Ibinababa ng mga voucher sa AI computing sa China ang gastos ng maliliit at katamtamang laki ng negosyo at pinupuno ang mga bakanteng data center

Bakit naglulunsad ang China ng mga voucher para sa AI computing

Sinusubukan ng China ang bagong paraan upang mailapit sa maliliit na kumpanya ang makapangyarihang mga kasangkapan sa artificial intelligence. Nag-iisyu ang mga pamahalaang lungsod mula Beijing at Shanghai hanggang Chengdu at Shenzhen ng mga voucher para sa computing power, mga pampublikong subsidyo na nagpapababa sa presyo ng pagrenta ng mga high-performance server para sa pagsasanay at inference ng AI. Dalawa ang layunin nito. Una, gawing abot-kaya para sa maliliit at katamtamang laki ng mga negosyo ang pagbuo at pagsubok ng mga AI model. Ikalawa, gamitin ang kapasidad na hindi napapakinabangan sa mabilis na lumalawak na network ng mga data center sa bansa. Naglaan ang Shanghai ng humigit-kumulang 600 milyong yuan para sa mga compute voucher na maaaring sumagot sa hanggang 80 porsiyento ng bayad sa pagrenta, gayundin ng 100 milyong yuan para sa mga data voucher na nakatuon sa pagsasanay ng malalaking language model. Nag-anunsyo ang Shenzhen ng taunang programang nagkakahalaga ng 500 milyong yuan, na may karaniwang subsidyo na hanggang 50 porsiyento para sa mga negosyo at institusyon, at 60 porsiyento para sa mga startup. Pinalalawak ng Chengdu ang isang pilot program na may 100 milyong yuan para sa mga institusyong pananaliksik. Nag-aalok ang Shandong ng 30 milyong yuan sa ngayon at nagpaplanong mamuhunan ng mas malaking halagang 1 bilyong yuan sa lokal na imprastraktura ng AI. Nagsimula nang tumanggap ng aplikasyon ang Beijing at Henan para sa mga kahalintulad na programa.

Bahagi ang mga voucher na ito ng mas malawak na pambansang estratehiya. Inilunsad ng National Development and Reform Commission ang mekanismo noong Disyembre 2024 upang bawasan ang gastos sa pananaliksik at pagpapaunlad ng mas maliliit na kumpanya at ikonekta ang mas maraming gumagamit sa pambansang computing network. Dahil sa malawakang pagtatayo ng mga data center sa China, na karamihan ay nasa mga kanlurang lalawigang mas mura ang kuryente, may mga makinang hindi nagagamit. Ayon sa mga ulat ng industriya, may ilang pasilidad na 20 hanggang 30 porsiyento lamang ng kapasidad ang ginagamit. Nais ng mga tagapagpatupad ng polisiya na ilipat ang mga AI workload sa mga rack na iyon, pataasin ang paggamit sa mga ito, at pabilisin ang pag-aampon ng AI. Tinataya ng China Academy of Information and Communications Technology na bawat yuan na ipinuhunan sa computing power ay maaaring lumikha ng tatlo hanggang apat na yuan na produksiyong pang-ekonomiya. Isa ang multiplier na iyon sa mga dahilan kung bakit mabilis kumilos ang mga lokal na pamahalaan.

Bagong kasangkapan sa industriyal na polisiya ng China sa AI

Bahagi ang pagtutulak na ito sa subsidyo ng mas malawak na plano upang palawakin ang kakayahan sa AI pagsapit ng 2030. Binanggit ng mga pangkat ng pananaliksik na sabay-sabay na gumagamit ang Beijing ng maraming kasangkapan, kabilang ang pampublikong pondo, mga laboratoryong sinusuportahan ng estado, mga programa para sa talento, at ngayon ay subsidisadong akses sa compute. Dahil sa mga kontrol sa pag-export na pinangungunahan ng US, mas mahirap nang bumili ng mga advanced chip, kaya nagiging bottleneck para sa mga startup ang compute. Makapagpapagaan ang mga voucher sa limitasyong ito sa pamamagitan ng pagbubukas ng akses sa mga pampubliko at komersiyal na data center sa mas mababang presyo, habang sinusuportahan ng China ang lokal na hardware at software. Para sa mas malalim na pagtalakay sa polisiya, tingnan ang pagsusuri ng RAND tungkol sa full-stack na estratehiya ng China sa AI dito. Matatagpuan dito ang kaugnay na pananaw ng MERICS tungkol sa sariling kakayahan at sa AI stack.

