По данным аналитической компании KZ Consulting, в 2023 и 2024 годах в Китае было заложено более 500 новых ЦОД и, по крайней мере, 150 из них были запущены к началу 2025 года. Государственные предприятия, публичные компании и аффилированные с государством фонды конкурировали за возможность инвестировать в них, надеясь вырваться в лидеры в ИИ-гонке. Местные органы власти рассчитывали, что новые ЦОД стимулируют экономику и сделают регион ключевым центром ИИ.

Однако многие недавно построенные объекты сейчас пустуют, а большинство компаний, управляющих этими ЦОД, изо всех сил пытаются удержаться на плаву. По некоторым оценкам, невостребованными оказались до 80 % недавно введённых в строй объектов инфраструктуры ИИ. Сдача в аренду графических процессоров для обучения ИИ рассматривалась, как основная бизнес-модель для новой волны ЦОД и считалась беспроигрышным вариантом. Но с появлением моделей рассуждений, таких как DeepSeek R1, снизивших планку для обучения моделей ИИ на несколько порядков, и внезапным изменением экономики вокруг ИИ отрасль пошатнулась.

Рост числа моделей рассуждений, таких как DeepSeek R1 и OpenAI ChatGPT o1 и o3, изменил требования к ЦОД. При использовании этих моделей большинство вычислительных мощностей тратится на пошаговые логические выводы в ответ на запросы пользователей, а не на обучение модели. Процесс рассуждений даёт весьма качественные результаты, но требует больше времени. В результате определяющим фактором становятся низкие задержки, следовательно, ЦОД должны располагаться вблизи крупных технологических центров. Многие ЦОД, построенные в удалённых районах Китая, где электричество и земля дешевле, потеряли свою привлекательность для компаний ИИ.

Кроме того, многие из новых центров обработки данных, которые появились в последние годы, были оптимизированы для рабочих нагрузок при обучении — больших, длительных вычислений, выполняемых на огромных наборах данных, — а не для реагирования на вводимые пользователем данные в реальном времени.

Спрос сместился в сторону оборудования с низкой задержкой для логических выводов, что снизило привлекательность ЦОД, расположенных в отдалённых регионах. DeepSeek изменила подход с «кто может создать лучшую большую языковую модель?» на «кто может лучше эту модель использовать?».

Только в 2024 году более 144 компаний зарегистрировались в Администрации киберпространства Китая — центральном интернет-регуляторе страны — для разработки собственных больших языковых моделей. Однако, по данным китайского издания Economic Observer, к концу года только около 10 % этих компаний все ещё активно инвестировали в эти проекты.

«Растущая боль, которую переживает индустрия ИИ в Китае, во многом является результатом того, что неопытные игроки — корпорации и местные органы власти — запрыгивают в поезд ажиотажа, строя объекты, которые не являются оптимальными для сегодняшних потребностей», — уверен старший советник по технологиям корпорации RAND Джимми Гудрич (Jimmy Goodrich).

В результате проекты терпят неудачу, энергия тратится впустую, а ЦОД становятся «проблемными активами», которые выставляются на продажу по ценам ниже рыночных. Ситуация может в конечном итоге вызвать вмешательство правительства, которое, по словам Гудрича, «передаст их более способным операторам».

Нужно отметить и злоупотребления, сопутствующие строительству новых ЦОД. Далеко не все участники рынка стремились зарабатывать деньги на ЦОД, многие используют их для получения субсидированной зелёной энергии, которую затем перепродают в сеть с наценкой. Порой компании приобретают землю для развития ЦОД ради получения государственных займов и кредитов, даже не планируя использовать объект по назначению.

Аналитики выделяют следующие объективные причины перенасыщения рынка:

• избыточное первоначальное финансирование на фоне упадка рынка недвижимости и стагнации интернет-индустрии;
• спад на рынке аренды графических процессоров, значительное снижение цен;
• разочарование инвесторов после окончания строительства, трудности с привлечением дальнейшего финансирования;
• несоответствие многих построенных ЦОД текущим потребностям;
• поощрение местными властями краткосрочных проектов ради повышения своего политического статуса;
• ограниченный опыт руководителей, спешка и несоблюдение отраслевых стандартов;
• завышенные прогнозы и манипуляции данными со стороны посредников и брокеров для получения государственных субсидий.

В этих обстоятельствах стоимость аренды графических процессоров упала до рекордно низкого уровня. По данным китайского издания Zhineng Yongxian, сервер с восемью графическими процессорами Nvidia H100 теперь сдаётся в аренду за 75 000 юаней ($10 200) в месяц, тогда как раньше стоимость аренды достигала 180 000 юаней ($24 600). Некоторые ЦОД предпочитают остановить эксплуатацию объектов, поскольку доходы не покрывают расходы на электроэнергию и обслуживание.

Как это не парадоксально, Китай сталкивается с самыми высокими расходами на приобретение чипов Nvidia, но цены на аренду графических процессоров необычайно низки. В стране имеется переизбыток вычислительной мощности, особенно в центральном и западном Китае, но в то же время наблюдается нехватка передовых чипов. Часть нового спроса обусловлена ​​компаниями, развёртывающими собственные версии моделей DeepSeek. Наибольшим спросом пользуется Nvidia H20, оптимизированный для вывода ИИ, за ним следует H100, продолжающий стабильно поступать в Китай, несмотря на санкции США.

Несмотря на простой многочисленных построенных ЦОД, правительство Китая продолжает развивать ИИ-инфраструктуру. Крупные китайские технологические компании продолжают инвестировать в это направление, объявленное национальным приоритетом. Alibaba Group планирует вложить более $50 млрд в облачные вычисления и инфраструктуру ИИ в течение следующих трёх лет, а ByteDance собирается потратить около $20 млрд на графические процессоры и ЦОД.

Стоит отметить, что технологические компании США делают то же самое, принимая участие в 500-миллиардной программе Stargate, которая предусматривает создание передовых ЦОД и вычислительной инфраструктуры в течение следующих четырёх лет. Учитывая конкуренцию в области ИИ, Китай вряд ли сократит свои усилия.

«Инфраструктура станет определяющим фактором успеха, — уверен Гудрич. — Китайское правительство, скорее всего, будет рассматривать [простаивающие ЦОД] как необходимое зло для развития важной возможности, своего рода растущую боль. У вас есть провальные проекты и проблемные активы, и государство консолидирует и очистит их. Они видят цель, а не средства».