आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के क्षेत्र में तीव्र प्रगति के कारण, कंप्यूटिंग शक्ति एक अनिवार्य डिजिटल बुनियादी ढांचा बन गई है। यह बुनियादी ढांचा कई व्यावहारिक कार्यों को साकार करने की अनुमति देता है: एआई सिस्टम तस्वीरों से कैलोरी निर्धारित कर सकते हैं, यातायात के विशाल डेटासेट को शहरी गतिशीलता को अनुकूलित करने के लिए वास्तविक समय में संसाधित किया जाता है, विनिर्माण प्रक्रियाओं को कारखानों की दक्षता बढ़ाने के लिए गतिशील रूप से नियोजित किया जाता है, और मीडिया उत्पादन के लिए अत्यधिक यथार्थवादी दृश्य छवियां उत्पन्न की जाती हैं।
चीन के उद्योग और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय के आंकड़ों के अनुसार, जून 2026 तक राष्ट्रीय इंटेलिजेंट कंप्यूटिंग क्षमता 2,185 एक्साफ्लॉप्स (EFLOPS) तक पहुंच गई थी। इस वृद्धि का समर्थन करने के लिए, पूरे देश में प्रमुख राष्ट्रीय डेटा केंद्रों को जोड़ने वाले 70 से अधिक बड़े कंप्यूटिंग कॉरिडोर बनाए गए थे।
अगस्त 2026 में, चीन ने सूचना और संचार प्रौद्योगिकी क्षेत्र के अपने विकास योजना प्रस्तुत की, जो पंद्रहवीं पंचवर्षीय योजना (2026-2030) की अवधि को कवर करती है। यह योजना महत्वाकांक्षी लक्ष्य निर्धारित करती है: 2030 तक, इंटेलिजेंट कंप्यूटिंग क्षमता 9,800 EFLOPS और उन्नत डेटा स्टोरेज क्षमता 1,700 एक्साबाइट (EB) तक पहुंचने की उम्मीद है। इसका मतलब है कि 2025 के आधारभूत आंकड़ों की तुलना में कंप्यूटिंग में पांच गुना से अधिक और स्टोरेज में दो गुना से अधिक की वृद्धि होगी।
पीपल्स डेली के प्रकाशन द्वारा सर्वेक्षण किए गए विशेषज्ञों ने कंप्यूटिंग शक्ति और भंडारण के बीच संबंध की व्याख्या की। चाइनीज एकेडमी ऑफ इंफॉर्मेशन एंड कम्युनिकेशन टेक्नोलॉजीज के क्लाउड कंप्यूटिंग और बिग डेटा रिसर्च इंस्टीट्यूट के प्रमुख इंजीनियर गुओ लियांग ने टिप्पणी की कि 'कंप्यूटिंग शक्ति मुख्य रूप से डेटा प्रोसेसिंग, मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान (inference) से संबंधित है, जबकि स्टोरेज क्षमता डेटा संग्रह, प्रबंधन, होस्टिंग और वितरण को नियंत्रित करती है।'
व्यावहारिक रूप से, एआई प्रशिक्षण चेकपॉइंट, एआई एजेंटों के अनुमान के दौरान मध्यवर्ती स्थिति और संदर्भ मेमोरी बफ़र्स बहु-स्तरीय उच्च प्रदर्शन भंडारण प्रणालियों में वितरित किए जाते हैं। कंप्यूटिंग और स्टोरेज संसाधनों का सिंक्रनाइज़ेशन डेवलपर्स को एआई मॉडल के प्रशिक्षण को काफी तेज करने, अनुमान की गति बढ़ाने और परिणामों की गुणवत्ता में सुधार करने की अनुमति देता है।
जून 2026 तक, राष्ट्रीय कंप्यूटिंग क्षमता उपयोग दर 71.4% थी, और कुल डेटा भंडारण लगभग 2,021 EB तक पहुंच गया था, जिसमें उन्नत भंडारण लगभग 32% था।
चूंकि बड़े भाषा मॉडल सैकड़ों अरब से लेकर खरबों मापदंडों तक तेजी से स्केल होते हैं, इसलिए व्यक्तिगत क्लस्टरों की कंप्यूटिंग शक्ति प्रशिक्षण की दक्षता के लिए एक निर्णायक कारक बन जाती है। इस समस्या को हल करने के लिए, नई योजना में राष्ट्रीय नोड्स, क्षेत्रीय केंद्रों और परिधीय नोड्स सहित बहु-स्तरीय बुनियादी ढांचे के निर्माण की आवश्यकता है। यह 10,000 से लेकर 100,000 से अधिक ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) की कंप्यूटिंग शक्ति वाले क्लस्टरों के चरणबद्ध कार्यान्वयन का प्रावधान करता है, जो मॉडलों की जटिलता बढ़ने के साथ अल्ट्रा-स्केल समानांतर प्रशिक्षण की बढ़ती मांग के साथ बेहतर ढंग से मेल खाता है।
