চীনের এআই ডেটা সেন্টারগুলি উত্তর এবং উত্তর-পশ্চিম অঞ্চলের দিকে সরে যাচ্ছে

চীনের এআই কম্পিউটিং ক্ষমতার ভৌগোলিক কেন্দ্র প্রায়শই “ব্যবহারকারীদের কাছাকাছি” থেকে “বিদ্যুৎ, জমি এবং শীতলীকরণের শর্তগুলির কাছাকাছি” সরে আসছে।

লেখক, উৎস: ME News



• চীনের এআই কম্পিউটিং ক্ষমতার ভৌগোলিক কেন্দ্র এখন “ব্যবহারকারীদের কাছাকাছি” থেকে “বিদ্যুৎ, জমি এবং শীতলীকরণের শর্তগুলির কাছাকাছি” সরে আসছে। ব্লুমবার্গএনইএফ-এর সর্বশেষ পরিসংখ্যান অনুযায়ী, দেশজুড়ে নির্মাণাধীন এবং পরিকল্পিত ডেটা সেন্টার প্রকল্পগুলির অর্ধেকেরও বেশি উত্তর এবং উত্তর-পশ্চিমে বিন্যস্ত হয়েছে; 2028 সালের মধ্যে, এই অঞ্চলগুলি প্রত্যাশিতভাবে বিজিং, শাংহাই ইত্যাদি ঐতিহ্যবাহী কেন্দ্রগুলিকে ছাড়িয়ে যাবে এবং দেশের সবচেয়ে বড় কম্পিউটিং ক্ষমতা সরবরাহকারী অঞ্চল হয়ে উঠবে।
• এটি শুধুমাত্র “কেন্দ্রীয় ডেটা সেন্টারের পশ্চিম স্থানান্তর” নয়, বরং AI ডেটা সেন্টারগুলিকে আরও বেশি শক্তি অবকাঠামোর দিকে নিয়ে যাচ্ছে। মডেল প্রশিক্ষণ এবং বড় পরিসরের অফলাইন ইনফারেন্সের ফলে একক প্রকল্পের বিদ্যুৎ ব্যবহার বৃদ্ধি পাওয়ার পর, বিদ্যুতের দাম, বিদ্যুৎ সরবরাহের স্থিতিশীলতা, সবুজ বিদ্যুৎ প্রাপ্তির ক্ষমতা এবং সম্প্রসারণের সম্ভাবনা, শহরের অবস্থানের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে।
• ঔপনিবেশিক ডেটা সংকুচিত প্রবণতাকে প্রমাণিত করেছে। ২০২৫ সালের শেষের দিকে, দেশব্যাপী ১,৩৭,৩০,০০০টিরও বেশি স্ট্যান্ডার্ড সার্ভার র্যাক সক্রিয় ছিল, এবং বুদ্ধিমত্তা কম্পিউটিং ক্ষমতা ১,৫৯,০০০ PFLOPS (FP16) পৌঁছেছে; আটটি জাতীয় কম্পিউটিং হাবের বুদ্ধিমত্তা কম্পিউটিং আকার দেশের ৮০% এরও বেশি, এবং হাব অঞ্চলগুলিতে যোগ করা কম্পিউটিং ক্ষমতা দেশের যোগ করা কম্পিউটিং ক্ষমতার ৮০% এরও বেশি।
• উত্তর এবং উত্তর-পশ্চিম এলাকাগুলি “খেয়ে ফেলবে” না পূর্বের ক্যালকুলেশন ক্ষমতা। প্রশিক্ষণ, ক্লাউড স্টোরেজ, অফলাইন বিশ্লেষণ ইত্যাদি নিম্ন-লেটেন্সি সংবেদনশীল ব্যবসাগুলি দূরবর্তী স্থানান্তরের জন্য উপযুক্ত, যখন অটোনমাস ড্রাইভিং, শিল্প নিয়ন্ত্রণ, অনলাইন ট্রেডিং এবং ব্যবহারকারী-সম্মুখীন রিয়েল-টাইম ইনফারেন্স এখনও জনসংখ্যা এবং শিল্পের ঘনীভূত অঞ্চলগুলির কাছাকাছি প্রয়োজন। ভবিষ্যতে “পশ্চিমের ভারী-অ্যাসেট ক্যালকুলেশন বেস + পূর্বের নিম্ন-লেটেন্সি সার্ভিস নোড” এর দ্বিতলীয় কাঠামোই বেশি সম্ভাবনা।
• 真正的风险不是西迁本身，而是新一轮投资是否会再次走向“重建设、轻利用”。当服务器、芯片和电力投入以GW级增长时，决定回报率的将是上架率、利用率、网络调度效率以及能否获得持续的AI工作负载。

