Trung Quốc đổ hàng tỷ đô vào hạ tầng AI nhưng 80% trung tâm dữ liệu đang bỏ không

- Trung quốc đã xây dựng hơn 500 dự án trung tâm dữ liệu mới trong năm 2023-2024, với ít nhất 150 trung tâm đã hoàn thành vào cuối năm 2024, nhưng theo báo cáo địa phương, khoảng 80% nguồn tài nguyên tính toán mới xây dựng hiện đang không được sử dụng.

- Cơn sốt xây dựng trung tâm dữ liệu AI bắt đầu sau khi ChatGPT ra mắt vào cuối năm 2022, khi chính phủ Trung quốc chỉ định hạ tầng AI là ưu tiên quốc gia và thúc đẩy chính quyền địa phương phát triển các trung tâm tính toán thông minh.

- Nhiều doanh nghiệp không có kinh nghiệm trong lĩnh vực AI đã nhảy vào đầu tư, bao gồm cả công ty sản xuất bột ngọt và công ty dệt may, với mục đích tận dụng trào lưu này để mở rộng kinh doanh hoặc tăng giá cổ phiếu.

- Giá thuê GPU đã giảm mạnh, với máy chủ Nvidia H100 cấu hình 8 GPU hiện cho thuê với giá 75.000 nhân dân tệ mỗi tháng, giảm từ mức cao khoảng 180.000 nhân dân tệ trước đây.

- Sự nổi lên của DeepSeek với mô hình suy luận R1 đã tạo ra bước ngoặt cho ngành AI Trung quốc, thay đổi câu hỏi từ "Ai có thể tạo ra mô hình ngôn ngữ lớn tốt nhất?" sang "Ai có thể sử dụng chúng tốt hơn?".

- Mô hình kinh doanh của nhiều trung tâm dữ liệu đã trở nên lỗi thời khi nhu cầu chuyển từ đào tạo mô hình sang suy luận, đòi hỏi phần cứng có độ trễ thấp và gần các trung tâm công nghệ lớn.

- Nhiều trung tâm dữ liệu được xây dựng ở miền trung, miền tây và nông thôn Trung quốc - nơi điện và đất đai rẻ hơn - đang mất đi sức hấp dẫn đối với các công ty AI.

- Một số nhà điều hành lợi dụng ngành này để được hưởng điện xanh được trợ cấp, lấy giấy phép phát điện và bán lại cho lưới điện với giá cao hơn thay vì sử dụng năng lượng cho AI.

- Mặc dù trung tâm dữ liệu bị sử dụng dưới công suất, chính phủ trung ương Trung quốc vẫn tiếp tục ủng hộ phát triển hạ tầng AI, với Alibaba Group công bố kế hoạch đầu tư hơn 50 tỷ đô la vào điện toán đám mây và hạ tầng phần cứng AI trong ba năm tới.

- Chip Nvidia H20, được thiết kế riêng cho thị trường Trung quốc và được tối ưu hóa cho suy luận AI, hiện là chip Nvidia phổ biến nhất, tiếp theo là H100 vẫn tiếp tục chảy đều vào Trung quốc mặc dù bị hạn chế bởi lệnh trừng phạt của Mỹ.

- Trong cuộc đua AI giữa Trung quốc và Mỹ, các chuyên gia cho rằng Trung quốc khó có thể giảm bớt nỗ lực phát triển hạ tầng, coi đây là "điều ác cần thiết" để phát triển năng lực quan trọng.

- Nhiều trung tâm dữ liệu ở Trung quốc hiện đang trong tình trạng bấp bênh, được xây dựng cho một tương lai chưa đến, với nhận thức rằng rào cản giữa hiện tại và tương lai nơi AI thực sự phổ biến không còn là hạ tầng nữa, mà là kế hoạch triển khai công nghệ.

📌 Trung quốc đã đầu tư xây dựng hơn 500 trung tâm dữ liệu AI trong 2023-2024, nhưng 80% đang bỏ không sử dụng. Sự nổi lên của DeepSeek đã thay đổi nhu cầu từ đào tạo sang suy luận AI, khiến nhiều cơ sở trở nên lỗi thời dù Trung quốc vẫn tiếp tục đầu tư vào lĩnh vực này như một ưu tiên quốc gia.

https://www.technologyreview.com/2025/03/26/1113802/china-ai-data-centers-unused/
#MIT

Trung Quốc xây hàng trăm trung tâm dữ liệu AI để bắt kịp làn sóng AI. Giờ đây nhiều trung tâm không được sử dụng.

