Pusat data AI Tiongkok berpindah ke wilayah utara dan barat laut

Pusat geografis daya komputasi AI Tiongkok sedang berpindah dari "dekat pengguna" ke "dekat listrik, tanah, dan kondisi pendinginan".

Penulis artikel, sumber: ME News



• Pusat geografis daya komputasi AI di Tiongkok sedang berpindah dari "dekat pengguna" ke "dekat listrik, tanah, dan kondisi pendinginan". Menurut statistik terbaru dari BloombergNEF, lebih dari setengah proyek pusat data yang sedang dibangun dan direncanakan di seluruh negeri telah tersebar di wilayah utara dan barat laut; pada tahun 2028, wilayah-wilayah ini diperkirakan akan melampaui pusat-pusat tradisional seperti Beijing dan Shanghai, menjadi wilayah penyedia daya komputasi terbesar di seluruh negeri.
• Ini bukan sekadar "pemindahan pusat data ke barat", melainkan AI yang mendorong pusat data lebih jauh ke infrastruktur energi. Pelatihan model dan inferensi offline skala besar yang meningkatkan konsumsi listrik per proyek membuat harga listrik, stabilitas pasokan, kemampuan mendapatkan listrik hijau, dan ruang ekspansi kini lebih penting daripada lokasi perkotaan.
• Data resmi telah mengonfirmasi tren konsentrasi. Pada akhir 2025, kapasitas komputasi yang aktif di seluruh negeri melebihi 13,73 juta rak standar, dengan kapasitas komputasi cerdas mencapai 1,59 juta PFLOPS (FP16); skala komputasi cerdas di delapan pusat komputasi nasional menyumbang lebih dari 80% dari total nasional, dan penambahan kapasitas komputasi di wilayah pusat juga telah melebihi 80% dari total penambahan nasional.
• Utara dan Barat Laut tidak akan “memakan” daya komputasi timur. Bisnis dengan sensitivitas latensi rendah seperti pelatihan, penyimpanan cloud, dan analisis offline lebih cocok untuk dipindahkan jarak jauh, sementara otomotif mandiri, kontrol industri, transaksi daring, dan inferensi real-time berbasis pengguna tetap memerlukan lokasi dekat dengan area padat penduduk dan industri. Di masa depan, kemungkinan besar akan terbentuk struktur dua lapisan: “dasar daya komputasi berbasis aset berat di barat + node layanan latensi rendah di timur”.
• Risiko sebenarnya bukanlah pemindahan ke barat itu sendiri, tetapi apakah investasi baru akan kembali berfokus pada “pembangunan berlebihan, pemanfaatan minim”. Ketika investasi pada server, chip, dan listrik tumbuh hingga tingkat GW, tingkat pengembalian akan ditentukan oleh tingkat pemasangan, tingkat pemanfaatan, efisiensi pengaturan jaringan, serta kemampuan untuk mendapatkan beban kerja AI yang berkelanjutan.

Dalam satu dekade terakhir, lokasi paling alami untuk pusat data China selalu berada di wilayah-wilayah dengan kepadatan industri internet dan keuangan tinggi seperti Beijing, Shanghai, Shenzhen, dan Hangzhou, karena pusat data tradisional pertama-tama melayani pengguna dan perusahaan, di mana latensi jaringan, jarak pelanggan, dan ekosistem layanan cloud lebih penting daripada biaya listrik. Namun, AI generatif sedang menulis ulang logika pemilihan lokasi ini, karena struktur biaya inti pelatihan AI berbeda secara signifikan dari bisnis internet tradisional.

Penelitian terbaru yang diungkapkan oleh BloombergNEF pada 8 September menunjukkan bahwa lebih dari setengah proyek pusat data di Tiongkok telah berlokasi di wilayah utara dan barat laut, termasuk Inner Mongolia. Menurut prediksinya, hingga 2028, wilayah-wilayah ini akan melampaui pasar matang seperti Beijing dan Shanghai, menjadi wilayah penyedia daya komputasi terbesar di seluruh negeri; pada 2030, kapasitas IT pusat data yang sudah beroperasi di wilayah utara dan barat laut kemungkinan akan mencapai sekitar sepertiga dari total nasional. Sementara itu, kapasitas IT pusat data Tiongkok yang benar-benar beroperasi diperkirakan akan meningkat lebih dari dua kali lipas dalam lima tahun ke depan, dengan permintaan listrik total pada 2030 kemungkinan akan meningkat 151% menjadi 329 terawatt-jam, atau sekitar 2,4% dari permintaan listrik nasional.

