生成型AIアプリケーションの台頭をきっかけに、中国は2023年から2024年にかけてAIインフラを急速に拡張し、国と民間の資金を合わせて数百もの新しいデータセンターを建設しました。しかし、このブームはその後勢いを失いました。数十億ドル規模の施設が現在では十分に活用されておらず、収益は低下し、GPUレンタル市場は崩壊しています。さらに事態を悪化させているのは、MITテクノロジーレビューによると、市場環境の変化により、多くのデータセンターが完全に稼働する前に時代遅れになっていることです。
急ぎのデータセンターは利益を生まない
しかし、急ぎのプロジェクトにありがちなことですが、計画の不備が失敗の原因となりました。例えば、MITテクノロジーレビューが取材したプロジェクトリーダーや幹部の情報によると、一部の施設は実際の需要や技術基準を考慮せずに建設されることが多かったとのことです。これは特に驚くべきことではありません。なぜなら、関連経験を持つエンジニアは稀であり、多くの幹部が中間業者に頼って予算を水増ししたり、調達を悪用して補助金を得ようとしたりしていたからです。その結果、多くの新規データセンターは運用コストが高く、満員にするのが難しく、現代のAIワークロードに技術的に適さないため、期待を下回る結果となりました。
事態をさらに複雑にしているのは、コンピューティングから利益を得ることを全く計画していなかったプロジェクトもあったことです。MITテクノロジーレビューが引用した複数のレポートや業界関係者によると、一部の企業はAIデータセンターを利用して、政府補助金付きのグリーンエネルギーや土地取引の資格を得ようとしていました。AIタスク用に割り当てられた電力を、値上げして送電網に売却したケースもありました。また、建物を未使用のままにしておきながら、融資や税制優遇措置を確保したケースもありました。2024年後半までに、この業界に残っていたほとんどの企業は、AI開発そのものよりも政策的なインセンティブの恩恵を受けることを目指していたと、レポートは主張しています。
AIデータセンター市場は変化している
2023～2024 年に大規模な AI データ センターが構築されたとき、AI トレーニングと AI 推論のパフォーマンス要件に対して想定されていた需要は、現在見られる実際の需要とは異なっていました。
現在、AIモデルの所有者にとって収益源となる推論への需要が高まっています。推論ワークロードは、必ずしもトレーニングに使用される数万基の高性能NVIDIA GPUを搭載した大規模なクラスターを必要としません。一方、推論ワークロードは、コストと消費電力が低く、応答時間が速い専用アクセラレータの恩恵を受けることができます。その結果、トレーニング用に設計された8基のGPUを搭載したH100サーバーの月額レンタル価格は、18万円（2万4000ドル）から7万5000円（1万ドル）に急落しました。興味深いことに、輸出制限にもかかわらず、H100は引き続き安定して供給されています。
その結果、広大な地方や内陸部の立地は、コストが低いにもかかわらず、魅力が大幅に低下しています。そのため、一部のデータセンターは地元のテクノロジー企業に無料のコンピューティングバウチャーを提供していますが、依然として十分に活用されていません。一方、一部のデータセンター運営者は、一部の賃料収入では賄えない電力やメンテナンスによる損失を被るリスクを冒すよりも、施設を完全に閉鎖するケースが多く見られます。
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最も大きな変化の一つは、DeepSeekの台頭でした。DeepSeekは、ChatGPT o1に匹敵する性能を、大幅に低いコストで実現したR1と呼ばれる推論モデルをリリースしました。これにより、多くのAI企業がハードウェアとスケールに関する要件を再考するようになりました。
こうした挫折にもかかわらず、中央政府はAI開発への取り組みを続けています。2025年初頭に開催された政府シンポジウムでは、この分野における国家の自立の必要性が再確認されました。大手企業もこれに追随し、アリババはクラウドとAIインフラに500億ドル以上の投資計画を発表し、バイトダンスはさらに200億ドルの投資を約束しました。
内部関係者は、中国当局がこれらのプロジェクトを失敗ではなく成長痛と捉え、放棄することはないと考えている。政府は経営難に陥ったセンターを接収し、より能力の高い事業者に委託するとみられる。しかし、支払い能力のある顧客に施設を貸し出せない事業者にとって、バブルは明らかに崩壊している。
アントン・シロフはTom's Hardwareの寄稿ライターです。過去数十年にわたり、CPUやGPUからスーパーコンピュータ、最新のプロセス技術や最新の製造ツールからハイテク業界のトレンドまで、あらゆる分野をカバーしてきました。