গত দশকের বেশি সময় ধরে, চীনের ডেটা সেন্টারগুলির সবচেয়ে প্রাকৃতিক অবস্থান ছিল ইন্টারনেট এবং আর্থিক শিল্পের ঘনীভূত অঞ্চলগুলি—যেমন বেইজিং, শাংহাই, শেনজেন, হাঙ্গজু—কারণ প্রাচীন ডেটা সেন্টারগুলি প্রথমত ব্যবহারকারী এবং প্রতিষ্ঠানদের সেবা দিত, যেখানে নেটওয়ার্ক ল্যাটেন্সি, গ্রাহকের দূরত্ব এবং ক্লাউড সার্ভিস ইকোসিস্টেম বিদ্যুতের খরচের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। কিন্তু জেনারেটিভ AI এই স্থাননির্বাচনের যুক্তি পুনর্লিখন করছে, কারণ AI প্রশিক্ষণের মূল খরচ কাঠামোটি প্রাচীন ইন্টারনেট ব্যবসার থেকে স্পষ্টভাবে ভিন্ন।

ব্লুমবার্গএনইএফ দ্বারা ৮ সেপ্টেম্বর প্রকাশিত সাম্প্রতিক গবেষণা অনুসারে, চীনের ডেটা সেন্টার প্রকল্পের পাইপলাইনের অর্ধেকেরও বেশি উত্তর এবং উত্তর-পশ্চিম অঞ্চলে, যেমন ইননের মঙ্গোলিয়াতে অবস্থিত। এর পূর্বানুমান অনুযায়ী, ২০২৮ সালের মধ্যে এই অঞ্চলগুলি বিজেজিং, শংহাই ইত্যাদি পরিপক্ক বাজারগুলির উপরে উঠে আসবে এবং দেশজুড়ে সবচেয়ে বড় ক্যালকুলেশন সরবরাহ অঞ্চল হয়ে উঠবে; ২০৩০ সালের মধ্যে, উত্তর এবং উত্তর-পশ্চিমের ইতিমধ্যে চালু ডেটা সেন্টারগুলির IT ক্ষমতা দেশের প্রায় এক-তৃতীয়াংশ হতে পারে। একইসময়ে, চীনের ডেটা সেন্টারগুলির বাস্তবিকভাবে চালু IT ক্ষমতা আগামী ৫ বছরের মধ্যে দ্বিগুণেরও বেশি বৃদ্ধি পাবে, ২০৩০ সালের মধ্যে মোট বিদ্যুৎ চাহিদা ১৫১% বৃদ্ধি পেয়ে ৩২৯ টেরাওয়াট-ঘণ্টা, অর্থাৎ দেশের বিদ্যুৎ চাহিদার প্রায় ২.৪% হতে পারে।

এই পরিবর্তনের অর্থ শুধু “পূর্ব ডেটা পশ্চিমে প্রেরণ” শুরু হওয়া নয়। এর চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ হলো, AI-এর কারণে ডেটা সেন্টারের অবস্থান নির্ধারণের যুক্তি স্পষ্টভাবে শক্তি শিল্পের দিকে সরে আসছে। যখন একটি ট্রেনিং ক্লাস্টার কয়েকদশ মেগাওয়াট থেকে শতাধিক মেগাওয়াট বা 1GW-এর মাত্রায় পৌঁছায়, তখন প্রতিষ্ঠানগুলির প্রথম প্রশ্নটি হয়ে ওঠে না যে, মেশিন হাউসটি ব্যবহারকারীদের থেকে কতটা দূরে, বরং কোথায় পর্যাপ্ত বিদ্যুৎ স্থিরভাবে পাওয়া যাবে, কোথায় দীর্ঘমেয়াদি কমখরচে সম্প্রসারণ সম্ভব, এবং কোথায় 녹색-বিদ্যুৎ-অনুপাত এবং শক্তি-খরচের সূচকগুলির সাথে সহজেই মিলিয়ে নেওয়া যাবে। এইভাবে, গণনা-ক্ষমতা (কম্পিউটিং) প্রথমবারের মতো, 1GW-এরও বেশি।