Perubahan ini bukan hanya berarti "Komputasi Timur, Pengolahan Barat" mulai terwujud. Lebih penting lagi, AI membuat logika pemilihan lokasi pusat data semakin dekat dengan industri energi. Ketika sebuah klaster pelatihan berkembang dari puluhan megawatt menjadi ratusan megawatt bahkan hingga level 1 GW, pertanyaan pertama yang harus dijawab perusahaan bukan lagi seberapa jauh ruang server dari pengguna, melainkan di mana dapat memperoleh listrik yang cukup secara stabil, di mana dapat memperluas kapasitas secara berkelanjutan dengan biaya rendah, dan di mana lebih mudah memenuhi persyaratan proporsi listrik hijau dan indikator konsumsi energi. Dengan demikian, daya komputasi pertama kali mengalami batasan energi serupa industri berat, meskipun ia menghasilkan parameter model, hasil inferensi, dan layanan digital.

Menjadi sampel yang paling banyak diperhatikan di Inner Mongolia bukanlah kebetulan. Wilayah ini memiliki lahan yang relatif cukup, iklim dingin, sumber daya angin dan fotovoltaik yang melimpah, serta jaraknya yang tidak terlalu jauh dari Beijing. Lingkungan suhu rendah membantu mengurangi beban pendinginan, namun yang lebih penting lagi, ketika klaster AI memasuki skala ratusan megawatt hingga GW, kemampuan untuk menyelesaikan pasokan listrik skala besar dan ekspansi berkelanjutan sekaligus telah menjadi syarat mutlak dalam pemilihan lokasi.

Laporan Pengembangan Digital Tiongkok (2025) yang dirilis oleh Badan Data Nasional menunjukkan bahwa hingga akhir 2025, jumlah rak fasilitas komputasi yang aktif di seluruh negeri telah melebihi 13,73 juta rak standar, dengan 42 klaster komputasi cerdas berbasis puluhan ribu kartu yang telah dibangun, dan skala komputasi cerdas mencapai 1,59 juta PFLOPS (FP16). Lebih penting lagi, berbagai penambahan kapasitas komputasi di delapan pusat komputasi nasional telah menyumbang lebih dari 80% dari total penambahan kapasitas komputasi nasional; Laporan Survei Sumber Daya Data Nasional (2025) juga menunjukkan bahwa skala komputasi cerdas di delapan pusat dan sepuluh klaster tersebut juga menyumbang lebih dari 80% dari total skala komputasi cerdas nasional. Ini menunjukkan bahwa agregasi kapasitas komputasi bukan lagi tujuan perencanaan, melainkan struktur nyata.

Kebijakan yang membatasi semakin memperkuat tren ini. Pendapat tentang implementasi jaringan komputasi terpadu nasional yang dirilis pada akhir 2023 secara jelas menyatakan bahwa pada dasarnya tidak diperbolehkan membangun pusat data besar dan sangat besar di luar simpul pusat nasional, sekaligus mendorong migrasi bisnis seperti pelatihan model, pembelajaran mesin, rendering video, analisis offline, dan penyimpanan cadangan ke wilayah barat. Dengan kata lain, pemerintah dan pasar sedang bersama-sama menata ulang pentingnya faktor produksi: dulu yang paling mahal di pusat data adalah "kedekatan dengan pelanggan", kini yang semakin mahal adalah "mendapatkan listrik yang cukup dan stabil".

