中国、大規模な技術推進で2030年までにAIコンピューティング能力の4倍増強を目指す

SCMPの報告によると、中国は3兆8000億元の情報インフラ投資プログラムを背景に、2030年までにAIコンピューティング能力を4倍に高めることを目標としている。

サウスチャイナ・モーニング・ポスト紙によると、中国は2030年までにAIコンピューティング能力を約4倍にするという目標を設定しており、これは中国政府が計算インフラをエネルギーや半導体と同等の戦略的資源として扱うつもりであるというこれまでで最も明らかな兆候である。

この目標は、中国当局が今週発表した情報通信分野の2030年までの広範な開発目標の一部を形成しており、コンピューティング能力、次世代ネットワーク、国内の地域コンピューティングハブの単一国家システムへの統合に及ぶ。 AI のトレンドをさらに詳しく知りたい場合は、AI Buzz Wire の継続的な報道をフォローしてください。 AIのトレンド

数兆元の計画の遅れ

コンピューティングターゲットはスタンドアロンではありません。中国国営メディアは先週末、同国が2030年までに情報インフラストラクチャに3兆8000億元（約5,300億ドル）を投資する計画であると報じたが、この数字にはデータセンター、ネットワークのアップグレード、それらに電力を供給する電力システムも含まれる。

OpenGov Asiaは、中国工業情報化省が情報通信セクターの2030年目標を設定し、現在の5年間の計画期間中の同国のデジタル経済野心の根幹としての構築を枠組みにしていると報じた。

市場はすぐに気づきました。中国の金融メディアは月曜日、政策目標の周知を受けて上海と深センの取引でコンピューティング電源のサプライチェーン株が一斉に上昇し、AIハードウェアメーカーが最大の値上がり者に入ったと報じた。

コンピューティングが戦場となる理由

この推進は中国政府にとって不快な計算を反映している。最先端の AI 能力はコンピューティング能力へのアクセスによって拡張され、米国は長年にわたり最先端の AI チップの中国への輸出を制限してきました。そのため、中国の研究所がモデルトレーニングをどこまで推進できるかについて、国内で利用できる計算の上限が厳しくなり、引き上げるべき国家的優先事項となっている。

支出格差は依然として顕著だ。今週発行された財務解説では、米国のビッグテックAI投資が中国をおよそ5.6対1上回っているが、両国のコンピューティング能力の差はわずか約2対1にすぎないと指摘されている。週末のサウスチャイナ・モーニング・ポストの別の分析では、なぜ中国のAI大手が米国のライバル企業よりも支出がはるかに少ないにもかかわらず、依然としてコンピューティング格差を縮めているのかを検証しており、その理由として電力料金の安さ、垂直統合されたデータセンターの建設、利用の効率化を挙げている。

言い換えれば、中国の賭けは、豊富で低コストのコンピューティングが、たとえ古いチップや国産チップを使用していても、アメリカの研究所が導入している原資の一部を代替できるということだ。

力のある場所に建物を建てる

地理は戦略の中心部分です。 CNBCは今週、中国が安価な電力を利用するために大都市から遠く離れたAIデータセンターの建設を競っており、コンピューティングハブと内陸部や西部の低コストの再生可能エネルギーや水力資源を組み合わせているとアナリストが説明したパターンを継続していると報じた。

このアプローチでは、遅延をコストと引き換えにします。トレーニングワークロードは、コンシューマアプリケーションよりもはるかに距離に耐えられるため、電力が最も安価な場所で実行でき、人口センターは推論層とアプリケーション層を処理します。これは、国内のデータセンターブームを余剰エネルギーのある地域に誘導しようとする中国の長期にわたる「東方データ、西方コンピューティング」構想の背後にあるのと同じ論理である。

1 つの国家コンピューティングシステム

この目標は、統合に向けたものでもあります。今週の国営メディアの報道では、中国のコンピューティングネットワークをより統合されたシステムに接続する取り組みについて説明されており、これは中国のコンピューティングが現在、さまざまな通信事業者、国営企業、プライベートクラウドプロバイダーによって運営されている地域ハブ全体に断片化していることを認識している。

全国規模のコンピューティンググリッドでは、理論的には、余力のある地域にワークロードが流れるようになり、使用率が平滑化され、重複が回避され、接続されていないデータセンターの合計よりも集計値が使いやすくなります。これは、長距離送電によって地域の余剰電力が国家供給に変わった、初期の数十年間の電力市場改革を反映しています。データの局所性、ソフトウェアの互換性、商業的利益のすべてが摩擦を増大させるコンピューティングでも同じことができるかどうかは、この計画の最大の未解決の問題の 1 つです。

3 年半で 4 倍の飛躍

2030 年までに AI コンピューティング能力が 4 倍になるということは、積極的な増強スケジュールを意味します。この目標を満たすには、データセンターの建設だけでなく、国内の AI チップ、冷却および電力インフラストラクチャ、および数万のアクセラレータを生産的にビジー状態に保つソフトウェア層の持続的な進歩も必要になります。

この目標はまた、政策文書では答えられていない疑問も提起している。つまり、利用率はどのように測定されるのか、新たな生産能力のどれくらいが輸入品ではなく国内設計の加速器で稼働するのか、中国のAI企業からの需要が供給を吸収できるのかなどだ。今年初めにオーストラリア戦略政策研究所が発表した分析では、中国の豊富な電力がAIコンピューティング能力を生み出しており、十分に活用されない危険があると主張しており、需要に先駆けて能力を構築することへの警告となっている。

それでも、方向性は明確ではありません。 4倍のコンピューティング目標、3兆8000億元のインフラ計画、国家コンピューティングネットワークの統合の間で、中国政府はAI時代にはコンピューティングのための産業政策がインテリジェンスのための産業政策となることに賭けている。

世界中が注目しており、ワシントンからブリュッセル、湾岸に至るまで、それに応じて建設が進んでいます。