Центри обробки даних ШІ в Китаї зміщуються на північ та північно-західні регіони

Географічний центр обчислювальних потужностей Штучного інтелекту в Китаї зміщується з «близькості до користувачів» на «близькість до електроенергії, землі та умов охолодження».

Автор статті, джерело: ME News



• Географічний центр китайських AI-обчислювальних потужностей зміщується від «близькості до користувачів» до «близькості до електроенергії, землі та умов охолодження». За останніми даними BloombergNEF, більше половини проектів центрів обробки даних, які зараз будуються або плануються, розташовані на півночі та північному заході; до 2028 року ці регіони, як очікується, перевищать такі традиційні центри, як Пекін і Шанхай, ставши найбільшими регіонами постачання обчислювальних потужностей у країні.
• Це не просто «перенесення центрів обробки даних на захід», а те, що ШІ далі переміщує центри обробки даних до енергетичної інфраструктури. Навчання моделей та масштабне офлайн-висновування збільшують енергоспоживання окремих проектів, і після цього ціни на електроенергію, стабільність постачання, доступ до зеленої електроенергії та можливості розширення стають важливішими, ніж місцевоположення в місті.
• Офіційні дані підтверджують тенденцію концентрації. На кінець 2025 року кількість діючих обчислювальних об’єктів у країні перевищила 13,73 мільйона стандартних стойок, а обчислювальна потужність штучного інтелекту досягла 1,59 мільйона PFLOPS (FP16); обсяг обчислювальної потужності штучного інтелекту у восьми національних обчислювальних хабах становить понад 80% від загальної кількості в країні, а нова обчислювальна потужність у цих регіонах також перевищує 80% від загальної кількості нової обчислювальної потужності в країні.
• Північ і Північний захід не “з’їдять” східні обчислювальні потужності. Завдання з низькою чутливістю до затримки, такі як навчання, хмарне сховище та офлайн-аналітика, краще підходять для перенесення на великі відстані, тоді як автономне керування, промисловий контроль, онлайн-торгівля та реал-часове висновування для користувачів залишаються ближче до регіонів з високою щільністю населення та промисловості. Майбутнє, ймовірно, сформує двошарову структуру: “західна база з високими капітальними вкладеннями у обчислювальні потужності + східні вузли з низькою затримкою”.
• Справжнім ризиком є не саме західне перенесення, а чи призведе нова хвиля інвестицій знову до «акценту на будівництво, а не на використання». Коли вкладення в сервери, чіпи та електроенергію зростають на рівні гігаватів, прибутковість буде визначатися коефіцієнтом завантаження, рівнем використання, ефективністю мережевого розподілу та здатністю отримувати постійні навантаження від ШІ.

Протягом останніх десятиліть найбільш природними місцями для розташування центрів обробки даних у Китаї завжди були Пекін, Шанхай, Шенчжень, Ханчжоу та інші регіони з високою концентрацією інтернет-та фінансових індустрій, оскільки традиційні центри обробки даних спочатку обслуговували користувачів і підприємства, де затримка мережі, відстань до клієнтів та екосистема хмарних послуг важливіші, ніж вартість електроенергії. Але генеративний ІІ змінює цю логіку вибору місця розташування, оскільки структура основних витрат на навчання ІІ суттєво відрізняється від традиційного інтернет-бізнесу.

Останнє дослідження BloombergNEF, опубліковане 8 вересня, показує, що більше половини китайських проектів центрів обробки даних вже розташовані на півночі та північному заході, включаючи внутрішньомонгольські регіони. За їхніми прогнозами, до 2028 року ці регіони перевищать такі зрілі ринки, як Пекін і Шанхай, ставши найбільшими регіонами забезпечення обчислювальних потужностей у країні; до 2030 року вже введена в експлуатацію IT-місткість центрів обробки даних на півночі та північному заході може становити приблизно третину національного обсягу. В той же час, реальна введена в експлуатацію IT-місткість китайських центрів обробки даних протягом наступних п’яти років, як очікується, зросте більше ніж удвічі, а загальний попит на електроенергію до 2030 року може збільшитися на 151% — до 329 ТВт·год, що становитиме приблизно 2,4% від загального попиту на електроенергію в країні.