Tindakan perusahaan lebih mencerminkan situasi sebenarnya. Pada akhir Juli 2026, sejumlah media mengutip laporan Bloomberg bahwa DeepSeek berencana membangun pusat data AI berkapasitas sekitar 1 GW di Ulanqab, serta menyewa kapasitas dari operator lokal lainnya, dengan tujuan agar setidaknya sebagian kapasitasnya mulai beroperasi pada akhir 2027 atau awal 2028. Bagi perusahaan yang dikenal karena efisiensi modelnya, perencanaan infrastruktur skala GW sangat representatif: peningkatan efisiensi tidak menghilangkan permintaan komputasi, malah kemungkinan besar justru melepaskan lebih banyak permintaan total akibat peningkatan jumlah siklus pelatihan, peningkatan panggilan inferensi, dan iterasi model.

Kasus Zhipu menunjukkan perubahan lainnya. Laporan publik menunjukkan bahwa Z.AI di bawah Zhipu telah membangun pusat data AI berkapasitas sekitar 1GW dan mulai beroperasi sebagian, serta menggunakan chip AI buatan dalam negeri. Namun, laporan yang ada belum mengungkap lokasi spesifik proyek ini, sehingga tidak dapat secara sederhana diklasifikasikan sebagai bagian dari Inner Mongolia atau wilayah barat laut. Yang benar-benar patut diperhatikan adalah perusahaan model besar independen sedang berpindah dari “membeli daya komputasi cloud” menuju “mengendalikan infrastruktur secara langsung”; daya komputasi telah berubah dari masalah pengadaan departemen teknis menjadi masalah strategis dalam laporan neraca perusahaan.

Ini juga akan mengubah struktur pelanggan di industri pusat data. Di masa depan, proyek AI skala besar semakin mungkin melibatkan perusahaan model, penyedia cloud, perusahaan energi, dan platform lokal secara bersamaan; siapa pun yang dapat secara bersamaan menyelesaikan chip, listrik, jaringan, pendinginan cair, dan pendanaan jangka panjang lah yang berhak memasuki putaran berikutnya dalam persaingan infrastruktur.

Jika memahami kebangkitan wilayah utara dan barat laut sebagai tanda bahwa pusat data timur akan secara sistematis digantikan, maka akan terjadi kesalahan dalam menilai tatanan tahap berikutnya. Dalam penilaian daya saing BloombergNEF saat ini, Wilayah Delta Sungai Yangtze tetap berada di peringkat atas, karena koneksi jaringan, klien industri, tenaga kerja terampil, dan ekosistem layanan digital masih terkonsentrasi di timur. Masalah utamanya bukanlah kurangnya permintaan, melainkan harga listrik yang lebih tinggi, lahan yang lebih terbatas, dan pembatasan konsumsi energi yang lebih ketat, sehingga tidak cocok untuk menumpuk secara tak terbatas cluster pelatihan skala besar.

Pembagian tugas yang benar-benar jelas di masa depan akan muncul berdasarkan "tingkat sensitivitas latensi". Tugas-tugas seperti pelatihan awal model besar, sebagian pelatihan lanjutan, penyimpanan cloud, pencadangan, dan analisis offline dapat menoleransi latensi jaringan yang lebih tinggi dan lebih mudah dipindahkan ke wilayah berbasis sumber daya; sementara otomatisasi kendaraan, kontrol industri, transaksi daring, serta inferensi real-time berbasis konsumen tetap harus berada dekat dengan sumber data dan pengguna. Bahkan inferensi AI tidak akan seluruhnya berpindah ke barat, karena inferensi itu sendiri telah membentuk berbagai tingkatan beban mulai dari interaksi real-time hingga pemrosesan batch.

Oleh karena itu, infrastruktur daya komputasi masa depan Tiongkok lebih mirip “basis pembangkit listrik skala besar + jaringan distribusi perkotaan”: wilayah utara dan barat laut menangani daya komputasi dasar berdaya tinggi, beraset berat, dan dapat diatur secara terpusat, sementara wilayah timur mempertahankan node-node bernilai tinggi, latensi rendah, dan dekat dengan aplikasi, dengan koneksi di tengahnya melalui jaringan berkecepatan tinggi dan platform pengaturan terpadu. Tujuan dari “Computing Power East to West” bukanlah memindahkan server dari lokasi A ke lokasi B, melainkan menempatkan kembali tugas komputasi yang berbeda di lokasi yang paling ekonomis.

