На волне ИИ-бума Китай понастроил множество центров обработки больших данных (Big data ЦОД), из которых большинство пустует и находится на грани бесхозности, сообщает сайт Technology Review.
Во время нейросетевой лихорадки, спровоцированной на стыке 2022-2023 годов американским роботом ChatGPT, Китай вложил миллиарды в ИИ-инфраструктуру, объявив ее национальным приоритетом. Но многие построенные ЦОД для больших объемов информации пустуют, а другие с трудом удерживаются на плаву. Появление китайской технологии Deep Seek сделало нерентабельным еще вчера доходный бизнес сдачи в аренду графических процессоров для обучения ИИ.
По данным аналитической компании KZ Consulting, в 2023-2024 годах в Китае было заложено более 500 новых ЦОД. Из них минимум 150 сданы в эксплуатацию к началу 2025 года. Их заказчики — госпредприятия, частные компании, местные власти — конкурировали за возможность вложиться в ЦОД, надеясь вырваться в лидеры ИИ-гонки.
По оценкам китайских источников, невостребованными оказались до 80 процентов недавно введенных 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 технология Deep Seek снизила планку обучения моделей ИИ на порядок и пошатнула отрасль.
Рост числа моделей искусственно-интеллектуальных рассуждений, таких как Deep Seek R-1 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 ИИ. В результате определяющим фактором становится скорость ответа от ИИ. Следовательно, ЦОД должны располагаться вблизи крупных технологических центров. А многие ЦОД, построенные в удаленных районах Китая, где электричество и земля дешевле, потеряли свою привлекательность для компаний, занимающихся ИИ.
Кроме того, многие из новых центров обработки Big data были настроены на длительные вычисления на основе огромных массивов информации, а не на реагирование на вводимые пользователем данные в реальном времени. Спрос сместился в пользу оборудования с низкой задержкой логических выводов, что снизило привлекательность ЦОД, расположенных в отдаленных регионах. Вопрос «Кто может создать лучшую большую языковую модель?» сменился задачей «Кто может лучше использовать действующую модель». Но никто не знает, избавит ли новый подход ИИ-индустрию от наступившей стагнации.
В 2024 году более 140 компаний зарегистрировались в Администрации киберпространства Китая — центральном интернет-регуляторе страны — для разработки собственных больших языковых моделей (LLM). Однако, по данным китайского издания Economic Observer, к концу 2024 года только 10 процентов этих предприятий еще активно инвестировали проекты LLM.
«Растущая боль, которую переживает индустрия ИИ в Китае, во многом является результатом того, что неопытные игроки — корпорации и местные органы власти — запрыгивали в поезд ажиотажа, строя объекты, которые не являются оптимальными для сегодняшних потребностей», — считает американской исследовательской корпорации RAND Джимми Гудрич. В результате проекты терпят неудачу, энергия тратится впустую, а ЦОД становятся проблемными активами, которые выставляются на продажу по ценам ниже рыночных. Ситуация может вызвать вмешательство китайского правительства, которое, по мнению Гудрича, передаст ЦОД более способным операторам. Но еще вопрос, найдутся ли таковые.
Обнаружились и злоупотребления, сопутствующие строительству новых ЦОД. Далеко не все их инвесторы стремились зарабатывать деньги на возможностях ЦОД. Многие использовали их для получения льготной по цене зеленой электроэнергии, которую затем перепродавали в сеть с наценкой. То есть примитивно спекулировали. Порой компании приобретали землю под ЦОД ради получения государственных займов и кредитов, даже не планируя использовать объект по назначению.
Аналитики называют около десятка причин перенасыщения китайского рынка ЦОД. Среди них избыточное первоначальное финансирование на фоне упадка рынка недвижимости и стагнации интернет-индустрии, спад аренды графических процессоров, разочарование инвесторов после окончания строительства ЦОД, трудности с привлечением дальнейшего финансирования, поощрение местными властями краткосрочных проектов ради повышения своего политического статуса и другие факторы.
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 сдается в аренду корпоративным клиентам за 75 000 юаней (10 200 долларов) в месяц, тогда как раньше стоимость такого набора достигала 180 000 юаней (24 600 долларов). Хозяева ЦОД предпочитают останавливать их эксплуатацию, поскольку выручка не покрывает даже расходы на электроэнергию.