Paano gumagana ang mga voucher at sino ang kwalipikado

Mga kredito ang mga voucher para sa computing power na pinangangasiwaan ng mga lungsod. Kabilang sa mga kwalipikadong gumagamit ang maliliit at katamtamang laki ng mga negosyo, startup, unibersidad, at institusyong pananaliksik. Maaaring ipalit ng mga benepisyaryo ang mga kredito sa mga kalahok na data center na maaaring pag-aari ng estado, pinatatakbo ng unibersidad, o komersiyal. Karaniwang sinasagot ng mga voucher ang bahagi ng bayarin sa pagrenta ng mga kumpol ng graphics processing unit, storage, at networking; nag-iiba ang porsiyento ng saklaw depende sa lungsod. Nag-iisyu rin ang ilang lokalidad ng mga data voucher na nagpapababa sa gastos ng training data, paglalagay ng label sa data, o mga piniling koleksiyon ng teksto para sa malalaking language model. Kabilang sa mga sinusuportahang workload ang pretraining at fine-tuning, mga proyekto sa computer vision, at malakihang inference.

Mga antas ng subsidyo at badyet sa aktuwal

• Shanghai: humigit-kumulang 600 milyong yuan para sa mga compute voucher na sasagot sa hanggang 80 porsiyento ng bayad sa pagrenta, kasama ang 100 milyong yuan na data voucher para sa pagsasanay ng malalaking language model.
• Shenzhen: taunang programang nagkakahalaga ng 500 milyong yuan. Karaniwang subsidyo na hanggang 50 porsiyento para sa mga kumpanyang, unibersidad, at institusyong pananaliksik na umuupa ng intelligent computing power. Para sa mga startup, tataas ang bahagi sa 60 porsiyento. Binabanggit din sa mga abiso ng lungsod ang mga voucher para sa modelo at koleksiyon ng teksto, pati ang mga limitasyon sa bawat proyekto para sa suporta sa pagsasanay.
• Chengdu: pinalawak na pilot program na kinabibilangan ng 100 milyong yuan na tulong sa voucher para sa mga institusyong pananaliksik.
• Shandong: 30 milyong yuan ang magagamit sa ngayon, kasama ang panukalang planong nagkakahalaga ng 1 bilyong yuan upang palawakin ang lokal na imprastraktura ng AI.
• Beijing at Henan: aktibo na ang mga programang nasa maagang yugto, bukas ang mga panahon ng aplikasyon at nag-eenrol na ang mga provider.
• Guizhou: pinalawak ng mga binagong tuntunin noong Nobyembre 2024 ang mga voucher upang saklawin ang mga serbisyo sa lokal na pag-aangkop at pagsasanay. Umaabot sa 30 porsiyento ng mga kwalipikadong gastos ang iniulat na saklaw, hanggang 1.5 milyong yuan para sa pag-aangkop at 5 milyong yuan para sa pagsasanay.

Saan napupunta ang pondo: mga halimbawa mula sa mga lungsod

Pagsasabayin ng Shanghai ang suporta sa compute at data, na nagpapakita kung paano tinitingnan ng mga lungsod ang buong proseso ng AI. Nakatuon ang mga compute voucher sa mabigat na gawain ng pagsasanay at fine-tuning. Binabawasan naman ng mga data voucher ang gastos sa pagkuha o paghahanda ng mga dataset para sa pagsasanay, kabilang ang para sa malalaking language model. Sa pagsasama ng dalawang ito, sinisikap ng mga opisyal na tugunan ang dalawang pangunahing gastos na pumipigil sa maraming maliliit na pangkat na lumampas sa yugto ng patunay-konsepto.