Ini juga merupakan risiko yang paling sering diabaikan dalam investasi saat ini. Badan Data Nasional pernah mengungkapkan, hingga Maret 2024, tingkat pemasangan keseluruhan dari sepuluh klaster pusat data nasional adalah 62,72%, meningkat sekitar 4 poin persentase dibandingkan 2022. Setelah itu, skala pembangunan terus membesar, sehingga industri tidak lagi bisa hanya melihat "berapa banyak rak yang dibangun", tetapi harus melihat apakah rak-rak tersebut benar-benar menangani tugas AI yang berkelanjutan.

Pengeluaran modal untuk pusat data AI sangat tinggi, dan penyusutan chip jauh lebih cepat daripada infrastruktur tradisional. Jika sebuah pusat komputasi cerdas skala besar tidak memiliki klien stabil, bahkan jika harga listrik murah dan PUE sangat rendah, ia tetap bisa menjadi aset dengan tingkat pemanfaatan rendah. Terutama ketika berbagai wilayah bersaing untuk proyek "pusat komputasi cerdas" dan "pusat kekuatan komputasi", hal yang paling perlu dicegah adalah menganggap kapasitas perencanaan sebagai permintaan nyata, serta menganggap pembangunan ruang server sebagai penyelesaian siklus bisnis.

Jaringan dan penjadwalan karenanya menjadi lebih penting. Sebelumnya, Badan Data Nasional mengungkapkan bahwa latensi jaringan antara simpul pusat timur dan barat telah pada dasarnya memenuhi persyaratan 20 milidetik, serta mendorong koneksi optik penuh berbandwidth tinggi 400G dan 800G. Pada tahun 2026, jaringan uji internet komputasi, simpul nasional interkoneksi komputasi, dan platform verifikasi uji jaringan komputasi terpadu nasional terus dikembangkan. Hanya ketika daya komputasi jarak jauh dapat ditemukan, dipanggil, dibebankan, dan dipindahkan secepat layanan cloud, listrik murah di wilayah barat akan benar-benar menjadi daya komputasi berbiaya rendah yang dapat digunakan oleh perusahaan di wilayah timur.

Persaingan berikutnya karena itu tidak lagi hanya tentang "siapa yang memiliki lebih banyak GPU", tetapi "siapa yang bisa mengubah GPU menjadi token dan pendapatan bisnis dengan tingkat pemanfaatan lebih tinggi". Lokasi pusat data dapat berpindah ke barat, tetapi model, algoritma, pelanggan, dan ekosistem aplikasi tetap menentukan kekuatan penetapan harga akhir.

Dari perspektif jangka panjang, signifikansi terpenting dari pergerakan utara dan barat kali ini adalah menghubungkan secara besar-besaran keunggulan China dalam infrastruktur energi dengan permintaan AI. Di masa lalu, China membangun saluran tegangan ultra-tinggi untuk mengirim listrik dari barat ke timur; gagasan lain dari "East Data, West Computing" adalah, dalam beberapa skenario, mengirim tugas komputasi yang dapat dipindahkan ke dekat sumber listrik. Yang pertama mengangkut listrik, yang kedua mengangkut data, keduanya pada dasarnya adalah konfigurasi ulang sumber daya regional.

Ini juga menjelaskan mengapa wilayah utara dan barat laut menjadi pusat pertumbuhan utama untuk penambahan daya komputasi, tetapi belum tentu menjadi pusat baru untuk seluruh aktivitas ekonomi digital. Daya komputasi adalah dasar AI, tetapi daya komputasi sendiri tidak sama dengan industri. Pengembangan model bernilai tinggi, ekosistem perangkat lunak, pelanggan industri, dan skenario komersialisasi masih sangat bergantung pada kota-kota seperti Beijing, Shanghai, Shenzhen, dan Hangzhou. Wilayah barat lebih mudah memperoleh nilai infrastruktur aset berat dan penyerapan energi, sementara wilayah timur masih mungkin menguasai proporsi yang lebih tinggi dari keuntungan perangkat lunak dan aplikasi.

