Çin'deki yerel yönetimler, ByteDance, Alibaba ve Tencent gibi teknoloji şirketlerine cazip elektrik teşvikleri ve sübvansiyonlar sunmaya başladı. Enerji maliyetlerini düşürmeyi amaçlayan bu destekler, Nvidia gibi yabancı üreticilerin yapay zeka çipleri kullanımını azaltmayı ve aynı zamanda Çin'de üretilen yerli çiplerin ve yapay zeka işlemcilerinin üretimini güçlendirmeyi hedefliyor.
Son bir yıldır ABD ve Çin arasında en yeni donanımlara erişim konusunda sürekli bir çekişme yaşanıyor. Zaman zaman uygulanan gümrük vergileri, ticaret kısıtlamaları ve nadir toprak minerallerine erişimin engellenmesi tehditleri, Çin'i kendi yapay zeka donanımlarını, özellikle yapay zeka çıkarım (inference) ve eğitim için gerekli olan GPU ve ASIC'leri geliştirme çabalarını hızlandırmaya yöneltti. Bu yerli çözümlerin kullanımını teşvik etmek amacıyla Çin, yerli teknoloji şirketlerini yabancı GPU'lar yerine bu alternatiflere yöneltiyor.
Ancak bu noktada önemli bir sorun var: Nvidia GPU'ları, yüksek hızları ve önemli ölçüde daha iyi enerji verimlilikleri nedeniyle sektörde lider konumda. Çinli alternatifler, özellikle enerji verimliliği açısından Nvidia'nın gerisinde kalıyor. Bu durumun ardında, Çin'in erişemediği en yeni ABT litografi araçlarına olan kısıtlamaların etkili olduğu düşünülüyor. Bu da yerli olarak geliştirilen çiplerin küresel standartların gerisinde kalmasına neden olabilir. Buna rağmen, Huawei gibi şirketler Nvidia ile rekabet etmek için çaba göstermeye devam ediyor.
Huawei gibi firmalar, yüksek performanslı çipler geliştirerek bunları kümelemekte ve ek güç sağlamaktadır. Ancak bu yaklaşım, enerji verimliliğini düşürerek hızla artan enerji maliyetlerine yol açıyor. Yükselen bu enerji maliyetleri, Çin teknoloji sektöründe memnuniyetsizliğe neden olunca, Çinli yetkililer enerji sübvansiyonları ile durumu iyileştirmeye çalışıyor. Veri merkezlerinin yoğunlaştığı Gansu, Guizhou ve İç Moğolistan gibi bölgeler, bazı durumlarda enerji faturalarını %50'ye varan oranlarda azaltan büyük enerji sübvansiyonları sunmaya başladı.
Bu teşviklerin bir şartı var: Nvidia gibi yabancı üreticilerin GPU ve çiplerini kullanan veri merkezleri bu sübvansiyonlardan yararlanamıyor. Bu strateji, yerel yönetimlere hem merkezi hükümetin taleplerini karşılama hem de bölgeye veri merkezi yatırımlarını çekme konusunda çift yönlü bir fayda sağlıyor.
Bu sübvansiyonlar, Çin'in çip tasarımı ve üretim endüstrisini güçlendirmek ve böylece ülkenin yapay zeka çabalarını desteklemek amacıyla kurduğu 50 milyar dolarlık "Büyük Fon III" tarafından finanse ediliyor. Çin'in bu yıl yerli endüstrilerin geliştirilmesini hızlandırmak için hükümet yatırımı olarak yaklaşık 100 milyar dolar harcaması bekleniyor.
Pasifik'in diğer yakasında ise OpenAI, Nvidia, Oracle ve CoreWeave gibi Amerikan şirketleri, devasa veri merkezleri inşa ederek ve birbirlerinin hizmet, donanım ve yazılımlarını kullanarak yapay zeka altyapısına yüz milyarlarca dolar yatırım yapıyor. Çinli teknoloji şirketleri de rekabet etmeyi amaçlıyor, ancak Goldman Sachs, bu şirketlerin 2026'da veri merkezlerine yalnızca yaklaşık 70 milyar dolar yatırım yapacağını öngörüyor.
ABD'deki daha yüksek yatırıma rağmen, enerji, bu yarışta bir darboğaz haline gelebilir. Microsoft CEO'su, şirketin elinde kullanılamayan GPU ve yapay zeka çipleri olduğunu, çünkü bunları çalıştırmak için yeterli enerjiye sahip olmadıklarını belirtmişti. Elon Musk'ın xAI şirketi binlerce gaz türbini satın alıyor ve hatta bir elektrik santrali ithal etmeye çalışıyor. Burada net olan bir şey var: Büyük yapay zeka veri merkezlerinin inşası, genel enerji arzında bir baskı oluşturuyor. Küçük, modüler nükleer reaktörler bu soruna bir çözüm sunabilir, ancak bu basit ve hızlı bir çözüm değil.
Dünyada güneş enerjisinin artmasına rağmen, güç hala kıt olabilir. Özellikle Çin, 2025'in ilk yarısında ABD'nin toplam tarihinden daha fazla güneş enerjisi üretti. Çin'in nükleer ve hidroelektrik alanındaki ilerlemeleri, enerji yapay zeka için saf hesaplama performansından daha önemli bir darboğaz haline gelirse, gelecekte onlara belirgin bir avantaj sağlayabilir.
