中国のAIデータセンター（智算中心：インテリジェント計算センター）で起きている「稼働率約30%への低迷」と「過剰投資・デフレ化」の問題。まさに、これまで中国の不動産（ゴーストタウン問題）やEV（新エネルギー車バブル・価格破壊）で繰り返されてきた「政府の主導・補助金政策による集団的な過剰投資（内巻 / インボリューション）と、その後の供給過剰による価格崩壊」という経済構造だ。それが、最先端のAIインフラ分野でも同様に発生しているというのだから呆れてしまう。
中国の業界データや浪潮（Inspur）人工知能研究院の試算などによると、全国に280〜500箇所以上建設・計画された智算中心の平均算力利用率は30%前後にとどまっており、一部の調査では「新規増設能力の70〜80%が実質的に休眠状態にある」と指摘されている。
この問題の構造、背景、および不動産・EVとの酷似点について以下にまとめる。
1. 不動産・EVと酷似する「過剰投資とデフレ化」の構造
中国特有の産業政策と地方政治の仕組みが、今回のAIデータセンター問題でも同様に働いている。
【政府の号令】 中央政府が国家戦略（「東数西算」や算力インフラ推進）を発表
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【地方の競走】 地方政府がKPI達成や補助金目的で一斉に「智算中心」を建設（内巻）
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【供給過剰とミスマッチ】 実際のAI開発需要を無視したハコモノ先行で「空転」
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【デフレ化とバブル化】 利用者の奪い合いで利用料が暴落し、巨額の維持赤字が発生
2. ・中央の号令と地方政府の「政績競争」
① 中央の号令
中央政府が「デジタル経済の発展」や「東数西算（沿岸部のデータを内陸部で計算処理する国家プロジェクト）」を掲げると、各地の地方政府が一斉に予算や補助金を投じて競うように智算中心を誘致・建設した。
② 地方の競争
これは、かつて地方政府が土地売却益とインフラ投資でGDPを水増しした「不動産開発ブーム」や、補助金目当てで数百のメーカーが乱立した「EVブーム」と全く同じ構図だ。
③ 需要の実態を無視した「ハコモノ先行」
◦ 不動産で需要のない地方都市にマンション群（ゴーストタウン）が建設されたように、AIの実際の商用需要や開発企業が集積していない地方都市にも、数百億円規模のデータセンターが建設された。
④ 格破壊とデフレ化（価格競争の過熱）
◦ 顧客を獲得できないデータセンターは利用料金の引き下げ競争に追い込まれており、一部の事業者はGPUサーバーを投げ売り・格安レンタルせざるを得ない状況に陥っている。この「供給過剰による価格暴落（デフレ圧迫）」も、現在の中国EV市場での壮絶な値下げ合戦と酷似している。
2. なぜAIデータセンターの稼働率は「30%」と極端に低いのか？
単なる需要不足だけでなく、AI・計算インフラ特有の技術的・構造的ボトルネックが稼働率を押し下げている。
① 技術的ミスマッチ（「集めても使えない」問題）
• ネットワークと互換性の壁：大規模な生成AI（LLM）の学習には、数千〜数万枚のGPUを高速ネットワークで接続して統合運用する必要がある。しかし、多くの地方データセンターは単にサーバーを並べただけで、機間ネットワーク帯域が狭く、分散処理の効率が著しく低いため、AI企業の高度な要求に応えられない。
• チップの細切れと多様化：米国の対中半導体輸出規制により、NVIDIAの最新高性能チップ（H100/B200等）が入手しにくくなった結果、様々な世代のNVIDIAチップや複数メーカーの国産AIチップ（Huawei等）が混在し、ソフトウェアの互換性不足からクラスタとして稼働させにくい状況が生じている。
② 顧客ターゲットのミスマッチ
• 大手メガテックの自前主義： 百度（Baidu）、阿里巴巴（Alibaba）、騰訊（Tencent）、字節跳動（ByteDance）などの高度なAI開発を行う企業は、自前の専用データセンターを構築・利用している。
• 地方センターの顧客不足： 地方政府が建設した智算中心のターゲットは「地元の伝統産業や中小企業、研究機関」だが、これらの事業者の需要は「小規模な実験」レベルにとどまり、年間数千万元（数億円）の運用コストを支えるような大口・継続顧客になり得ていない。
3. この問題がもたらすリスクと今後の展開
• 地方財政と投資家の負担：年間数千万元規模の電気代や保守運用コストがかかる中、利用率30%では投資回収が見込めず、地方政府系の投資会社（融資平台）の新たな債務リスクとなっている。
• 政策転換への動き：中央政府もこの無秩序な乱立を問題視し始めており、今後は「新設の制限」と「全国規模での算力ネットワーク統合（個別のセンターを相互接続して効率化する『全国算力網』構想）」へ舵を切ろうとしている。
• 「供給過剰こそ中国の強み」という異論も：一方で、一部のアナリストや学者からは「かつての太陽光パネルやEVと同様、政府主導による過剰なインフラ建設は短期的には非効率とバブル崩壊を招くが、長期的にはAI計算コストを極限まで押し下げ、中国全体でのAI応用・社会実装を爆発的に加速させる土台になる」という見方も提示されている。
まとめ
中国のAIデータセンターの低稼働率（約30%）問題は、「実需を離れた政策主導の過剰建設」と「技術的なネットワーク・互換性の不足」が重なった結果であり、不動産やEV市場で繰り返されてきた「過剰投資→供給過剰→デフレ化」という中国経済の典型的なパターンがハイテク・インフラ分野にも波及した事例と言える。
それにしても懲りないよねぇ。