Binibigyang-pansin ng Shenzhen kapwa ang mga aplikasyon at imprastraktura. Itinuturo ng mga hakbang ng lungsod ang mga provider ng serbisyo ng modelo at mga developer ng produkto na nagrerehistro ng kanilang gawain sa National Internet Information Office. Layunin nitong maipasok sa merkado ang mga sistemang magagamit, mula sa mga chat assistant para sa negosyo at coding copilot hanggang sa mga tampok ng AI sa mga aparatong pangkonsumo. Mas mataas ang porsiyento ng subsidyo para sa mga startup, bilang pagkilala na kadalasang pinakamabigat ang mga bayarin para sa mga batang kumpanya sa mga unang yugto ng pagsasanay at hindi nila madaling maipareserba nang matagal ang kapasidad.

Ginagamit ng Chengdu at Shandong ang mga voucher upang bumuo ng mga ekosistema. Itinuturo ng pilot program ng Chengdu ang pondo sa mga institusyong pananaliksik na makatutulong sa pagpapalago ng lokal na talento at mga proyekto. Pinagsasama naman ng Shandong ang paunang pondong voucher at planong mamuhunan nang malaki sa imprastraktura, na maaaring makaakit ng mga provider na naghahanap ng matatag na demand mula sa mga gumagamit na tumatanggap ng subsidyo. Nasa mas maagang yugto ang Beijing at Henan, ngunit nagpapatala na sila ng mga katuwang na data center at nagbubukas ng mga portal ng aplikasyon.

Ipinakikita ng Guizhou ang estratehiya sa mga panloob na rehiyon

Naging pangunahing rehiyon ang Guizhou sa paglilipat ng data at compute papaloob ng bansa. Sa ilalim ng pambansang estratehiyang East Data West Computing, sinasagot ng kapasidad sa mga panloob na lalawigan ang demand mula sa baybayin. Iniulat ng Data Centre Magazine na umabot na sa 85 EFLOPS ang intelligent computing capacity ng Guizhou, at mahigit 98 porsiyento nito ay itinuturing na intelligent computing sa halip na tradisyonal na storage. Inilarawan na lokal na gawa ang humigit-kumulang 90 porsiyento ng hardware. May 48 pangunahing data center na gumagana o itinatayo sa buong lalawigan, kabilang ang 28 malalaking pasilidad. Umaabot sa 25 exabyte ang kabuuang kapasidad ng storage. Ipinahihiwatig ng mga bilang na ito ang paglipat mula sa mga pasilidad na nakatuon sa storage tungo sa mas balanseng modelo na nagbibigay-diin sa pagsasanay at inference ng AI.

Mahalagang bahagi ng modelo ang enerhiya. Mabilis na tumaas ang konsumo ng kuryente sa Gui’an New Area noong unang bahagi ng 2025. Nagdagdag ang mga lokal na awtoridad ng mga substation at dedikadong linya upang matiyak ang maaasahang suplay ng kuryente para sa mga rack na may mataas na densidad. Malaki ang ambag ng hydropower, at umabot sa humigit-kumulang isang katlo ng kabuuang produksiyon ang kapasidad mula sa renewable energy pagsapit ng Mayo 2025. Pinalawak ng mga hakbang sa voucher na ipinakilala noong huling bahagi ng 2024 ang mga subsidyo upang saklawin ang lokal na pag-aangkop ng software at mga serbisyo sa pagsasanay, na may limitasyon sa saklaw ng gastos na ilang milyong yuan bawat proyekto. Sinisikap ng paketeng ito na pag-ugnayin ang imprastraktura, enerhiya, at direktang suporta sa mga gumagamit upang makapaghatid ng kapaki-pakinabang na computing time ang mga data center sa mga panloob na rehiyon para sa mga negosyo sa buong bansa.

Pagpuno sa bakanteng kapasidad sa pamamagitan ng East Data West Computing

Mabilis na lumawak ang mapa ng mga data center sa China nitong nakaraang ilang taon. Hinihikayat ng planong East Data West Computing ang mga kumpanya at pampublikong institusyon na magpadala ng data sa mga kanlurang rehiyon kung saan mas mura ang lupa at kuryente, at pagkatapos ay maghatid ng serbisyo sa mga gumagamit sa pamamagitan ng malalayong network. Nag-iwan ang pagtatayong ito ng mga bahagi ng kapasidad na hindi nagagamit, lalo na sa mga pasilidad na nagsimulang gumana bago makahabol ang demand. Karaniwan sa mga ulat ng media at pagsusuri ng industriya ang antas ng hindi paggamit na 20 hanggang 30 porsiyento. Kasangkapan sa panig ng demand ang mga voucher upang pataasin ang paggamit at mabawi ang gastos sa kapital.

