Там, где раньше были коровы и картофель, теперь строят дата-центры: китайский город стал «топливом» для ИИ

Еще несколько лет назад название Уланчаб вряд ли что-то говорило большинству людей за пределами Китая. Этот город во Внутренней Монголии традиционно был связан прежде всего с животноводством и выращиванием картофеля. Сегодня ситуация стремительно меняется: регион превращается в один из важнейших центров вычислительной инфраструктуры Китая.

Причина такого необычного преобразования проста — искусственному интеллекту нужны огромные объемы вычислений, а значит, электричество, серверы, системы охлаждения и площадки для строительства дата-центров. Именно сочетание дешевой энергии, большого количества свободной земли и холодного климата сделало Уланчаб привлекательным местом для размещения гигантских вычислительных комплексов.

Китай фактически переносит часть инфраструктуры искусственного интеллекта из перенаселенных и дорогих восточных районов страны в менее освоенные территории. Это соответствует государственной стратегии перераспределения вычислительных мощностей и энергетических ресурсов между регионами.

Уланчаб превращается в огромную фабрику вычислений

Одним из наиболее показательных проектов стал новый дата-центр Galaxy Campus компании Envision Group. Комплекс занимает около 120 000 квадратных метров — площадь, сопоставимую примерно с 17 футбольными полями.

Планируемая энергетическая мощность объекта превышает 2 ГВт, а инфраструктура рассчитана на размещение до миллиона ускорителей искусственного интеллекта. Для понимания масштаба достаточно сравнить эти цифры с крупнейшими современными американскими проектами: по данным, приведенным Xataka, новый комплекс в Уланчабе способен превзойти по заявленной мощности Colossus 2 компании xAI.

Это уже не обычный дата-центр, предназначенный преимущественно для хранения файлов, работы сайтов или корпоративных приложений. Речь идет о промышленной инфраструктуре для машинного обучения и запуска огромных моделей искусственного интеллекта.

Современная ИИ-модель может требовать тысячи и десятки тысяч вычислительных ускорителей. Они должны работать параллельно, обмениваясь огромными объемами данных. Поэтому дата-центр для ИИ все больше напоминает высокотехнологичную электростанцию наоборот: он не производит энергию, а преобразует ее в вычислительную мощность.

Почему именно этот регион оказался подходящим

Уланчаб расположен далеко от крупнейших китайских мегаполисов. На первый взгляд строительство дорогостоящей цифровой инфраструктуры в таком месте кажется нелогичным. Однако для дата-центров удаленность от города может быть преимуществом.

Главные причины привлекательности региона связаны сразу с несколькими факторами:

• большое количество свободной земли для строительства крупных промышленных комплексов;
• относительно низкая стоимость электроэнергии;
• холодный климат, уменьшающий расходы на охлаждение серверов;
• значительные ресурсы ветровой энергетики;
• возможность строить крупные энергетические объекты рядом с вычислительной инфраструктурой;
• относительная близость к Пекину и другим крупным центрам потребления вычислительных услуг.

По данным, приведенным Xataka со ссылкой на South China Morning Post, стоимость электроэнергии в регионе составляет около 0,35 юаня за кВт·ч, что значительно ниже показателей некоторых восточных провинций Китая. Регион также располагает значительными ресурсами ветровой энергии.

Еще один важный фактор — температура. Среднегодовая температура в Уланчабе составляет около 5 градусов Цельсия. Для дата-центра это серьезное преимущество, поскольку значительную часть времени можно использовать наружный холодный воздух для отвода тепла от оборудования.

Охлаждение — одна из самых сложных задач современного дата-центра. Электроэнергия расходуется не только на процессоры и ускорители, но и на вентиляторы, насосы, кондиционеры, чиллеры и другие системы поддержания оптимальной температуры.

От Huawei до DeepSeek: Уланчаб строится не вчера

Нынешний бум не возник за один день. Еще в 2013 году компания Huawei начала строительство собственного дата-центра в этом регионе. В 2018 году стало известно о планах Apple использовать местную инфраструктуру для хранения данных iCloud. В том же году свои мощности здесь начала создавать китайская облачная компания UCloud.

Позже к этому процессу присоединились другие технологические компании. В 2020 году в регионе появился крупный проект Kuaishou, известной китайской платформы коротких видео.

Теперь Уланчаб становится площадкой уже не просто для облачных сервисов, а для вычислений, непосредственно связанных с искусственным интеллектом. Согласно данным местных властей, речь идет о десятках соглашений о строительстве дата-центров, причем подавляющее большинство новых проектов ориентировано именно на ИИ.

Среди компаний, заинтересованных в расширении вычислительных мощностей в регионе, называется и DeepSeek. Ее планы предусматривают добавление значительной вычислительной мощности в Уланчабе.

