中国的 AI 热潮导致数据中心空置和 GPU 租金下降

快速阅读: 据《技术点》称，2022年底ChatGPT发布后，中国AI行业迎来热潮，但数据中心供需失衡及市场变化使狂热降温。英伟达GPU需求和价格波动，多地数据中心遇冷。尽管如此，中国仍坚持推进AI基础设施建设，强调自主可控。

2022年底，ChatGPT发布后，中国的人工智能行业迎来了兴奋与投资热潮。然而，随着数据中心供过于求及市场动态变化，这种狂热逐渐让位于现实。

前房地产承包商小李在2023年转向人工智能基础设施，通过观察他所在网络中英伟达GPU需求的变化，见证了这一转变。一年前，他的交易员朋友尽管受到美国出口限制，仍吹嘘能拿到高性能的英伟达GPU。当时，许多芯片通过国际渠道非法流入深圳。高峰期，用于训练AI模型的英伟达H100在黑市上的售价高达20万元人民币。如今，小李发现交易员变得更加谨慎，GPU价格趋于稳定。此外，他所熟悉的两个数据中心项目难以吸引进一步投资，因为投资者预计回报率较低。这种财务压力迫使项目负责人出售多余的GPU。“大家都在卖，但买的人不多，”他向《麻省理工科技评论》表示。简言之，将GPU租给企业用于AI模型训练——这是新一代数据中心的核心策略——曾被视为稳赚不赔的生意。然而，DeepSeek的出现以及人工智能行业的经济变化使该国的数据中心行业陷入不稳定状态。

从内蒙古到广东，中国各地快速建设的数据中心得益于政府指令和私人投资的共同推动。2023年和2024年宣布了超过500个新项目，到2024年底至少完成了150个。然而，这波建设热潮导致了一个悖论：特别是在中国中部和西部地区，计算能力过剩，但符合当前推理需求的芯片短缺，同时监管现实也不足。DeepSeek公司的崛起进一步扰乱了市场格局。埃默里大学助理教授曹汉城指出，这一突破已将重点从模型开发转向实际应用。“热门问题已从‘谁能做出最好的大型语言模型？’转变为‘谁能更好地利用它们？’”这一转变暴露了许多匆忙建造的数据中心的局限性。许多设施优化用于大规模AI训练，却不适合实时推理模型所需的低延迟任务。因此，偏远地区那些拥有廉价电力和土地的数据中心对人工智能公司失去了吸引力。相关故事显示：美国因人工智能和军事担忧将数十家中国实体列入出口黑名单。英伟达解释其从图形领导者到人工智能基础设施提供商的转型。计算能力过剩导致GPU租赁价格暴跌。配备八个GPU的英伟达H100服务器月租从18万元降至7.5万元人民币。一些数据中心运营商选择让设施闲置，而不是亏损运营。

兰德公司顾问吉米·古德里奇将这一困境归因于缺乏经验的参与者。中国政治体系强调短期经济项目，地方政府为推动经济转向AI基础设施作为新的增长动力。自上而下的方法往往忽视实际需求或技术可行性。许多项目由有限的AI基础设施专业知识的高管领导，导致仓促建成的设施未能达到行业标准。DeepSeek的R1和OpenAI的ChatGPT等推理模型的兴起改变了计算需求，从大规模训练转向实时推理。这种变化需要具有低延迟的硬件，通常位于主要技术中心附近，以最小化传输延迟并确保访问熟练人员。结果，许多建在中国中部、西部和农村地区的数据中心难以吸引客户。一些数据中心，例如郑州新建的那个，甚至向当地科技公司发放免费计算券，但仍难以找到用户。

尽管面临挑战，中国中央政府仍优先推进人工智能基础设施建设。2025年初，它召开了一个人工智能产业研讨会，强调了在这个技术领域实现自主可控的重要性。阿里巴巴和字节跳动等主要科技公司已宣布在云计算和人工智能硬件基础设施方面进行重大投资。古德里奇认为，中国政府把当前情况看作是发展的必经阶段。“中国中央政府可能会将这些未充分利用的数据中心视为发展一项重要能力的必要代价……他们关注的是目标，而非过程，”他说。

随着行业的发展，对英伟达芯片的需求依然强劲，尤其是为中国市场设计的H20型号。然而，对于像数据中心项目经理方存宝这样的人来说，当前的市场状况促使他们重新评估。年初，方彻底退出了数据中心行业。“市场太混乱了。早期进入者获利了，但现在只是追逐政策漏洞，”他解释道。他现在转向AI教育。

(以上内容均由Ai生成)