Амбициите на Китай за изкуствен интелект са подложени на изпитание: Защо милиарди инвестиции ще бъдат пропилени

Повече от просто война на чиповете: Истинската причина, поради която китайската офанзива в областта на изкуствения интелект е в застой

Китайската народна република преследва целта си да се превърне във водеща световна суперсила в областта на изкуствения интелект до 2030 г. с главозамайваща решителност. Докато официалните изявления предвещават светло бъдеще, в което 90% от икономиката работи с изкуствен интелект, а интелигентните системи проникват във всеки аспект на обществото, зад кулисите се очертава далеч по-сложна картина. Китайската офанзива в областта на изкуствения интелект се бори с фундаментални структурни проблеми, които далеч надхвърлят много обсъжданите американски ограничения върху износа на чипове. Разликата в талантите от над пет милиона квалифицирани работници, фрагментираната технологична инфраструктура, драматичните регионални неравенства и предстоящата консолидация на пазара представляват екзистенциални предизвикателства пред амбициозните планове на Пекин.

Паралелите с проблемите на енергийния преход на Германия са поразителни. Точно както Германия рискува да провали дигиталното си бъдеще поради липса на капацитет на мрежата, Китай се бори с различен вид инфраструктурен дисбаланс. Докато центрове за данни не могат да бъдат построени във Франкфурт поради липса на енергийни връзки, най-съвременните съоръжения в западните китайски провинции стоят до голяма степен празни, защото липсват инфраструктура надолу по веригата, човешки капитал и практическо търсене. И в двата случая се разкрива фундаментална истина на съвременната технологична политика: Гигантските инвестиции в отделни компоненти се оказват неефективни, ако цялостната система не се развива последователно.

Свързано с това:

• Китай и Нейцзюанът на систематичното свръхинвестиране: Държавният капитализъм като ускорител на растежа и структурен капан

Капанът на таланта

Може би най-критичната слабост на китайската стратегия за изкуствен интелект е драматичният недостиг на квалифицирани работници. Министерството на човешките ресурси и социалното осигуряване оценява разликата на над пет милиона души, с потресаващо съотношение между търсене и предлагане от едно към десет. През първата половина на 2025 г. обявите за работа за позиции, свързани с изкуствен интелект, са се увеличили драстично с 37% в сравнение със същия период на предходната година. Инженерите по роботика и разработчиците на алгоритми са били особено търсени, като обявите за работа за тези позиции са се увеличили с над 50%. Тези цифри не документират здравословно разрастване, а по-скоро отчаяна надпревара за оскъдни ресурси.

McKinsey прогнозира, че търсенето на специалисти по изкуствен интелект в Китай ще нарасне до шест милиона до 2030 г., докато местните университети и завръщащите се в чужбина китайци могат да осигурят в най-добрия случай два милиона. Това създава разлика от четири милиона висококвалифицирани работници и е вероятно тя да се разшири още повече, тъй като раждаемостта в Китай намалява от години. Според прогнозите на ООН, населението в трудоспособна възраст ще се свие със 180 милиона до 2050 г. в сравнение с 2023 г., като същевременно населението ще застарява бързо. Средната възраст на работната сила ще се повиши до над 45 години. По този начин Китай се озовава в демографска обвързаност между развиващите се икономики като Виетнам и застаряващите индустриализирани страни като Япония.

Повърхностен поглед може да накара човек да предположи, че Китай има изобилие от висшисти. Всъщност китайските университети произвеждат около 1,4 милиона завършили STEM годишно. Реалността обаче разкрива качествено несъответствие. Наистина авангардни изследвания и разработването на гранични модели изискват предимно докторанти. Резултатите от докторантите, обучени в областта на изкуствения интелект, остават сравнително ниски, което води до силна конкуренция за наличните най-талантливи кадри. Опитните учени в областта на машинното обучение в технологичните гиганти сега получават седемцифрени заплати в юани. По-малките стартиращи компании съобщават, че критични позиции в областта на научноизследователската и развойна дейност остават вакантни с месеци, което значително забавя разработването на продукти.

Проблемът се изостря от специфичния характер на интеграцията на изкуствен интелект. За разлика от мобилната революция от 2010-те, когато основните технологии вече функционираха и капиталът беше необходим предимно за привличане на потребители и разширяване на логистиката, внедряването на изкуствен интелект изисква непрекъснати, специфични за контекста изследвания и разработки. Една болница не може просто да инсталира ChatGPT и да говори за здравеопазване, задвижвано от изкуствен интелект. Необходими са месеци или години на разработка, за да се справят с медицинските работни процеси, съответствието с регулаторните изисквания и интеграцията със съществуващите системи. Без пациентски капитал, готов да финансира тези многогодишни цикли на разработка, повечето проекти с изкуствен интелект (AI-plus) спират, преди да решат основните предизвикателства, свързани с внедряването.

