中国は2025年までにAIのための計算能力を50%以上向上させることを目指しており、新しいハブの開設とすでに稼働しているクラスターのアップグレードを推進しています。境界を再定義し、基準を引き上げ、技術的主権を産業議題の中心に戻すダイナミクス (CorCom)。私たちのインフラ分析チームによって収集されたデータによると、2025年8月に更新された情報では、液体冷却および熱管理ソリューションを統合したパイロットプロジェクトは、従来の介入と比較してPUEの0.1〜0.4ポイントの削減を示しています。私たちが協力している業界アナリストも、次世代アクセラレーターのプロビジョニング時間が平均で3ヶ月から12ヶ月の間で変動することを観察しており、これが新しいキャンパスの初期利用率に影響を与えています。簡潔に言うと：公共および民間の資金による支援を受けたAI能力の2桁増加があり、電力網と持続可能性に重要な影響を与えています。ホットポイント：ハードウェアと共にソフトウェア、データ、接続性が進まない場合、一部の新しいインフラが過小利用されるリスクがある。何を見るべきか：エネルギー効率 (PUE)、キャンパスの立地、税のインセンティブ、アクセラレーターへのアクセス、およびサプライチェーンの統合。ニュース：2025年までにAI容量が50％以上増加産業当局からの通信によると、中国における人工知能の計算能力は2025年までに50%以上成長する見込みです。のようなメディアによって報告されたデータには、新しいインストールと既存のクラスターのアップグレードが含まれており、トレーニングと推論のワークロードに明示的に焦点が当てられています。2025年8月までに更新されたデータは、この加速が公共の取り組みと主要な中国のクラウドオペレーターの大規模な設備投資計画の両方によって推進されていることを確認しています。なぜレースが加速するのか内部需要：国内の言語モデル、産業応用、AIに基づく公共サービスの普及が拡大を促進します。技術的自立：目標は外国のハードウェアとソフトウェアへの依存を減らすことです。設備投資の拡大：主要な中国のクラウドプラットフォームの複数年計画と地域のインセンティブが新しいキャンパスとターゲットを絞った改修を支援しています。世界競争力：上海でのAIに関する世界会議で、中国が1500以上の人工知能モデルを開発しており、これは世界のモデルの40%以上を占めていることが明らかになりました(Arena Digitale)。投資と戦略：資本の流れがある場所主要なクラウド事業者は、AIコンピューティングと高密度サービスに特化した支出プログラムを発表しました。投資によってコンピューティングハブが強化され、企業顧客を惹きつけ、アクセラレーターの供給のボトルネックを減らすことを目指しています。インセンティブ：税の優遇、エネルギー料金の削減、および「グリーン」データセンターのための迅速な承認。クラスターAI：ラック用の高密度キャンパス、液体冷却の使用、低遅延ファイバーバックボーン。サプライチェーン：GPU/ASIC、高容量スイッチ、大規模NVMeストレージの調達の強化。エネルギー、効率、そしてネットワーク：重要な変数計算能力の増加は、電力消費と冷却システムに影響を与えます。エネルギーコストが低い地域では新しいサイトが登場していますが、地理的な分布はネットワークの不均衡や送電制約を生じる可能性があります。計画が重要であることは言うまでもありません。(データセンターとデータ伝送ネットワークに関する報告書、2023)によれば、データセンターと伝送ネットワークは2022年に世界の電力消費の約1%を吸収した。これは、計算能力の大幅な増加が全体のエネルギー需要に測定可能な影響を与えることを示唆している。効率 (PUE): 新しいプロジェクトは、従来のキャンパスと比較して低いPUE値を目指しており、液体冷却や浸漬冷却などの技術を採用しています。再生可能エネルギーとPPA：風力および太陽光ソリューションの導入が進んでおり、コストと供給の安定化を図るための長期契約が増加しています。スケジューリング：トレーニング負荷をエネルギー消費の少ない時間帯にシフトさせ、負荷バランスの多地域最適化を行うこと。それが構築されている場所：コンピューティングの地理新興地区は、送電ノードや再生可能エネルギー公園の近くに高密度のキャンパスを抱えていますが、都市部の従来のサイトは、密度を増加させ、PUEを抑えるための選択的な改修を目指しています。興味深い点は、データとアプリケーションの近接性であり、これによりレイテンシーが減少します。実際の使用量:設備容量と使用済み容量拡張は迅速ですが、実際の使用は常に同じペースで成長するわけではありません。MITテクノロジーレビューによると、ソフトウェア、データ、接続性のボトルネックや次世代アクセラレーターの限られた利用可能性のために、いくつかの施設は稼働開始時に部分的に未活用のままです。業界分析や報告書、例えば定期的に公表されるものは、プロビジョニング、オーケストレーション、ロードの準備が初期使用率を決定する重要な要因であることを強調しています。これらが対処されない場合、投資の償却期間が延びるリスクがあります。インフラ革新：液体冷却から水中データセンターへパフォーマンスと効率を向上させるために、新しいプロジェクトは液体冷却、熱再利用、およびモジュール設計を採用しています。