Kina har byggt den största byggnaden i världen för AI-datacenter: upp till en miljon acceleratorer får plats under dess tak

När vi pratar om racet med artificiell intelligens brukar vi titta på modellerna: GPT, Gemini, Claude, DeepSeek och nästa generation som lovar att bli mer kapabel, snabbare eller mer effektiv. Men bakom den tävlingen finns det en annan som börjar växa med samma intensitet och är mycket svårare att dölja. Att träna och distribuera stora modeller i stor skala kräver enorma mängder datorkraft, vilket leder till koncentration av tusentals acceleratorer i datacenter som kräver elektricitet, kylning och anslutning i en annan skala.

Kampen om AI utkämpas också alltmer inom infrastrukturområdet. Detta språng har redan ett mycket konkret uttryck i Kina. I Ulanqab, Inre Mongoliet, har Envision beställt Galaxy Campus, ett komplex vars mittpunkt är en byggnad på cirka 120 000 m² dedikerad till datorer för AI.

Företaget presenterar den som den största enskilda byggnaden i världen dedikerad till ett datacenter av denna typ och försäkrar att den, när implementeringen är klar, kommer att kunna hysa upp till en miljon acceleratorer. Som vi säger har campus redan tagits i bruk, men den maximala kapaciteten och den fulla utbyggnaden av anläggningen hör fortfarande till den framtida utvecklingen av projektet. Det är bekvämt att separera tre skalor som kan förväxlas.

Byggnaden på 120 000 m² är en sak, Galaxy Campus som omger den är en annan, och kapaciteten som Envision hoppas kunna distribuera med tiden är en annan. Komplexet är utformat för att överstiga 2 GW kapacitet, en siffra som beskriver campus planerade skala och inte dess nuvarande förbrukning eller kraften koncentrerad uteslutande till den byggnaden. Galaxy Campus är också Mission Gobis första flaggskeppsprojekt, initiativet med vilket företaget siktar på att utveckla upp till 5 GW gröna datacenter för AI i öken och torra regioner till 2030.

En miljon acceleratorer under ett tak Nu kan vi inte automatiskt översätta dessa miljoner acceleratorer till en miljon GPU:er. En AI-accelerator är en bredare kategori som kan inkludera olika typer av specialiserade chips, och Envision har inte avslöjat vilka tillverkare eller modeller den kommer att använda, hur många som är installerade idag eller när man räknar med att slutföra utrullningen. Företaget talar också om att nå en miljon PFLOPS, men anger inte vilken precision som används för att beräkna den siffran.

Utan denna data kan vi inte strikt jämföra den med andra superdatorer eller stora AI-kluster.

Även om vi fortfarande inte vet vilka specifika acceleratorer som kommer att installeras, så vet vi vilken typ av efterfrågan som ska tillgodose det. Som företaget förklarade för Xinhua, är komplexet inriktat på stora teknik- och artificiell intelligensföretag som behöver använda kinesisk inhemsk datorkapacitet i stor skala. Den nyansen är viktig eftersom den placerar Galaxy i strävan efter att utöka den nationella datorinfrastrukturen, utan att tillåta oss att tillskriva chips från Huawei, Cambricon eller någon annan leverantör.

Läget är inte heller en tillfällighet. Ulanqab var redan ett av de stora kinesiska datacenternaven före Galaxy, med dussintals projekt, rikliga vind- och solresurser och fiberlänkar med låg latens till Peking. På grundval av detta planerar Envision att integrera förnybar produktion, lagring och direkt elektrisk anslutning med själva datorinfrastrukturen.

Tillvägagångssättet sammanfaller också med en nyligen genomförd nationell policy som föreslår att man utforskar gigawatt-skala AI-installationer i regioner med tillräckliga energiresurser, särskilt förnybara, och med kapacitet att stabilt integrera dem i det elektriska systemet. Nattvy av Galaxy Campus, Envisions AI-datorkomplex i Ulanqab, Inre Mongoliet Det sammanhanget hjälper till att förstå varför engagemanget för nationell datorkraft är viktigt. USA har en tydlig ledning inom privata investeringar och antalet ledande AI-modeller, men Kina har snabbt minskat prestandagapet mellan sina bästa system och de i USA.

Samtidigt fortsätter Washingtons exportkontroll att begränsa kinesisk tillgång till några av de mest avancerade acceleratorerna, samtidigt som lokala tillverkare vinner mark på sin egen marknad. År 2025 skulle de redan stå för cirka 41 % av den kinesiska marknaden för acceleratorer för AI-servrar. I Xataka "AI tenderar att koncentrera makten": Anthropics VD tror att lösningen är att reglera företag som hans Kina är inte ensamt i denna kapplöpning för att ta AI till en industriell skala.

Meta förbereder Hyperion i Louisiana, ett campus som består av flera faciliteter och utformat för att nå upp till 5 GW datorkapacitet. I Ohio höjer ett annat projekt kopplat till OpenAI, Nvidia och SB Energy den aviserade skalan ytterligare, med ungefär 8 GW-IT förväntat när det når full utveckling. Europa följer en annan väg: att förbereda upp till sju framtida AI Gigafactorys, fyra av dem med minst 75 000 acceleratorer motsvarande H100 och ytterligare tre med minst 100 000.

De är inte direkt utbytbara storheter, men de pekar alla i samma riktning: den infrastruktur som krävs för AI växer i en extraordinär skala. Allt detta hjälper till att förstå var en del av AI-konkurrensen rör sig. Det räcker inte längre med att utveckla en bra modell eller komma åt rätt chips: du måste också kunna koncentrera beräkningar, energi och uppkoppling i infrastrukturer av dimensioner som är svåra att ignorera.

Galaxy sammanfattar detta språng väl eftersom det kombinerar ett campus som redan har tagits i bruk med en ambition som ännu inte har fullbordats. Under det taket finns det inte en miljon acceleratorer idag, men det faktum att anläggningen har designats för att nå den siffran förklarar storleken på insatsen ganska väl. Bilder | Envision In Xataka | Medan vi blickar mot OpenAI och Anthropic, håller den verkliga AI-revolutionen på att brygga någon annanstans: SSI