অস্বাভাবিকভাবেই ইননের মঙ্গোলিয়া সবচেয়ে বেশি মনোযোগ পাওয়া নমুনা হয়ে উঠেছে। এখানে ভূমি আপেক্ষিকভাবে প্রচুর, জলবায়ু শীতল, বাতাসের শক্তি এবং সৌরশক্তির সম্পদ প্রচুর, এবং পেকিংয়ের কাছাকাছি। নিম্ন তাপমাত্রার পরিবেশ শীতলীকরণের চাহিদা কমাতে সহায়তা করে, কিন্তু আরও গুরুত্বপূর্ণ হলো, যখন AI ক্লাস্টারগুলি শত মেগাওয়াট থেকে GW-এর স্তরে পৌঁছায়, তখন বড় পরিসরের বিদ্যুৎ সরবরাহ এবং ধারাবাহিকভাবে সম্প্রসারণের সমস্যা একবারেই সমাধান করা যাচ্ছে কিনা, তা অবস্থানের জন্য একটি কঠোর শর্ত হয়ে উঠেছে।

2025 সালের ডিজিটাল চীন উন্নয়ন রিপোর্ট অনুযায়ী, 2025 সালের শেষের দিকে দেশব্যাপী ব্যবহৃত ক্যালকুলেশন সুবিধার র্যাক সংখ্যা 1373 লক্ষ স্ট্যান্ডার্ড র্যাকের বেশি হয়েছে, 42টি লক্ষ কার্ড স্মার্ট ক্যালকুলেশন ক্লাস্টার গড়ে উঠেছে, এবং স্মার্ট ক্যালকুলেশন ক্ষমতা 159 লক্ষ PFLOPS (FP16) পৌঁছেছে। আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল, আটটি জাতীয় ক্যালকুলেশন হাবের নতুন ক্যালকুলেশনের পরিমাণ দেশব্যাপী নতুন ক্যালকুলেশনের 80% এরও বেশি; 2025 সালের জাতীয় ডেটা সম্পদ পরিসংখ্যান রিপোর্টের তথ্য অনুযায়ী, আটটি হাব এবং দশটি ক্লাস্টারের স্মার্ট ক্যালকুলেশন ক্ষমতা দেশব্যাপী স্মার্ট ক্যালকুলেশন ক্ষমতার 80% এরও বেশি। এটি নির্দেশ করে যে, ক্যালকুলেশনের কেন্দ্রীভবন এখন শুধুমাত্র পরিকল্পনা-লক্ষ্য নয়, বরং একটি বাস্তব গঠন।

নীতিগত সীমাবদ্ধতা আরও এই প্রবণতাকে শক্তিশালী করেছে। ২০২৩ সালের শেষে প্রকাশিত জাতীয় একীভূত ক্যালকুলেশন নেটওয়ার্ক বাস্তবায়ন পরিকল্পনা স্পষ্টভাবে উল্লেখ করেছে যে, জাতীয় হাব নোডের বাইরে সাধারণত বড় এবং অতি-বড় ডেটা সেন্টার নির্মাণ করা হবে না, এবং মডেল ট্রেনিং, মেশিন লার্নিং, ভিডিও রেন্ডারিং, অফলাইন বিশ্লেষণ, স্টোরেজ এবং ব্যাকআপের মতো ব্যবসাগুলিকে পশ্চিমের দিকে স্থানান্তরিত করা হবে। অর্থাৎ, সরকার এবং বাজার একসাথে উৎপাদনের উপাদানগুলির গুরুত্বকে পুনর্বিন্যস্ত করছে: অতীতে ডেটা সেন্টারের সবচেয়ে ব্যয়বহুল ছিল “গ্রাহকদের কাছাকাছি”, এখন “পর্যাপ্ত এবং স্থিতিশীল বিদ্যুৎ” পাওয়াটি প্রতিদিন বেশি ব্যয়বহুল হয়ে উঠছে।

