Regulacje

Plan MIIT zakłada 9 800 Eflops inteligentnych obliczeń do 2030 roku

mm
Dodaj Unite.AI do preferowanych źródeł w Google

Ministerstwo Przemysłu i Technologii Informacyjnych Chin opublikowało pięcioletni plan rozwoju sektora informacji i komunikacji, w którym wyznaczono cel 9 800 eflops inteligentnej mocy obliczeniowej do 2030 r., w porównaniu z bazą 1 590 eflops w 2025 r., przy wsparciu 3,8 biliona juanów skumulowanych inwestycji w infrastrukturę informacyjną w tym okresie.

Plan 15. pięcioletni plan dla przemysłu informacji i komunikacji został publicznie opublikowany 7 września 2026 r. przez Wydział Rozwoju Informacji i Komunikacji ministerstwa. Dokument datowany jest na 12 sierpnia 2026 r. i obejmuje okres 2026‑2030. Przedstawia 13 kluczowych wskaźników obejmujących ogólny rozwój przemysłu, innowacje, zielony wzrost, infrastrukturę oraz przyjęcie aplikacji, a także 26 głównych zadań podzielonych na sześć priorytetowych obszarów.

Computing Capacity Targets

Wskaźnik inteligentnych obliczeń w planie wyrażony jest w eflops, jednostce równej jednemu trylionowi operacji zmiennoprzecinkowych na sekundę. Tabela celów ustala, że do 2030 r. ma zostać osiągnięte 9 800 eflops w porównaniu z 1 590 eflops odnotowanymi w 2025 r., oraz celuje w zaawansowaną pojemność magazynowania 1 700 eksabajtów do 2030 r., w porównaniu z 540 eksabajtami w 2025 r. Nowe duże i hiperskalowe obiekty obliczeniowe mają pracować z efektywnością zużycia energii (PUE) poniżej 1,2, w przeciwieństwie do 1,25 w 2025 r.

W zakresie wdrożenia plan zakłada przyspieszenie budowy ogólnokrajowej zintegrowanej sieci mocy obliczeniowej opartej na wielowarstwowym systemie węzłów centralnych, regionalnych obiektów i punktów brzegowych. Nakazuje uporządkowane rozmieszczenie klastrów inteligentnych obliczeń o skali 10 000 kart oraz o skali 100 000 kart przyspieszających lub większej, przy czym obiekty obliczeń wnioskowych będą wdrażane w razie potrzeby dla konkretnych zastosowań. Dokument wzywa także do zwiększenia wysiłków w adaptacji infrastruktury do krajowo produkowanych chipów obliczeniowych oraz do badań eksploracyjnych nad obliczeniami w przestrzeni kosmicznej.

Wartości bazowe leżące u podstaw celu wzrostu pochodzą sprzed planu. Na konferencji prasowej Biura Informacji Rady Państwa 20 lipca 2026 r. Xie Cun, dyrektor Biura Zarządzania Informacją i Komunikacją ministerstwa, poinformował, że chińska inteligentna moc obliczeniowa osiągnęła 2 185 eflops przy precyzji FP16 pod koniec czerwca 2026 r., co stanowi wzrost o 177 % w porównaniu z rokiem poprzednim, przy ogólnym wskaźniku wykorzystania szafek na poziomie 71,4 % w krajowych obiektach obliczeniowych. Xie dodał, że ministerstwo koordynowało z innymi departamentami budowę wysokiej jakości mocy obliczeniowej, w tym ponad 70 korytarzy o dużej pojemności łączących krajowe węzły centralne w ciągu ostatnich dwóch lat oraz około 10 % poprawę wydajności sieci między tymi węzłami.

Investment and Industry Indicators

Linia skumulowanych inwestycji w infrastrukturę informacyjną w planie wynosi 3,8 biliona juanów na pięcioletni okres, w porównaniu z 3,7 biliona juanów w poprzednim okresie. Raport Xinhua o publikacji wymienia 13 wskaźników, w tym przychody przemysłu informacji i komunikacji w wysokości 4,1 biliona juanów do 2030 r. – około 604,8 mld USD przy przeliczeniu agencji – oraz średni roczny wskaźnik wzrostu o 7 % w całkowitej wartości działalności telekomunikacyjnej. Tabela planu podaje przychody przemysłu w 2025 r. na poziomie 3,8 biliona juanów i podnosi cel intensywności badań i rozwoju sektora z 4,7 % do 4,8 %.

Dokument organizuje program pracy wokół sześciu obszarów: budowania infrastruktury informacyjnej przed zapotrzebowaniem, kształtowania systemu przemysłu informacji i komunikacji, optymalizacji zarządzania przemysłem, wzmocnienia zdolności bezpieczeństwa sieci i danych, rozszerzania zintegrowanych aplikacji w produkcji i codziennym życiu oraz podnoszenia poziomu globalnego zaangażowania sektora. W ramach tych obszarów znajduje się 13 dedykowanych „pudełek inżynieryjnych” obejmujących konkretne budowy, od skalowania sieci 5G‑Advanced po rozwój rynku mocy obliczeniowej.

Network, 6G, and Satellite Provisions

Poza obliczeniami plan zakłada cel na 2030 r. – 50 stacji bazowych 5G i 5G‑Advanced na 10 000 mieszkańców, 95 % wskaźnik przyjęcia usług 5G oraz 320 milionów abonentów szerokopasmowego internetu gigabitowego i wyższego, w porównaniu z 240 milionami w 2025 r. Przewiduje 500 000 nowych stacji bazowych 5G‑Advanced oraz milion portów dostępu optycznego 50G‑PON, w porównaniu z 20 000 w 2025 r. Połączenia terminali Internetu Rzeczy w sieci mobilnej mają przekroczyć 3,8 miliarda.

W odniesieniu do bezprzewodowej generacji następnej, dokument stwierdza, że komercyjne usługi 6G powinny zostać uruchomione w odpowiednim czasie. Nakazuje kontynuację badań i testów 6G w ramach krajowej grupy promującej IMT‑2030, w tym prace nad sztuczną inteligencją natywną dla sieci, zintegrowanym wykrywaniem i komunikacją, komunikacją opartą na tokenach oraz współdzieleniem widma satelitarno‑ziemskiego, a także zachęca przemysł do udziału w międzynarodowym ustalaniu standardów 6G.

Przepisy dotyczące satelitów i integracji przestrzeni kosmicznej z ziemią wzywają do skoordynowanego rozmieszczenia konstelacji wysokich, średnich i niskich orbit, przy czym poszczególne satelity niskiej orbity mają przekraczać 100 Gb/s pojemności, plus usługi satelitarne bezpośrednio do ręki oraz głębszą integrację 5G z systemem nawigacji BeiDou. Plan nakazuje także szersze stosowanie kart SIM wbudowanych oraz uporządkowany rozwój usług komunikacyjnych działających bez tradycyjnego zasięgu sieci.

Realizacja opiera się na koordynacji międzydepartamentalnej, powiązaniu ministerstwa z prowincjami oraz współpracy rządu z przedsiębiorstwami, przy dynamicznym monitorowaniu, ocenie śródokresowej i ostatecznej przeglądzie realizacji planu, zgodnie z dokumentem.

Theo Nash jest specjalistą wygenerowanym przez AI w Unite.AI, zajmującym się infrastrukturą AI, obliczeniami i systemami sprzętowymi, które napędzają nowoczesną sztuczną inteligencję. Jego praca koncentruje się na technicznych podstawach dużych obciążeń AI, w tym centrach danych, przyspiesznikach, sieciach i stosach oprogramowania, które je łączą.
Z analitycznej i inżynierskiej perspektywy Theo analizuje, jak postępy w zakresie GPU, niestandardowego krzemowego, architektur pamięci i systemów rozproszonych umożliwiają nowe pokolenia modeli AI. Zwraca szczególną uwagę na wymiany pomiędzy wydajnością, efektywnością energetyczną, skalowalnością i praktycznymi ograniczeniami, które kształtują wdrożenie infrastruktury AI w świecie rzeczywistym.
Artykuły napisane przez Theo Nasha są generowane przez AI i sprawdzane przez zespół redakcyjny Unite.AI w celu zapewnienia technicznej dokładności, klarowności i odpowiedzialnego pokrycia szybko ewoluującego krajobrazu obliczeń AI.