Китай переносит вычисления туда, где есть энергия

История Уланчаба является частью гораздо более масштабного процесса. Китай последовательно пытается решить проблему неравномерного распределения ресурсов: большая часть населения, бизнеса и интернет-трафика сосредоточена на востоке страны, тогда как многие энергетические ресурсы доступны в других регионах.

В рамках концепции «Восток — данные, Запад — вычисления» часть вычислительных задач переносится в западные и северные районы. Особенно привлекательны регионы с большим количеством земли, дешевой энергией и возможностью использования возобновляемых источников.

Подобные проекты развиваются не только во Внутренней Монголии. Крупные дата-центры активно строятся в провинции Гуйчжоу и других менее населенных районах. В Гуйчжоу, например, Huawei разместила один из крупнейших своих центров обработки данных.

Таким образом, Китай постепенно формирует своеобразную цифровую промышленность, где география вычислений определяется уже не только близостью к пользователю, но и стоимостью энергии.

Почему ИИ требует столько электричества

Обычный интернет-сервис и современная генеративная модель искусственного интеллекта имеют принципиально разные требования к вычислительной инфраструктуре.

Если пользователь открывает сайт, сервер обрабатывает запрос и возвращает относительно небольшой объем информации. При генерации изображения, видео, текста или выполнении сложной аналитической задачи ИИ может задействовать огромное количество вычислительных операций.

Особенно энергозатратным является обучение больших моделей. Сотни или тысячи ускорителей могут работать одновременно в течение недель или месяцев. После завершения обучения модель продолжает потреблять энергию во время работы, поскольку каждый запрос пользователя требует вычислений.

С распространением ИИ меняется сама структура спроса на дата-центры. Если раньше основными потребителями были поисковые системы, социальные сети, видеосервисы и корпоративные облака, то теперь к ним добавляется быстро растущий рынок искусственного интеллекта.

Проблема заключается не только в строительстве

Создать огромный дата-центр — лишь половина задачи. Необходимо обеспечить его электроэнергией, связью и охлаждением. Кроме того, вычислительные мощности должны быть востребованы, иначе дорогостоящее оборудование будет простаивать.

Именно с последним пунктом у Китая уже возникают вопросы. По данным, которые приводит Xataka со ссылкой на китайские отраслевые исследования, в 2025 году использовалась лишь часть доступных мощностей интеллектуальных вычислений.

Это важное предупреждение для всей индустрии. В условиях ажиотажа вокруг искусственного интеллекта компании и государства стремятся как можно быстрее строить новые дата-центры. Но оборудование для ИИ чрезвычайно дорого, а его жизненный цикл относительно короткий. Если вычислительные ресурсы окажутся невостребованными, инвестиции могут не окупиться.

Возникает парадокс: страна может одновременно испытывать дефицит вычислительной мощности в одном регионе и избыток серверов в другом.

Главная проблема — расстояние между сервером и пользователем

Перенос дата-центров в удаленные районы дает экономические преимущества, но создает технические ограничения.

Для обучения модели искусственного интеллекта задержка передачи данных не всегда критична. Огромный объем вычислений можно выполнить в течение часов или дней, поэтому серверы вполне могут находиться за сотни километров от конечного пользователя.

Совсем другая ситуация возникает с интерактивными сервисами. Если человек разговаривает с ИИ в режиме реального времени, создает изображение или управляет автономной системой, задержка становится гораздо более важной.

Поэтому будущее, вероятно, будет выглядеть как распределенная система: самые тяжелые вычисления выполняются в крупных удаленных центрах, а задачи, требующие минимальной задержки, обрабатываются ближе к городам и пользователям.

2 ГВт — это уже энергетический объект промышленного масштаба

Мощность в несколько гига­ватт заставляет взглянуть на дата-центры совершенно иначе. Это уже не просто помещение с компьютерами, подключенное к электрической сети.

Для сравнения: гигантский вычислительный комплекс требует энергетической инфраструктуры, сопоставимой с крупным промышленным предприятием. Необходимы линии электропередачи, трансформаторные подстанции, системы резервного питания и накопления энергии.

А если речь идет о миллионе ускорителей ИИ, необходимо учитывать не только их номинальное энергопотребление. Электричество требуется для сетевого оборудования, накопителей, охлаждения, освещения, систем безопасности и резервирования.

Поэтому строительство дата-центра постепенно превращается в проект энергетического планирования целого региона.

Сколько энергии могут потреблять китайские дата-центры

Рост инфраструктуры уже отражается на национальном энергопотреблении. По данным, приведенным в исходном материале, китайские дата-центры в 2025 году потребили около 170 млрд кВт·ч, или примерно 1,6% национального потребления электроэнергии.