ব্যবসায়িক পদক্ষেপগুলি আরও বেশি বিষয় বোঝায়। ২০২৬ সালের জুলাইয়ের শেষের দিকে, বিভিন্ন মিডিয়া ব্লুমবার্গের প্রতিবেদনের উদ্ধৃতি দিয়ে জানিয়েছে যে, DeepSeek উলানচাবে প্রায় 1GW আকারের একটি AI ডেটা সেন্টার নির্মাণের পরিকল্পনা করছে এবং স্থানীয় অন্যান্য অপারেটরদের ক্ষমতা ভাড়া করবে, যার লক্ষ্য ২০২৭ সালের শেষ বা ২০২৮ সালের শুরুর দিকে কমপক্ষে কিছু উৎপাদনক্ষমতা চালু করা। একটি মডেল দক্ষতার জন্য পরিচিত কোম্পানির জন্য GW-স্তরের অবকাঠামোর পরিকল্পনা করা খুবই প্রতিনিধিত্বমূলক: দক্ষতা বৃদ্ধি ক্যালকুলেশনের চাহিদা বিলুপ্ত করেনি, বরং ট্রেনিং রাউন্ড, ইনফারেন্স কল এবং মডেল আপডেটের বৃদ্ধির কারণে মোট চাহিদা আরও বাড়িয়েছে।

জিজিপুরের কেসটি অন্য একটি পরিবর্তনকে বোঝায়। প্রকাশিত প্রতিবেদনগুলি দেখায় যে, জিজিপুরের অধীনে Z.AI প্রায় 1GW স্তরের এআই ডেটা সেন্টার তৈরি করেছে এবং এটি আংশিকভাবে পরিচালনা শুরু করেছে, যা দেশীয় এআই চিপ ব্যবহার করে। তবে, বর্তমান প্রতিবেদনগুলিতে এই প্রকল্পটির সঠিক অবস্থান উল্লেখ করা হয়নি, তাই এটিকে সহজেই ইন্দ্রপ্রস্থ বা উত্তর-পশ্চিমের সাথে সংযুক্ত করা যায় না। আসলে মনোযোগ দেওয়ার মতো বিষয়টি হলো, স্বাধীন বড় মডেল কোম্পানিগুলি “ক্লাউড কম্পিউটিং ক্ষমতা ক্রয়”-এর পরিবর্তে “অবকাঠামোতে সরাসরি নিয়ন্ত্রণ”-এর দিকে এগিয়ে যাচ্ছে, এবং কম্পিউটিং ক্ষমতা এখন প্রযুক্তি বিভাগের ক্রয়ের সমস্যা থেকে কোম্পানির ব্যালেন্সশিটের একটি কৌশলগত সমস্যায় পরিণত হয়েছে।

এটি ডেটা সেন্টার শিল্পের গ্রাহক কাঠামোকেও পরিবর্তন করবে। ভবিষ্যতে বড় AI প্রকল্পগুলি সম্ভবত মডেল কোম্পানি, ক্লাউড প্রোভাইডার, শক্তি কোম্পানি এবং স্থানীয় প্ল্যাটফর্মগুলির সমন্বয়ে গঠিত হবে। যে পক্ষ চিপ, বিদ্যুৎ, নেটওয়ার্ক, তরল শীতলন এবং দীর্ঘমেয়াদি তহবিল—সবকিছুই একসাথে সমাধান করতে পারবে, তিনিই পরবর্তী পর্যায়ের অবকাঠামো প্রতিযোগিতায় অংশগ্রহণের যোগ্যতা অর্জন করবেন।

