Po przejściu wieloetapowej kontroli bezpieczeństwa, z kamerą telefonu zaklejoną folią antypodglądową, portal Phoenix New Media Technology wszedł do centrum danych w Ułanqab w Mongolii Wewnętrznej. To miejsce obsługuje wielkoskalowe operacje obliczeń inteligentnych dla dostawców chmur i firm AI, będąc jednocześnie mikroskopijnym obrazem rywalizacji o infrastrukturę obliczeniową w chińskim przemyśle AI.
Zamiast wyobrażanego pyłu, wita nas niski szum – to zimny przepływ powietrza w centrum obliczeń inteligentnych szalejący w kontenerach. Ogromne, pomarańczowo-białe skrzynie stoją w równych rzędach, czekając na włożenie kart.
„Dziś mogę powiedzieć, że żadna karta nie jest bezczynna. Dostawa to produktywność, a szybsza dostawa przekłada się na większą wartość dla klienta” – powiedział nam Wang Chaoyang, dyrektor generalny globalnych centrów danych Alibaba Cloud.
Od początku tego roku, wraz z pojawieniem się nowych graczy AI, takich jak
DeepSeek
, którzy ogłosili budowę własnych lub wspólnych centrów danych, branża przechodzi od lekkiego modelu „wynajmowania serwerowni i kupowania mocy obliczeniowej” do głębokiej kontroli nad bazą obliczeniową. Logika firm zmienia się z kupowania kart na gromadzenie strategicznych aktywów, gdzie dziesięć tysięcy lub sto tysięcy kart staje się progiem wejścia.
Ułanqab stał się w ten sposób kluczowym polem bitwy dla gigantów AI w walce o dominację w obliczeniach. Od samodzielnie zaprojektowanego sprzętu we własnych serwerowniach po modułowe „kontenery” dostarczane w 100 dni w wynajmowanych obiektach, wyłania się model „nowego Foxconn” ery AI.
Wizyta w Ułanqab: co tak naprawdę kryje się w centrum obliczeń inteligentnych?
Ułanqab to miasto na stepie w środkowej Mongolii Wewnętrznej, ze średnią roczną temperaturą zaledwie 4,3 stopnia Celsjusza. W połowie tego roku ogłoszenie o pracę od
DeepSeek
przyciągnęło uwagę branży AI.
Wcześniej nazywano je „chińską stolicą ziemniaków”. W 2013 roku, gdy internet mobilny dopiero zaczynał się rozwijać, Ułanqab sprowadziło Huawei, aby zbudować pierwsze centrum danych w chmurze, oficjalnie rozpoczynając erę big data. W kolejnych latach wzloty i upadki internetu ewoluowały tu w sposób, którego ludzie nie mogą bezpośrednio odczytać – Huawei, Alibaba, Apple, Kuaishou, 21Vianet i GDS Holdings kolejno osiedliły się w Ułanqab.
Według danych opublikowanych przez lokalny rząd, do końca 2025 roku Ułanqab podpisało umowy na 84 projekty centrów danych, w tym 81 centrów obliczeń inteligentnych, z łączną inwestycją przekraczającą 500 miliardów juanów.
W 2026 roku na scenę wkracza nowy gracz –
DeepSeek
zaczyna masowo rekrutować do swojego centrum obliczeń inteligentnych w Ułanqab i planuje budowę supercentrum obliczeń inteligentnych o łącznej mocy 1 gigawata (GW), jednocześnie zatrudniając inżynierów projektowania i planowania IDC.
Podążając za spojrzeniem całej branży AI, odsłonięto ukryty dotąd na stepie klaster supercentrów obliczeń inteligentnych. Portal Phoenix New Media Technology również przybył do Ułanqab w sierpniu.
„Jeden krok na zachód od Pekinu to Ułanqab.” Po wyjściu z dworca szybkiej kolei, oprócz orzeźwiającego chłodu, wita nas jaskrawoczerwony baner reklamowy.
350 kilometrów od Pekinu, niecałe dwie godziny szybką koleją, opóźnienie sieci zaledwie 4 milisekundy, niskie temperatury przez cały rok, wietrznie i sucho, a do tego nie leży w strefie sejsmicznej… Co najważniejsze, to „zagłębie” niskich cen energii elektrycznej – udział zielonej energii wynosi 90%, a cena za kilowatogodzinę to 0,32–0,35 juana. Ten sam serwerownia w Ułanqab może zaoszczędzić 5 miliardów juanów rocznie na rachunkach za prąd w porównaniu z sąsiednim miastem.