Липсата на интердисциплинарна експертиза се оказва особено проблематична. Проучване на университета Ренмин от 2024 г. установи, че Китай страда от недостиг на най-талантливи специалисти, особено учени и специалисти в областта на изкуствения интелект с междуиндустриален опит. Интегрирането на изкуствения интелект в традиционните индустрии изисква хора както с дълбоки технически познания, така и с обширни познания за индустрията. Една селскостопанска система с изкуствен интелект се нуждае от разработчици, които разбират от агрономия. Финансовият изкуствен интелект изисква експерти, запознати с регулаторните изисквания. Тези интердисциплинарни умения са оскъдни в световен мащаб, но особено в Китай.

Компаниите реагират с различни стратегии. Някои агресивно набират персонал в чужбина, облекчават ограниченията на хукоу и се опитват да върнат таланти от чужбина. Други инвестират сериозно във вътрешни програми за обучение. Правителството насърчава разширяването на учебните програми по изкуствен интелект в университетите. Над петстотин китайски университета са създали образователни програми по изкуствен интелект от 2018 г. насам. Културните и образователните промени обаче отнемат време. Дори и с ускорени усилия, недостигът на таланти ще натовари китайската екосистема на изкуствения интелект през следващото десетилетие.

Геополитическото измерение допълнително изостря проблема. Докато китайските университети постигат значителен напредък в образованието по изкуствен интелект, глобалните технологични центрове продължават да привличат най-добрите таланти. Несигурността, произтичаща от правителственото регулиране, идеологическия контрол и възприеманите ограничения на академичната свобода, подтиква някои таланти да мигрират в чужбина или да останат там. Въпреки че Китай се гордее с 47% от водещите световни изследователи в областта на изкуствения интелект и 50% от патентите за изкуствен интелект, тези впечатляващи цифри не могат да прикрият факта, че огромният мащаб на търсенето далеч надхвърля всички налични ресурси.

Инфраструктурна криза въпреки огромните инвестиции

Китайската инфраструктура за изкуствен интелект представлява парадокс с монументални размери. От една страна, страната обяви или построи над 250 нови центъра за данни с изкуствен интелект между 2023 и 2024 г. Публични и частни инвеститори вложиха милиарди в разширяване на цифровата опорна инфраструктура. От друга страна, местни източници съобщават, че до 80 процента от този новосъздаден изчислителен капацитет остава неизползван. Степента на използване на много интелигентни центрове за данни е между 20 и 30 процента. Съоръженията, които струват милиарди, до голяма степен са неизползвани, докато техните оператори отчаяно търсят клиенти, а текущите разходи за охлаждане, електричество и поддръжка натоварват балансите им.

Тази странна ситуация е резултат от комбинация от политически натиск, спекулативни излишества и фундаментални грешки в преценките. След спукването на балона на жилищния пазар и икономическия спад, предизвикан от COVID, местните власти отчаяно търсеха нови двигатели на растеж. Ентусиазмът около ChatGPT в края на 2022 г. направи изкуствения интелект да изглежда като идеалния кандидат. До 2023 г. в цялата страна бяха предложени над 500 проекта за центрове за данни. Местните власти агресивно насърчаваха тези инициативи, надявайки се да стимулират регионалните си икономики. Държавните предприятия, свързаните с правителството инвестиционни фондове, както и частните фирми и инвеститори ентусиазирано прегърнаха предполагаемо златното бъдеще.

Въпреки това, както е типично за прибързаните проекти, често липсваше реалистично планиране. Много съоръжения бяха построени без да се отчита реалното търсене или техническите стандарти. Инженерите със съответния опит бяха оскъдни и многобройни ръководители разчитаха на посредници, които завишаваха прогнозите или използваха процесите на обществени поръчки, за да си осигурят субсидии. В резултат на това много нови центрове за данни не отговориха на очакванията, бяха скъпи за експлоатация, трудни за запълване и технически неподходящи за съвременните натоварвания с изкуствен интелект.

