中国的目标是到 2030 年将人工智能计算能力提升四倍

据《南华早报》报道，在 3.8 万亿元信息基础设施投资计划的支持下，中国的目标是到 2030 年将人工智能计算能力提高四倍。

据《南华早报》报道，中国制定了到 2030 年将人工智能计算能力提高约四倍的目标，这是迄今为止最明显的迹象，表明北京打算将计算基础设施视为与能源和半导体同等的战略资源。

该目标是中国当局本周推出的更广泛的2030年信息和通信行业发展目标的一部分，涵盖计算能力、下一代网络以及将中国的区域计算中心整合到单一的国家系统中。如需了解更多 AI 趋势，请关注 AI Buzz Wire 的持续报道。人工智能趋势

计划背后数万亿人民币

计算目标并不是孤立的。中国官方媒体周末报道称，中国计划到 2030 年在信息基础设施方面投资 3.8 万亿元人民币（约合 5300 亿美元），这一数字涵盖数据中心、网络升级以及为其供电的电力系统。

OpenGov Asia 报道称，中国工业和信息化部已为信息和通信行业制定了 2030 年目标，将其作为当前五年规划窗口期间国家数字经济雄心的支柱。

市场很快注意到了这一点。中国财经媒体周一报道称，随着政策目标的出台，算力供应链股票在上海和深圳交易中集体上涨，其中人工智能硬件制造商涨幅最大。

为什么计算是战场

这一推动反映出北京方面的一个令人不安的算术。人工智能能力处于前沿，可以获得计算能力，而美国长期以来一直限制向中国出口最先进的人工智能芯片。这使得国内可用的计算成为中国实验室推动模型训练能走多远的硬性上限，并且成为国家优先考虑的问题。

支出缺口依然严峻。本周发表的财经评论指出，美国大型科技公司的人工智能投资比中国高出约 5.6 比 1，但两国的计算能力差距估计仅为 2 比 1 左右。《南华早报》周末的另一份分析研究了为什么中国人工智能巨头的支出远低于美国竞争对手，同时仍缩小计算差距，这归功于更便宜的电力、垂直整合的数据中心建设和更高效的利用。

换句话说，中国的赌注是丰富的、低成本的计算——即使使用旧的或国产的芯片——可以替代美国实验室正在部署的部分原始资本。

在有电源的地方建造

地理是该战略的核心部分。 CNBC 本周报道称，中国正在竞相在远离大城市的地方建设人工智能数据中心，以利用廉价电力，延续分析师所描述的将计算中心与该国内陆和西部的低成本可再生能源和水力资源配对的模式。

这种方法以延迟换取成本：训练工作负载的距离耐受性远远好于消费者应用程序，可以在电力最便宜的地方运行，而人口中心处理推理和应用程序层。这与中国长期实施的“东方数据、西方计算”计划背后的逻辑相同，该计划试图将中国数据中心的繁荣引向能源过剩的地区。

一个国家计算系统

这些目标还指向整合。官方媒体本周的报道描述了将国家计算网络连接成一个更加集成的系统的努力，承认中国的计算目前分散在不同电信运营商、国有企业和私有云提供商运营的区域中心之间。

从理论上讲，国家计算网格会让工作负载流向任何有闲置容量的区域，从而平滑利用率、避免重复，并使总体数据比断开连接的数据中心的总和更有用。它呼应了几十年前的电力市场改革，长距离输电将地区盈余转化为全国供应。计算是否可以做到同样的事情，数据局部性、软件兼容性和商业利益都会增加摩擦，是该计划最大的悬而未决的问题之一。