Di recente ho condiviso una stima di Macquarie che evidenzia il divario di scala nella pianificazione della potenza AI tra Stati Uniti e Cina: Fino al 2030, la Cina avrà bisogno di una potenza legata all'AI pari solo all'1-5% di quella aggiunta negli ultimi cinque anni; gli Stati Uniti avranno bisogno del 50-70%. In altre parole, la Cina ha già aggiunto 20 volte la potenza richiesta dal suo sviluppo AI, mentre gli Stati Uniti affrontano una salita molto più ripida. Questo si allinea anche a quanto ho detto ad agosto: la Cina ha in gran parte "risolto" l'approvvigionamento di potenza AI a breve termine. E i leader del settore come Satya Nadella stanno ora dicendo ad alta voce ciò che prima era sottinteso: il vero collo di bottiglia dell'AI si sta spostando dalle GPU all'elettricità e ai data center energizzati. Per coloro che seguono le differenze strutturali più profonde, ecco i punti chiave di un'analisi recente dei nostri amici di Weijin Research: 1. Il divario di potenza - Aggiunte del 2023: Stati Uniti 51 GW contro Cina 429 GW (8×). - La Cina genera oltre 9.000 TWh, più del doppio degli Stati Uniti. - L'AI su larga scala ora dipende dalla disponibilità di potenza fisica. 2. Differenze di efficienza - La sfida della Cina non è l'approvvigionamento, ma l'efficienza elettrica-computazionale. - I sistemi Huawei possono competere con Nvidia in FLOPs ma utilizzano oltre il 100% di energia in più per unità di calcolo. - In uno scenario (CloudMatrix contro GB200), il costo elettrico per FLOP della Cina raggiunge circa il 140% di quello degli Stati Uniti, nonostante l'energia più economica. 3. Perché questo è importante La potenza, il design della rete e l'efficienza computazionale stanno emergendo come capacità nazionali fondamentali nell'era dell'AI. È anche per questo che su @techbuzzchina stiamo organizzando un New Energy Trip in Cina a gennaio 2026, con programmi aggiuntivi previsti per la fine dell'anno. Comprendere il sistema energetico — rete, trasmissione, stoccaggio, solare e come l'AI è integrata al suo interno — sta diventando essenziale per comprendere il futuro del calcolo. Anche le aziende cinesi percepiscono questo: si stanno muovendo rapidamente per esportare le loro tecnologie su tutta la filiera. Link al pezzo nei commenti qui sotto.