Китайские центры обработки данных ИИ смещаются в северные и северо-западные регионы

Географический центр вычислительных мощностей ИИ в Китае смещается с «близости к пользователям» на «близость к электроэнергии, земле и условиям охлаждения».

Автор статьи, источник: ME News



• Географический центр китайских вычислительных мощностей ИИ смещается с «близости к пользователям» на «близость к электроэнергии, земле и условиям охлаждения». Согласно последним данным BloombergNEF, более половины проектов центров обработки данных, находящихся в стадии строительства или планирования по всей стране, уже расположены на севере и северо-западе; к 2028 году эти регионы, как ожидается, превзойдут традиционные центры, такие как Пекин и Шанхай, и станут крупнейшими регионами по обеспечению вычислительных мощностей в стране.
• Это не просто «перенос центров обработки данных на запад», а то, как ИИ смещает центры обработки данных еще ближе к энергетической инфраструктуре. После того как обучение моделей и масштабные оффлайн-выводы увеличили объем потребления электроэнергии одним проектом, цена на электроэнергию, стабильность подачи, доступ к зеленой энергии и потенциал расширения становятся важнее, чем городское расположение.
• Официальные данные подтверждают тенденцию к концентрации. К концу 2025 года общее количество действующих вычислительных объектов по стране превысило 13,73 миллиона стандартных стойок, а объем интеллектуальных вычислений достиг 1,59 миллиона PFLOPS (FP16); объем интеллектуальных вычислений в восьми национальных вычислительных узлах составляет более 80% от общего объема страны, а прирост вычислительных мощностей в этих узлах также превысил 80% от общего прироста по стране.
• Север и Северо-Запад не «поглотят» вычислительные мощности Востока. Задачи с низкой чувствительностью к задержкам, такие как обучение, облачное хранение и оффлайн-анализ, лучше подходят для удаленного перемещения, тогда как автономное вождение, промышленный контроль, онлайн-транзакции и реальное время для пользовательских выводов требуют расположения рядом с плотно населенными и промышленно развитыми регионами. В будущем, скорее всего, сформируется двухуровневая структура: «вычислительная база с высокими капитальными затратами на Западе + узлы низкой задержки на Востоке».
• Реальный риск — не сама переброска, а то, не повторится ли новая волна инвестиций в «тяжелое строительство, легкое использование». Когда вложения в серверы, чипы и электроэнергию растут на уровне гигаватт, прибыльность будет определяться коэффициентом загрузки, уровнем использования, эффективностью сетевого распределения и способностью получать устойчивые рабочие нагрузки ИИ.

В течение последнего десятилетия наиболее естественными локациями для китайских центров обработки данных всегда были Пекин, Шанхай, Шэньчжэнь, Ханчжоу и другие регионы с высокой концентрацией интернет- и финансовых отраслей, поскольку традиционные центры обработки данных в первую очередь обслуживают пользователей и предприятия, и приоритетом являются задержка сети, расстояние до клиентов и экосистема облачных сервисов, а не стоимость электроэнергии. Однако генеративный ИИ переписывает эту логику выбора локаций, поскольку структура основных затрат на обучение ИИ значительно отличается от традиционного интернет-бизнеса.

Согласно последнему исследованию BloombergNEF, опубликованному 8 сентября, более половины проектов центров обработки данных в Китае уже расположены на севере и северо-западе, включая Внутреннюю Монголию и другие регионы. Согласно их прогнозам, к 2028 году эти регионы превзойдут такие зрелые рынки, как Пекин и Шанхай, и станут крупнейшими регионами по обеспечению вычислительной мощности в стране; к 2030 году установленная IT-емкость уже эксплуатируемых центров обработки данных на севере и северо-западе может составить около одной трети от общего объема в стране. В то же время, фактически установленная IT-емкость центров обработки данных в Китае, как ожидается, увеличится более чем вдвое за следующие пять лет, а общие потребности в электроэнергии к 2030 году вырастут на 151% — до 329 ТВт·ч, что составит около 2,4% от общего спроса на электроэнергию в стране.