Para sa mga provider, makatutulong ang mga trabahong pinopondohan ng voucher upang maging mas pantay ang paggamit. Madalas dumarating nang bugso-bugso ang mga yugto ng pagsasanay, kapag nagpaplano ang mga pangkat ng ilang araw na tuluy-tuloy na paggamit ng libu-libong GPU. Kung pag-uugnayin ng mga lungsod ang mga iskedyul ng voucher at pamamahala ng pila, mas masisiksik ng mga provider ang mga trabaho, mapupuno ang mga oras na kaunti ang gumagamit, at makapag-aalok ng mga tiyak na oras sa mga startup na kailangang magplano. Para sa mga gumagamit, maaaring gawing anim na buwan ng eksperimento at pag-ulit ng mas mababang netong presyo kada GPU-hour ang dalawang buwang panahong kayang itaguyod ng pondo. Lalo itong mahalaga sa mga pangkat na nagfa-fine-tune sa halip na magsanay mula sa simula. Makapagbibigay ng magagandang resulta ang fine-tuning sa mga kumpol na katamtaman ang kakayahan, kaya nagiging posible ang mga sesyong ito kapag mas mababa ang presyo.

Mga kontrol sa pag-export, Nvidia, at mga lokal na chip

Naaapektuhan ng heopolitika ang gastos at akses sa compute. Nililimitahan ng mga kontrol sa pag-export na pinangungunahan ng US ang pagbebenta ng mga nangungunang accelerator sa mga kostumer na Tsino. Pinahirap nito ang pagbili para sa mga kumpanyang naghahangad ng pinakabagong hardware ng Nvidia. May mga balita tungkol sa mga planong maglagay ng malalaking order ng Nvidia Hopper GPU para sa dose-dosenang bagong data center. Nagbubunga ng mga tanong na legal at pang-logistika ang mga ulat na iyon sa ilalim ng kasalukuyang mga paghihigpit at hindi pa napatutunayan nang detalyado. Malinaw ang pangkalahatang epekto ng mga kontrol sa pag-export. Mas umaasa ang China sa mga lokal na chip, unibersidad, at cloud provider upang punan ang kakulangan, habang nagsasaliksik naman ang ilang kumpanya ng mga opsiyon sa pagho-host sa ibang bansa.

Umuunlad ang mga lokal na alternatibo, gaya ng Ascend line ng Huawei. Umaasa pa rin ang maraming developer sa mga pandaigdigang open-source framework tulad ng PyTorch at TensorFlow, habang sabay na umuunlad ang mga lokal na stack tulad ng MindSpore at PaddlePaddle. Maaaring magpahirap sa pagpaplano ng pagsasanay ang pagkakahating ito. Nakaaapekto sa mga kumpol na magagamit ng isang pangkat ang pagiging mailipat ng code, kahustuhan ng software, at kasanayan ng mga operator. Nakakatulong ang mga voucher sa pamamagitan ng pagpapababa sa hadlang sa pagsubok ng katugmang hardware. Hindi nila kayang burahin ang agwat sa performance ng pinakabagong hardware ng US at ng mga kasalukuyang lokal na opsiyon, ngunit maaari nilang paikliin ang panahong kailangan ng maraming kumpanya bago makakuha ng unang resulta.

Ano ang mapapala ng mga SME at saan sila maaaring mahirapan

Nagbabago ang mga proyektong kayang subukan ng maliliit na pangkat kapag mas mura ang akses sa compute. Maaari nang mag-book ng mas mahahabang sesyon, sumubok ng mas maraming baryasyon, at magpatuloy mula prototype tungo sa pagsubok sa aktuwal na gamit ang kumpanyang dati ay iilang GPU lamang ang kayang arkilahin sa maiikling panahon. Nagkakaroon ng mas maluwag na badyet ang mga unibersidad at laboratoryo, na maaaring magbigay-daan sa mas maraming estudyante at mananaliksik sa simula ng kanilang karera na makibahagi sa paggawa ng malalaking modelo. Nagkakaroon naman ang mga lokal na pamahalaan ng paraan upang pagkakitaan ang kapasidad na hindi nagagamit at bigyang-katwiran ang naunang paggastos ng kapital sa mga data center.

