Китай построил крупнейший в мире дата-центр для ИИ: под одной крышей разместят до миллиона ускорителей
Гонка в области искусственного интеллекта постепенно превращается в гонку инфраструктур. Ещё недавно главным предметом соревнования были сами модели — ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek и их многочисленные конкуренты. Теперь всё большее значение приобретает вопрос о том, где и на каком оборудовании эти модели будут обучаться и работать.
Для современных систем искусственного интеллекта требуются огромные вычислительные мощности. Тысячи и десятки тысяч ускорителей объединяются в кластеры, а вокруг них необходимо построить инфраструктуру, способную обеспечить электричество, охлаждение, хранение данных и высокоскоростные сетевые соединения.
Китай сделал в этом направлении особенно масштабный шаг. В городе Уланчаб во Внутренней Монголии компания Envision ввела в эксплуатацию Galaxy Campus — крупный комплекс вычислительной инфраструктуры, центральный корпус которого занимает около 120 000 квадратных метров. По заявлению компании, после полного развёртывания он сможет вместить до одного миллиона ускорителей искусственного интеллекта.
При этом важно не путать уже работающую инфраструктуру с её проектной максимальной мощностью. Сам кампус введён в эксплуатацию, но миллион ускорителей — это пока расчётная будущая конфигурация, а не количество чипов, установленное в здании сегодня.
Здание площадью 120 000 м² для вычислений ИИ
Galaxy Campus расположен в Уланчабе — одном из быстро развивающихся центров китайской вычислительной инфраструктуры. Выбор этого региона далеко не случаен. Внутренняя Монголия обладает большими площадями, значительными энергетическими ресурсами и высоким потенциалом для производства электроэнергии из возобновляемых источников.
Главная особенность проекта заключается в масштабе. Основной корпус Galaxy Campus имеет площадь примерно 120 000 м². Это сопоставимо с огромным промышленным объектом, однако вместо производственных линий внутри него размещается вычислительная инфраструктура.
Компания позиционирует его как крупнейшее отдельное здание в мире, предназначенное для дата-центра такого типа. В перспективе оно должно стать основой масштабной площадки для обучения и эксплуатации больших моделей искусственного интеллекта.
Однако существует важное различие между площадью здания, мощностью кампуса и количеством ускорителей. Эти показатели нельзя напрямую складывать или сравнивать между собой. Сам Galaxy Campus рассчитан на развитие до более 2 ГВт мощности, но это показатель проектного масштаба всего комплекса, а не текущего энергопотребления одного здания.
Что означает «миллион ускорителей»
Фраза о миллионе ускорителей звучит впечатляюще, но требует небольшого пояснения. Ускоритель ИИ — это не обязательно GPU в привычном понимании. К этой категории относятся различные специализированные процессоры, предназначенные для выполнения операций машинного обучения.
Поэтому утверждение о возможности разместить миллион ускорителей не означает, что речь идёт о миллионе видеокарт NVIDIA. Envision пока не раскрыла точный перечень производителей и моделей чипов, которые будут использоваться в Galaxy Campus, а также не сообщила, сколько ускорителей уже установлено.
Компания также заявляет о потенциальной производительности до 1 миллиона PFLOPS. Но сравнивать эту цифру напрямую с производительностью других суперкомпьютеров или ИИ-кластеров пока некорректно, поскольку не указана точность вычислений, при которой получен этот показатель.
Тем не менее даже сама возможность построить объект, рассчитанный на столь огромное количество вычислительных устройств, демонстрирует изменение масштаба индустрии. Центры обработки данных постепенно превращаются из обычных серверных площадок в своеобразные «фабрики вычислений».
Почему Китаю понадобилась такая огромная инфраструктура
Современная генеративная ИИ-модель требует значительных вычислительных ресурсов не только во время обучения. После запуска модели миллионы пользователей постоянно отправляют запросы, а компании используют ИИ для анализа документов, генерации кода, поиска, робототехники, промышленной автоматизации и других задач.