Это изменение означает не просто начало реализации инициативы «Восточные данные — западные вычисления». Более важно то, что ИИ явно смещает логику выбора местоположения центров обработки данных в сторону энергетической промышленности. Когда тренировочный кластер переходит от десятков мегаватт к сотням мегаватт и даже уровням в 1 ГВт, первым вопросом для компаний становится не то, насколько далеко серверный зал от пользователей, а где можно стабильно получать достаточное количество электроэнергии, где можно долгосрочно и с низкими затратами расширять мощности, и где легче соответствовать требованиям доли зеленой энергии и показателям энергопотребления. Вычислительные мощности впервые сталкиваются с энергетическими ограничениями, подобными тем, что характерны для тяжелой промышленности, только они производят параметры моделей, результаты вывода и цифровые услуги.

То, что Внутренняя Монголия стала наиболее интересным объектом для изучения, не случайно. Здесь относительно много земель, холодный климат, богатые ресурсы ветровой и солнечной энергии, а также близость к Пекину. Холодная среда способствует снижению нагрузки на охлаждение, но главное — когда AI-кластеры достигают масштаба в сотни мегаватт и выше, возможность обеспечения крупномасштабного электроснабжения и непрерывного расширения становится жестким условием для выбора местоположения.

Согласно отчету «Развитие цифрового Китая (2025 год)», опубликованному Национальным управлением по данным, на конец 2025 года общее количество эксплуатируемых стойков вычислительных мощностей по всей стране превысило 13,73 млн стандартных стоек, было построено 42 интеллектуальных вычислительных кластера по 10 000 процессоров каждый, а объем интеллектуальных вычислительных мощностей достиг 1,59 млн PFLOPS (FP16). Более того, новые вычислительные мощности в восьми национальных вычислительных узлах составили более 80% от общего объема новых вычислительных мощностей по стране; согласно отчету «Обзор ресурсов данных Китая (2025 год)», объем интеллектуальных вычислительных мощностей в восьми узлах и десяти кластерах также превышает 80% от общего объема интеллектуальных вычислительных мощностей по стране. Это свидетельствует о том, что концентрация вычислительных мощностей уже не является плановой целью, а представляет собой реальную структуру.

Политические ограничения еще больше усилили эту тенденцию. В руководящих принципах, опубликованных в конце 2023 года по созданию национальной интегрированной сети вычислительных мощностей, четко указано, что в принципе запрещается строить новые крупные и сверхкрупные центры обработки данных за пределами национальных узлов, а также стимулируется перенос таких бизнес-направлений, как обучение моделей, машинное обучение, рендеринг видео, оффлайн-анализ и резервное копирование данных, на запад. Другими словами, правительство и рынок совместно перераспределяют значимость производственных факторов: если раньше самым дорогим фактором для центров обработки данных было «близкое расположение к клиентам», то теперь все дороже становится «получение достаточного и стабильного электропитания».

Действия компаний говорят громче. В конце июля 2026 года несколько СМИ со ссылкой на Bloomberg сообщили, что DeepSeek планирует построить в Улан-Цзябэе центр обработки данных мощностью около 1 ГВт для ИИ и арендовать емкость у других операторов региона, с целью запустить как минимум часть мощностей к концу 2027 или началу 2028 года. Для компании, известной своей эффективностью моделей, прямое планирование инфраструктуры в гигаваттах является характерным: повышение эффективности не устраняет потребность в вычислительных ресурсах, а, наоборот, может увеличить общий спрос из-за роста числа тренировочных циклов, расширения использования для вывода и итераций моделей.

Пример Zhipu демонстрирует другое изменение. Согласно публичным сообщениям, Z.AI, дочерняя компания Zhipu, уже построила центр обработки данных мощностью около 1 ГВт и начала частичную эксплуатацию, используя китайские AI-чипы. Однако в текущих отчетах не указано точное местоположение этого проекта, поэтому его нельзя просто отнести к Внутренней Монголии или Северо-Западу. На самом деле, интерес представляет то, что независимые компании, разрабатывающие крупные модели, переходят от «покупки облачных вычислительных мощностей» к «прямому контролю над инфраструктурой» — вычислительные мощности больше не являются вопросом закупок для IT-отдела, а превратились в стратегический вопрос баланса компании.

Это также изменит структуру клиентов в индустрии центров обработки данных. В будущем крупные проекты ИИ все чаще будут реализовываться совместно компаниями, разрабатывающими модели, облачными провайдерами, энергетическими компаниями и местными платформами; только те, кто сможет одновременно решить вопросы чипов, электроэнергии, сети, жидкостного охлаждения и долгосрочного финансирования, получат право участвовать в следующем раунде конкуренции за инфраструктуру.

