Пътувайте само два часа на запад от Пекин с влак и ще се озовете сред вълнистите пасища и древните вулканични конуси на Вътрешна Монголия. Тази обширна, засушлива земя дълго време беше китайската столица на овцевъдството и въгледобива, но през последните няколко години се превърна в най-горещото място в страната за изграждане на центрове за данни за изкуствен интелект.

В Уланкаб, град във Вътрешна Монголия с население около 1,5 милиона души, близо 100 центъра за данни са открити или са в процес на изграждане от 2016 г. насам. Китайските компании са обещали да изградят проекти с общ прогнозен капацитет от 12,5 гигавата в града, като над 70 процента от общите ангажименти са обявени само през последната година, което го прави един от най-бързо развиващите се компютърни клъстери в Азия, според проучване, публикувано от Goldman Sachs миналата седмица. За сравнение, проектът „Stargate“ на OpenAI на стойност 500 милиарда долара се очаква да достигне само 10 гигавата общ капацитет, когато бъде завършен.

Китайските компании се насочват масово към Уланкаб по редица причини. Градът е разположен на голяма надморска височина на платото на Вътрешна Монголия и има дълги, студени зими, което означава, че центровете за данни там не се нуждаят от толкова много енергия за охлаждане. Освен това е сравнително близо до Пекин, така че данните могат да се предават до гъсто населените региони на Китай с минимално закъснение (latency). Но най-привлекателният фактор е свързан с разходите. Електричеството във Вътрешна Монголия е по-евтино от почти навсякъде другаде в Китай, благодарение както на силното развитие на вятърната и слънчевата енергия, така и на изобилните доставки на въглища.

Интересно е също и кой изгражда тези центрове за данни. За първи път китайските компании за изкуствен интелект правят големи инвестиции в собствена инфраструктура, вместо да наемат компютърна мощност от облачни компании. Съобщава се, че DeepSeek изгражда масивен център за данни за AI в Уланкаб, както и ByteDance, Alibaba и Xiaohongshu. Години наред китайските AI компании харчеха много по-малко за изграждане на физическа инфраструктура в сравнение с американските си конкуренти, въпреки че разработиха редица популярни AI модели с впечатляващи възможности. Бумът на центровете за данни в Уланкаб сигнализира, че сега те най-накрая започват да ги настигат.

Има само един проблем: намирането на достатъчно вода. Уланкаб е почти толкова сух, колкото Денвър, като получава средно само около 35 сантиметра дъжд всяка година. Местната власт вече се затруднява да осигури достатъчно вода за нуждите на жителите — още преди много от планираните проекти за центрове за данни да са заработили. Миналия месец местната водоснабдителна компания в Уланкаб беше принудена да спира няколко водоизточника за седем часа всяка нощ, за да смекчи пиковото потребление. Центровете за данни, изграждани в града, ще се нуждаят от по-малко вода през зимата — метеорологичните данни от местното правителство на Уланкаб показват, че те изискват допълнителна вода за охлаждане само през два месеца от годината — но цялата нова инфраструктура все пак може да представлява сериозно екологично предизвикателство за региона.

Вътрешна Монголия е гореща точка за центрове за данни от поне десетилетие, много преди настоящия AI бум. Huawei изгради първия си там в Уланкаб през 2016 г., а Apple последва примера три години по-късно. През 2021 г. районът беше определен за един от основните центрове на мащабен правителствен проект, наречен „Източни данни, западно изчисляване“, който има за цел да изгражда центрове за данни във вътрешността на Западен Китай.

Имаше обаче един основен недостатък. Тъй като се намират далеч от гъсто населеното източно крайбрежие на Китай, тези центрове за данни първоначално се сблъскаха с високо закъснение при прехвърлянето на данни към по-голямата част от потребителите. В резултат на това първоначално те бяха предимно ограничени до архивно съхранение — докато изкуственият интелект не им даде нова цел. „С възхода на AI през 2022 г. дойде осъзнаването, че всъщност тези отдалечени центрове за данни могат да се използват пълноценно за обучение на модели“, казва Андрю Стоколс, професор в Сингапурския мениджмънт университет, който изучава компютърната инфраструктура на Китай. Обучението на AI модел може да отнеме месеци и не изисква много промени в реално време, така че закъснението е по-малък проблем.

Относително погледнато, Уланкаб също така не е толкова далеч. Вътрешна Монголия е много по-близо до Пекин и други големи метрополни зони в Китай, отколкото който и да е западен център за данни. Сега той е свързан с два специализирани оптични кабела, изградени през 2017 и 2019 г., които намалиха средното закъснение до по-малко от пет милисекунди — достатъчно бързо за поддържане на обмен на данни в реално време, като например изводи от AI (inference).

В сравнение с други центрове за данни в Китай, растежът на Уланкаб изглежда е продиктуван повече от търговското търсене, отколкото от държавните инвестиции, казва Стоколс. Тъй като китайските стартиращи компании за изкуствен интелект като DeepSeek, Moonshot AI и Zhipu AI започнаха да привличат повече плащащи потребители у дома, те намериха икономическа обосновка за изграждане на центрове за данни за изводи (inference) достатъчно близо, за да ги обслужват без прекомерно закъснение.

Китайското правителство е ентусиазирано от изграждането на центрове за данни във Вътрешна Монголия и по друга причина: това може да помогне за усвояването на излишния капацитет от възобновяема енергия в страната. Деймиън Ма, директор на Carnegie China в Сингапур...