Quốc gia này đã đổ hàng tỷ đô vào cơ sở hạ tầng AI, nhưng cơn sốt trung tâm dữ liệu đang tan rã khi các khoản đầu tư đầu cơ va chạm với nhu cầu yếu và DeepSeek thay đổi xu hướng AI.

Tác giả: Caiwei Chen
Ngày 26 tháng 3 năm 2025

Khoảng một năm trước, Xiao Li thấy tràn ngập các thương vụ chip Nvidia trên WeChat. Một nhà thầu bất động sản chuyển sang quản lý dự án trung tâm dữ liệu, anh đã chuyển hướng sang cơ sở hạ tầng AI vào năm 2023, thu hút bởi lời hứa từ cơn sốt AI của Trung Quốc.

Vào thời điểm đó, các thương nhân trong vòng tròn của anh khoe khoang về việc đảm bảo được các lô hàng GPU Nvidia hiệu suất cao vốn thuộc diện hạn chế xuất khẩu của Mỹ. Nhiều chip được buôn lậu qua các kênh hải ngoại đến Thâm Quyến. Tại thời điểm nhu cầu cao nhất, một chip Nvidia H100 duy nhất, loại thiết yếu để huấn luyện các mô hình AI, có thể bán với giá lên đến 200.000 nhân dân tệ (28.000 đô la Mỹ) trên thị trường chợ đen.

Hiện nay, nguồn cấp WeChat và các nhóm chat ngành công nghiệp của anh kể một câu chuyện khác. Các thương nhân kín đáo hơn trong giao dịch, và giá cả đã trở lại mức bình thường. Trong khi đó, hai dự án trung tâm dữ liệu mà Li biết đang gặp khó khăn trong việc đảm bảo tài trợ thêm từ các nhà đầu tư dự đoán lợi nhuận kém, buộc người đứng đầu dự án phải bán bớt GPU dư thừa. "Dường như mọi người đều đang bán, nhưng ít người mua," anh nói.

Chỉ vài tháng trước, làn sóng xây dựng trung tâm dữ liệu đang ở đỉnh cao, được thúc đẩy bởi cả chính phủ và nhà đầu tư tư nhân. Tuy nhiên, nhiều cơ sở mới xây hiện đang bỏ trống. Theo những người trong ngành nói chuyện với MIT Technology Review—bao gồm nhà thầu, một giám đốc điều hành tại một công ty máy chủ GPU, và các quản lý dự án—hầu hết các công ty điều hành các trung tâm dữ liệu này đang vật lộn để tồn tại. Các trang tin địa phương Trung Quốc Jiazi Guangnian và 36Kr báo cáo rằng lên đến 80% nguồn tài nguyên máy tính mới xây dựng của Trung Quốc vẫn chưa được sử dụng.

Cho thuê GPU cho các công ty cần chúng để huấn luyện mô hình AI—mô hình kinh doanh chính cho làn sóng mới của các trung tâm dữ liệu—từng được xem là một khoản đặt cược chắc chắn. Nhưng với sự trỗi dậy của DeepSeek và sự thay đổi đột ngột trong kinh tế xung quanh AI, ngành công nghiệp đang suy yếu.

"Nỗi đau tăng trưởng mà ngành AI Trung Quốc đang trải qua phần lớn là kết quả của các nhà đầu tư thiếu kinh nghiệm—các tập đoàn và chính quyền địa phương—nhảy lên chuyến tàu hype, xây dựng các cơ sở không tối ưu cho nhu cầu hiện tại," Jimmy Goodrich, cố vấn cấp cao về công nghệ cho Tập đoàn RAND, nói.

Hậu quả là các dự án đang thất bại, năng lượng bị lãng phí, và các trung tâm dữ liệu đã trở thành "tài sản khó khăn" mà các nhà đầu tư muốn bán ra với giá thấp hơn thị trường. Tình hình này cuối cùng có thể thúc đẩy sự can thiệp của chính phủ, ông nói: "Chính phủ Trung Quốc có khả năng sẽ can thiệp, tiếp quản và giao chúng cho các nhà điều hành có năng lực hơn."