Ця зміна має значення не лише в тому, що «Східні дані — західні обчислення» починають реалізовуватися. Ще важливіше те, що ШІ робить логіку вибору місця розташування центрів обробки даних суттєво ближчою до енергетичної промисловості. Коли навчальний кластер зростає з десятків мегаватт до сотень мегаватт і навіть до рівня 1 ГВт, перше, що компанії повинні відповісти, — це не на питання, наскільки далеко розташований серверний зал від користувачів, а на питання: де можна стабільно отримувати достатню кількість електроенергії, де можна довгостроково розширювати потужності з низькими витратами та де легше виконати вимоги щодо частки зеленої енергії та показників споживання енергії. Обчислювальні потужності вперше підлягають енергетичним обмеженням, схожим на ті, що стосуються важкої промисловості, лише тепер вони виробляють параметри моделей, результати висновків та цифрові послуги.

Те, що Внутрішня Монголія стала найбільш відстежуваним прикладом, не випадково. Тут відносно багато земель, холодний клімат, багато вітрової та фотovoltaїчної енергії, а також відстань до Пекіна не велика. Холодне середовище сприяє зменшенню навантаження на охолодження, але ще важливіше: коли AI-кластери досягають рівня сотень мегаватт до гігаватт, здатність забезпечити одноразове живлення великих обсягів та постійне розширення стає жорсткою умовою для вибору місця.

Згідно зі звітом «Розвиток цифрового Китаю (2025 рік)», опублікованим Державним управлінням з питань даних, станом на кінець 2025 року кількість експлуатованих серверних стелажів у країні перевищила 13,73 мільйона стандартних стелажів, було створено 42 інтелектуальні обчислювальні кластери з тисячею графічних процесорів, а обсяг інтелектуальних обчислень досяг 1,59 мільйона PFLOPS (FP16). Ще більш важливим є те, що всі нові обчислювальні потужності у восьми національних обчислювальних центрах становлять понад 80% від загального обсягу нових обчислювальних потужностей у країні; згідно зі звітом «Огляд ресурсів даних Китаю (2025 рік)», обсяг інтелектуальних обчислень у восьми центрах та десяти кластерах також перевищує 80% від загального обсягу інтелектуальних обчислень у країні. Це свідчить про те, що концентрація обчислювальних потужностей — це не планова мета, а реальна структура.

Політичні обмеження ще більше посилили цю тенденцію. У документі з приводу реалізації національної інтегрованої мережі обчислювальних потужностей, опублікованому наприкінці 2023 року, чітко зазначено, що на територіях поза національними хабами зазвичай не дозволяється будувати нові великі та надвеликі центри обробки даних, а також сприяється перенесенню таких бізнес-напрямків, як навчання моделей, машинне навчання, відеорендеринг, офлайн-аналіз та резервне зберігання даних, на захід. Іншими словами, уряд і ринок разом перерозподіляють важливість виробничих факторів: раніше найважливішим для центрів обробки даних було «ближче до клієнтів», а зараз все більшою вартістю стає «отримання достатньої та стабільної електроенергії».

Дії компаній говорять гучніше. Наприкінці липня 2026 року кілька ЗМІ посилалися на Bloomberg, що DeepSeek планує побудувати в Улан-Чабі центр обробки даних з потужністю приблизно 1 ГВт, орендувавши капацитет інших операторів у регіоні, з метою запуску щонайменше частини потужностей наприкінці 2027 або на початку 2028 року. Для компанії, яка відома ефективністю моделей, прямий планування інфраструктури в гігаватах є характерним: підвищення ефективності не знищує потребу в обчислювальних ресурсах, а навпаки, може збільшити загальний попит через збільшення кількості тренувальних циклів, зростання викликів інференсу та ітерації моделей.

Випадок Zhipu демонструє інший рівень змін. За публічними повідомленнями, Z.AI, дочірня компанія Zhipu, вже побудувала центр обробки даних потужністю приблизно 1 ГВт і почала часткову експлуатацію, використовуючи китайські AI-чіпи. Однак у поточних повідомленнях не зазначено конкретне місце розташування цього проекту, тому його не можна просто віднести до Внутрішньої Монголії чи Північно-Західного регіону. Насправді варто звертати увагу на те, що незалежні компанії, що розробляють великі моделі, переходять від «покупки хмарних обчислювальних потужностей» до «прямого контролю над інфраструктурою» — обчислювальні потужності перетворюються з питання закупівлі відділом інформаційних технологій на стратегічне питання у балансі компанії.