যদি উত্তর এবং উত্তর-পশ্চিমের উত্থানকে পূর্ব অঞ্চলের ডেটা সেন্টারগুলির ব্যবস্থাগতভাবে বিলুপ্তি হিসাবে বুঝা যায়, তবে পরবর্তী পর্যায়ের কাঠামোকে ভুলভাবে বিশ্লেষণ করা হবে। ব্লুমবার্গএনইএফ-এর বর্তমান প্রতিযোগিতামূলক মূল্যায়নে, যেহেতু নেটওয়ার্ক সংযোগ, শিল্প গ্রাহক, কর্মচারী এবং ডিজিটাল সেবা ইকোসিস্টেম এখনও পূর্ব অঞ্চলে কেন্দ্রীভূত, তাই যাঙ্গজি ডেল্টা এখনও শীর্ষস্থানে। এর মূল সমস্যা হল চাহিদা না থাকা নয়, বরং বিদ্যুতের দাম বেশি, ভূমির সীমিত উপলব্ধতা এবং শক্তি খরচের কঠোর সীমাবদ্ধতা, যার কারণে এটি বড় পরিসরের ট্রেনিং ক্লাস্টারগুলির অসীমভাবে সংযোজনের জন্য উপযুক্ত নয়।

ভবিষ্যতে প্রকৃতপক্ষে স্পষ্ট বিভাজন ঘটবে “ল্যাটেন্সি সংবেদনশীলতা”-এর উপর। বড় মডেলের প্রি-ট্রেনিং, কিছু পোস্ট-ট্রেনিং, ক্লাউড স্টোরেজ, ব্যাকআপ, অফলাইন বিশ্লেষণের মতো কাজগুলি উচ্চতর নেটওয়ার্ক ল্যাটেন্সির অনুমতি দেয়, এবং সহজেই সম্পদ-ভিত্তিক অঞ্চলগুলিতে স্থানান্তরিত হতে পারে; অটোনমাস ড্রাইভিং, শিল্প নিয়ন্ত্রণ, অনলাইন ট্রেডিং এবং গ্রাহক-উন্মুখ রিয়েল-টাইম ইনফারেন্স, তবে এখনও ডেটা উৎপাদনের স্থান এবং ব্যবহারকারীদের কাছাকাছি থাকবে। এমনকি AI ইনফারেন্সও সম্পূর্ণরূপে পশ্চিমের দিকে সরে যাবে না, কারণ ইনফারেন্স নিজেই রিয়েল-টাইম ইন্টারঅ্যাকশন থেকে ব্যাচ প্রসেসিংয়ের মধ্যে বিভিন্ন লোড লেভেল গঠন করেছে।

অতএব, চীনের ভবিষ্যতের ক্যালকুলেশন অবকাঠামো বেশি হবে “বড় বিদ্যুৎ কেন্দ্র + শহরের বিতরণ নেটওয়ার্ক”: উত্তর এবং পশ্চিম অঞ্চলগুলি উচ্চ শক্তি, ভারী সম্পদ এবং কেন্দ্রীয়ভাবে নিয়ন্ত্রণযোগ্য মৌলিক ক্যালকুলেশনের দায়িত্ব নেবে, পূর্বাঞ্চলে উচ্চ মূল্যবান, কম ল্যাটেন্সি এবং অ্যাপ্লিকেশনের কাছাকাছি নোডগুলি রাখা হবে, এবং মধ্যবর্তী অঞ্চলগুলিতে উচ্চগতির নেটওয়ার্ক এবং একক নিয়ন্ত্রণ প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে সংযোগ রক্ষা করা হবে। “পূর্বের ডেটা, পশ্চিমের ক্যালকুলেশন”-এর শেষ লক্ষ্য হলো সার্ভারগুলিকে A-তে থেকে B-তে সরানো নয়, বরং বিভিন্ন কম্পিউটিং টাস্কগুলিকে অর্থনৈতিকভাবে সবচেয়ে উপযুক্ত স্থানে পুনরায় স্থাপন করা।