評価中のオプションには、自然冷却を活用して運用コストと環境影響を中期的に削減する海洋環境のデータセンターも含まれています (Linkiesta) [データ要確認]。ビジネスと研究への影響加速された研究開発: より大きな計算能力は、モデル開発におけるトレーニング時間の短縮とより迅速な反復を意味します。新しいスキル：MLOps、HPCの管理、エネルギー効率、ネットワークエンジニアリングの専門家の需要が高まっています。競争：より広範なコンピューティングへのアクセスが、企業のAIソリューションおよび消費者プラットフォームにとって競争上の優位性となります。監視すべきリスク経済的持続可能性: 新しい植物の使用が期待を下回る場合、償却期間が長くなる可能性があります。ネットワークへの圧力：混雑を避けるために、オペレーター、ユーティリティ、規制当局の密接な協力が必要です。セキュリティとガバナンス：プライバシー、レジリエンス、運用継続性に関する基準を強化することは、拡大とともに不可欠です。アジェンダ2025：レースの耐久性を試すものは何かアクセラレーターおよび高容量ネットワーク機器へのアクセス。新しいキャンパスと改修でPUE目標を達成しました。設置容量に対するAIクラスターの利用率。再生可能エネルギーの株とエネルギー契約の安定性。結論中国におけるAIコンピューティングの推進は、2025年までに50%以上の増加が見込まれており、グローバル市場のバランスを再定義する可能性があります。この文脈において、エネルギー、効率、ソフトウェアが追いつくことができれば、新たなデータセンターの波は競争力と革新をもたらすでしょう。そうでなければ、完全には活用されていないキャパシティが蓄積されるリスクがあります。ソース — コンピュータの処理能力の向上と当局の目的。 — コンピューティング、クラウド、AIに関する機関のカバレッジ。— 施設の過小利用と課題に関する分析。 — 中国で開発されたAIモデルに関連するデータ。 — セクターにおけるインフラ革新に関する詳細な分析。 — レポート「データセンターとデータ伝送ネットワーク」(2023)：データセンターの電力消費量の推定。 — データセンターの運用状況、プロビジョニング、および使用状況に関する報告書と調査。編集ノート：2025年8月の更新 - 工業情報技術省(MIIT)からの公式声明を待っています。これには、測定単位(（例：FLOPS、クラスターの数)）に関する詳細が含まれ、新しいキャンパスの追加消費量と平均PUEの初期見積もりが提供されるべきです。また、専門家や機関の代表者からの直接の引用を含めることも有用です。
中国におけるAIコンピューティングの競争：2025年までに50％以上の増加。データセンター、エネルギー、そしてgへの影響...
中国は2025年までにAIのための計算能力を50%以上向上させることを目指しており、新しいハブの開設とすでに稼働しているクラスターのアップグレードを推進しています。
境界を再定義し、基準を引き上げ、技術的主権を産業議題の中心に戻すダイナミクス (CorCom)。
私たちのインフラ分析チームによって収集されたデータによると、2025年8月に更新された情報では、液体冷却および熱管理ソリューションを統合したパイロットプロジェクトは、従来の介入と比較してPUEの0.1〜0.4ポイントの削減を示しています。
私たちが協力している業界アナリストも、次世代アクセラレーターのプロビジョニング時間が平均で3ヶ月から12ヶ月の間で変動することを観察しており、これが新しいキャンパスの初期利用率に影響を与えています。
簡潔に言うと：公共および民間の資金による支援を受けたAI能力の2桁増加があり、電力網と持続可能性に重要な影響を与えています。
ホットポイント：ハードウェアと共にソフトウェア、データ、接続性が進まない場合、一部の新しいインフラが過小利用されるリスクがある。
何を見るべきか：エネルギー効率 (PUE)、キャンパスの立地、税のインセンティブ、アクセラレーターへのアクセス、およびサプライチェーンの統合。
ニュース：2025年までにAI容量が50％以上増加
産業当局からの通信によると、中国における人工知能の計算能力は2025年までに50%以上成長する見込みです。のようなメディアによって報告されたデータには、新しいインストールと既存のクラスターのアップグレードが含まれており、トレーニングと推論のワークロードに明示的に焦点が当てられています。2025年8月までに更新されたデータは、この加速が公共の取り組みと主要な中国のクラウドオペレーターの大規模な設備投資計画の両方によって推進されていることを確認しています。
なぜレースが加速するのか
内部需要：国内の言語モデル、産業応用、AIに基づく公共サービスの普及が拡大を促進します。
技術的自立：目標は外国のハードウェアとソフトウェアへの依存を減らすことです。
設備投資の拡大：主要な中国のクラウドプラットフォームの複数年計画と地域のインセンティブが新しいキャンパスとターゲットを絞った改修を支援しています。
世界競争力：上海でのAIに関する世界会議で、中国が1500以上の人工知能モデルを開発しており、これは世界のモデルの40%以上を占めていることが明らかになりました(Arena Digitale)。
投資と戦略：資本の流れがある場所
主要なクラウド事業者は、AIコンピューティングと高密度サービスに特化した支出プログラムを発表しました。投資によってコンピューティングハブが強化され、企業顧客を惹きつけ、アクセラレーターの供給のボトルネックを減らすことを目指しています。
