中国は370億ドルの投資で農地をAIデータハブに変える

中国は、人工知能（AI）分野での役割強化を目指し、農地を主要なテクノロジー拠点へと転換し始めている。長江に浮かぶ760エーカーの島、蕪湖市の広大な水田が、サーバーファーム建設のために開墾されている。. 

これらのプロジェクトの一つに関わるサプライヤーの幹部は、この取り組みを「中国のスターゲート」の構築だと表現し、オラクル、オープンAI、ソフトバンクによる5000億ドル規模の米国 データセンター計画を 。規模は小さいものの、分散したデータ施設を一元化するという北京の戦略を支えるものとなる。

遠隔地のデータセンターがLLMを訓練し、都市近郊のサーバーファームが推論を処理する

3月、北京は遠隔地の既存データセンターを利用してLLM（論理機械学習モデル）を育成する計画を発表した。これに対し、新たに建設されたサーバーファームは人口密集地に近い場所に設置される。これらのサーバーファームは、近接性を利用して「推論」処理を行い、エンドユーザー向けアプリの高速化を図る。 元国務省中国担当顧問のライアン・フェダシウク氏は、「中国は限られたコンピューティングリソースを経済効果を最大化するために優先順位付けし始めている」と述べた。

一例として、蕪湖の「データアイランド」が挙げられる。ここには、中国電信、ファーウェイ、中国移動、 中国聯通。このデータセンター群は、上海、南京、杭州、蘇州など、長江デルタ地域の都市にサービスを提供することが期待されている。 

さらに南では、貴州省が広州に電力を供給し、甘粛省中部の青陽市が重慶市と成都に電力を供給する。市の通知によると、これまでに15社が蕪湖市全域にデータセンターを設置しており、総投資額は370億ドルに上る。.

地方政府は AIチップの調達 費用を補助する制度を提供している。 より緊密な連携を推進する背景には、世界的なライバル国に対する中国の弱点を緩和する意図もある。

米国の輸出規制により、中国の企業はNvidia製の最新プロセッサやシステムを入手できなくなっている。Cambriconや Huawei、中国の製造能力が限られていることもあり、この供給不足を補うのに苦労している。 

ワシントンは、サムスンとTSMCに対し、中国顧客向けの高度な人工知能（AI）チップの製造を制限しました。一方、米国のテクノロジー大手はハードウェアの受注を急いでいます。Google、Meta、xAIは、NVIDIAの最新チップ1,000個のうち10個を導入しています。. 

データ センターを チップの制限を相殺するために

中国の多くの人工知能（AI）データセンターは、性能の低いチップに依存したり、闇市場を通じて高度なシステムを構築したりしている。業界に詳しい複数の関係者によると、中国への 輸出が という。

北京は、既存の遊休資源の活用にも取り組んでいます。 AIブーム により、データセンターは内モンゴル自治区や甘粛省といったエネルギー資源の豊富な省に集中しました。しかし、熟練した人材の不足と地域需要の低迷により、他の地域で需要が急増しているにもかかわらず、貴重なプロセッサーは未使用のまま放置されていました。

半導体の購入資金は多くの場合、地方自治体が負担している。これらの機器は地方のGDPに寄与するため、地方自治体は資産の手放しに消極的だ。サーバーの移転には費用と時間がかかる。そのため、「技術的な解決策を見つける必要がある。それはデータセンターの相互接続だ」と、ジェフリーズのアナリスト、エジソン・リー氏は述べた。. 

北京は、複数の拠点にあるプロセッサを相互に接続し、統合されたコンピューティングプールを形成するために、ファーウェイと中国電信のネットワーク機器の使用を命じた。.

中国の通信グループは、スイッチ、ルーター、トランスポンダー、ソフトウェアを同じ組み合わせで使用し、コンピューティング能力を西部地域から東部の需要中心地域へ移行させています。ファーウェイも、この効率性低下の解決策に取り組んでいます。.

同社は、UB-Meshと呼ばれる新しいネットワーク手法に通信およびAIハードウェアの専門知識を活用しており、この手法により、ネットワーク上でタスクをより効果的に割り当てることで、多数のコンピューティングクラスターにわたるLLMのトレーニング効率を向上させることができるとしている。.