Dzięki tym wszystkim zaletom Ułanqab stało się największym klastrem obliczeń inteligentnych w kraju, przewyższającym wszystkie węzły „Wschód-Zachód”, prawdziwą „stolicą tokenów”.
Kampus centrum danych Alibaba Cloud również znajduje się w Ułanqab. Znajduje się tu nie tylko wcześniej samodzielnie zbudowane centrum danych, ale także nowo wybudowane w 100 dni modułowe centrum danych 5.0 – to drugie obsługuje obecnie 80% operacji obliczeń inteligentnych Alibaba Cloud.
Lewe zdjęcie: na dachu biurowca centrum danych Alibaba dodano „jurtę” w celu izolacji termicznej; prawe: widok zewnętrzny centrum danych
Tutaj odkryliśmy, że budowa centrów danych to nie tylko „stawianie budynków”. Podobnie jak
DeepSeek
zatrudnia inżynierów projektowania IDC, bo jest w tym wiele niuansów. Na przykład samodzielnie zbudowana przez Alibaba w Ułanqab serwerownia w architekturze 2.0 to szczyt poprzedniej generacji technologii. Aby oszczędzać energię, Alibaba zastosowało tu autorskie zasilanie Panama, maksymalnie kompresując etap transformacji; aby oszczędzać wodę, zastosowano system zamknięty, a zimą wykorzystywano ciepło z serwerów do ogrzewania pomieszczeń technicznych.
W rozdzielni przewodnik powiedział nam: „W tradycyjnej serwerowni całe piętro to infrastruktura, a serwery są na drugim piętrze. Ale w naszej nowej architekturze 5.0 wszystko jest „spłaszczone”.”
Co oznacza „spłaszczenie”? „W istocie zamieniamy inżynierię na fabrykę, zastępując projekt produktem” – wyjaśnił Wang Chaoyang. Od średniego napięcia 10 kV, przez autorskie zasilanie Panama, po baterie litowe i ciekłe chłodzenie szaf IT – wszystko jest prefabrykowane w kontenerach. Na miejscu wystarczy, jak przy układaniu klocków LEGO, podnieść kontener na miejsce i podłączyć kable.
„Kiedyś przy budowie centrum danych pracowały tysiące ludzi na miejscu. Teraz to ekipa dźwigów ustawia kontenery we właściwych miejscach. Nasz rekord to cztery i pół miesiąca od zera do oddania budynku” – zdradził przewodnik, dodając, że choć z powodu pulsujących braków surowców i komponentów idealne 100 dni z „30 dniami prefabrykacji” nie zawsze jest osiągalne, to etap montażu został doprowadzony do perfekcji.
DeepSeek również stawia na infrastrukturę obliczeniową
W ostatnich latach konkurencja między firmami zajmującymi się dużymi modelami koncentrowała się na algorytmach, danych i parametrach modeli.
Ale w erze trenowania na dziesiątkach tysięcy, a nawet setkach tysięcy kart, moc obliczeniowa przestała być „zasobem do zakupu”, a stała się strategicznym aktywem decydującym o przetrwaniu firmy.
Poważne zaangażowanie
DeepSeek
jest mikroskopijnym obrazem tego trendu. Przed wszystkimi uczestnikami wyścigu AI stoi brutalna rzeczywistość: dostępne na rynku serwerownie z mocą obliczeniową zostały już wykupione. Tradycyjny cykl budowy trwający 12 miesięcy nie nadąża za wykładniczym wzrostem zapotrzebowania na tokeny. W obliczu gwałtownego wzrostu popytu na AI, kto szybciej zdobędzie wielkoskalową, gęstą i tanią dedykowaną bazę obliczeniową, ten zdobędzie bilet wstępu do nowej rundy konkurencji.
Co więcej, rozwój agentów spowodował gwałtowny wzrost zapotrzebowania na wnioskowanie. Według Chińskiego Narodowego Biura Statystycznego, w marcu 2026 roku dzienna liczba wywołań tokenów w całym kraju przekroczyła 140 bilionów. To wymaga jeszcze większej liczby centrów danych.