インセンティブ：税の優遇、エネルギー料金の削減、および「グリーン」データセンターのための迅速な承認。
クラスターAI：ラック用の高密度キャンパス、液体冷却の使用、低遅延ファイバーバックボーン。
サプライチェーン：GPU/ASIC、高容量スイッチ、大規模NVMeストレージの調達の強化。
エネルギー、効率、そしてネットワーク：重要な変数
計算能力の増加は、電力消費と冷却システムに影響を与えます。エネルギーコストが低い地域では新しいサイトが登場していますが、地理的な分布はネットワークの不均衡や送電制約を生じる可能性があります。計画が重要であることは言うまでもありません。
(データセンターとデータ伝送ネットワークに関する報告書、2023)によれば、データセンターと伝送ネットワークは2022年に世界の電力消費の約1%を吸収した。これは、計算能力の大幅な増加が全体のエネルギー需要に測定可能な影響を与えることを示唆している。
効率 (PUE): 新しいプロジェクトは、従来のキャンパスと比較して低いPUE値を目指しており、液体冷却や浸漬冷却などの技術を採用しています。
再生可能エネルギーとPPA：風力および太陽光ソリューションの導入が進んでおり、コストと供給の安定化を図るための長期契約が増加しています。
スケジューリング：トレーニング負荷をエネルギー消費の少ない時間帯にシフトさせ、負荷バランスの多地域最適化を行うこと。
それが構築されている場所：コンピューティングの地理
新興地区は、送電ノードや再生可能エネルギー公園の近くに高密度のキャンパスを抱えていますが、都市部の従来のサイトは、密度を増加させ、PUEを抑えるための選択的な改修を目指しています。興味深い点は、データとアプリケーションの近接性であり、これによりレイテンシーが減少します。
実際の使用量:設備容量と使用済み容量
拡張は迅速ですが、実際の使用は常に同じペースで成長するわけではありません。MITテクノロジーレビューによると、ソフトウェア、データ、接続性のボトルネックや次世代アクセラレーターの限られた利用可能性のために、いくつかの施設は稼働開始時に部分的に未活用のままです。
業界分析や報告書、例えば定期的に公表されるものは、プロビジョニング、オーケストレーション、ロードの準備が初期使用率を決定する重要な要因であることを強調しています。これらが対処されない場合、投資の償却期間が延びるリスクがあります。
インフラ革新：液体冷却から水中データセンターへ
パフォーマンスと効率を向上させるために、新しいプロジェクトは液体冷却、熱再利用、およびモジュール設計を採用しています。評価中のオプションには、自然冷却を活用して運用コストと環境影響を中期的に削減する海洋環境のデータセンターも含まれています (Linkiesta) [データ要確認]。
ビジネスと研究への影響
加速された研究開発: より大きな計算能力は、モデル開発におけるトレーニング時間の短縮とより迅速な反復を意味します。
新しいスキル：MLOps、HPCの管理、エネルギー効率、ネットワークエンジニアリングの専門家の需要が高まっています。
競争：より広範なコンピューティングへのアクセスが、企業のAIソリューションおよび消費者プラットフォームにとって競争上の優位性となります。
監視すべきリスク
経済的持続可能性: 新しい植物の使用が期待を下回る場合、償却期間が長くなる可能性があります。
ネットワークへの圧力：混雑を避けるために、オペレーター、ユーティリティ、規制当局の密接な協力が必要です。
セキュリティとガバナンス：プライバシー、レジリエンス、運用継続性に関する基準を強化することは、拡大とともに不可欠です。
アジェンダ2025：レースの耐久性を試すものは何か
アクセラレーターおよび高容量ネットワーク機器へのアクセス。
新しいキャンパスと改修でPUE目標を達成しました。
設置容量に対するAIクラスターの利用率。
再生可能エネルギーの株とエネルギー契約の安定性。
結論
中国におけるAIコンピューティングの推進は、2025年までに50%以上の増加が見込まれており、グローバル市場のバランスを再定義する可能性があります。この文脈において、エネルギー、効率、ソフトウェアが追いつくことができれば、新たなデータセンターの波は競争力と革新をもたらすでしょう。そうでなければ、完全には活用されていないキャパシティが蓄積されるリスクがあります。
ソース
— コンピュータの処理能力の向上と当局の目的。
— コンピューティング、クラウド、AIに関する機関のカバレッジ。
— 施設の過小利用と課題に関する分析。
— 中国で開発されたAIモデルに関連するデータ。
— セクターにおけるインフラ革新に関する詳細な分析。
— レポート「データセンターとデータ伝送ネットワーク」(2023)：データセンターの電力消費量の推定。
— データセンターの運用状況、プロビジョニング、および使用状況に関する報告書と調査。
編集ノート：2025年8月の更新 - 工業情報技術省(MIIT)からの公式声明を待っています。これには、測定単位(（例：FLOPS、クラスターの数)）に関する詳細が含まれ、新しいキャンパスの追加消費量と平均PUEの初期見積もりが提供されるべきです。また、専門家や機関の代表者からの直接の引用を含めることも有用です。