এটি বর্তমান বিনিয়োগের সবচেয়ে বেশি উপেক্ষিত ঝুঁকি। জাতীয় ডেটা অফিস প্রকাশ করেছে যে, ২০২৪ সালের মার্চ পর্যন্ত, দশটি জাতীয় ডেটা কেন্দ্র ক্লাস্টারের মোট স্থাপন হার ৬২.৭২% ছিল, যা ২০২২ এর তুলনায় প্রায় ৪ পার্সেন্ট বেড়েছে। তারপর থেকে নির্মাণের পরিসর আরও বাড়ছে, এবং শিল্পটি এখন “কতগুলি র্যাক নির্মিত হয়েছে” দেখার পরিবর্তে এই র্যাকগুলি কি প্রকৃতপক্ষে স্থায়ী AI কাজগুলি বহন করছে তা দেখতে বাধ্য।

এআই ডেটা সেন্টারের মূলধন ব্যয় অত্যন্ত বেশি, এবং চিপের অবচয় প্রায় পারম্পরিক অবকাঠামোর তুলনায় অনেক দ্রুত। যদি একটি বড় স্মার্ট কম্পিউটিং সেন্টারের স্থিতিশীল গ্রাহক না থাকে, তবে বিদ্যুতের দাম কম হলেও এবং PUE খুব কম হলেও, এটি নিম্ন ব্যবহারের সম্পদে পরিণত হতে পারে। বিশেষ করে যখন বিভিন্ন স্থান “স্মার্ট কম্পিউটিং সেন্টার” এবং “কম্পিউটিং পাওয়ার হাব” প্রকল্পগুলির জন্য প্রতিদ্বন্দ্বিতা করছে, তখন সবচেয়ে বেশি এড়ানোর প্রয়োজন হলো পরিকল্পিত ক্ষমতাকে বাস্তব চাহিদা হিসাবে ধরে নেওয়া, এবং ডেটা সেন্টারের নির্মাণকেই ব্যবসায়িক বন্ধনের সমাপ্তি হিসাবে বিবেচনা করা।

নেটওয়ার্ক এবং সময়সূচী এখন আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠেছে। রাষ্ট্রীয় ডেটা ব্যুরো আগে প্রকাশ করেছিল যে পূর্ব ও পশ্চিম হাব নোডগুলির মধ্যে নেটওয়ার্ক ল্যাটেন্সি প্রায় 20 মিলিসেকেন্ডের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করেছে এবং 400G, 800G হাই-ব্যান্ডউইথ অপটিক্যাল কানেকশন চালু করছে। 2026 সালের মধ্যে, কম্পিউটিং ইন্টারনেট ট্রায়াল নেটওয়ার্ক, কম্পিউটিং ইন্টারকানেকশন ন্যাশনাল নোডস এবং ন্যাশনাল-ইন্টিগ্রেটেড কম্পিউটিং নেটওয়ার্ক ট্রায়াল অ্যান্ড ভেরিফিকেশন প্ল্যাটফর্ম এগিয়ে যাবে। শুধুমাত্র যখন দূরবর্তী কম্পিউটিংকে ক্লাউড সার্ভিসের মতোই দ্রুত খুঁজে, কল করে, বিলিং করে এবং মাইগ্রেট করা যাবে, তখনই পশ্চিমের সস্তা বিদ্যুৎকেই পূর্বের কোম্পানিগুলির জন্য সস্তা কম্পিউটিংয়ে পরিণত করা যাবে।

এখন প্রতিযোগিতা শুধু “কার কাছে বেশি GPU” নয়, বরং “কে GPU কে উচ্চতর ব্যবহারের টোকেন এবং ব্যবসায়িক আয়ে পরিণত করতে পারে”। ডেটা সেন্টারের অবস্থান পশ্চিমে সরানো যেতে পারে, কিন্তু মডেল, অ্যালগরিদম, গ্রাহক এবং অ্যাপ্লিকেশন ইকোসিস্টেমই চূড়ান্ত মূল্যনির্ধারণের ক্ষমতা নির্ধারণ করে।