Свързано с това:

• Бум на изкуствения интелект в Китай или балонът на изкуствения интелект е на път да се спука? Стотици нови центрове за данни стоят празни

Ключов проблем се крие във вида на изградената инфраструктура. Много центрове за данни са проектирани за обучение на големи езикови модели и съответно са разположени в западните провинции с по-евтината им енергия. Това е в съответствие с инициативата Eastern Data Western Computing Initiative, която има за цел да премести обработката на данни от пренаселените метрополни райони на изток към богатите на ресурси региони на запад. Когато обаче търсенето се измести от чисто обучение на модели към извод – практическото приложение на обучени модели – много западни съоръжения се оказаха недобре позиционирани. Изводът обикновено изисква различни хардуерни конфигурации – по-бързи, по-отзивчиви чипове, които дават приоритет на ниската латентност и ефективността пред чистата изчислителна мощност. Освен това, изводът трябва да се извършва близо до крайните потребители, т.е. в големите градове на изток. По този начин западните центрове за данни често са изградени за грешни задачи и са разположени на грешни места.

В отговор Пекин обяви изграждането на център за данни, фокусиран върху инференциални изводи, в Уху, югоизточна префектура, който да обслужва големи градски пазари като Шанхай, Ханджоу и Нанкин. Но това е само капка в морето. Неправилното разпределение на ресурси към неподходяща инфраструктура е вързало милиарди капитал, които биха могли да бъдат използвани по-продуктивно другаде. Някои проекти очевидно никога не са имали за цел да генерират печалба чрез реална изчислителна мощност. Няколко доклада и вътрешни лица потвърждават, че някои компании са използвали центрове за данни с изкуствен интелект, за да се класират за субсидирани от правителството сделки със зелена енергия или земя. В някои случаи целевата електроенергия е била продавана обратно в мрежата, докато сградите са оставали неизползвани. До края на 2024 г. повечето играчи в бизнеса се стремяха да се възползват от политически стимули, а не от истинска работа с изкуствен интелект.

Недостигът на хардуер допълнително изостря ситуацията. Въпреки огромната правителствена подкрепа за разработването на местни чипове, китайските компании за изкуствен интелект остават силно зависими от чуждестранни технологии. САЩ контролират над 70 процента от световната изчислителна мощност и използват контрол върху износа, за да ограничат достъпа на Китай до усъвършенствани чипове като H100 на Nvidia и критични технологии за опаковане. Очаква се недостигът на чипове за изкуствен интелект в Китай да надхвърли 10 милиарда долара до 2025 г. Местни алтернативи, като Ascend 910B на Huawei, изостават по отношение на производителността при обучение на големи езикови модели. Освен това, усъвършенстваните клъстери с изкуствен интелект изискват не само чипове, но и високотехнологични взаимовръзки, обхващащи десетки хиляди процесори. Американските фирми продължават да са водещи в проектирането на системно ниво.

Китайските компании закупиха близо един милион процесора Nvidia HGX H20 само през 2024 г. Тази зависимост продължава, защото мащабът на доставките на Nvidia и зрелият софтуерен пакет CUDA създават проблем с кокошката и яйцето за китайската индустрия за изкуствен интелект. На местния хардуер му липсват както обеми, така и поддръжка от разработчиците. DeepSeek се опита да обучи своя модел R2 на чиповете Ascend на Huawei, но трябваше да прибегне до хардуер на Nvidia поради нестабилност в производителността, по-слаби взаимовръзки и незрялост на CANN. Дори ако китайските производители можеха да наводнят пазара с Ascend NPU или Moore Threads GPU, слабият софтуерен пакет ги прави непривлекателни за разработчиците.

Софтуерната екосистема за китайските AI чипове е значително по-слаба от западния си аналог. CUDA на Nvidia се възползва от над петнадесет години документация и усъвършенстване, голяма потребителска база и стабилна интеграция с популярни рамки за машинно обучение като PyTorch и TensorFlow. Рамката CANN на Huawei беше представена едва през 2019 г., дванадесет години след CUDA. Разработчиците често я описват като бъгава, нестабилна и лошо документирана, с чести сривове по време на изпълнение и ограничена интеграция с трети страни. Тези проблеми не правят невъзможно мащабното обучение на китайски хардуер, но го правят значително по-скъпо.

Липсата на общи стандарти сред различните китайски производители на чипове допълнително фрагментира пазара. Всеки производител има свой собствен несъвместим ниско ниво на софтуерен стек. Основните рамки за изкуствен интелект поддържат предимно чипове на Nvidia. Местните чипове за изкуствен интелект трябва да се адаптират към множество рамки и всяко надграждане на рамката изисква многократна адаптация. Това води до липсващи оператори и оптимизации за големи модели, предотвратяване на работата на моделите или тяхното неефективно изпълнение, несъответствия в точността поради разлики в архитектурата и софтуерната имплементация и високи разходи за портиране, за да се даде възможност за обучение на мащабни модели на местни чипове.