В перспективе показатель может увеличиться в несколько раз. Оценки, приведенные Xataka, предполагают, что к 2030 году потребление дата-центров может приблизиться к 800 млрд кВт·ч, что будет соответствовать примерно 6% всего энергопотребления Китая.

Другие актуальные оценки также указывают на стремительный рост. По данным свежих отраслевых прогнозов, потребление китайских дата-центров к 2030 году может составить сотни тераватт-часов в год, а искусственный интеллект станет одним из основных факторов увеличения нагрузки на энергосистему.

Таким образом, развитие ИИ становится уже не только вопросом программного обеспечения и производства микросхем. Это вопрос национальной энергетической политики.

Возобновляемая энергия не решает все проблемы

Китай активно развивает солнечные и ветровые электростанции. Для удаленных регионов это особенно важно: дата-центры могут использовать избыток энергии, который иначе сложно передать в густонаселенные восточные районы.

На первый взгляд получается идеальная схема: солнечные панели и ветрогенераторы производят электричество, а расположенный рядом дата-центр превращает его в вычислительную мощность.

Однако энергетическая система не работает так просто. Солнце не светит круглосуточно, ветер непостоянен, а ИИ-кластеры требуют стабильного электроснабжения. Поэтому необходимы накопители энергии, резервные источники и надежная электрическая сеть.

Кроме того, даже в регионах с большим количеством возобновляемой энергетики часть электроэнергии может производиться на угольных электростанциях. Поэтому само расположение дата-центра рядом с ветряками или солнечными панелями еще не означает, что все его вычисления работают на «зеленой» энергии.

Вода становится еще одним ограничивающим ресурсом

Есть и другая проблема, о которой часто забывают при обсуждении искусственного интеллекта. Серверы выделяют огромное количество тепла, и его необходимо постоянно отводить.

Некоторые системы охлаждения используют значительные объемы воды. Поэтому размещение дата-центров в сухих регионах может создать противоречие: там может быть много дешевой электроэнергии и свободной земли, но недостаточно воды.

Внутренняя Монголия и другие северные регионы Китая сталкиваются с дефицитом водных ресурсов. Это означает, что при дальнейшем расширении вычислительной инфраструктуры придется искать более эффективные способы охлаждения — от использования холодного воздуха до замкнутых жидкостных систем.

Получается, что идеальное место для дата-центра должно одновременно иметь дешевую энергию, хороший доступ к сетям, прохладный климат, достаточное количество воды и возможность быстро передавать данные.

Что получит местная экономика

Появление огромных дата-центров меняет не только ландшафт, но и экономику территории. Строительство требует дорог, линий электропередачи, сетевой инфраструктуры и других объектов.

Возникают рабочие места, однако здесь есть важная особенность. После завершения строительства дата-центр может работать с относительно небольшим количеством постоянного персонала по сравнению с обычным промышленным предприятием аналогичной стоимости.

Большая часть операций автоматизирована. Серверы контролируются программным обеспечением, а обслуживание оборудования выполняют специализированные инженерные команды.

Поэтому миллиардные инвестиции в цифровую инфраструктуру не обязательно превращаются в пропорциональный рост доходов населения. Исследователи, изучающие развитие китайских периферийных регионов, отмечают, что дата-центры способны преобразовывать сельские территории, но экономические преимущества для местных жителей распределяются неравномерно.

От картофельных полей к «фабрикам ИИ»

История Уланчаба символична. Раньше конкурентными преимуществами территории считались плодородные земли, пастбища, полезные ископаемые или удобное положение торговых путей. В цифровую эпоху к этому списку добавилась способность производить вычисления.

Электроэнергия становится своеобразным сырьем для искусственного интеллекта, а дата-центр — фабрикой, которая превращает это сырье в вычислительный ресурс.

Именно поэтому Китай готов менять назначение огромных территорий. Аналогичные процессы происходят и в других странах. В США, Европе и странах Азии правительства и корпорации ищут места, где можно построить новые энергетически емкие вычислительные комплексы.

Но китайский подход особенно интересен масштабом. Здесь одновременно планируются энергетические мощности, линии связи, дата-центры и промышленные зоны. Государство рассматривает вычислительную инфраструктуру как стратегический ресурс, сравнимый по значимости с транспортом и энергетикой.

ИИ начинает менять географию интернета

Долгое время интернет создавал впечатление, что география почти не имеет значения. Пользователю было достаточно подключения к сети, чтобы получить доступ к серверу, расположенному за тысячи километров.

Искусственный интеллект возвращает значение физической инфраструктуре. За каждым ответом чат-бота, созданным изображением или обработанным видео стоят реальные серверы, процессоры, электрические кабели и системы охлаждения.

Чем мощнее становятся модели, тем сильнее их цифровой мир зависит от физического мира.

Поэтому Уланчаб — это не просто история одного китайского города. Это пример того, как развитие ИИ начинает менять карту промышленности, энергетики и даже землепользования.