দীর্ঘমেয়াদি দৃষ্টিকোণ থেকে দেখলে, এই উত্তর ও পশ্চিম সরানোর সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অর্থ হল চীনের শক্তি অবকাঠামোর সুবিধাকে এআইয়ের চাহিদার সাথে বড় পরিসরে বাঁধা। চীন অতীতে হাই-ভোল্টেজ ডিরেক্ট কারেন্ট (HVDC) বিল্ড করেছিল, যা পশ্চিমা অঞ্চলের বিদ্যুৎকে পূর্বাঞ্চলে পাঠিয়েছিল; “পূর্ব ডেটা, পশ্চিম ক্যালকুলেশন”-এর অন্যান্য দৃষ্টিভঙ্গি হল, কিছু পরিস্থিতিতে স্থানান্তরযোগ্য কম্পিউটিং টাস্কগুলিকে বিদ্যুতের কাছাকাছি পাঠানো। প্রথমটি বিদ্যুৎকে পরিবহন করে, আর দ্বিতীয়টি ডেটা পরিবহন করে, এবং উভয়ক্ষেত্রেই অঞ্চলগত সম্পদের পুনঃবিন্যাসের পিছনে একই মূলনীতি।

এটি ব্যাখ্যা করে যে উত্তর এবং উত্তর-পশ্চিম কেন নতুন ক্যালকুলেশন ক্ষমতার প্রধান বৃদ্ধির কেন্দ্র হয়ে উঠবে, কিন্তু সমস্ত ডিজিটাল অর্থনীতির ক্রিয়াকলাপের নতুন কেন্দ্র হবে না। ক্যালকুলেশন ক্ষমতা AI-এর ভিত্তি, কিন্তু ক্যালকুলেশন ক্ষমতা নিজেই শিল্প নয়। উচ্চমূল্যের মডেল গবেষণা, সফটওয়্যার ইকোসিস্টেম, শিল্প গ্রাহক এবং বাণিজ্যিক স্থিতি এখনও বেইজিং, শাংহাই, শেনজেন, হাংজোউ ইত্যাদি শহরগুলির উপর অত্যধিক নির্ভরশীল। পশ্চিমা অঞ্চলগুলির বড় সম্পদের অবকাঠামো এবং শক্তি শোষণের মূল্য পাওয়াটা সহজ, কিন্তু পূর্বাঞ্চলগুলি এখনও সফটওয়্যার এবং অ্যাপ্লিকেশনের বেশিরভাগ লাভ নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।

এই ভূমির পুনর্বিন্যাস সফল হয়েছে কিনা তা শুধু ২০৩০ সালে উত্তর ও উত্তর-পশ্চিমে কতগুলি র্যাক এবং কত GW অধিকার করেছে তার উপর নির্ভর করবে না, বরং তিনটি ফলাফলের উপর নির্ভর করবে: পশ্চিমে যোগ করা ক্যালকুলেশন ক্ষমতার দীর্ঘমেয়াদী ব্যবহারের হার যথেষ্ট উচ্চ কি, সবুজ বিদ্যুৎ এবং ক্যালকুলেশনের মধ্যে স্থিতিশীল খরচের সুবিধা গঠিত হচ্ছে কি, এবং অঞ্চলভিত্তিক নেটওয়ার্ক এবং সমন্বয় কি প্রতিষ্ঠানগুলিকে দূরবর্তী ক্যালকুলেশনকে স্থানীয় ক্লাউড সম্পদের মতোই ব্যবহার করতে সক্ষম করছে। যদি এই তিনটি বিষয় প্রযোজ্য হয়, তবেই চীন প্রকৃতপক্ষে “শক্তি-সমৃদ্ধ অঞ্চলগুলি বড়পরিসরের গণনা পরিচালনা করবে, এবং শিল্প-ঘনীভূত অঞ্চলগুলি উচ্চমানের অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য দায়ী হবে” —এই AI অবকাঠামোটির গঠন করবে।

চীনের এআই ক্যালকুলেশন ক্ষমতা উত্তর এবং উত্তর-পশ্চিমে কেন্দ্রীভূত হচ্ছে, যা একটি পারম্পরিক শিল্প স্থানান্তর নয়, বরং এআই যুগের উৎপাদন উপাদানের মূল্য পুনর্বিন্যাসের ফলাফল। ভূমি, জলবায়ু এবং নীতি অবশ্যই গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু আসলে মানচিত্রটি পরিবর্তন করছে বিদ্যুৎ: যখন মডেল ট্রেনিং এবং ইনফারেন্স ডেটা সেন্টারগুলিকে GW-স্তরের দিকে নিয়ে যায়, তখন সস্তা, স্থিতিশীল এবং টেকসইভাবে বিস্তৃত বিদ্যুৎই সবচেয়ে দুর্লভ সম্পদ হয়ে উঠবে।

