Envision ha completato la prima fase del campus di data center per l’AI Galaxy, in Mongolia Interna. I primi 120 MW sono entrati in funzione in meno di un anno, secondo un rapporto di SemiAnalysis visitato da Tom’s Hardware a settembre. L’azienda afferma che questa fase è costata circa un quinto rispetto a progetti analoghi negli Stati Uniti, come l’iniziativa Stargate.
Il campus è progettato per raggiungere in futuro una capacità di 800 MW, diventando uno dei più grandi cluster di data center al mondo dedicati all’AI. Per contenere i costi dell’enorme fabbisogno di elettricità, Envision sta costruendo parchi eolici e sistemi di accumulo a batterie accanto alle sale di calcolo. Questa integrazione verticale tra produzione di energia e capacità di calcolo è insolita per gli operatori di data center, che normalmente acquistano elettricità dalla rete.
L’iniziativa riflette l’impegno più ampio della Cina a diventare leader nelle infrastrutture per l’AI. Controllando sia l’hardware sia la fornitura di energia, Envision punta a offrire alle aziende nazionali servizi di addestramento e inferenza dell’AI a costi inferiori. Il progetto mira anche a ridurre la dipendenza dalle apparecchiature energetiche importate, in linea con gli obiettivi nazionali di autosufficienza tecnologica.
Perché è importante
Per le startup e i ricercatori che si occupano di AI in Cina, l’energia meno costosa potrebbe tradursi in bollette più basse per il calcolo cloud e rendere più accessibile l’addestramento di modelli su larga scala. Per i concorrenti globali, una base di costi inferiore potrebbe spingere i fornitori di data center statunitensi a cercare strategie analoghe per risparmiare energia.
Perché conta
Le aziende cinesi che lavorano sull’AI potrebbero addestrare modelli di grandi dimensioni a costi inferiori, accelerando lo sviluppo di nuovi servizi. Allo stesso tempo, questo vantaggio economico potrebbe spingere i fornitori statunitensi a ripensare il modo in cui alimentano i propri data center per l’AI.