Алиансът за иновации в екосистемата на моделните чипове, основан през лятото на 2025 г., се опитва да реши този проблем. Той обединява Huawei, Biren Technologies, Enflame, Moore Threads и други с цел изграждане на напълно локализиран AI стек, който свързва хардуер, модели и инфраструктура. Успехът зависи от постигането на оперативна съвместимост чрез споделени протоколи и рамки и намаляване на фрагментацията на екосистемата. Докато обединяването на софтуера на ниско ниво може да е предизвикателство поради различните архитектури, стандартизацията на средно ниво изглежда по-реалистична. Като се фокусира върху общи API и формати на модели, групата се надява да направи моделите преносими между местни платформи. Разработчиците биха могли да напишат код веднъж и да го изпълняват на всеки китайски ускорител. Въпреки това, докато тези стандарти наистина не съществуват, фрагментацията означава, че всяка компания трябва да се справя с множество проблеми едновременно на множество фронтове в един наситен пазар.

Huawei направи CANN с отворен код в началото на август 2025 г., вероятно като част от ангажимента си към новия алианс или като общ опит да направи серията си Ascend 910 платформата по избор сред китайските компании. Дотогава инструментариумът за изкуствен интелект на Huawei за Ascend NPU се разпространяваше в ограничена форма. Зрелостта на CANN изостава от CUDA, главно защото нямаше широка и стабилна инсталирана база от процесори Ascend извън собствените проекти на Huawei. Разработчиците следват мащаба и CUDA стана доминираща, защото милиони графични процесори на Nvidia бяха доставени и бяха широко достъпни, което оправдаваше инвестициите в настройка, библиотеки и подкрепа от общността. Huawei и други китайски разработчици не могат да доставят милиони Ascend NPU или Biren GPU поради санкции на САЩ.

Енергийната инфраструктура представя смесена картина. Китай разшири мрежата си осемдесет пъти по-бързо от САЩ и е световен лидер в капацитета за слънчева, вятърна и водноелектрическа енергия. Тези огромни инвестиции във възобновяеми енергийни източници са предназначени да направят мащабирането на изкуствения интелект устойчиво. Инициативата за изчислителни технологии Eastern Data Western (Eastern Data Western Computing Initiative) пренасочва обработката на данни към богати на енергия и земя западни региони, захранвани от вятърна и слънчева енергия. Целта е не само да се намалят разходите, но и да се създаде по-стабилна и устойчива инфраструктура. Очаква се милиони ИТ шкафове да бъдат инсталирани до края на четиринадесетия петгодишен план през 2025 г.

Докато западните региони предлагат изобилие от вятърни и слънчеви ресурси и по-ниски цени на електроенергията, те често изостават в развитието на инфраструктурата. Предизвикателството се състои в ефективното комбиниране на изобилните ресурси от зелена енергия в по-слабо развитите западни региони с нарастващите нужди от обработка на данни на изток. Нуждите от компютърни технологии са концентрирани в източните региони, където самодостатъчността от възобновяема енергия е под 40%, докато западът се гордее със 70% от инсталирания капацитет за възобновяема енергия в Китай. Tencent планира да разположи най-големия си интелигентен център за данни в Западен Китай в Нинся, отчасти поради по-ниските цени на електроенергията. Компаниите са склонни да обучават своите мащабни езикови модели в западните провинции поради по-ниските разходи за електроенергия, но базират своите ориентирани към приложенията центрове за данни на изток, където по-голямата клиентска база позволява по-бърза обратна връзка по техните приложения.

Докато западните региони предлагат ниски цени на електроенергията, недостатъците в транспорта, комуникациите и системите за подкрепа на таланти затрудняват привличането и задържането на високотехнологичен персонал. Много западни центрове за данни остават бездействащи, докато чакат бум в приложенията за обработка на данни. Служител на доставчик на облачни услуги потвърди, че процентът на използване на китайските интелигентни центрове за данни е под 30 процента.

