Краткое содержание анализа
Американские санкции против китайских высокопроизводительных AI-чипов продолжают ужесточаться: с запрета на продажу моделей A100/H100 и A800/H800 перешли к ограничениям на использование чипов серии H20/H200. Чипы, предназначенные специально для китайского рынка от Nvidia, несмотря на снижение их производительности, по-прежнему не могут избежать ограничений. В этой ситуации основная проблема китайских AI-компаний сместилась с невозможности приобрести необходимые чипы на проблемы финансирования эксплуатации центров обработки данных — расходы на электроэнергию, системы охлаждения и строительство инфраструктуры стали новыми серьезными барьерами для развития. Крупные компании вкладывают огромные средства в создание таких центров, однако это приводит к снижению их прибыли. В то же время зеленая энергетика становится ключевым фактором развития AI-технологий, и энергетическая конкуренция превращается в один из основных аспектов будущей борьбы за лидерство в этой области.
I. Американские санкции против китайских AI-чипов: ужесточение ограничений и необходимость отечественной замены
Американские меры по контролю за китайскими AI-чипами становятся все более строгими:
- Октябрь 2022 г.: запрет на продажу чипов A100/H100 (производительность превышает установленный лимит в 4800); Nvidia выпускает упрощенные версии чипов A800/H800 с сниженной производительностью;
- Октябрь 2023 г.: запрещены и чипы A800/H800; Nvidia предлагает модель H20 с еще более низкой производительностью;
- 2025 г.: продажи чипа H20 приостановлены, затем возобновлены при условии выполнения строгих требований; из-за проблем с безопасностью фактические закупки практически не происходят;
- 2026 г.: доля доходов Nvidia от китайского рынка составляет менее 6%, их доля на рынке снижается до 37%; китайские чипы (Huawei Ascend 910B, Cambricon Synerge 590) превосходят по производительности модель H20 по цене в четыре раза.
Теперь путь к приобретению высокопроизводительных иностранных чипов практически закрыт, и отечественная замена становится неизбежной.
II. Центры обработки данных: гиганты, потребляющие огромное количество энергии
Центры обработки данных представляют собой серьезную нагрузку на электросети:
- Огромные энергопотребления: один 700-ваттный AI-чип потребляет в 10 раз больше энергии, чем традиционный процессор; кластер из тысячи таких чипов потребляет 200 тысяч киловатт-часов в день (это эквивалент годовому энергопотреблению небольшого города);
- Высокие операционные затраты: стоимость эксплуатации центра мощностью 1 ГВ составляет почти 10 миллиардов юаней в год;
- Рост цен на инфраструктуру: аренда серверных шкафов увеличивается на 10–20%, особенно стоимость систем жидкого охлаждения; строительство инфраструктуры для центров обработки данных вступает в фазу активной конкуренции.
Ранее основные затраты связывались с приобретением чипов, теперь же огромная доля расходов приходится на электроэнергию.
III. Крупные компании вкладывают миллиарды в инфраструктуру, но это снижает их прибыль
Чтобы удовлетворить растущий спрос на вычислительные мощности, компании вкладывают огромные средства:
- ByteDance: инвестиции в строительство центров обработки данных в Уланчабе и Хэлингэре составляют 70 миллиардов юаней; в 2025 году расходы на AI-инфраструктуру превысят 150 миллиардов юаней;
- Alibaba: планируется инвестировать 380 миллиардов юаней в развитие облачных и AI-сервисов в течение трех лет (это больше, чем было вложено за последние десять лет);
- Tencent: в первой половине 2026 года инвестиции составили 84,7 миллиардов юаней; это больше, чем было вложено за весь 2025 год;
Эти инвестиции снижают прибыль компаний.
IV. Зеленая энергетика как ключ к успеху в AI
Зеленая энергетика играет решающую роль в развитии AI-технологий:
- Компания VisionTech: зеленая энергия составляет 67% потребления энергии в крупнейшем в мире центре обработки данных в Уланчабе; планируется строительство еще пяти ГВ зеленых энергетических установок в пустыне к 2030 году;
- Государственная политика: к концу 2025 года доля зеленой энергии в общем потреблении должна превысить 80%; требуется повышение эффективности использования энергии до уровня ниже 1,5;
- США также сталкиваются с дефицитом энергии: в 2025 году потребление энергии на цели обработки данных составило 4,3–5,2% от общего объема; из-за высоких температур в Калифорнии эффективность работы данныхцентров Tesla снизилась на 30%.
Компании, способные получать дешевую и стабильную зеленую энергию, будут иметь преимущество в конкуренции.
V. Смещение акцентов в расходах: от покупки чипов к финансированию инфраструктуры
Ситуация изменилась:
- Проблема с чипами уменьшилась: производительность отечественных чипов превышает уровень модели H20, их доля на рынке увеличилась до более чем 60%;
- Основные затраты связаны с инфраструктурой: операционные расходы (электроэнергия, охлаждение, обслуживание) растут; пользователи не видят этих затрат, но для компаний они представляют серьезную проблему;
- Компании переориентируют свои инвестиции: ранее средства тратились на покупку чипов, теперь они направляются на строительство инфраструктуры; например, 90 миллиардов юаней из общих инвестиций ByteDance было потрачено на приобретение оборудования для центров обработки данных.
Спор за лидерство в области AI перешел от борьбы за чипы к соревнованию в области строительства инфраструктуры и использования энергии. Компании, способные контролировать затраты на инфраструктуру, смогут сохранить свои позиции.
Вывод
Американские санкции вынуждают китайскую AI-индустрию сосредоточиться на развитии собственных ресурсов и энергетических технологий. Крупные компании вкладывают огромные средства в строительство центров обработки данных, но это неизбежный путь к развитию. В будущем ключевыми факторами успеха станут зеленая энергетика, высокоэффективные системы охлаждения и низкие операционные затраты. Эта „битва за инфраструктуру“ только начинается.