Китай активує мережу AI-обчислень довжиною 2 000 км: 98% ефективності на континентальному масштабі

Китай активував найбільший у світі розподілений пул AI-обчислень 3 грудня 2025 року.¹ Future Network Test Facility (FNTF) охоплює 2 000 км і досягає 98% ефективності одного дата-центру.² Президент Сі Цзіньпін оголосив 2025 роком, коли китайські технології AI та напівпровідників "досягли нових висот", тоді як Goldman Sachs прогнозує $70 млрд інвестицій у дата-центри від провідних інтернет-компаній у 2026 році.³

Future Network Test Facility

FNTF представляє підхід Китаю до масштабування AI-обчислень: розподілена архітектура замість концентрованих гіперскейл об'єктів.

Технічні характеристики

Заява про 98% ефективності, якщо точна, свідчить про те, що Китай розв'язав критичні проблеми розподілених обчислень, включаючи:⁴

• Оптимізацію мережевої затримки
• Алгоритми розподілу робочого навантаження
• Протоколи синхронізації даних
• Механізми відмовостійкості

Стратегічна перевага

CEO NVIDIA Дженсен Хуанг зазначив перевагу Китаю в швидкості інфраструктури під час нещодавніх коментарів: американські дата-центри будуються приблизно 3 роки, тоді як у Китаї "вони можуть побудувати лікарню за вихідні".⁵

Хуанг також зауважив, що Китай має "вдвічі більше енергії, ніж ми як нація", що свідчить про те, що доступність електроенергії не обмежить зростання AI-інфраструктури Китаю.⁶

Новорічна заява Сі

У своєму новорічному зверненні 2025 року президент Сі Цзіньпін підкреслив китайські технологічні досягнення:⁷

"Китайські технології, включаючи штучний інтелект та напівпровідникові чіпи, досягли нових висот... ми глибоко інтегрували науку і технологію з галузями та створили потік нових інновацій."

15-й П'ятирічний план

Рекомендації для майбутнього п'ятирічного плану Китаю включають "перспективні плани" для галузей майбутнього:⁸

• Штучний інтелект
• Квантові технології
• Інтерфейси мозок-комп'ютер
• Передові напівпровідники

Акцент сигналізує про продовження масових державних інвестицій в AI-інфраструктуру.

Хвиля інвестицій на $70 млрд

Аналітики Goldman Sachs прогнозують значне розширення китайської AI-інфраструктури:⁹

Прогнози на 2026 рік

Інвестиції слідують за феноменом DeepSeek, який продемонстрував, що китайський AI може досягти передової продуктивності з ефективними архітектурами.¹⁰

Ефект DeepSeek

Прориви DeepSeek у ефективності переформували ландшафт AI-інфраструктури Китаю несподіваними способами.

Занепокоєння надлишковими потужностями

Китай вклав мільярди в AI дата-центри протягом 2023-2024:¹¹

Спекулятивний ажіотаж зіткнувся з демонстрацією DeepSeek, що менше обчислень може досягти більшого, залишивши деякі об'єкти без достатнього попиту.¹²

Зміна економіки

DeepSeek-V3 навчався на 2,788 мільйона годин GPU H800—частка порівнянних західних моделей.¹³ Ця зміна ефективності означає:

• Менші об'єкти можуть виконувати передові робочі навантаження
• Масивні GPU-кластери можуть виявитися завеликими
• Оптимізація виведення важливіша за чистий масштаб

Розподілений vs. Концентрований

FNTF представляє іншу філософію, ніж західні гіперскейл підходи.

Західна модель

Американські гіперскейлери будують концентровані об'єкти з масивними вимогами до електроенергії:

Китайська розподілена модель

FNTF розподіляє обчислення на континентальних відстанях:¹⁴

Розподілений підхід може виявитися більш стійким до обмежень електроенергії, проблем охолодження та регіональних збоїв.

Наслідки для глобальної конкуренції в AI

Швидкість інфраструктури

Спостереження Хуанга про швидкість китайського будівництва має суттєві наслідки:¹⁵

Ця перевага в швидкості накопичується з часом, дозволяючи Китаю ітеративно розгортати інфраструктуру на основі змінних вимог.

Доступність енергії

Перевага Китаю в енергетичних потужностях дозволяє розгортання в масштабах, які напружили б західні мережі:¹⁶

• Доступні множинні джерела електроенергії
• Триваючі інвестиції в мережеву інфраструктуру
• Менше регуляторних перешкод для нових підключень

Фокус на ефективності

Китайські AI-лабораторії продемонстрували підходи з пріоритетом ефективності, які можуть виявитися стратегічно кращими за брутальне масштабування:¹⁷

• Ефективність навчання DeepSeek
• Оптимізація розподілених обчислень
• Архітектури, орієнтовані на виведення

Ключові висновки

1. Мережа 2 000 км: Активовано найбільший у світі розподілений пул AI-обчислень
2. 98% ефективності: Стверджує відповідність продуктивності одного дата-центру на континентальному масштабі
3. Заява Сі: 2025 позиціонується як рік прориву для китайського AI
4. Інвестиції $70 млрд: Goldman прогнозує масивні витрати на інфраструктуру на 2026 рік
5. Ризик надлишкових потужностей: Оголошено 500+ проектів, багато зараз недовикористовуються
6. Перевага в швидкості: Китай будує інфраструктуру швидше за західних конкурентів

Розподілений підхід Китаю до AI-інфраструктури представляє альтернативну архітектуру західній гіперскейл концентрації. Чи витримають заяви FNTF про ефективність під виробничими навантаженнями, визначить, чи поширюватиметься ця модель.

Посилання