Một làn sóng xây dựng hỗn loạn

Khi ChatGPT bùng nổ vào cuối năm 2022, phản ứng ở Trung Quốc nhanh chóng. Chính phủ trung ương chỉ định cơ sở hạ tầng AI là ưu tiên quốc gia, thúc giục các chính quyền địa phương đẩy nhanh việc phát triển các trung tâm tính toán thông minh—một thuật ngữ được đặt ra để mô tả các trung tâm dữ liệu tập trung vào AI.

Trong năm 2023 và 2024, hơn 500 dự án trung tâm dữ liệu mới được công bố ở khắp mọi nơi từ Nội Mông đến Quảng Đông, theo KZ Consulting, một công ty nghiên cứu thị trường. Theo Ủy ban Trung tâm Dữ liệu Hiệp hội Công nghiệp Truyền thông Trung Quốc, một hiệp hội ngành công nghiệp liên kết với nhà nước, ít nhất 150 trung tâm dữ liệu mới xây đã hoàn thành và hoạt động vào cuối năm 2024. Các doanh nghiệp nhà nước, các công ty niêm yết, và các quỹ liên kết với nhà nước xếp hàng để đầu tư vào chúng, hy vọng định vị mình là người dẫn đầu AI. Các chính quyền địa phương mạnh mẽ quảng bá chúng với hy vọng sẽ kích thích nền kinh tế và thiết lập khu vực của họ như một trung tâm AI quan trọng.

Tuy nhiên, khi các dự án xây dựng tốn kém này tiếp tục, cơn sốt của Trung Quốc về các mô hình ngôn ngữ lớn đang mất đà. Chỉ trong năm 2024, hơn 144 công ty đăng ký với Cục Quản lý Không gian mạng Trung Quốc—cơ quan quản lý internet trung ương của quốc gia—để phát triển mô hình LLM riêng của họ. Thế nhưng theo Economic Observer, một ấn phẩm Trung Quốc, chỉ khoảng 10% số công ty đó vẫn đang tích cực đầu tư vào việc huấn luyện mô hình quy mô lớn vào cuối năm.

Hệ thống chính trị của Trung Quốc rất tập trung, với các quan chức chính quyền địa phương thường thăng tiến thông qua các bổ nhiệm khu vực. Kết quả là, nhiều lãnh đạo địa phương ưu tiên các dự án kinh tế ngắn hạn cho thấy kết quả nhanh chóng—thường để có được sự ưu ái từ cấp trên—hơn là phát triển dài hạn. Các dự án cơ sở hạ tầng lớn, nổi bật từ lâu đã là công cụ để các quan chức địa phương thúc đẩy sự nghiệp chính trị của họ.

Sự suy thoái kinh tế hậu đại dịch chỉ làm tăng cường xu hướng này. Với lĩnh vực bất động sản Trung Quốc—từng là xương sống của các nền kinh tế địa phương—suy giảm lần đầu tiên trong nhiều thập kỷ, các quan chức chạy đua để tìm động lực tăng trưởng thay thế. Trong khi đó, ngành công nghiệp internet từng phát triển mạnh mẽ của nước này cũng đang bước vào giai đoạn trì trệ. Trong khoảng trống này, cơ sở hạ tầng AI trở thành kích thích kinh tế mới được lựa chọn.

"AI cảm giác như một liều adrenaline," Li nói. "Rất nhiều tiền từng chảy vào bất động sản giờ đang đổ vào các trung tâm dữ liệu AI."

Đến năm 2023, các tập đoàn lớn—nhiều công ty trong số đó có ít kinh nghiệm trước đây về AI—bắt đầu hợp tác với các chính quyền địa phương để tận dụng xu hướng này. Một số xem cơ sở hạ tầng AI như một cách để biện minh cho việc mở rộng kinh doanh hoặc thúc đẩy giá cổ phiếu, Fang Cunbao, một quản lý dự án trung tâm dữ liệu có trụ sở tại Bắc Kinh cho biết. Trong số đó có các công ty như Lotus, nhà sản xuất MSG, và Jinlun Technology, một công ty dệt may—khó có thể là những cái tên người ta liên tưởng đến công nghệ AI tiên tiến.

