DeepSeek будує інфраструктурну базу для свого ШІ

Найм DeepSeek інженерів для дата-центрів показує, що компанія дедалі серйозніше ставиться до фізичної основи штучного інтелекту. Йдеться не лише про створення моделей і програмного забезпечення, а про контроль над електроенергією, охолодженням, будівлями, мережами та надійністю обчислювальних кластерів.

Компанія формує команду IDC у Пекіні, Ханчжоу та Уланчабі. Вакансії охоплюють експлуатацію інфраструктури, планування й проєктування, а також реалізацію робіт безпосередньо на майданчиках. 12

Це не доводить, що DeepSeek будуватиме або володітиме кожним дата-центром, який використовує. Проте вакансії свідчать: фізичні системи, на яких працює ШІ, стають частиною стратегічного продуктового стека компанії.

Які спеціальності розкривають задум DeepSeek

Компанія шукає фахівців з електротехніки, систем опалення, вентиляції та кондиціювання повітря (HVAC), автоматизації, енергетики, зв’язку, інформатики, екологічної інженерії та цивільного будівництва. Посади пов’язані з усім життєвим циклом інфраструктури — від проєктування до тестування й експлуатації. 34

Такий профіль значно ширший за функцію закупівлі хмарних потужностей. Він охоплює системи, від яких залежить робота щільного AI-кластера:

• Електротехніка та енергетика: підведення потужності, підстанції, розподіл електроенергії та її узгодження.
• HVAC та екологічна інженерія: повітряне й рідинне охолодження, відведення тепла та контроль параметрів середовища.
• Цивільне будівництво: вибір майданчиків, будівлі, конструкції та виконання будівельних робіт.
• Автоматизація та зв’язок: моніторинг, системи керування, мережеве з’єднання та операційні процеси.
• Обчислювальна інфраструктура: інтеграція фізичних потужностей із кластерами, плануванням завдань і робочими навантаженнями.

У формулюваннях вакансій DeepSeek згадуються традиційні дата-центри, AI-обчислювальні центри, повітряне та рідинне охолодження, а також проєкти від мегаватного до гігаватного масштабу. 78 Найважливіше тут не число, вказане в описі посади, а широта компетенцій, яку компанія намагається зібрати.

Від орендованих потужностей до операційного контролю

Раніше DeepSeek описували як компанію з відносно легкою, asset-light моделлю, що значною мірою покладалася на обчислювальні ресурси сторонніх постачальників. 12 Внутрішня експертиза в інфраструктурі може дати їй більше контролю над конфігурацією кластерів, сумісністю обладнання, архітектурою охолодження, плануванням навантажень і темпами розширення.

Для ШІ важлива не лише кількість встановлених чипів. Кластер дає корисну обчислювальну потужність лише тоді, коли разом працюють електроживлення, охолодження, мережі, сховища, програмне забезпечення та процеси технічного обслуговування. У власному описі команди DeepSeek прямо пов’язує електроенергію, охолодження, мережі та обчислювальні системи з кінцевим результатом — доступною обчислювальною потужністю. 13

Тому точніше говорити не про те, що «кожна AI-компанія має будувати власні дата-центри», а про гарантований доступ і операційний контроль. Їх можна отримати через власність, довгострокову оренду, колокацію, спільні підприємства або тісно інтегровані партнерства.

Чому важливі Пекін, Ханчжоу та Уланчаб

Найм одночасно в Пекіні, Ханчжоу та Уланчабі відповідає гіпотезі про розподілену архітектуру, а не єдиний національний кампус. 13

Внутрішні регіони, зокрема Уланчаб у Внутрішній Монголії, можуть бути привабливими для завдань, які tolerують мережеву затримку: навчання моделей, великих пакетних обчислень та інших асинхронних процесів. Звіти про розвиток обчислювальної інфраструктури Внутрішньої Монголії підкреслюють роль регіону в зелених обчисленнях, а раніше повідомлялося, що дата-центри Уланчаба обслуговують Пекін із затримкою мережі менш як 5 мс. 2131

Водночас великі міста краще підходять для інтерактивного inference — виконання запитів користувачів у режимі реального часу — та корпоративних сервісів. Тут важливими є близькість до користувачів, мереж і даних.

Імовірно, формується дворівнева топологія:

1. Внутрішні кластери, орієнтовані на потужність, — для попереднього навчання, донавчання, генерації синтетичних даних і пакетного inference.
2. Міські або наближені до кінцевих користувачів потужності — для інтерактивних споживчих і корпоративних запитів.

Географія вакансій DeepSeek узгоджується з такою моделлю, але оголошення про набір працівників саме по собі не доводить, як компанія зрештою розподілятиме навантаження. 13

Уланчаб перетворюється на кластер AI-обчислень

Значення Уланчаба не обмежується проєктами DeepSeek. Кілька повідомлень описують швидке зростання концентрації дата-центрів та інтелектуальних обчислювальних проєктів у місті й ширшому регіоні Внутрішньої Монголії.