Фокусни области в индустрията: B2B, дигитализация (от AI до XR), машиностроене, логистика, възобновяеми енергийни източници и промишленост

Повече информация тук:

• Експертен бизнес център
• Блог за Китай / Анализи

Тематичен център, предлагащ анализи и експертиза:

• Платформа за знания, обхващаща глобалните и регионалните икономики, иновациите и специфичните за индустрията тенденции
• Колекция от анализи, прозрения и обща информация от ключовите ни области на фокус
• Място за експертиза и информация за актуалните развития в бизнеса и технологиите
• Център за компании, търсещи информация за пазари, дигитализация и иновации в индустрията

Регионалното разделение задълбочава разделението

Географските различия в развитието на изкуствения интелект в Китай възпроизвеждат и изострят съществуващите икономически неравенства. Провинции на източното крайбрежие като Гуандун, Дзянсу, Джъдзян и Шанхай отдавна заемат водещи позиции, като Гуандун демонстрира особено силен импулс на развитие. Шанхай и Пекин поддържат висока концентрация на дейности, свързани с изкуствен интелект, благодарение на политическата подкрепа и технологичните възможности за научноизследователска и развойна дейност. Централните региони като Хубей, Хенан и Шандун постепенно се изместиха към среден диапазон, което показва стабилно подобрение. Западните провинции като Цинхай, Тибет и Гансу обаче остават на ниско ниво като цяло. Въпреки някои подобрения, разликата с източния регион все още е очевидна и проблемът с небалансираното регионално развитие продължава.

От 2014 до 2022 г. нивото на ИИ в Китай показва значителна тенденция на подобрение и регионално разширяване с течение на времето. През 2014 г. общото ниво на развитие на ИИ в страната е ниско, като само източните крайбрежни провинции показват изключителни резултати и демонстрират ранните предимства на тези региони в областта на ИИ. В същото време централните и западните региони като цяло имат късен старт и нивото им на развитие е като цяло ниско. До 2022 г. нивото на ИИ в страната се е подобрило значително, като делтата на река Яндзъ и Бохайският край се превръщат в основни двигатели на растежа. Пекин, Тиендзин и Хебей показват силен импулс на развитие, докато западният регион, макар и на по-ниско ниво на развитие, показва ясна възходяща тенденция.

Проучване върху неравенството в доходите, дължащо се на изкуствения интелект, установи, че въздействието на изкуствения интелект върху неравенството в доходите е най-силно в североизточния регион, следван от западния регион, докато ефектите са относително по-малки в централните и източните региони. Изкуственият интелект значително изостря разликата в доходите чрез структурни подобрения в промишлеността и технологични иновации. Регионалната хетерогенност показва, че изкуственият интелект не действа като изравнител, а по-скоро усилва съществуващите предимства. Провинциите със силна цифрова инфраструктура, достъп до капитал и таланти се възползват непропорционално, докато слабо развитите региони изостават още повече.

Дигиталното разделение между градовете и селата допълнително изостря тези неравенства. Въпреки неотдавнашните усилия на правителството за ускоряване на развитието на дигитална селска инфраструктура в контекста на преследването на съживяване на селските райони в Китай, основано на успехите в намаляването на бедността, проблемът с дигиталното разделение продължава. По отношение на финансовите инвестиции, средствата, отпуснати за дигитална инфраструктура в селските райони, изостават значително от тези, отпуснати за градските райони. Според данни, фискалните и социалните инвестиции на Китай в селскостопанска и селска информатизация на окръжно ниво възлизат съответно само на тринадесет милиона юана и тридесет милиона юана, което води до общо ниво на развитие на информатизацията от едва тридесет и седем, девет процента.

Съществува значително несъответствие в разполагането на хардуер между селските и градските райони, обхващащо различия в цифровите ресурси, инфраструктурата, мрежовото оборудване и базовите станции. През 2022 г. Китай достигна етап от 2,3 милиона 5G базови станции в цялата страна. Броят на селските 5G базови станции обаче значително изостава от средния за страната, което допълнително разширява цифровото разделение. В същото време целта за осигуряване на еквивалентно мрежово покритие и скорост както в селските, така и в градските райони все още не е напълно постигната.

По време на пандемията от COVID-19 неравенството в развитието на хардуерната инфраструктура стана още по-изразено. Поразителен пример е тибетски студент, живеещ в Линджоу, в Тибетския автономен район, който е бил принуден да кара мотоциклет двадесет минути до подножието на планина и след това да се изкачи на върха при минусови температури, за да посещава онлайн уроци. Този анекдот подчертава острата дисбаланс в развитието на цифровия хардуер между селските и градските райони.