Будущее: вычисления вместо нефти?

Сравнение вычислительной мощности с топливом для искусственного интеллекта уже перестает быть метафорой. Для развития ИИ нужны три основных ресурса: данные, вычислительные ускорители и энергия.

Если микросхемы являются «двигателем», то электричество становится топливом, а дата-центры — инфраструктурой, в которой все это соединяется.

Китай стремится контролировать всю цепочку: от производства электроэнергии и чипов до создания крупных вычислительных кластеров и предоставления готовых ИИ-сервисов.

Именно поэтому можно ожидать появления новых «Уланчабов» не только в Китае, но и в других странах. Регионы с дешевой энергией и свободной землей будут постепенно становиться привлекательнее для технологических компаний.

Однако дальнейшее развитие будет зависеть от того, удастся ли решить сразу несколько проблем — обеспечить энергией растущий спрос, сократить воздействие на окружающую среду, повысить загрузку существующих мощностей и создать эффективные сети передачи данных.

Выводы

Уланчаб показывает, насколько сильно искусственный интеллект способен изменить привычное представление о технологической инфраструктуре. Город, который исторически был известен животноводством и картофелем, превращается в один из центров китайской вычислительной экономики.

Причина проста: для ИИ нужны не только алгоритмы и разработчики. Нужны огромные площади, электричество, охлаждение, связь и миллионы вычислительных ускорителей.

Преимущество Уланчаба заключается в сочетании холодного климата, доступной земли, энергетических ресурсов и относительно дешевой электроэнергии. Именно поэтому здесь появляются дата-центры мощностью в гига­ватты.

Но у этой модели есть обратная сторона. Чем больше вычислительных центров строится, тем выше потребность в электроэнергии и охлаждении. Возникают вопросы использования воды, экологической нагрузки, эффективности инвестиций и фактической загрузки серверов.

Главный вывод заключается в том, что искусственный интеллект уже перестал быть исключительно программной технологией. Его дальнейшее развитие все больше зависит от физического мира — электростанций, сетей, серверных комплексов и ресурсов территорий.

И вполне возможно, что в будущем именно наличие дешевой и стабильной энергии будет определять, какие страны и регионы смогут позволить себе самые мощные системы искусственного интеллекта.

Часто задаваемые вопросы

Почему дата-центры для искусственного интеллекта строят вдали от крупных городов?

Основные причины — стоимость земли, доступность электроэнергии, возможность строительства крупных энергетических объектов и более холодный климат. Для многих задач ИИ расстояние до пользователя не является критичным.

Почему Уланчаб оказался привлекательным для дата-центров?

Город располагает большими свободными территориями, ветровыми ресурсами, относительно дешевой электроэнергией и прохладным климатом. Совокупность этих факторов позволяет снизить стоимость эксплуатации крупных вычислительных комплексов.

Что такое дата-центр для искусственного интеллекта?

Это специализированный вычислительный комплекс, оснащенный большим количеством GPU, AI-ускорителей и другого оборудования. Он предназначен для обучения и работы крупных моделей искусственного интеллекта, обработки данных и предоставления ИИ-сервисов.

Почему дата-центрам требуется так много электричества?

Электроэнергия нужна не только процессорам и ускорителям. Ее также потребляют системы охлаждения, сетевое оборудование, накопители, источники бесперебойного питания и вспомогательная инфраструктура.

Можно ли полностью обеспечить дата-центр солнечной и ветровой энергией?

Технически долю возобновляемой энергии можно значительно увеличить, однако нестабильность солнца и ветра требует накопителей энергии, резервных источников и надежной электрической сети.

Почему холодный климат важен для дата-центра?

Серверы выделяют большое количество тепла. При низкой температуре наружного воздуха часть этого тепла можно отводить с меньшими затратами энергии, что повышает общую эффективность дата-центра.

Не создают ли дата-центры экологических проблем?

Создают. Помимо высокого потребления электроэнергии, они могут требовать значительных объемов воды для охлаждения, занимать большие территории и увеличивать нагрузку на местную энергетическую инфраструктуру. Поэтому экологический эффект зависит от источников энергии и используемой технологии охлаждения.

Может ли модель Уланчаба распространиться на другие страны?

Да. Поиск регионов с дешевой электроэнергией, прохладным климатом и свободной землей уже становится одним из главных направлений развития мировой инфраструктуры ИИ. В дальнейшем такие территории могут превратиться в новые центры вычислительной экономики.

Почему развитие ИИ становится вопросом энергетики?

Обучение и эксплуатация крупных моделей требуют огромного количества вычислений. Вычисления требуют электричества, поэтому масштабирование ИИ напрямую связано с возможностями национальных энергосистем производить и доставлять необходимую мощность.

Редактор: AndreyEx