При этом наиболее крупные модели необходимо обучать на огромных массивах данных. Чем больше модель и чем сложнее её архитектура, тем больше вычислительных операций требуется выполнить.
В результате возникает цепочка требований:
- тысячи или десятки тысяч вычислительных ускорителей;
- высокоскоростная сеть между серверами;
- огромные объёмы оперативной и постоянной памяти;
- системы жидкостного или воздушного охлаждения;
- стабильное электроснабжение мощностью в сотни мегаватт и более;
- резервирование критически важных компонентов;
- быстрые каналы связи с другими дата-центрами.
Именно поэтому строительство ИИ-дата-центра становится сопоставимым с созданием крупного промышленного предприятия. Одних серверов недостаточно: необходимо построить всю окружающую инфраструктуру.
Почему Galaxy Campus построили именно во Внутренней Монголии
Уланчаб уже несколько лет развивается как один из крупных центров обработки данных Китая. Регион привлекателен сразу по нескольким причинам.
Во-первых, здесь относительно много свободной территории. Для гигантских дата-центров это имеет огромное значение: им требуются не только серверные здания, но и трансформаторные подстанции, системы охлаждения, резервные энергетические объекты и коммуникации.
Во-вторых, регион располагает значительным потенциалом ветровой и солнечной энергетики. Для дата-центров, потребляющих сотни мегаватт, стоимость и доступность электроэнергии становятся одним из ключевых факторов выбора места.
В-третьих, Уланчаб уже связан оптоволоконными линиями с Пекином и другими крупными центрами потребления вычислительных ресурсов. Поэтому перенос части вычислений из густонаселённых восточных районов страны на запад не обязательно означает потерю приемлемой скорости соединения.
Таким образом, китайская стратегия предполагает размещение больших вычислительных мощностей там, где проще получить землю и энергию, а затем соединять их высокоскоростными сетями с потребителями.
Энергия становится главным ограничением
Для ИИ-дата-центров проблема электроэнергии становится не менее важной, чем наличие самих чипов. Миллион ускорителей, даже если они будут установлены постепенно и в разных конфигурациях, способен создать колоссальную нагрузку на энергосистему.
При этом электричество требуется не только самим процессорам. Существенная часть энергии расходуется на:
- системы охлаждения;
- сетевое оборудование;
- системы хранения данных;
- источники бесперебойного питания;
- насосы и системы распределения охлаждающей жидкости;
- освещение и вспомогательную инфраструктуру.
Именно поэтому Envision рассматривает Galaxy Campus не как обычное здание с серверами, а как часть более крупной энергетической системы.
Проект является первым крупным объектом инициативы Mission Gobi, в рамках которой компания намерена создать к 2030 году до 5 ГВт «зелёной» вычислительной инфраструктуры для искусственного интеллекта в пустынных и засушливых регионах.
Дата-центр как новая энергетическая инфраструктура
Традиционный дата-центр можно было разместить практически в любом регионе с хорошим интернет-соединением и надёжной электросетью. С ИИ всё становится сложнее.
Высокопроизводительные ускорители выделяют огромное количество тепла. При плотной установке оборудования классическое воздушное охлаждение становится менее эффективным, поэтому современные ИИ-кластеры всё чаще используют жидкостное охлаждение.
Это означает, что архитектура здания должна изначально учитывать особенности высокоплотных вычислений. Недостаточно просто поставить больше серверных стоек: необходимо обеспечить эффективный отвод тепла, резервирование насосов, теплообменников и систем электропитания.
По этой причине строительство таких объектов постепенно сближается с энергетическим и промышленным проектированием. Дата-центр становится крупным потребителем электричества, а иногда фактически формирует требования к развитию региональной энергосистемы.
Китай пытается снизить зависимость от зарубежных чипов
Масштаб Galaxy Campus имеет ещё одно важное значение. Китай активно развивает собственную вычислительную инфраструктуру на фоне ограничений на поставки наиболее передовых американских ускорителей.