Untuk menilai apakah peta ini berhasil digambarkan ulang, tidak cukup hanya melihat berapa banyak rack dan GW yang dikuasai wilayah utara dan barat laut pada tahun 2030, tetapi harus melihat tiga hasil: apakah daya komputasi baru di barat memiliki tingkat pemanfaatan jangka panjang yang cukup tinggi, apakah listrik hijau dan daya komputasi dapat membentuk keunggulan biaya yang stabil, dan apakah jaringan serta pengaturan lintas wilayah memungkinkan perusahaan untuk mengakses daya komputasi jarak jauh sebagaimana mengakses sumber daya cloud lokal. Jika ketiga poin ini terpenuhi, Tiongkok baru akan benar-benar membentuk sistem infrastruktur AI yang mengandalkan “wilayah kaya energi untuk komputasi skala besar dan wilayah padat industri untuk aplikasi bernilai tinggi”.

Kapasitas AI Tiongkok terkonsentrasi ke utara dan barat laut, bukan sekadar perpindahan industri tradisional, melainkan hasil dari penataan ulang harga faktor produksi di era AI. Tanah, iklim, dan kebijakan memang penting, tetapi yang benar-benar mengubah peta adalah listrik: ketika pelatihan dan inferensi model mendorong pusat data ke tingkat GW, listrik yang murah, stabil, dan dapat diperluas secara berkelanjutan secara alami akan menjadi sumber daya paling langka.

Namun peta baru ini tidak akan menghapus timur. Lebih mungkin terjadi pola berlapis di mana “pelatihan mendekati energi, inferensi mendekati pengguna; aset berat terkonsentrasi di barat, aplikasi bernilai tinggi tetap terkonsentrasi di timur”. Peluang di utara dan barat laut adalah menjadi fondasi komputasi di era AI Tiongkok; tantangan yang mereka hadapi adalah apakah mampu mengubah listrik berbiaya rendah menjadi daya komputasi dengan utilitas tinggi, bukan mengubah taman dan ruang server baru menjadi aset berlebih berikutnya.

Jika beberapa tahun terakhir "Computing Power from East to West" menyelesaikan pertanyaan di mana pusat komputasi seharusnya dibangun, maka mulai 2026, pertanyaan yang lebih penting telah berubah menjadi: apakah pusat komputasi ini benar-benar dapat digunakan secara berkelanjutan dan efisien. Pertanyaan ini pada akhirnya akan menentukan apakah peta pusat komputasi AI Tiongkok akan digambar ulang sebagai peningkatan efisiensi yang sejati, atau sekadar putaran baru dalam persaingan infrastruktur.

[1] Bloomberg News. China Sedang Membangun Masa Depan AI Jauh dari Kota-Kota Terbesarnya. 2026-09-08.

[2] Badan Data Nasional: Laporan Pengembangan Digital China (2025), Mei 2026.

[3] Badan Data Nasional: Laporan Survei Sumber Daya Data Nasional (2025), April 2026.

[4] Komisi Pembangunan dan Reformasi Nasional dll.: "Opini tentang Pelaksanaan Mendalam Proyek 'Komputasi Timur, Data Barat' dan Mempercepat Pembangunan Jaringan Komputasi Terpadu Nasional", 29 Desember 2023.

[5] Badan Data Nasional: "Kantor Informasi Negara mengadakan seri konferensi pers tematik 'Mendorong Pembangunan Berkualitas Tinggi' untuk memperkenalkan situasi pendorongan perkembangan berkualitas tinggi dalam bidang data nasional", Agustus 2024.

[6] Kecerdasan Pusat Data. DeepSeek akan membangun pusat data AI dengan kapasitas 1GW di Inner Mongolia. 2026-08-03.

[7] South China Morning Post. Zhipu melonjak 37% karena perusahaan membangun pusat data raksasa yang ditenagai oleh chip Tiongkok. 2026-07-21.