Це також змінить структуру клієнтів індустрії центрів обробки даних. У майбутньому великі проекти з ІО все частіше будуть реалізовуватися спільно компаніями, що розробляють моделі, хмарними провайдерами, енергетичними компаніями та місцевими платформами. Тільки той, хто зможе одночасно вирішити питання чіпів, електроенергії, мереж, рідинного охолодження та довгострокового фінансування, отримає право взяти участь у наступному раунді інфраструктурної конкуренції.

Якщо розуміти піднесення Північного та Північно-Західного регіонів як систематичне виведення з експлуатації центрів обробки даних на Сході, це призведе до неправильного розуміння наступного етапу розвитку. У поточній оцінці конкурентоспроможності BloombergNEF регіон Янцзи River Delta залишається на передових позиціях, оскільки мережеве підключення, промислові клієнти, кадри та екосистема цифрових послуг все ще зосереджені на Сході. Його проблема полягає не в відсутності попиту, а у вищих тарифах на електроенергію, більш обмеженій земельній площі та суворіших обмеженнях на споживання енергії, що робить його непридатним для безмежного розгортання великих тренувальних кластерів.

Справжнє чітке розподілення обов’язків з’явиться на основі «чутливості до затримки». Завдання, такі як попереднє навчання великих моделей, частина післянавчання, хмарне сховище, резервне копіювання та офлайн-аналіз, можуть допускати більшу мережеву затримку і легше переноситися до ресурсних регіонів; автономні автомобілі, промисловий контроль, онлайн-торгівля та реал-тайм-висновки для споживачів залишаться ближче до місця генерації даних та користувачів. Навіть AI-висновки не будуть повністю переміщені на захід, оскільки сам процес висновків уже утворив різні рівні навантаження — від реал-тайм взаємодії до пакетної обробки.

Тому майбутня інфраструктура обчислювальних потужностей Китаю схожа на «великі електростанції + міські розподільчі мережі»: північ і північний захід забезпечують високопотужну, капіталомістку, централизовано керовану базову обчислювальну потужність, а схід зберігає вузли з високою вартістю, низькою затримкою та близькістю до застосунків, а між ними працюють швидкі мережі та єдина платформа керування. Мета ініціативи «Західний перенос даних» — не переміщення серверів з місця А до місця Б, а перерозподіл різних обчислювальних завдань на найбільш економічно вигідні позиції.

Це також найбільш зневажений ризик на сьогоднішніх інвестиціях. Державне агентство з даних раніше розкрило, що станом на березень 2024 року загальний рівень завантаження десяти національних кластерів центрів обробки даних становив 62,72%, що на 4 процентних пункти більше, ніж у 2022 році. Після цього масштаби будівництва продовжували зростати, і галузь вже не може обмежуватися лише питанням «скільки стелажів було побудовано», а повинна звертати увагу на те, чи ці стелажі дійсно завантажені постійними AI-завданнями.

Витрати на капітальні вкладення в центри обробки даних з ІШ дуже високі, а зношування чіпів значно швидше, ніж у традиційній інфраструктурі. Якщо великий центр штучного інтелекту не має стабільних клієнтів, навіть при низькій ціні електроенергії та низькому PUE, він може стати активом з низьким рівнем використання. Особливо під час боротьби між регіонами за проекти «центрів штучного інтелекту» та «вузлів обчислювальних потужностей», найважливіше — уникати плутанини між планованими потужностями та реальним попитом, а також не вважати завершенням бізнес-циклу просто будівництво серверних.

Тому мережі та розклад стають ще важливішими. Раніше Національне агентство з даних повідомило, що затримка мережі між центральними вузлами на сході та заході вже в цілому відповідає вимозі в 20 мс, а також розгортає високопропускні повністю оптичні з’єднання 400G та 800G. До 2026 року продовжуватимуться роботи з експериментальною мережею інтернету обчислювальних потужностей, національними вузлами взаємопід’єднання обчислювальних потужностей та експериментальною платформою верифікації єдиної національної мережі обчислювальних потужностей. Лише тоді, коли віддалені обчислювальні потужності зможуть швидко виявлятися, викликатися, обліковуватися та мігрувати, як хмарні сервіси, дешева електроенергія на заході справді перетвориться на доступний для бізнесу на сході низьковартісний обчислювальний ресурс.

Отже, наступна конкуренція більше не про «хто має більше GPU», а про «хто зможе перетворити GPU на токени та доходи від бізнесу з вищою ефективністю використання». Розташування центрів обробки даних може зміститися на захід, але моделі, алгоритми, клієнти та екосистема застосунків все ще визначають кінцеву ціноутворення.