Вашингтон ограничивает доступ китайских компаний к некоторым высокопроизводительным чипам и технологиям их производства. В этих условиях строительство огромных дата-центров должно сопровождаться развитием собственной полупроводниковой экосистемы.
Китайские производители ускорителей, включая Huawei и Cambricon, постепенно расширяют присутствие на внутреннем рынке. По данным, приведённым в исходном материале, в 2025 году отечественные производители уже занимали значительную долю китайского рынка серверных ИИ-ускорителей.
Однако здесь возникает парадокс: Китай способен строить дата-центры быстрее, чем может производить достаточное количество передовых ускорителей для их заполнения.
Показательным примером является другой китайский проект. В июле 2026 года стало известно о суперкомпьютерной системе Dawning 8000 в Чжэнчжоу, которая, по заявлению Sugon, способна объединять до 100 000 отечественных вычислительных карт. При этом полноценная техническая информация о системе пока не опубликована.
Гонка идёт не только между Китаем и США
Китайский Galaxy Campus выглядит гигантским объектом, но он является частью глобальной тенденции.
В США технологические компании также строят дата-центры беспрецедентного масштаба. Например, Meta* развивает в Луизиане проект Hyperion, который в перспективе должен получить вычислительную мощность до нескольких гигаватт. Другие проекты, связанные с OpenAI, Nvidia и энергетическими компаниями, также предусматривают многогигааваттные мощности.
Европа пытается сформировать собственную инфраструктуру через программу AI Gigafactories. Планируется создание нескольких крупных вычислительных площадок, каждая из которых должна получить десятки тысяч ИИ-ускорителей.
Таким образом, происходит принципиальная перемена: конкуренция в искусственном интеллекте всё меньше определяется исключительно качеством алгоритмов. Всё большую роль играют электричество, чипы, память, сети, охлаждение и физические здания.
Проблема заключается не только в строительстве
Самое интересное в Galaxy Campus заключается в том, что построить огромное здание — лишь первая часть задачи.
Чтобы превратить его в работающий ИИ-суперкомплекс, необходимо постепенно заполнить его дорогостоящим оборудованием. Каждый ускоритель требует памяти, питания, охлаждения и сетевого подключения.
Кроме того, миллион отдельных ускорителей не превращается автоматически в единую вычислительную систему. Чем больше кластер, тем сложнее обеспечить эффективное взаимодействие всех его компонентов.
Необходимо решать задачи:
- распределения вычислений между ускорителями;
- минимизации задержек внутри кластера;
- обмена огромными объёмами данных;
- быстрого восстановления после отказа оборудования;
- эффективного использования памяти;
- управления энергопотреблением и охлаждением.
Поэтому реальная производительность подобного объекта будет зависеть не только от количества установленных чипов. Архитектура сети и программное обеспечение могут оказаться не менее важными, чем характеристики самих ускорителей.
Что изменит появление таких дата-центров
Если проекты масштаба Galaxy Campus будут реализованы в полном объёме, искусственный интеллект окончательно перейдёт из категории преимущественно программных технологий в область крупной промышленной инфраструктуры.
Для создания новой модели потребуется не только команда исследователей и большой массив данных. Потребуются десятки тысяч ускорителей, огромные объёмы памяти, специализированные сети, мегаватты или даже гигаватты электроэнергии и соответствующая система охлаждения.
Это также означает рост стоимости входа в отрасль. Крупнейшие ИИ-компании получают преимущество не только благодаря алгоритмам, но и благодаря возможности инвестировать миллиарды долларов в вычислительную инфраструктуру.
Одновременно растёт значение энергетики. Страны, которые смогут обеспечить дешёвую и стабильную электроэнергию, большое количество вычислительных площадок и собственное производство ускорителей, получат серьёзное преимущество в следующем этапе развития ИИ.
