Recent am împărtășit o estimare Macquarie care evidențiază diferența de scară în planificarea energetică AI dintre SUA și China: Până în 2030, China va avea nevoie de o putere legată de AI egală cu doar 1–5% din ceea ce a adăugat în ultimii cinci ani; SUA va avea nevoie de 50–70%. Cu alte cuvinte, China a adăugat deja 20× din puterea necesară pentru dezvoltarea AI-ului său, în timp ce SUA se confruntă cu o ascensiune mult mai abruptă. Acest lucru se aliniază și cu ceea ce am spus în august — că China a "rezolvat" în mare parte sursa de energie AI pe termen scurt. Iar lideri din industrie precum Satya Nadella spun acum cu voce tare partea liniștită: adevăratul blocaj al inteligenței artificiale se mută de la GPU-uri la electricitate și centre de date energizate. Pentru cei care urmăresc diferențele structurale mai profunde, iată punctele cheie dintr-o analiză recentă realizată de prietenii noștri de la Weijin Research: 1. Diferența de putere - Adăugiri 2023: SUA 51 GW vs. China 429 GW (8×). - China generează 9.000+ TWh, de peste două ori mai mult decât SUA. - Inteligența artificială la scară largă depinde acum de disponibilitatea energiei fizice. 2. Diferențe de eficiență - Provocarea Chinei nu este aprovizionarea, ci eficiența de la electricitate la calcul. - Sistemele Huawei pot concura cu Nvidia la FLOP-uri, dar folosesc cu 100%+ mai multă energie pe unitate de calcul. - Într-un scenariu (CloudMatrix vs. GB200), costul electricității pe FLOP al Chinei ajunge la ~140% din SUA, în ciuda energiei electrice mai ieftine. 3. De ce contează acest lucru Energia, proiectarea rețelei și eficiența calculului devin capabilități naționale de bază în era AI. De aceea, la @techbuzzchina organizăm o Călătorie pentru Energie Nouă în China în ianuarie 2026, cu programe suplimentare planificate pentru mai târziu în an. Înțelegerea sistemului energetic — rețea, transmisie, stocare, energie solară și modul în care AI este integrată în acesta — devine esențială pentru a înțelege viitorul calculului. Și companiile chineze simt acest lucru — se mișcă rapid pentru a-și exporta tehnologiile pe întregul stack. Link către articol în comentariile de mai jos.