Если воспринимать подъём севера и северо-запада как систематическое вытеснение центров обработки данных на востоке, это приведёт к неправильной оценке следующего этапа развития. В текущей оценке конкурентоспособности BloombergNEF регион Янцзыцзянский дельта по-прежнему занимает лидирующие позиции, поскольку сетевая связность, промышленные клиенты, кадры и экосистема цифровых услуг остаются сосредоточенными на востоке. Проблема заключается не в отсутствии спроса, а в более высоких тарифах на электроэнергию, ограниченности земельных ресурсов и более строгих ограничениях на энергопотребление, что делает этот регион неподходящим для бесконечного масштабирования крупных обучающих кластеров.

На самом деле четкое разделение труда появится на основе «чувствительности к задержкам». Задачи, такие как предварительное обучение больших моделей, частичное пост-обучение, облачное хранение, резервное копирование и оффлайн-анализ, могут допускать более высокую сетевую задержку и легче перемещаться в ресурсоемкие регионы; автономные автомобили, промышленный контроль, онлайн-торговля и реальное время-инференс для конечных пользователей по-прежнему должны находиться ближе к месту генерации данных и пользователям. Даже AI-инференс не будет полностью перемещен на запад, поскольку сам инференс уже сформировал различные уровни нагрузки — от реального взаимодействия до пакетной обработки.

Таким образом, будущая инфраструктура вычислительных мощностей Китая будет напоминать «крупные электростанции + городские распределительные сети»: север и северо-запад будут обеспечивать высокомощные, капиталоемкие и централизуемо управляемые базовые вычислительные ресурсы, в то время как восточные регионы сохранят узлы с высокой ценностью, низкой задержкой и близостью к приложениям, а между ними будет обеспечиваться связь с помощью высокоскоростных сетей и единой платформы управления. Цель проекта «Перенос данных с востока на запад» — не перемещение серверов из пункта А в пункт Б, а перераспределение различных вычислительных задач на наиболее экономически выгодные локации.

Это также самый недооцениваемый риск на текущем этапе инвестиций. Национальное управление по данным ранее сообщило, что по состоянию на март 2024 года общая загрузка десяти национальных кластеров центров обработки данных составила 62,72%, что на примерно 4 процентных пункта выше, чем в 2022 году. После этого масштабы строительства продолжали расти, и отрасль уже не может ограничиваться только вопросом «сколько стойок построено», а должна рассматривать, действительно ли эти стойки поддерживают постоянные AI-задачи.

Капитальные затраты на строительство центров обработки данных с ИИ чрезвычайно высоки, а амортизация чипов происходит намного быстрее, чем у традиционной инфраструктуры. Если крупный центр обработки данных не имеет стабильных клиентов, даже при низкой стоимости электроэнергии и низком PUE он может превратиться в актив с низкой загрузкой. Особенно важно избегать ошибки, когда в условиях конкуренции между регионами за проекты «центров обработки данных с ИИ» и «узлов вычислительных мощностей» планируемую мощность принимают за реальный спрос, а завершение строительства серверных помещений — за достижение коммерческого цикла.

Сети и расписание становятся еще более важными. Ранее Национальное управление по данным сообщило, что задержки в сети между центральными узлами на востоке и западе в основном соответствуют требованию в 20 миллисекунд, а также продвигают высокополосные полностью оптические соединения 400G и 800G. К 2026 году будут продолжаться работы по экспериментальной сети вычислительных мощностей Интернета, национальным узлам взаимосвязи вычислительных мощностей и экспериментальной платформе для проверки единой национальной сети вычислительных мощностей. Только тогда, когда удаленные вычислительные мощности смогут быть быстро обнаружены, вызваны, оплачены и перемещены, как облачные сервисы, дешевая электроэнергия на западе действительно станет доступной для восточных компаний в виде низкозатратных вычислительных мощностей.

Следующий этап конкуренции поэтому больше не будет просто «у кого больше GPU», а станет «кто сможет превратить GPU в токены и доходы от бизнеса с более высокой степенью использования». Расположение центров обработки данных может сместиться на запад, но модели, алгоритмы, клиенты и экосистема приложений всё ещё определяют окончательную ценовую власть.