Главное достижение Galaxy Campus
Называть Galaxy Campus уже сейчас зданием с миллионом ускорителей было бы неправильно. В настоящий момент речь идёт о проектной возможности, которую Envision планирует реализовать по мере развития комплекса.
Но даже в таком виде проект впечатляет. Здание площадью около 120 000 м² уже введено в эксплуатацию, а весь кампус рассчитан на развитие до более чем 2 ГВт мощности. Потенциальное размещение до миллиона ускорителей показывает, насколько сильно изменились требования к вычислительной инфраструктуре за последние несколько лет.
Показательно и то, что Китай строит такие объекты в регионах с большим потенциалом возобновляемой энергетики. Это позволяет одновременно решать две задачи: наращивать вычислительные мощности и снижать зависимость дата-центров от традиционной энергетики.
Выводы
Galaxy Campus во Внутренней Монголии — один из наиболее наглядных примеров того, как искусственный интеллект меняет физический облик цифровой инфраструктуры. Комплекс Envision уже работает, а его главный корпус площадью около 120 000 м² рассчитан на дальнейшее масштабирование.
Заявленная возможность разместить до миллиона ускорителей пока относится к максимальной конфигурации будущего. Поэтому воспринимать это число как фактическое количество установленных GPU не стоит. Однако сама проектная цель демонстрирует направление развития отрасли.
В ближайшие годы главным ограничением для ИИ могут стать уже не идеи и даже не программное обеспечение, а вполне материальные ресурсы — электроэнергия, производство чипов, память, охлаждение, земля и пропускная способность сетей.
Китайский проект показывает, что борьба за лидерство в искусственном интеллекте постепенно выходит за пределы лабораторий. Теперь она идёт и на строительных площадках, энергетических объектах и заводах по производству полупроводников.
Часто задаваемые вопросы
Что такое Galaxy Campus?
Galaxy Campus — крупный вычислительный комплекс компании Envision в Уланчабе, Внутренняя Монголия, предназначенный прежде всего для задач искусственного интеллекта. Его основной корпус занимает около 120 000 м².
Действительно ли в дата-центре уже установлен миллион ускорителей?
Нет. Миллион ускорителей — это заявленная максимальная проектная вместимость при дальнейшем развёртывании комплекса. Точное количество установленных на данный момент ускорителей Envision не раскрыла.
Один миллион ускорителей — это один миллион GPU?
Не обязательно. Термин «ускоритель ИИ» включает разные специализированные вычислительные процессоры, поэтому автоматически считать каждый из них GPU некорректно.
Какова площадь главного здания Galaxy Campus?
Основной корпус комплекса занимает примерно 120 000 квадратных метров.
Какую мощность сможет получить Galaxy Campus?
Весь комплекс рассчитан на развитие до более чем 2 ГВт мощности. Это проектный показатель кампуса, а не текущая потребляемая мощность одного здания.
Почему дата-центр построили во Внутренней Монголии?
Регион предлагает большие свободные территории, значительный потенциал ветровой и солнечной энергетики, развитую инфраструктуру дата-центров и сетевые соединения с крупными центрами Китая.
Зачем ИИ нужны настолько большие дата-центры?
Обучение и работа крупных моделей требуют огромного количества вычислений. Для этого тысячи и десятки тысяч ускорителей объединяют в единую систему, которая потребляет большое количество электроэнергии и выделяет значительное количество тепла.
Почему Китаю особенно важны собственные ИИ-ускорители?
Из-за ограничений на экспорт передовых американских полупроводников китайские компании заинтересованы в развитии собственной цепочки поставок — от ускорителей и памяти до сетевого оборудования и программного обеспечения.
Может ли один такой дата-центр изменить рынок искусственного интеллекта?
Сам по себе один объект не определяет расстановку сил. Однако проекты такого масштаба показывают, что будущее ИИ зависит не только от качества моделей, но и от способности государств и компаний создавать огромную вычислительную, энергетическую и сетевую инфраструктуру.
Редактор: AndreyEx