З більш довгострокової перспективи найважливішим значенням цієї хвилі північного та західного зсуву є масове зв’язування переваг Китаю в інфраструктурі енергетики з потребами ШІ. Раніше Китай будував лінії високої напруги, щоб пересилати електроенергію з заходу на схід; інший підхід «Східні дані — західний розрахунок» полягає у тому, щоб у певних сценаріях пересилати переносні обчислювальні завдання ближче до джерел електроенергії. У першому випадку перевозиться електроенергія, у другому — дані, а за обоєма лежить перерозподіл регіональних ресурсів.

Це також пояснює, чому Північ і Північний Захід стануть основними центрами зростання нових потужностей, але не обов’язково стануть новими центрами всієї цифрової економіки. Потужності є основою для ШІ, але самі потужності не дорівнюють індустрії. Високодоходні розробки моделей, програмне забезпечення, галузеві клієнти та комерційні сценарії все ще сильно залежать від таких міст, як Пекін, Шанхай, Шенчжень і Ханчжоу. Захід легше отримує вартість інфраструктури з високими капітальними витратами та споживання енергії, тоді як Схід все ще може контролювати більшу частину прибутку від програмного забезпечення та застосунків.

Щоб визначити, чи вдалося це перерозподілення територій, не можна дивитися лише на те, скільки стелажів і скільки ГВт займатимуть Північ і Північний Захід у 2030 році, — потрібно подивитися на три результати: чи має нова обчислювальна потужність на Заході достатньо високий тривалий коефіцієнт використання, чи можуть зелена енергія та обчислювальна потужність сформувати стабільну вартісну перевагу, чи може міжрегіональна мережа та координація дозволити компаніям використовувати віддалену обчислювальну потужність так само легко, як локальні хмарні ресурси. Якщо ці три пункти виконуються, Китай справді сформує інфраструктуру штучного інтелекту, в якій «регіони з великою кількістю енергетичних ресурсів відповідають за масштабні обчислення, а регіони з високою концентрацією промисловості — за високодоходні застосунки».

Китайські AI-обчислювальні потужності концентруються на півночі та північному заході, і це не традиційний перенос галузі, а результат перерозподілу цін на виробничі фактори в епоху AI. Земля, клімат і політика, безумовно, важливі, але саме електроенергія змінює карту: коли навчання та висновки моделей виводять центри обробки даних на рівень GW, дешева, стабільна та стійко розширювана електроенергія стає найбільш дефіцитним ресурсом.

Але ця нова карта не знищить схід. Більш імовірно, що виникне шарова структура: «навчання наближається до енергії, висновки — до користувачів; капіталомісткі активи зосереджуються на заході, а високодоходні застосунки залишаються згрупованими на сході». Можливості на півночі та північному заході — стати основою обчислювальних потужностей для ери ШІ в Китаї; їхнім випробуванням буде здатність перетворити недорогу електроенергію на високоефективні обчислювальні потужності, а не перетворити нові парки та серверні на наступний цикл надлишкових активів.

Якщо протягом останніх кількох років «Східні дані — західні обчислення» вирішувало питання, де слід будувати обчислювальні потужності, то з 2026 року важливішим питанням стало: чи зможуть ці обчислювальні потужності використовуватися постійно та ефективно. Саме це питання в кінцевому підсумку вирішить, чи стане перерозподіл китайської карти штучного інтелекту справжнім підвищенням ефективності, чи знову лише черговою інфраструктурною гонкою.

[1] Bloomberg News. Китай будує майбутнє ШІ далеко від своїх найбільших міст. 2026-09-08.

[2] Державне агентство з даних: «Звіт про розвиток цифрового Китаю (2025 рік)», травень 2026 року.

[3] Національне агентство з даних: «Національний звіт про дослідження даних (2025 р.)», квітень 2026 р.

[4] Національна комісія з розвитку та реформ, інші: «Про глибоке впровадження проекту «Східні дані — західні обчислення» та прискорення створення єдиної національної обчислювальної мережі», 29 грудня 2023 року.

[5] Державне агентство з даних: «На прес-конференції серії «Забезпечення якісного розвитку» представили інформацію щодо просування якісного розвитку національної сфери даних», серпень 2024 року.

[6] Інтелект центру обробки даних. DeepSeek побудує центр штучного інтелекту потужністю 1 ГВт у Внутрішній Монголії. 2026-08-03.

[7] South China Morning Post. Zhipu акції зростають на 37%, оскільки компанія будує великий центр обробки даних, що працює на китайських чіпах. 2026-07-21.