Ogromne zapotrzebowanie na tokeny sprawia, że centra danych wyrastają jak grzyby po deszczu. Portal Phoenix New Media Technology widział w Ułanqab wiele projektów w trakcie budowy. W dzielnicach Yiwutang, Bayin i Qahar Right Front Banner, oprócz firm internetowych takich jak Huawei, Kuaishou i Alibaba, większą powierzchnię zajmują zewnętrzni dostawcy usług danych, tacy jak 21Vianet i GDS Holdings.
Jak można sprawić, aby Token działał w bardziej efektywny sposób, staje się nowym punktem rywalizacji w erze AI.
Wang Chaoyang wspomina, że gdy po raz pierwszy zaproponowano rozwiązanie modułowe, wewnętrzny sprzeciw był wysoki, uważano, że koszty są zbyt wysokie. „Ale gdy produkt jest iterowany i optymalizowany, koszty na pewno spadną.” Gdy przyszło do szukania partnerów, opór nadal istniał. „Jeden z partnerów nie zgodził się, mówiąc, że koszty są zbyt wysokie. Ale gdy otworzyliśmy dane, okazało się, że koszt za kilowat był zawyżony o ponad jedną trzecią. Później bardzo żałowali, że się przeliczyli.” – mówi Wang Chaoyang. Teraz wielu partnerów w pełni zaakceptowało to rozwiązanie.
Jeszcze bardziej odczuł zmianę trendów w branży dzięki reakcji konkurencji. „Jeden z największych konkurentów potrzebował trzech miesięcy, aby wewnętrznie się tego nauczyć. Gdy usłyszeli, że pracujemy nad kolejną architekturą, bardzo się zestresowali. Inni partnerzy również pytają, kiedy pojawi się nasz nowy standard.” Nie tylko w kraju, ale także operatorzy za granicą podążają za tym. Według niego, to rozwiązanie przeszło od eksploracji Alibaba do ścieżki wspólnie przyjętej przez całą branżę.
Alibaba Cloud ma nawet bardziej śmiałe wizje dotyczące budowy centrów danych – „chcemy być Foxconnem tej branży”. Dzięki modelowi ODM, łańcuch dostaw może masowo produkować na podstawie standardów opracowanych przez Alibaba.
Wewnątrz modułów, nawet moduł zasilania jest wysoce znormalizowany. Przewodnik podał przykład klimatyzacji na miejscu: „Na rynku są głównie klimatyzatory prądu przemiennego, ale konwersja AC na DC powoduje straty. Alibaba specjalnie zamówiła u małych producentów klimatyzatory prądu stałego dla tej architektury.” Wang Chaoyang dodał później, że w tym rozwiązaniu modułowym „każdy moduł został optymalnie dostrojony”, a chiński łańcuch dostaw w pełni nadąża. „Chcemy budować w dowolnej dużej bazie, a ci producenci chętnie budują z nami fabryki na miejscu.”
Wang Chaoyang podkreślił, że modularyzacja nie ma sensu, jeśli nie osiągnie ponad 90%. „Jeśli osiągnie tylko 30% czy 20%, rozwiązuje tylko część problemów produktowych. Po pierwsze, nie rozwiązuje ogólnego problemu kosztów, a po drugie, nie rozwiązuje ogólnego problemu terminów dostaw.” Przyznaje również, że modularyzacja ma wyzwanie: „gdy wewnętrznie ustali się standard, trudno go zmienić”. „Na szczęście możemy teraz ciągle iterować. Modularyzacja zawsze idzie w parze z wersjonowaniem i standaryzacją.”
Ta zdolność do przekształcania centrów danych w „produkty standardowe” może również wpłynąć na układ rywalizacji AI między Chinami a USA. Wang Chaoyang wspomniał również, że zdolności produkcyjne chińskiego przemysłu są „przerażające”. Wystarczy znaleźć kilka firm w Zhejiang, aby wyprodukować takie kontenerowe centra danych. Natomiast za granicą, gdzie powszechnie brakuje pracowników przemysłowych, a dostawy trwają nawet 30 miesięcy, eksport modułowych produktów opartych na chińskim łańcuchu dostaw będzie miało miażdżącą przewagę. „Gdy dogonimy konkurencję pod względem wydajności, nasze koszty Tokenów będą bezkonkurencyjne.”
