Čína zahájila významnou infrastrukturní iniciativu na posílení svých schopností v oblasti umělé inteligence, strategicky přeměňuje zemědělskou půdu na rozsáhlá technologická centra. Tento ambiciózní projekt, jehož příkladem je rozvoj na ostrově o rozloze 760 akrů ve městě Wuhu na řece Jang-c‘-ťiang, zahrnuje přeměnu rýžových polí na nejmodernější serverové farmy. Tato iniciativa je považována za klíčovou součást širší strategie Pekingu konsolidovat roztříštěná datová centra do centralizovaných center s vysokou kapacitou.
Cílem tohoto rozsáhlého rozvoje je pokrýt kritické výpočetní potřeby umělé inteligence, zejména pro velké jazykové modely (LLM). Plán rozlišuje mezi vzdálenými datovými centry, která budou využívána pro intenzivní trénink LLM, a těmi, která se nacházejí blíže k hlavním populačním centrům. Tyto serverové farmy v blízkosti měst budou věnovány „inference“, procesu, který vyžaduje nižší latenci a významně těží z blízkosti koncových uživatelů, čímž se zrychluje výkon aplikací. Jak poznamenal bývalý poradce amerického ministerstva zahraničí pro Čínu Ryan Fedasiuk, tento přístup odráží strategické přidělování vzácných výpočetních zdrojů pro maximální ekonomický přínos.
Datový ostrov Wuhu slouží jako hlavní příklad této strategie, hostí datová centra AI provozovaná hlavními čínskými telekomunikačními firmami, včetně China Telecom, Huawei, China Mobile a China Unicom. Tento cluster je připraven podporovat rostoucí poptávku po službách AI v klíčových ekonomických centrech delty řeky Jang-c‘-ťiang, jako jsou Šanghaj, Nanking, Chang-čou a Su-čou. Podobné iniciativy probíhají i v jiných regionech, přičemž provincie Kuej-čou má sloužit Kuang-čou a Čching-jang v provincii Kan-su má zajišťovat služby pro Čchung-čching a Čcheng-tu. Zprávy uvádějí značné investice, přičemž 15 společností již zřídilo datová centra ve Wuhu, což představuje kombinovanou investici 37 miliard dolarů, dále podpořenou místními vládními dotacemi na nákup čipů pro AI.
Tento koordinovaný tlak na centralizovanou datovou infrastrukturu má zmírnit zranitelnosti odhalené globální geopolitickou dynamikou, zejména dopadem amerických vývozních omezení na pokročilé čipy pro AI. Tato omezení omezila přístup čínských subjektů k nejmodernějším procesorům od společností jako Nvidia, což přimělo místní firmy, jako jsou Cambricon a Huawei, čelit výzvám při překlenutí technologické propasti kvůli omezením domácí výrobní kapacity. Současně americké technologické giganty agresivně nasazují nejnovější čipové technologie, přičemž společnosti jako Google, Meta a xAI údajně zajišťují značné množství nejnovějších procesorů Nvidia.
V reakci na omezení způsobená nedostatkem čipů zahrnuje čínská strategie propojení své rozsáhlé sítě datových center AI. Mnohá z těchto zařízení v současnosti fungují s méně pokročilými čipy nebo se uchylují k získávání omezených komponent prostřednictvím neoficiálních kanálů, což usnadňuje síť zprostředkovatelů, která vznikla za účelem získávání GPU Nvidia pro čínský trh. Peking se také aktivně snaží využít stávající, nevyužité zdroje pro zpracování dat. Významný růst datových center AI od roku 2022 vedl ke koncentraci v regionech s dostatkem energie, jako je Vnitřní Mongolsko a Kan-su. Nedostatek kvalifikovaného personálu a omezení lokální poptávky však vedly k tomu, že značná výpočetní kapacita zůstala nečinná.
Financování těchto expanzí datových center a nákupů čipů často poskytují místní vlády, které si přejí tato aktiva udržet kvůli jejich přínosu k místnímu hrubému domácímu produktu (HDP). Logistické výzvy a náklady spojené s přesunem stávající serverové infrastruktury dále podněcují technické řešení zaměřené na konektivitu. Analytici, jako je Edison Lee ze společnosti Jefferies, zdůrazňují, že propojení datových center je pragmatickým přístupem k překonání těchto překážek.
K dosažení této konektivity nařídil Peking používání síťových zařízení od hlavních čínských poskytovatelů, jako jsou Huawei a China Telecom. Tyto společnosti nasazují integrovaná řešení zahrnující přepínače, směrovače, transpondéry a software pro konsolidaci procesorů z více míst do jednotných výpočetních fondů. Tento přístup umožňuje přerozdělení výpočetní kapacity ze západních regionů do center poptávky na východě. Společnost Huawei také průkopnicky zavádí novou síťovou architekturu známou jako UB-Mesh, navrženou pro zvýšení efektivity tréninku LLM napříč distribuovanými výpočetními clustery optimalizací přidělování úloh v síti.