За одним із повідомлень, до кінця 2025 року в Уланчабі було підписано угоди щодо 84 дата-центрів, зокрема 81 центру інтелектуальних обчислень, із запланованими інвестиціями понад 500 млрд юанів. 27 Інші джерела говорять майже про 100 проєктів і близько 12,5 ГВт заявленої потужності, однак цифри та методики підрахунку різняться. 2324

Привабливість регіону полягає в можливості поєднати землю, електроенергію, волоконно-оптичні мережі, постачальників обладнання та спеціалістів з експлуатації в одній екосистемі. Повідомлялося, що кампус Galaxy компанії Envision в Уланчабі розпочав роботу в серпні 2026 року. Його площа становить 120 000 кв. м, а заявлена здатність — одночасна робота з 1 млн AI-чипів. Ці показники походять із повідомлень компанії та медіа, тому їх слід сприймати відповідно. 202225

Кластерний ефект може спростити наступні розгортання: інфраструктура, маршрути зв’язку, постачальники та кадри частково використовуються спільно. Водночас заявлена потужність — це не те саме, що підключена до мережі, встановлена або повністю завантажена потужність. Ця різниця важлива під час оцінювання масштабів китайського AI-будівництва.

Що показує порівняння з ByteDance — і чого не показує

Схожий інфраструктурний тренд простежується в повідомленнях про структури, пов’язані з ByteDance, у Чжунвеї, регіон Нінся. В одному з липневих матеріалів ішлося про створення компанії Zhongwei Saishamingsha Technology, пов’язаної з ByteDance, зі статутним капіталом 2,2 млрд юанів. Серед заявлених напрямів діяльності — ІТ-консалтинг, розробка програмного забезпечення, системна інтеграція та продаж комп’ютерного обладнання. 52

Однак ці дані не підтверджують конкретнішу заяву про реєстрацію ByteDance двох дочірніх компаній у Чжунвеї зі статутним капіталом 220 млн і 240 млн юанів та видами діяльності, пов’язаними з орендою нежитлової нерухомості. Так само вони не доводять, що згадану структуру створили саме для будівництва дата-центру.

Обережніший висновок полягає в тому, що великі технологічні компанії прагнуть отримати більш жорсткий контроль над землею, будівлями, обладнанням і обчислювальними потужностями. Окремі матеріали описують збільшення стратегічних купівель землі китайськими інтернет-компаніями, але цей загальний тренд не можна вважати доказом конкретного проєкту ByteDance. 58

Головне обмеження — уже не просто будівля

Для традиційного дата-центру завершення будівельної коробки є помітною віхою. Для щільних AI-кластерів складнішими обмеженнями можуть бути системи всередині та навколо будівлі:

• гарантований доступ до мережі та генерувальних потужностей;
• трансформатори, підстанції та розподіл електроенергії;
• рідинне охолодження й системи відведення тепла;
• мережеві канали та з’єднання між серверами кластера;
• водні, екологічні та майданчикові вимоги;
• інженери, здатні налагодити й експлуатувати всі ці системи як єдину платформу.

Звіти про розвиток AI-дата-центрів називають постачання електроенергії, високу щільність потужності та рідинне охолодження дедалі важливішими змінними. 7 Конференція із зелених обчислень у Внутрішній Монголії у 2026 році також показала, як обчислювальні проєкти поєднують із виробництвом обладнання, енергетичними системами та промисловими інвестиціями: було оголошено 12 проєктів із плановими інвестиціями 186,46 млрд юанів. 2126

Саме тому в планах найму AI-компаній поряд із дослідниками моделей і розробниками програмного забезпечення з’являються інженери з цивільного будівництва, електротехніки, HVAC, екології, автоматизації та енергетики.

AI-обчислення стають інфраструктурою, але це не означає обов’язкову власність

Вакансії DeepSeek варто сприймати як інфраструктурний сигнал, а не як остаточне підтвердження завершеного власного кампусу. Компанія, схоже, вибудовує організаційну спроможність планувати, створювати та експлуатувати системи AI-дата-центрів у кількох локаціях. 1416

Це може посилити її позиції в умовах дефіциту обчислень, складного налаштування кластерів або ситуацій, коли саме доступ до потужності й високощільного охолодження визначає реальний результат. Одночасно змінюється сама економіка ШІ: конкурентна перевага дедалі більше залежить від доступу до фізичних умов, у яких моделі навчаються та працюють.

Порівняння із залізницями, електромережею та інтернетом доречне як опис капіталомісткої й мережевої природи цієї галузі. Але довгостроковою перевагою не обов’язково буде повне володіння гігаватним кампусом. Важливіше мати надійний, масштабований доступ до електроенергії та обчислень — і операційний контроль, який перетворює цей доступ на стабільний AI-сервіс.