O boom do Data Center da China vai fracasso: Rush deixa bilhões de dólares em infraestrutura ociosa
Aparecido pelo aumento de aplicativos generativos de IA, a China expandiu rapidamente sua infraestrutura de IA em 2023 – 2024 e construiu centenas de novos data centers usando financiamento estadual e privado. Mas esse boom perdeu o impulso. As instalações que custam bilhões de dólares agora estão subutilizados, os retornos estão caindo e o mercado de aluguel de GPU entrou em colapso. Para piorar as coisas, muitos data centers ficaram desatualizados antes mesmo de estarem totalmente operacionais à medida que as condições de mercado mudaram, de acordo com MIT Technology Review.
Data centers apressados não ganham dinheiro
A queda repentina nas atividades imobiliárias após a pandemia covid-19 de 2020 aumentou a pressão para encontrar novos motoristas econômicos, e a ascensão do ChatGPT no final de 2022 fez a IA parecer a próxima grande coisa. Somente em 2023, mais de 500 projetos de data center foram propostos em todo o país, de acordo com a KZ Consulting. No final de 2024, pelo menos 150 projetos estavam operacionais. As autoridades locais promoveram esses projetos, na esperança de aumentar suas economias regionais. Empresas estatais, fundos de investimento vinculados ao governo, bem como empresas e investidores privados estavam ansiosos para apoiar esses data centers.
Mas, como geralmente acontece com projetos apressados, o mau planejamento foi sua queda. Por exemplo, algumas instalações eram frequentemente construídas sem considerar a demanda real ou padrões técnicos, de acordo com MIT Technology Review’s Fontes entre os protagonistas e executivos do projeto. Isso não é particularmente surpreendente, pois os engenheiros com a experiência relevante são raros, e muitos executivos dependiam de intermediários que inflaram projeções ou exploravam compras para obter subsídios. Como conseqüência, muitos novos data centers ficaram aquém das expectativas, pois são caras de correr, difíceis de preencher e tecnicamente irrelevantes para as cargas de trabalho de IA contemporâneas.
Para tornar os assuntos ainda mais complicados, alguns projetos nunca planejaram lucrar com a computação. De acordo com vários relatórios e especialistas do setor citados por MIT Technology ReviewCertas empresas usaram os data centers de IA para se qualificarem para acordos de energia verde subsidiada do governo ou terras. Em alguns casos, a eletricidade destinada às tarefas de IA foi vendida de volta à rede para uma marcação. Outros garantiram empréstimos e incentivos fiscais enquanto deixavam os edifícios não utilizados. No final de 2024, a maioria das pessoas ainda no negócio pretendia se beneficiar de incentivos políticos, e não do trabalho real da IA, afirma o relatório.
O mercado de data center de IA está mudando
Quando data centers maciços de IA foram construídos em 2023 – 2024, a demanda prevista para o treinamento de IA e os requisitos de desempenho de inferência de IA foi diferente da demanda real que vemos hoje.
Atualmente, a demanda está mudando para a inferência, pois é isso que ganha dinheiro para os proprietários dos modelos de IA. As cargas de trabalho de inferência não exigem necessariamente aglomerados maciços com base em dezenas de milhares de GPUs de NVIDIA de ponta que são usadas para treinamento. Por outro lado, as cargas de trabalho de inferência podem se beneficiar de aceleradores especializados com menor custo e consumo de energia, mas tempos de resposta mais rápidos. Como resultado, os preços mensais de aluguel para um servidor H100 com oito GPUs projetados para treinamento despencaram de 180.000 ienes (US $ 24.000) a ¥ 75.000 (US $ 10.000). Curiosamente, apesar das restrições de exportação, o H100 continua a fluir constantemente.
Como resultado, locais rurais ou interiores enormes agora são muito menos atraentes, apesar de seus custos mais baixos. Consequentemente, alguns data centers agora oferecem vouchers de computação gratuitos para empresas de tecnologia locais, mas ainda são subutilizadas. Por outro lado, outros operadores de data center geralmente fecham as instalações completamente, em vez de perdas de risco com eletricidade e manutenção que a renda parcial do aluguel não pode cobrir.
Uma das maiores mudanças veio com o surgimento de Deepseek, que lançou um modelo de raciocínio chamado R1 que alcançou desempenho comparável ao ChatGPT O1, mas a um custo significativamente menor. Isso fez com que muitas empresas de IA repensassem seus requisitos de hardware e escala.
Apesar dos contratempos, as autoridades centrais permanecem comprometidas com o desenvolvimento da IA. Um simpósio do governo realizado no início de 2025 reafirmou a necessidade de autoconfiança nacional nessa área. As principais empresas seguiram o exemplo: o Alibaba anunciou mais de US $ 50 bilhões em investimentos planejados para a infraestrutura de nuvem e IA, e a bytedance comprometeu outros US $ 20 bilhões.
Os especialistas acreditam que as autoridades chinesas não abandonarão esses projetos, vendo -os como dores crescentes e não de falhas. Espera -se que o governo assuma os centros de debate e os atribuam a operadores mais capazes. No entanto, para os operadores que não podem alugar sua capacidade para os clientes que podem pagar, a bolha claramente falou.