योजना के अनुसार, चीन 400G और उससे अधिक की गति से हाई-स्पीड डेटा ट्रांसमिशन प्रौद्योगिकियों को लागू करेगा, जिसका उद्देश्य राष्ट्रीय डेटा केंद्रों को जोड़ने वाले प्रमुख कंप्यूटिंग कॉरिडोर में सुधार करना और अंतर-क्षेत्रीय समन्वय के लिए गुणवत्तापूर्ण नेटवर्क समर्थन प्रदान करना है। साथ ही, यह योजना ग्रीन, कम कार्बन वाले बुनियादी ढांचे के निर्माण के उद्देश्य से कंप्यूटिंग और ऊर्जा प्रणालियों के व्यापक विकास को प्रोत्साहित करती है, जो परिचालन लागत को कम करता है और डीकार्बोनाइजेशन के राष्ट्रीय लक्ष्यों का समर्थन करता है।
'कुशल समन्वय' पंद्रहवीं पंचवर्षीय योजना के तहत चीन के कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे के विकास में एक प्रमुख दिशा है। 2026 के लिए चीनी कंप्यूटिंग क्षमता परिदृश्य के विश्लेषण से पता चला है कि हेबेई, जिआंगसू, गुआंग्डोंग, साथ ही शंघाई और बीजिंग प्रांत समग्र कंप्यूटिंग क्षमता के मामले में अग्रणी क्षेत्रों में शामिल हैं।
कुल मिलाकर, क्षेत्रीय विकास असमान बना हुआ है, और कंप्यूटिंग क्षमता का उद्योग अनुप्रयोगों के साथ और अधिक गहन एकीकरण अभी भी आवश्यक है। इसके अलावा, व्यवहार में अंतर-क्षेत्रीय संसाधन वितरण के लिए विभिन्न सीमाएं मौजूद हैं।
अगले पांच वर्षों में, चीन एक बहु-स्तरीय कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचा प्रणाली का निर्माण करेगा, जिसमें नोड्स, क्षेत्र और परिधि शामिल होंगे; कंप्यूटिंग क्षमताओं को जोड़ने वाली परस्पर जुड़ी नेटवर्क वास्तुकला में सुधार करेगा; नोड्स के बीच लंबी दूरी पर निर्बाध डेटा ट्रांसमिशन की दक्षता बढ़ाएगा और पूरे देश में कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म को पूरी तरह से जोड़ेगा। विशेषज्ञों का कहना है कि ये प्रयास डेटा संसाधनों के उपयोग की दक्षता में काफी वृद्धि करेंगे।
गुओ ने जोर देकर कहा कि इतने महत्वाकांक्षी विकास लक्ष्यों को निर्धारित करने का मुख्य उद्देश्य औद्योगिक विकास, तकनीकी प्रतिस्पर्धा और सुरक्षा जैसे कारकों को ध्यान में रखते हुए चीन की एआई मॉडल और डिजिटल उद्योगों की अल्पकालिक और दीर्घकालिक जरूरतों को पूरा करना है।
इस वर्ष जून तक, चीन ने जेनरेटिव एआई सेवाओं के पंजीकरण की प्रक्रिया पूरी कर ली है, जो 2024 के अंत की तुलना में 686 और 2025 के अंत की तुलना में 240 अधिक हैं। जैसे-जैसे बड़े एआई मॉडल की संख्या बढ़ती है, कंप्यूटिंग शक्ति की मांग सालाना बढ़ती जाती है, जिससे विभिन्न मॉडलों के विकास और औद्योगिक अनुप्रयोगों का समर्थन करने के लिए पर्याप्त रूप से विश्वसनीय कंप्यूटिंग नींव की आवश्यकता होती है।
उसी समय, विभिन्न उद्योगों में डेटा की मात्रा लगातार बढ़ रही है, जो भंडारण, डेटा प्रबंधन और परिसंचरण के लिए बढ़ी हुई मांग को प्रेरित करती है। इंटेलिजेंट एप्लिकेशन डेटा की आपूर्ति, प्रसंस्करण, प्रबंधन और सुरक्षा के लिए उच्च आवश्यकताएं रखते हैं, जो उन्नत डेटा स्टोरेज के पैमाने, संरचना और प्रदर्शन के लिए समन्वित दृष्टिकोण की आवश्यकता को निर्धारित करता है।
गुओ ने निष्कर्ष निकाला कि 'इंटेलिजेंट कंप्यूटिंग का वैश्विक विस्तार तेजी से हो रहा है, और उच्च स्तरीय इंटेलिजेंट कंप्यूटिंग डिजिटल क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा के लिए एक महत्वपूर्ण आधार बन गया है। एक अपेक्षाकृत उच्च लक्ष्य निर्धारित करने से संपूर्ण औद्योगिक श्रृंखला में नवाचार को बढ़ावा मिलेगा, कंप्यूटिंग क्लस्टर, चिप्स और इंटरकनेक्टिविटी जैसे क्षेत्रों में समन्वित सफलताओं को बढ़ावा मिलेगा, कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे में कमियों को दूर करेगा और अंतरराष्ट्रीय अत्याधुनिक स्तर से पिछड़ने को धीरे-धीरे कम करेगा।'