Według South China Morning Post Chiny wyznaczyły sobie za cel mniej więcej czterokrotne zwiększenie mocy obliczeniowej sztucznej inteligencji do 2030 r., co jest najwyraźniejszym jak dotąd sygnałem, że Pekin zamierza traktować infrastrukturę obliczeniową jako zasób strategiczny na równi z energią i półprzewodnikami.

Cel ten wpisuje się w szerszy zestaw celów rozwojowych na rok 2030 dla sektora informacji i komunikacji, które władze chińskie wdrożyły w tym tygodniu, obejmujących moc obliczeniową, sieci nowej generacji i integrację regionalnych ośrodków obliczeniowych kraju w jeden system krajowy. Aby poznać więcej trendów związanych ze sztuczną inteligencją, śledź bieżące relacje AI Buzz Wire. Trendy AI

Biliony juanów za planem

Cel obliczeniowy nie jest samodzielny. Chińskie media powiązane z państwem poinformowały w weekend, że kraj planuje zainwestować 3,8 biliona juanów, czyli około 530 miliardów dolarów, w infrastrukturę informatyczną do 2030 roku, co obejmuje centra danych, modernizację sieci i zasilające je systemy zasilania.

OpenGov Asia poinformował, że chińskie Ministerstwo Przemysłu i Technologii Informacyjnych wyznaczyło cele na rok 2030 dla sektora informacji i komunikacji, uznając ich rozwój za podstawę ambicji kraju w zakresie gospodarki cyfrowej w bieżącym pięcioletnim oknie planowania.

Rynki szybko to zauważyły. Chińskie media finansowe poinformowały w poniedziałek, że akcje spółek z łańcuchów dostaw mocy obliczeniowych wzrosły łącznie w Szanghaju i Shenzhen w miarę rozpowszechniania się celów polityki, a producenci sprzętu AI wśród największych zysków.

Dlaczego obliczenia są polem bitwy

Nacisk ten odzwierciedla niewygodną dla Pekinu arytmetykę. Możliwości sztucznej inteligencji na pionierskich skalach z dostępem do mocy obliczeniowej, a Stany Zjednoczone od dawna ograniczają eksport najbardziej zaawansowanych chipów AI do Chin. Dzięki temu dostępne w kraju obliczenia stanowią twardy pułap określający, jak daleko chińskie laboratoria mogą posunąć się w szkoleniu modelowym – i jest to priorytet krajowy, który należy podnieść.

Luka w wydatkach pozostaje wyraźna. W komentarzu finansowym opublikowanym w tym tygodniu zauważono, że inwestycje amerykańskich Big Tech w sztuczną inteligencję przewyższają inwestycje w Chinach o około 5,6 do 1, choć różnicę w mocy obliczeniowej obu krajów szacuje się na zaledwie około 2 do 1. W oddzielnej analizie South China Morning Post przeprowadzonej w weekend zbadano, dlaczego chińscy giganci w zakresie sztucznej inteligencji wydają znacznie mniej niż amerykańscy rywale, a jednocześnie zmniejszają lukę w obliczeniach, uznając tańszą energię, pionowo zintegrowaną budowę centrów danych i bardziej efektywne wykorzystanie.

Innymi słowy, Chiny zakładają, że obfite i niedrogie zasoby obliczeniowe – nawet w przypadku starszych lub produkowanych w kraju chipów – mogą zastąpić pewną część kapitału surowego wdrażanego przez amerykańskie laboratoria.

Buduj tam, gdzie jest moc

Geografia jest centralną częścią strategii. W tym tygodniu CNBC poinformowało, że Chiny ścigają się, aby zbudować centra danych AI z dala od największych miast, aby móc pozyskiwać tanią energię elektryczną, kontynuując schemat, który analitycy opisali jako łączenie centrów obliczeniowych z tanimi źródłami odnawialnymi i wodnymi w głębi kraju i na zachodzie.

W tym podejściu opóźnienia kosztują: obciążenia szkoleniowe, które tolerują odległość znacznie lepiej niż aplikacje konsumenckie, mogą działać tam, gdzie energia jest najtańsza, podczas gdy centra populacji zajmują się wnioskowaniem i warstwami aplikacji. Taka sama logika kryje się za długoterminową chińską inicjatywą Eastern Data, Western Computing, która ma na celu skierowanie krajowego boomu na centra danych do regionów posiadających nadwyżki energii.

Jeden krajowy system komputerowy

Cele wskazują także na konsolidację. W tym tygodniu w mediach państwowych opisano wysiłki mające na celu połączenie krajowych sieci komputerowych w bardziej zintegrowany system, co stanowi potwierdzenie, że moc obliczeniowa Chin jest obecnie rozproszona pomiędzy regionalnymi węzłami obsługiwanymi przez różnych operatorów telekomunikacyjnych, firmy państwowe i dostawców chmury prywatnej.

Krajowa sieć obliczeniowa teoretycznie umożliwiłaby przepływ zadań do dowolnego regionu dysponującego wolną mocą obliczeniową, co usprawniłoby wykorzystanie, pozwoliło uniknąć powielania i sprawiło, że łączna liczba byłaby bardziej użyteczna, niż sugerowałaby suma odłączonych centrów danych. Przypomina to reformy rynku energii elektrycznej z poprzednich dziesięcioleci, gdzie przesył na duże odległości przekształcał regionalne nadwyżki w dostawy krajowe. To, czy to samo można zrobić z obliczeniami, gdzie lokalizacja danych, zgodność oprogramowania i interesy komercyjne zwiększają tarcia, jest jednym z największych otwartych pytań planu.

Czterokrotny skok w trzy i pół roku

Czterokrotny wzrost mocy obliczeniowej sztucznej inteligencji do 2030 r. oznacza agresywny harmonogram rozbudowy. Spełnienie tego warunku będzie wymagało nie tylko budowy centrum danych, ale także stałego postępu w krajowych chipach AI, infrastrukturze chłodzącej i energetycznej oraz warstwie oprogramowania, która zapewnia produktywną pracę dziesiątkom tysięcy akceleratorów.

Cel ten rodzi również pytania, na które nie odpowiadają dokumenty strategiczne: w jaki sposób mierzone będzie wykorzystanie, jaka część nowej mocy będzie zasilana akceleratorami zaprojektowanymi w kraju, a nie importowanymi, oraz czy popyt ze strony chińskich firm zajmujących się sztuczną inteligencją jest w stanie wchłonąć podaż. Na początku tego roku analiza opublikowana przez Australijski Instytut Polityki Strategicznej wykazała, że ​​obfite ilości energii elektrycznej w Chinach wytworzyły moc obliczeniową sztucznej inteligencji, która mogła zostać niedostatecznie wykorzystana, co stanowi ostrzeżenie przed budowaniem mocy produkcyjnych przed popytem.

Mimo to kierunek jest jednoznaczny. Pomijając czterokrotny cel w zakresie obliczeń, program dotyczący infrastruktury o wartości 3,8 biliona juanów i integrację krajowych sieci komputerowych, Pekin obstawia, że ​​w erze sztucznej inteligencji polityka przemysłowa w zakresie obliczeń będzie polityką przemysłową w zakresie inteligencji.

Reszta świata obserwuje i – od Waszyngtonu po Brukselę po Zatokę – buduje zgodnie z tym.

Wyprzedź sztuczną inteligencję

Bądź na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami sztucznej inteligencji i globalnymi wiadomościami o sztucznej inteligencji w miarę przyspieszania wyścigu obliczeniowego.

Przeczytaj więcej aktualności o sztucznej inteligencji →