Cách tiếp cận kiểu đổ xô tìm vàng này có nghĩa là việc thúc đẩy xây dựng các trung tâm dữ liệu AI phần lớn được thúc đẩy từ trên xuống, thường ít quan tâm đến nhu cầu thực tế hoặc tính khả thi kỹ thuật, theo lời Fang, Li, và nhiều nguồn tin tại chỗ, những người yêu cầu được giấu tên vì sợ hậu quả chính trị. Nhiều dự án được dẫn dắt bởi các giám đốc điều hành và nhà đầu tư có kinh nghiệm hạn chế về cơ sở hạ tầng AI, họ nói. Trong cuộc đua để theo kịp, nhiều dự án được xây dựng vội vã và không đạt tiêu chuẩn ngành.

"Kết hợp tất cả các cụm chip lớn này lại với nhau là một công việc rất khó khăn, và có rất ít công ty hoặc cá nhân biết cách thực hiện nó ở quy mô lớn," Goodrich nói. "Đây thực sự là kỹ thuật máy tính tiên tiến nhất. Tôi sẽ ngạc nhiên nếu hầu hết các nhà đầu tư nhỏ hơn này biết cách làm điều đó. Rất nhiều trung tâm dữ liệu mới xây được nhanh chóng kết nối với nhau và không mang lại sự ổn định mà một công ty như DeepSeek muốn."

Để làm cho vấn đề tồi tệ hơn, người đứng đầu dự án thường dựa vào người trung gian và môi giới—một số trong đó đã phóng đại dự báo nhu cầu hoặc thao túng quy trình mua sắm để bỏ túi trợ cấp của chính phủ, các nguồn tin cho biết.

Vào cuối năm 2024, sự hào hứng từng bao quanh làn sóng trung tâm dữ liệu của Trung Quốc đang biến thành thất vọng. Lý do rất đơn giản: cho thuê GPU không còn là một doanh nghiệp đặc biệt sinh lợi.

Sự tỉnh ngộ DeepSeek

Mô hình kinh doanh của các trung tâm dữ liệu về lý thuyết là đơn giản: Chúng kiếm tiền bằng cách cho thuê các cụm GPU cho các công ty cần năng lực tính toán để huấn luyện AI. Tuy nhiên, trong thực tế, việc đảm bảo khách hàng đang trở nên khó khăn. Chỉ một vài công ty công nghệ hàng đầu tại Trung Quốc hiện đang sử dụng nhiều năng lực tính toán để huấn luyện các mô hình AI của họ. Nhiều nhà đầu tư nhỏ hơn đã từ bỏ việc tiền huấn luyện mô hình của họ hoặc thay đổi chiến lược kể từ khi DeepSeek trỗi dậy, công ty đã gây chấn động internet với R1, mô hình suy luận mã nguồn mở của họ có hiệu suất tương đương với ChatGPT o1 nhưng được xây dựng với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ.

"DeepSeek là thời điểm tỉnh ngộ cho ngành công nghiệp AI Trung Quốc. Câu hỏi nóng bỏng chuyển từ 'Ai có thể tạo ra mô hình ngôn ngữ lớn tốt nhất?' sang 'Ai có thể sử dụng chúng tốt hơn?'" Hancheng Cao, giáo sư trợ lý về hệ thống thông tin tại Đại học Emory cho biết.

Sự trỗi dậy của các mô hình suy luận như R1 của DeepSeek và ChatGPT o1 và o3 của OpenAI cũng đã thay đổi những gì các doanh nghiệp muốn từ một trung tâm dữ liệu. Với công nghệ này, hầu hết nhu cầu tính toán đến từ việc thực hiện suy luận logic từng bước để đáp ứng các truy vấn của người dùng, không phải từ quá trình huấn luyện và tạo ra mô hình ngay từ đầu. Quá trình suy luận này thường mang lại kết quả tốt hơn nhưng mất nhiều thời gian hơn đáng kể. Do đó, phần cứng với độ trễ thấp (thời gian cần thiết để dữ liệu đi từ một điểm trên mạng đến điểm khác) là tối quan trọng. Các trung tâm dữ liệu cần được đặt gần các trung tâm công nghệ lớn để giảm thiểu độ trễ truyền tải và đảm bảo tiếp cận với nhân viên vận hành và bảo trì có kỹ năng cao.

