Čínská centra pro umělou inteligenci zejí prázdnotou, až 80 % nové kapacity zůstává nevyužito
V posledních dvou letech Čína masivně investovala do infrastruktury pro umělou inteligenci s cílem stát se globálním lídrem v této oblasti. Navzdory ambiciózním plánům však nyní čelí neočekávanému problému - podle nejnovějších údajů až 80 % nově vybudovaných datových center pro AI zůstává nevyužito. Tato situace odhaluje komplikovaný vztah mezi státem řízenou technologickou politikou a rychle se měnícími požadavky trhu.
Překotná výstavba vedená státními pobídkami
Čínská vláda v letech 2023-2024 aktivně povzbuzovala místní představitele k urychlení výstavby datových center jako součást své strategie stát se světovou velmocí v oblasti umělé inteligence. Výsledkem bylo oznámení více než 500 projektů po celé zemi, přičemž do konce roku 2024 bylo dokončeno nejméně 150 z nich. Miliardové investice proudily jak ze státních, tak ze soukromých zdrojů. Všichni očekávali, že poptávka po pronájmu GPU (grafických procesorů nezbytných pro výpočetní operace AI) bude nadále růst. Tato poptávka se však v předpokládaném rozsahu neprojevila, což vedlo k současné situaci nadbytečné kapacity. Jedním z klíčových faktorů vedoucích k tomuto problému je základní nesoulad mezi tím, co bylo postaveno, a tím, co trh skutečně potřebuje:
- Mnoho nových zařízení bylo navrženo primárně pro trénink rozsáhlých AI modelů, zatímco aktuální poptávka se přesouvá směrem k real-time inferencím.
- Datová centra vyžadující nízkou latenci musí být umístěna blízko technologických center, zatímco mnoho nových zařízení bylo postaveno v odlehlých nebo venkovských oblastech.
- Některé lokality sice nabízely levnou elektřinu, ale nemohly splnit požadavky na latenci nezbytné pro moderní AI úlohy.
"DeepSeek efekt" výrazně ovlivnil trh
Významný vliv na snížení poptávky po tradičních výpočetních kapacitách mělo uvedení modelu R1 od společnosti DeepSeek. Tento open-source model poskytuje výkon na úrovni ChatGPT, ale za výrazně nižší náklady. To způsobilo, že mnoho menších společností upustilo od plánů na vlastní rozsáhlé předtrénování modelů, a tím se dále snížila poptávka po tradiční infrastruktuře zaměřené na trénink - a to právě v době, kdy nová kapacita přicházela na trh. Mnoho zařízení trpí důsledky špatného plánování. Byla postavena bez adekvátního zvážení skutečných potřeb trhu nebo dodržování technických standardů. Situaci zhoršil nedostatek kvalifikovaných inženýrů, což vedlo některé provozovatele ke kostným chybám nebo spoléhání se na zprostředkovatele, kteří nadhodnotili budoucí poptávku. A ekonomické dopady této situace jsou značné:
- Klesající zisky a propadající se ceny pronájmu GPU zanechaly mnoho provozovatelů v obtížné finanční situaci.
- Někteří operátoři dokonce rozdávají poukazy na bezplatný výpočetní výkon ve snaze přilákat uživatele.
- První investoři nyní čelí zhrouceným očekáváním, zatímco jejich infrastruktura zůstává nevyužitá.
Vládní reakce a budoucí vyhlídky
Navzdory těmto překážkám zůstávají centrální úřady odhodlány pokračovat v rozvoji národních kapacit v oblasti umělé inteligence. Velké firmy jako Alibaba a ByteDance oznámily pokračující investice v řádu desítek miliard dolarů ročně. Očekává se, že vláda zasáhne převzetím kontroly nad problémovými centry a jejich případným přerozdělením. Nicméně, odvětví si uvědomuje, že původní bublina již praskla, a probíhají významné úpravy investičních strategií a očekávání. Datová centra v odlehlých oblastech, která byla postavena kvůli nízkým cenám energií a vládním pobídkám, nedokážou konkurovat strategicky umístěným zařízením v blízkosti technologických center. Tyto vzdálené lokality nemohou poskytovat nízkou latenci, kterou vyžadují moderní AI aplikace, což je činí méně atraktivními pro potenciální klienty. Celkově lze říci, že agresivní čínská politika budování datových center pro AI nejen že vedla k masivnímu nedostatečnému využití, ale také odhalila kritické nesoulady mezi růstem nabídky řízeným politikou a vyvíjejícími se technologickými realitami v rámci globálních trhů umělé inteligence. Zatímco Čína pokračuje ve svém úsilí stát se lídrem v oblasti AI, bude muset řešit tyto strukturální problémy, aby efektivněji sladila své ambice s praktickými tržními potřebami.