Mga posibleng pakinabang

• Mas murang mga yugto ng pagsasanay at fine-tuning na nagpapalawak sa mga eksperimentong kayang isagawa.
• Mas mabilis na paggawa ng prototype at mas maikling panahon mula ideya hanggang pilot sa mga sektor tulad ng pagmamanupaktura, logistics, pananalapi, at pangangalagang pangkalusugan.
• Mas mahusay na paggamit sa mga data center sa mga panloob na rehiyon, na makatutulong sa pagpaplano ng enerhiya at network at makababawas sa naiwang puhunan.
• Mas pantay na akses sa compute sa labas ng malalaking platform ng teknolohiya, na nagbibigay ng pagkakataong makipagkompetensiya ang mas maliliit na kumpanya sa mga espesipikong aplikasyon.
• Pagsuporta sa mga provider ng data at kumpanyang naglalagay ng label sa data sa pamamagitan ng magkakaugnay na data voucher, lalo na sa mga lungsod tulad ng Shanghai at Shenzhen.

Mga malamang na hamon

• Mga sagabal sa administratibong proseso ng aplikasyon, beripikasyon, at pag-iiskedyul, lalo na kapag tumataas ang demand malapit sa mga deadline.
• Pagkakatugma ng hardware at framework, dahil iniangkop ang ilang modelo para sa partikular na mga accelerator at software stack.
• Hindi pantay na saklaw sa iba’t ibang rehiyon, kung saan kayang pondohan ng mas mayayamang lungsod ang mas malalaking subsidyo at bumuo ng mas matatag na ekosistema.
• Pansamantalang epekto kung hindi magiging tuluy-tuloy ang demand kapag natapos na ang mga subsidyo.
• Panganib na maisantabi ang mga pribadong cloud provider kung ituturo ng mga tuntunin ng voucher ang mga gumagamit sa piling sentro lamang.

Pagsukat kung gumagana ang polisiya

Kakaunti pa ang mga unang bilang, ngunit may ilang palatandaang lumilitaw. Iniulat ng mga awtoridad sa Guizhou na pagsapit ng Enero 2025 ay nakapag-isyu na ng 177 voucher sa buong bansa, na sumuporta sa mga transaksiyon sa computing power na nagkakahalaga ng mahigit 10.5 bilyong yuan. Kasama sa bilang na iyon ang malalaking kasunduan sa negosyo at mga transaksiyong sinuportahan ng voucher, kaya hindi ito tuwirang sukatan ng epekto ng mga subsidyo. Gayunman, ipinakikita nito na mabilis na lumalawak ang merkado para sa compute. Sa susunod na taon, subaybayan ang tatlong sukatan. Una, ang antas ng paggamit sa mga data center sa kanluran at ang agwat ng paggamit sa oras na mataas at mababa ang demand. Ikalawa, ang paggamit ng voucher ng tunay na maliliit at katamtamang laki ng mga negosyo kumpara sa malalaking kumpanya. Ikatlo, ang panahong kailangan mula sa aplikasyon hanggang sa nakaiskedyul na oras ng compute at pagkumpleto ng mga trabaho.

Mahalaga ang transparency. Mapatitibay ang tiwala sa mga programa sa pamamagitan ng malinaw na pag-uulat kung sino ang tumatanggap ng mga voucher, anong mga workload ang pinopondohan, at anong mga resulta ang nakakamit. Maaari ring magbahagi ang mga pamahalaang lungsod ng datos tungkol sa oras ng paghihintay at tagumpay sa pag-iiskedyul, na makatutulong sa mga pangkat na magplano ng mga proyekto. Maaari namang maglathala ang mga provider ng mga talaan ng pagkakatugma ng hardware at framework upang malaman ng mga aplikante kung ano ang gagana sa bawat lugar. Kung uunlad sa ganitong direksiyon ang mga programa, magsisilbing tulay ang mga voucher sa pagitan ng malaki at magastos na imprastraktura at ng maraming mas maliliit na pangkat na nagsisikap ngayong bumuo ng kapaki-pakinabang na mga sistema ng AI.

