Globalny wyścig w sztucznej inteligencji jest zwykle przedstawiany jako rywalizacja o chipy, talenty i modele. Pekin stawia dużą stawkę na mniej efektowny czynnik: energię elektryczną. To ujęcie ma znaczenie, ponieważ trenowanie i uruchamianie dużych modeli AI jest energochłonne, co sprawiło, że dostęp do taniej, niezawodnej energii stał się zasobem strategicznym obok chipów i talentów.

Według doniesień agencji Bloomberg Chiny zamierzają wykorzystać swoje obfite zasoby czystej energii do zdobycia dominacji w AI. Skala rozbudowy jest uderzająca. W latach 2022–2025 Chiny dodały więcej mocy wytwórczych, niż zawiera cały system energetyczny USA — to porównanie nie z roczną dynamiką amerykańskich przyrostów, lecz z mocą całej amerykańskiej sieci.

Przenoszenie komputerów do energii

W sercu tej strategii leży rządowy program „East Data, West Computing”. Program odpowiada na podstawową niezgodność geograficzną: popyt na dane koncentruje się w zatłoczonych wschodnich miastach Chin, podczas gdy tania energia elektryczna znajduje się na zachodzie. Zamiast ciągnąć całą tę energię na wschód, Pekin chce przenieść obliczenia ku energii. Logika wynika z prostej prawidłowości kosztowej: energia elektryczna należy do największych powtarzalnych kosztów operacyjnych centrum danych, dlatego lokalizacje obiektów coraz częściej podążają za tanim wytwarzaniem.

Zachodnie regiony Chin są bogate w energię słoneczną, wiatrową i wodną. Umieszczone tam centra danych mogą, w teorii, uruchamiać obciążenia AI na tańszej i czystszej energii. Aby zorganizować to przedsięwzięcie, kraj utworzył osiem narodowych hubów obliczeniowych i 10 klastrów centrów danych — wyznaczonych stref mających rozproszyć zasoby obliczeniowe między regionami w sposób odpowiadający tam, gdzie energia jest obfita i przystępna cenowo.

Zgodnie ze strategią nowe centra danych muszą pozyswać ponad 80% energii elektrycznej ze źródeł czystych. Plan opiera się również na rozbudowie energii jądrowej i budowie linii przesyłowych ultrawysokiego napięcia, zaprojektowanych do przesyłania energii na bardzo duże odległości z mniejszymi stratami.

Liczby stojące za apetytem

Centra danych odpowiadają obecnie za około 1,68% zużycia energii elektrycznej w Chinach — udział ten ma według prognoz osiągnąć 3% do 2030 roku. Ta trajektoria odzwierciedla samą naturę infrastruktury AI: klastry energochłonnych akceleratorów pracujących niemal nieprzerwanie pobierają znacznie więcej energii niż konwencjonalne serwery obsługujące codzienne usługi internetowe i chmurowe.

Gdzie plan się komplikuje

Ekspansja odnawialnych źródeł energii w Chinach napotyka znane wąskie gardło: infrastruktura przesyłowa nie nadąża za wytwarzaniem. Czysta energia wyprodukowana w odległej prowincji ma niewielką wartość, jeśli sieć nie może jej przetransportować lub nie istnieje lokalny popyt, który by ją wchłonął — luka opisywana w branży jako ograniczenie generacji (curtailment), gdy produkcja odnawialna pozostaje niewykorzystana, ponieważ nie można jej dostarczyć ani wchłonąć tam i wtedy, gdzie i kiedy powstaje. Bloomberg informuje, że istnieją poważne wątpliwości, jak skutecznie ta energia może być wykorzystana dla AI.

Centra danych potrzebują stabilnej, niezawodnej energii przez całą dobę. Energia słoneczna i wiatrowa nie jest dostępna przez całą dobę. Energetyka wodna może być bardziej stabilna, ale jej produkcja zależy od regionu i pory roku. Energia jądrowa i przesył na duże odległości są częścią rozwiązania, ale oba wymagają czasu na budowę.

Odległość działa też w obie strony. Umieszczenie obliczeń na dalekim zachodzie obniża koszty energii, ale oddala serwery od użytkowników i firm na wschodzie, które od nich zależą. Ten kompromis współgra ze zróżnicowaniem obciążeń AI: trening modeli i przetwarzanie wsadowe znacznie lepiej znoszą dystans niż usługi wrażliwe na opóźnienia, co sprawia, że lokalizacja na zachodzie lepiej pasuje do niektórych zadań obliczeniowych niż do innych.

Co to oznacza

Wymóg 80% czystej energii wiąże wzrost AI ze wzrostem odnawialnych źródeł energii na poziomie polityki. Jeśli nakaz się utrzyma, każde nowe centrum danych stanie się kolejnym klientem dla produkcji wiatrowej, słonecznej i wodnej na zachodzie.

Na co zwracać uwagę: czy przesył ultrawysokiego napięcia i moce jądrowe będą rosnąć wystarczająco szybko, aby ustabilizować podaż, czy osiem hubów i 10 klastrów przyciągnie znaczącą aktywność AI oraz czy zużycie energii przez centra danych zmierza ku prognozowanym 3% do 2030 roku.