Końcem AI jest energia elektryczna
Końcem mocy obliczeniowej jest prąd. Wszelkie ekstremalne dążenia do wydajności i kontroli kosztów ostatecznie sprowadzają się do energii elektrycznej.
„To samo centrum danych, umieszczone w Ulanqab lub w sąsiednim mieście, może różnić się rocznym rachunkiem za prąd o 5 miliardów juanów.” – mówi Wang Chaoyang. Gdy skala centrów danych jest ponad 10 razy większa niż wcześniej, a moc pojedynczej szafy często sięga 1000 kilowatów (co odpowiada ciepłu wydzielanemu przez ponad 10 000 osób), cena energii elektrycznej staje się jedynym kluczowym czynnikiem poza chipami.
Ale tani prąd nie przychodzi sam. Wraz z nadejściem ery eksplozji wnioskowania AI, zapotrzebowanie na moc obliczeniową wykazuje „dwukierunkowy ruch” – obciążenia treningowe przesuwają się na zachód w „trzech poziomach” w poszukiwaniu taniej zielonej energii, a obciążenia wnioskowania przesuwają się na wschód w „trzech poziomach” w kierunku obszarów ekonomicznych.
To prowadzi do największego obecnego problemu: koordynacji mocy obliczeniowej i energii. Wang Chaoyang zauważa, że wiele obecnych rozwiązań „źródło-sieć-obciążenie-magazynowanie” w istocie służy do absorpcji energii odnawialnej, a nie do prawdziwej koordynacji mocy obliczeniowej. „Dostawa energii trwa zwykle 3-5 lat, ale nasza dostawa mocy obliczeniowej została skrócona do 100 dni. Gdy Token rośnie w tempie quasi-wykładniczym, planowanie koordynacji jest kluczowe.”
Podpis: Wszędzie wciąż powstające budynki
Ocenia, że luka między obecną skalą planowania a rzeczywistym zapotrzebowaniem jest ogromna, co wymusza pojawienie się przełomowych rozwiązań w ciągu dwóch lat. „Przedsiębiorstwa energetyczne są teraz podekscytowane, ale nie wiedzą, jak się w to zaangażować. Przyszłe centra danych nie mogą być sztywnym obciążeniem, muszą stać się elastycznymi, samowystarczalnymi systemami, w których moc obliczeniowa dostosowuje się do energii, osiągając dynamiczną równowagę.”
Aby znaleźć równowagę w pozbawionej wody Mongolii Wewnętrznej, Alibaba ciężko pracuje nad redukcją zużycia wody. W Ulanqab wszystkie centra danych używają wody odzyskanej, a wskaźnik WUE w projektach wzorcowych wynosi zaledwie 0,088, co oznacza prawie zerowe zużycie wody. Wang Chaoyang przyznaje: „Używanie więcej wody oszczędza energię, a niska cena wody skłania producentów do jej używania. Ale przy budowie bardzo dużych klastrów musimy uwzględnić koszty społeczne i znaleźć ten delikatny punkt równowagi między optymalizacją kosztów a ekologią.”
Od „stolicy ziemniaków” do „stolicy mocy obliczeniowej Chin”, Ulanqab jest świadkiem gwałtownego rozwoju infrastruktury obliczeniowej. Gdy Alibaba Cloud i inni przekształcają centra danych z „projektu budowlanego” w „produkt” masowo produkowany na liniach montażowych, a nowi gracze, tacy jak
DeepSeek
, również zaczynają budować swoje fundamenty obliczeniowe wzdłuż tej ścieżki, wyłania się nowy paradygmat infrastruktury AI wspierany przez chińską produkcję.
W pomarańczowo-białych modułach na stepie Token jest produkowany 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu. A kolejny rozdział tej fali obliczeniowej może nadejść, gdy te „chińskie rozwiązania” popłyną wzdłuż łańcucha dostaw na cały świat, przynosząc prawdziwą demokratyzację AI.
Ten artykuł pochodzi z publicznego konta WeChat „Fenghuang Tech”, autor: Fenghuang Tech
