Недавно я поделился оценкой Macquarie, подчеркивающей разрыв в масштабах планирования энергетических мощностей для ИИ между США и Китаем: До 2030 года Китаю потребуется мощность, связанная с ИИ, равная лишь 1–5% от того, что он добавил за последние пять лет; США потребуется 50–70%. Другими словами, Китай уже добавил 20× мощностей, необходимых для его развертывания ИИ, в то время как США сталкиваются с гораздо более крутым подъемом. Это также соответствует тому, что я говорил в августе — что Китай в значительной степени "решил" проблему краткосрочного обеспечения мощностями для ИИ. И такие лидеры отрасли, как Сатья Наделла, теперь говорят вслух о том, что на самом деле является узким местом в ИИ: реальная проблема заключается в переходе от GPU к электричеству и активированным дата-центрам. Для тех, кто следит за более глубокими структурными различиями, вот ключевые моменты из недавнего анализа наших друзей из Weijin Research: 1. Разрыв в мощностях - Добавления 2023 года: США 51 ГВт против Китая 429 ГВт (8×). - Китай производит более 9000 ТВтч, что более чем в два раза превышает объем производства США. - Масштабный ИИ теперь зависит от доступности физической мощности. 2. Различия в эффективности - Проблема Китая заключается не в поставках, а в эффективности преобразования электричества в вычисления. - Системы Huawei могут соперничать с Nvidia по FLOPs, но используют на 100% больше энергии на единицу вычислений. - В одном сценарии (CloudMatrix против GB200) стоимость электричества на FLOP в Китае достигает ~140% от стоимости в США, несмотря на более дешевую электроэнергию. 3. Почему это важно Энергия, проектирование сетей и эффективность вычислений становятся основными национальными возможностями в эпоху ИИ. Именно поэтому в @techbuzzchina мы организуем поездку по новым источникам энергии в Китай в январе 2026 года, с дополнительными программами, запланированными на более поздний срок в этом году. Понимание энергетической системы — сети, передачи, хранения, солнечной энергии и того, как ИИ встроен в эту систему — становится необходимым для понимания будущего вычислений. Китайские компании также это чувствуют — они быстро движутся к экспорту своих технологий по всему стеку. Ссылка на статью в комментариях ниже.