Sự thay đổi này có nghĩa là nhiều trung tâm dữ liệu được xây dựng ở miền Trung, miền Tây và nông thôn Trung Quốc—nơi điện và đất đai rẻ hơn—đang mất đi sức hấp dẫn đối với các công ty AI. Tại Trịnh Châu, một thành phố ở tỉnh quê hương Hà Nam của Li, một trung tâm dữ liệu mới xây thậm chí đang phân phối phiếu tính toán miễn phí cho các công ty công nghệ địa phương nhưng vẫn khó khăn trong việc thu hút khách hàng.

Ngoài ra, rất nhiều trung tâm dữ liệu mới xuất hiện trong những năm gần đây được tối ưu hóa cho các khối lượng công việc tiền huấn luyện—các phép tính lớn, liên tục chạy trên các tập dữ liệu khổng lồ—hơn là cho suy luận, quá trình chạy các mô hình suy luận đã được huấn luyện để đáp ứng đầu vào của người dùng trong thời gian thực. Phần cứng thân thiện với suy luận khác với những gì được sử dụng truyền thống cho huấn luyện AI quy mô lớn.

GPU như Nvidia H100 và A100 được thiết kế cho xử lý dữ liệu lớn, ưu tiên tốc độ và dung lượng bộ nhớ. Nhưng khi AI hướng tới suy luận thời gian thực, ngành công nghiệp tìm kiếm chip hiệu quả hơn, phản hồi nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn. Ngay cả một tính toán sai nhỏ trong nhu cầu cơ sở hạ tầng cũng có thể khiến một trung tâm dữ liệu trở nên không tối ưu cho các nhiệm vụ mà khách hàng yêu cầu.

Trong những tình huống này, giá thuê GPU đã giảm xuống mức thấp nhất mọi thời đại. Một báo cáo gần đây từ trang truyền thông Trung Quốc Zhineng Yongxian cho biết rằng một máy chủ Nvidia H100 được cấu hình với 8 GPU hiện cho thuê với giá 75.000 nhân dân tệ mỗi tháng, giảm từ mức cao khoảng 180.000. Một số trung tâm dữ liệu thà để cơ sở của họ bỏ không còn hơn là chấp nhận rủi ro mất nhiều tiền hơn vì chúng rất tốn kém để vận hành, Fan nói: "Doanh thu từ việc chỉ một phần nhỏ của trung tâm dữ liệu hoạt động đơn giản là không đủ để chi trả chi phí điện và bảo trì."

"Thật nghịch lý—Trung Quốc phải đối mặt với chi phí mua chip Nvidia cao nhất, nhưng giá cho thuê GPU lại cực kỳ thấp," Li nói. Có sự dư thừa năng lực tính toán, đặc biệt là ở miền Trung và miền Tây Trung Quốc, nhưng đồng thời, có sự thiếu hụt chip tiên tiến.

Tuy nhiên, không phải tất cả các môi giới đều tìm cách kiếm tiền từ trung tâm dữ liệu ngay từ đầu. Thay vào đó, nhiều người quan tâm đến việc khai thác lợi ích của chính phủ từ trước. Một số nhà điều hành khai thác lĩnh vực này để được cấp điện xanh được trợ cấp, lấy giấy phép để tạo ra và bán điện, theo Fang và một số báo cáo truyền thông Trung Quốc. Thay vì sử dụng năng lượng cho khối lượng công việc AI, họ bán lại cho lưới điện với giá cao hơn. Trong các trường hợp khác, các công ty mua đất cho phát triển trung tâm dữ liệu để đủ điều kiện nhận khoản vay và tín dụng hỗ trợ của nhà nước, để các cơ sở không sử dụng trong khi vẫn được hưởng lợi từ tài trợ của nhà nước, theo trang tin địa phương Jiazi Guangnian.

"Đến cuối năm 2024, không có nhà thầu và môi giới sáng suốt nào trên thị trường vẫn sẽ tham gia kinh doanh kỳ vọng lợi nhuận trực tiếp," Fang nói. "Mọi người tôi gặp đều đang tận dụng thỏa thuận trung tâm dữ liệu cho điều gì đó khác mà chính phủ có thể cung cấp."