Kontekstong pandaigdigan at panloob

Nagaganap ang pagtutulak ng China sa mga voucher kasabay ng matinding pamumuhunan sa AI sa buong mundo. Sinisikap ng bansa na iayon ang pampublikong paggasta sa pribadong inobasyon. Ayon sa mga analyst, pinakamalaki ang pag-unlad kapag tumutugma ang mga pampublikong insentibo sa pangangailangan ng mga developer at gumagamit. Sa China, pinakamalakas ang pagtutugmang ito kung natutugunan ng mga voucher ang mga handa nang workload gaya ng fine-tuning at inference para sa mga aplikasyon sa partikular na industriya. Hindi nagsasanay ng malalaking frontier model ang maraming kumpanya. Sa halip, iniiaangkop nila ang mga open-source o komersiyal na modelo sa sarili nilang data at gamit, na akma sa mga kumpol na may subsidyo at mas maiikling sesyon ng pagsasanay.

Nakaugnay din ang mga lokal na plano sa mga pambansang layunin ng inisyatibang AI Plus na binanggit sa 2025 Government Work Report. Hinihikayat ng polisiya ang pagpapalaganap ng AI sa mga tradisyonal na sektor at ang pagbuo ng mga matatalinong terminal at robotika. Isa ang mga voucher sa praktikal na kasangkapang nag-uugnay sa mga layuning ito sa pabrika, bodega, at klinika. Kung mababawasan ng mga programa ang gastos sa pag-eeksperimento at mapalalawak ang bilang ng mga pangkat na may akses sa compute, mababago ng mga ito ang bilis at lawak ng pag-aampon ng AI sa maraming industriya.

Mga pangunahing punto

• Nag-iisyu ang maraming lungsod sa China ng mga voucher para sa computing power na nagpapababa nang 50 hanggang 80 porsiyento sa bayad sa pagrenta ng AI para sa mga SME, at nangunguna ang Shanghai at Shenzhen sa malalaking programa.
• Naglaan ang Shanghai ng humigit-kumulang 600 milyong yuan para sa mga compute voucher at 100 milyong yuan para sa mga data voucher, habang naglunsad naman ang Shenzhen ng taunang programang nagkakahalaga ng 500 milyong yuan na may mas mataas na subsidyo para sa mga startup.
• Pinalawak ng Chengdu ang isang pilot program na may 100 milyong yuan para sa mga institusyong pananaliksik, at iniugnay ng Shandong ang 30 milyong yuan na pondo sa planong mamuhunan ng 1 bilyong yuan sa imprastraktura ng AI.
• Inilunsad ang mga programa sa voucher kasunod ng pambansang direktiba noong Disyembre 2024 at layunin nitong pataasin ang paggamit sa mga data center na hindi napapakinabangan at sa ilang kaso ay 20 hanggang 30 porsiyento lamang ng kapasidad ang ginagamit.
• Inilalarawan ng Guizhou ang estratehiya sa mga panloob na rehiyon: iniulat nito ang 85 EFLOPS na intelligent computing capacity, lumalawak na suplay ng renewable energy, at mga tuntunin sa voucher na sumusuporta sa pag-aangkop at pagsasanay.
• Nililimitahan ng mga kontrol sa pag-export ng US ang akses sa mga nangungunang accelerator, kaya mas maraming workload ang napupunta sa mga lokal na chip at software; binabawasan ng mga voucher ang gastos ngunit hindi kayang alisin ang agwat sa performance.
• Kabilang sa mga pakinabang para sa mga SME ang mas murang mga yugto ng pagsasanay at mas mabilis na paggawa ng prototype, habang kabilang sa mga hamon ang mga sagabal sa administratibong proseso, problema sa pagkakatugma, at hindi pantay na saklaw sa mga rehiyon.
• Kabilang sa mga unang palatandaang dapat subaybayan ang paggamit ng voucher ng mas maliliit na kumpanya, panahong kailangan mula aplikasyon hanggang sa nakaiskedyul na paggamit, at pagtaas ng paggamit sa mga pasilidad sa kanluran.