কিন্তু এই নতুন মানচিত্রটি পূর্বাঞ্চলকে মুছে ফেলবে না। বেশি সম্ভাবনা হলো, “প্রশিক্ষণ শক্তির দিকে এগিয়ে যাবে, যুক্তিপূর্ণ ব্যবহারকারীর দিকে এগিয়ে যাবে; ভারী সম্পদ পশ্চিমে কেন্দ্রীভূত হবে, আর উচ্চমূল্যের অ্যাপ্লিকেশনগুলি এখনও পূর্বাঞ্চলে সংকুচিত থাকবে” এমন স্তরীয় বিন্যাস। উত্তর এবং উত্তর-পশ্চিমের সুযোগগুলি হলো চীনের এআই যুগের ক্যালকুলেশন ভিত্তি হয়ে উঠা; এদের সামনের পরীক্ষা হলো, কমখরচের বিদ্যুৎকে উচ্চ-ব্যবহারহারের ক্যালকুলেশনে পরিণত করা, নাকি নতুন পার্ক এবং ডেটা সেন্টারগুলিকে পরবর্তী পর্যায়ের অতিরিক্ত সম্পদে পরিণত করা।

যদি গত কয়েক বছরে "পূর্বের ডেটা, পশ্চিমের ক্যালকুলেশন" সমস্যাটি ছিল ক্যালকুলেশন কোথায় স্থাপন করা উচিত, তবে ২০২৬ সাল থেকে আরও গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নটি হয়ে উঠেছে: এই ক্যালকুলেশনগুলি কি স্থায়ীভাবে ও দক্ষতার সাথে ব্যবহার করা যাবে? এই প্রশ্নটিই চীনের AI ক্যালকুলেশন মানচিত্রকে পুনরায় আঁকবে—এটি একটি সত্যিকারের দক্ষতা বৃদ্ধি হবে, নাকি আবারও একটি অবকাঠামোর প্রতিযোগিতা?

[1] ব্লুমবার্গ নিউজ। চীন তার সবচেয়ে বড় শহরগুলির বাইরে একটি এআই ভবিষ্যৎ গড়ছে. 2026-09-08.

[2] জাতীয় ডিজিটাল ডেটা অফিস: ডিজিটাল চাইনা ডেভেলপমেন্ট রিপোর্ট (2025), 2026 মে।

[3] জাতীয় ডেটা ব্যুরো: জাতীয় ডেটা সম্পদ পর্যালোচনা প্রতিবেদন (2025), 2026 সালের এপ্রিল।

[4] জাতীয় উন্নয়ন এবং পরিবর্তন কমিশন ইত্যাদি: “পূর্ব ডেটা পশ্চিম ক্যালকুলেশন” প্রকল্পের গভীর বাস্তবায়ন এবং জাতীয় একীভূত ক্যালকুলেশন নেটওয়ার্ক গঠনের জন্য প্রস্তাবনা, ২০২৩ সালের ২৯ ডিসেম্বর।

[5] জাতীয় ডেটা ব্যুরো: “উচ্চ মানের উন্নয়ন প্রচার” ধারাবাহিক প্রেস ব্রিফিং, জাতীয় ডেটা কর্মকাণ্ডের উচ্চ মানের উন্নয়নের পরিস্থিতি উপস্থাপন, ২০২৪ সালের আগস্ট।

[6] ডেটা সেন্টার ইন্টেলিজেন্স। ডিপসিক ইনার মঙ্গোলিয়ায় 1GW ক্ষমতাসম্পন্ন এআই ডেটা সেন্টার নির্মাণ করবে. 2026-08-03.

[7] দক্ষিণ চীন মর্নিং পোস্ট। জিপু শেয়ারগুলি 37% বৃদ্ধি পায় যখন কোম্পানিটি চীনা চিপ দ্বারা চালিত একটি বিশাল ডেটা সেন্টার তৈরি করছে. 2026-07-21.