MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
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».
Источник:
