| Aspect | Verenigde Staten | China |
|---|---|---|
| Aantal datacenters (2025-2026) | ~4.280–5.427 (wereldwijd het grootst) | ~369–449 (3e-4e wereldwijd) |
| AI capex (2025 schatting) | Minstens $350 miljard (Microsoft, Amazon, Meta, Google) | Minder dan $40 miljard (USCC-schatting) |
| Geplande investeringen (2026-2031) | ~$50 miljard/maand aan bouwuitgaven (april 2026) | ~$295 miljard over 5 jaar ($59 miljard/jaar) |
| Kloof in AI-modelprestaties | Leidt in geavanceerde mogelijkheden | Heeft de kloof bij benchmarkmodellen 'effectief gedicht' |
| Energievoordeel | Netknelpunten vertragen nieuwe bouw | Goedkopere, sneller inzetbare energie, maar netinefficiënties blijven |
| Bouwsnelheid | ~3 jaar per faciliteit | Weken tot maanden (snelle goedkeuring, centrale planning) |
| Kostenefficiëntie | Kostenefficiëntere datacenterbouw | Hogere bouwkosten, maar goedkopere energie en arbeid |
| Toegang tot chips | State-of-the-art (Nvidia, AMD, eigen chips) | Exportbeperkt; binnenlandse chips verbeteren maar blijven achter |
China's uitbreiding van datacenters is enorm in schaal en snelheid, gedreven door centrale overheidsplanning en een daadwerkelijk energie-kostenvoordeel. De VS loopt nog voorop in aantal faciliteiten, totale AI-investeringen en toegang tot chips. Maar China's structurele voordelen - snellere bouw, goedkopere stroom en een uniforme nationale strategie - verkleinen de kloof. De grootste risico's liggen aan de onderkant: overcapaciteit, regionale beleidsafstemmingsproblemen, chipknelpunten en netintegratieproblemen die de grootste geplande AI-infrastructuuruitrol ter wereld kunnen veranderen in een kostbaar geval van speculatieve overdaad.