С точки зрения более длительного временного горизонта, наиболее важное значение этой волны северного и западного смещения заключается в тесной связи преимуществ Китая в энергетической инфраструктуре с масштабным спросом на ИИ. Раньше Китай строил линии высоковольтной передачи постоянного тока, чтобы доставлять электроэнергию с запада на восток; а альтернативный подход «восточные данные — западные вычисления» предполагает в некоторых сценариях перенос вычислительных задач к источникам электроэнергии. В первом случае транспортируется электроэнергия, во втором — данные, а в обоих случаях речь идет о перераспределении региональных ресурсов.

Это также объясняет, почему север и северо-запад станут основными центрами роста новых вычислительных мощностей, но не обязательно станут новыми центрами всей цифровой экономической деятельности. Вычислительные мощности являются основой ИИ, но сами по себе они не равны отрасли. Разработка моделей высокой ценности, программная экосистема, отраслевые клиенты и коммерческие сценарии по-прежнему сильно зависят от таких городов, как Пекин, Шанхай, Шэньчжэнь и Ханчжоу. Западу легче получить преимущества в виде инфраструктуры с крупными капиталовложениями и потребления энергии, в то время как восток по-прежнему может контролировать более высокую долю прибыли от программного обеспечения и приложений.

Оценить успех этого перераспределения не следует только по количеству стоек и ГВт, которые север и северо-запад займут к 2030 году, а нужно обратить внимание на три результата: имеет ли новая вычислительная мощность на западе достаточно высокую долгосрочную загрузку, могут ли возобновляемые источники энергии и вычислительная мощность создать устойчивое ценовое преимущество, и способна ли межрегиональная сеть и система распределения позволить компаниям использовать удаленные вычислительные ресурсы так же легко, как локальные облачные ресурсы. Если эти три пункта выполняются, Китай действительно сформирует инфраструктуру ИИ, в которой «регионы с богатыми энергетическими ресурсами отвечают за масштабные вычисления, а регионы с высокой концентрацией промышленности — за высокодоходные приложения».

Китайские вычислительные мощности ИИ концентрируются на севере и северо-западе, и это не традиционный перенос отрасли, а результат переоценки цен на производственные факторы в эпоху ИИ. Земля, климат и политика, безусловно, важны, но именно электричество меняет карту: когда обучение и вывод моделей выводят центры обработки данных на уровень ГВ, дешевая, стабильная и устойчиво расширяемая электроэнергия естественным образом становится самым дефицитным ресурсом.

Но эта новая карта не стирает восток. Более вероятно, что сформируется иерархическая структура: «обучение приближается к энергии, вывод — к пользователю; капиталоемкие активы сосредоточены на западе, высокодоходные приложения остаются на востоке». Возможности на севере и северо-западе — стать вычислительной основой для эпохи ИИ в Китае; их испытание — превратить дешевую электроэнергию в высоконагруженные вычислительные мощности, а не превратить новые парки и центры обработки данных в следующий цикл избыточных активов.

Если в последние несколько лет «Восточные данные — западные вычисления» решал вопрос, где следует строить вычислительные мощности, то с 2026 года более важным вопросом становится: могут ли эти вычислительные мощности использоваться устойчиво и эффективно. Этот вопрос в конечном итоге определит, будет ли перерисовка карты вычислительных мощностей ИИ в Китае настоящим повышением эффективности или очередной гонкой инфраструктуры.

[1] Bloomberg News. Китай строит будущее ИИ далеко от своих крупнейших городов. 2026-09-08.

[2] Национальное управление по данным: «Отчет о развитии цифрового Китая (2025 год)», май 2026 года.

[3] Национальное управление по данным: «Национальный отчет об исследовании ресурсов данных (2025 год)», апрель 2026 года.

[4] Национальная комиссия по развитию и реформам и другие: «Мнения о глубоком внедрении проекта «Восточные данные — западные вычисления» и ускорении создания единой национальной сети вычислительных ресурсов», 29 декабря 2023 года.

[5] Национальное управление по данным: «Пресс-конференция серии тематических новостей, организованная Информационным офисом Госсовета КНР, посвященная представлению ситуации по продвижению высококачественного развития национальной данных», август 2024 года.

[6] Интеллект центров обработки данных. DeepSeek построит ИИ-центр обработки данных мощностью 1 ГВт в Внутренней Монголии. 2026-08-03.

[7] South China Morning Post. Акции Zhipu выросли на 37% после объявления о строительстве крупного центра обработки данных на китайских чипах. 2026-07-21.