Một điều ác cần thiết

Mặc dù việc không sử dụng đầy đủ các trung tâm dữ liệu, chính phủ trung ương Trung Quốc vẫn đang ủng hộ mạnh mẽ cho việc thúc đẩy cơ sở hạ tầng AI. Vào đầu năm 2025, chính phủ đã triệu tập một hội thảo ngành công nghiệp AI, nhấn mạnh tầm quan trọng của tự chủ trong công nghệ này.

Các công ty công nghệ lớn của Trung Quốc đang ghi nhận, thực hiện các khoản đầu tư phù hợp với ưu tiên quốc gia này. Tập đoàn Alibaba công bố kế hoạch đầu tư hơn 50 tỷ đô la vào điện toán đám mây và cơ sở hạ tầng phần cứng AI trong ba năm tới, trong khi ByteDance lên kế hoạch đầu tư khoảng 20 tỷ đô la vào GPU và trung tâm dữ liệu.

Trong khi đó, các công ty ở Mỹ cũng đang làm tương tự. Các công ty công nghệ lớn bao gồm OpenAI, Softbank và Oracle đã hợp tác để cam kết cho sáng kiến Stargate, kế hoạch đầu tư lên đến 500 tỷ đô la trong bốn năm tới để xây dựng các trung tâm dữ liệu tiên tiến và cơ sở hạ tầng tính toán. Với sự cạnh tranh AI giữa hai quốc gia, các chuyên gia cho rằng Trung Quốc không có khả năng thu hẹp nỗ lực của mình. "Nếu AI tạo sinh sẽ là công nghệ then chốt, cơ sở hạ tầng sẽ là yếu tố quyết định thành công," Goodrich, cố vấn chính sách công nghệ cho RAND, nói.

"Chính phủ trung ương Trung Quốc có thể sẽ xem [các trung tâm dữ liệu chưa được sử dụng] như một điều ác cần thiết để phát triển một khả năng quan trọng, một loại đau đớn khi tăng trưởng. Bạn có các dự án thất bại và tài sản khó khăn, và nhà nước sẽ hợp nhất và dọn dẹp nó. Họ thấy đích đến, không phải phương tiện," Goodrich nói.

Nhu cầu vẫn mạnh mẽ đối với chip Nvidia, và đặc biệt là chip H20, được thiết kế tùy chỉnh cho thị trường Trung Quốc. Một nguồn tin trong ngành, người yêu cầu không được xác định theo chính sách công ty của anh, xác nhận rằng H20, một mô hình nhẹ hơn, nhanh hơn được tối ưu hóa cho suy luận AI, hiện là chip Nvidia phổ biến nhất, tiếp theo là H100, vẫn tiếp tục chảy đều vào Trung Quốc mặc dù việc bán hàng chính thức bị hạn chế bởi lệnh trừng phạt của Mỹ. Một số nhu cầu mới được thúc đẩy bởi các công ty triển khai phiên bản riêng của các mô hình mã nguồn mở của DeepSeek.

Hiện tại, nhiều trung tâm dữ liệu ở Trung Quốc đang trong tình trạng lưỡng lự—được xây dựng cho một tương lai chưa đến. Liệu chúng có tìm được cuộc sống thứ hai vẫn chưa chắc chắn. Đối với Fang Cunbao, thành công của DeepSeek đã trở thành khoảnh khắc tỉnh ngộ, đặt ra nghi ngờ về giả định rằng sự mở rộng bất tận của cơ sở hạ tầng AI đảm bảo tiến bộ.

Đó chỉ là một huyền thoại, anh giờ đây nhận ra. Vào đầu năm nay, Fang quyết định từ bỏ ngành công nghiệp trung tâm dữ liệu hoàn toàn. "Thị trường quá hỗn loạn. Những người áp dụng sớm đã kiếm lợi, nhưng bây giờ chỉ là những người săn đuổi lỗ hổng chính sách," anh nói. Anh đã quyết định chuyển sang giáo dục AI tiếp theo.

"Điều đứng giữa hiện tại và tương lai nơi AI thực sự ở khắp mọi nơi," anh nói, "không còn là cơ sở hạ tầng nữa, mà là kế hoạch vững chắc để triển khai công nghệ."

Tác giả: Caiwei Chen