Липсата на центрове за данни на окръжно и общинско ниво, които са от съществено значение за поддържането на ефективни системи за цифрови приложения, възпрепятства напредъка на генеративните технологии за изкуствен интелект в селските райони. Тази ситуация е подобна на поговорката „Дори най-умелата домакиня не може да готви без ориз“, подчертавайки фундаменталната необходимост от тези центрове за данни за насърчаване на цифровото развитие на селските райони.

От гледна точка на софтуерните организации, които представляват „меката сила“ на дигиталното развитие на селските райони, дигиталният софтуер в селските райони страда от недостатъци в дигиталната компетентност, привличането на таланти и управлението в сравнение с градските райони. От една страна, повлияна от традиционните, егоистични нагласи, преобладаващи в дребните земеделски общности, и изострена от присъщото изоставане в дигиталния прогрес на селските райони, има забележителна липса на ентусиазъм сред селското население да се ангажира активно с генеративни услуги с изкуствен интелект за съживяване на селски Китай. Освен това, значителната миграция на селската работна сила, която води до това, че възрастните хора, уязвимите лица, жените и децата формират основната работна сила в селските райони, засилва явленията обезлюдяване на селските райони, обезлюдяване и застаряване на населението, оказвайки влияние върху селското население, икономиката, обществото и цялостното развитие.

Проучване, проведено в селски райони, които все още не са внедрили електронно управление на селските дела, разкри, че 84,13% от селските служители посочват „високия дял на възрастните жители на селото, което възпрепятства внедряването на технологиите“ като основна пречка. Тези комбинирани фактори значително възпрепятстват приемането и популяризирането на генеративни технологии за изкуствен интелект в селските райони.

Регионалните различия са очевидни и в индекса за изкуствен интелект. Неотдавнашно проучване разработи цялостен индекс за изкуствен интелект със седем основни измерения, предназначен за анализ на провинциално и индустриално ниво. Сравнението между Китай и САЩ показва, че при единна рамка, съставният резултат на САЩ надвишава китайския резултат от 59,4 с 68,1. Разделянето на Китай на седем основни области за създаване на поднационален индекс разкрива явни регионални различия в развитието на изкуствения интелект в Китай: северните, източните и южните региони водят в съставните резултати, докато централните и западните региони изостават значително, което подчертава ефектите от регионалната концентрация на иновации и индустриални ресурси.

Тази географска фрагментация има дълготрайни последици. Тя създава различна скорост на икономическа трансформация, като водещите региони бързо напредват към икономики, основани на знанието, докато изоставащите региони остават заседнали в традиционното производство и селско стопанство. Изостря социалното напрежение, тъй като неравенството в доходите между регионите се увеличава. Усложнява националната координация, тъй като различните провинции имат различни нива на развитие и приоритети. И създава неефективно разпределение на ресурсите, като най-съвременните центрове за данни стоят бездействащи в отдалечени западни провинции, докато източните метрополии се борят за капацитет.

Свързано с това:

• Китайската икономика в криза? Структурни предизвикателства на една развиваща се нация

Кризата със свръхкапацитета и натискът за консолидация

Ентусиазираният строителен бум през 2023 и 2024 г. изправи Китай пред драматична криза на свръхкапацитета. Само през 2023 г. бяха предложени над 500 проекта за центрове за данни, като се очаква поне 150 да заработят до края на 2024 г. Това развитие отразява познат модел в икономическото развитие на Китай. Когато централното правителство приоритизира даден сектор като стратегически, местните власти и компаниите се втурват в него с прекомерен ентусиазъм, често пренебрегвайки действителните нужди или рационалното планиране. Резултатът редовно е свръхинвестиране, свръхкапацитет и болезнена фаза на консолидация.

Автомобилната индустрия предлага поучителен паралелен проект. Около 140 компании се конкурират в този сектор, като само няколко са печеливши, а една трета отчитат коефициент на използване на капацитета под 20 процента. За да предотвратят загубата на работни места на местно ниво, регионалните правителства въпреки това помагат дори на затруднените доставчици да се задържат на повърхността чрез субсидии и други форми на подкрепа. Поради това консолидацията на пазара се забави, избухнаха ценови войни и производителите са под натиск да увеличат износа си към по-печеливши пазари. Междувременно ерата на леснодостъпните експортни пазари отшумява. САЩ забраниха почти целия внос на китайски превозни средства от съображения за национална сигурност по време на администрацията на Байдън, а ЕС наложи тарифи върху китайските електрически превозни средства миналата година.

Инфраструктурата с изкуствен интелект следва подобна траектория. Националната комисия за развитие и реформи се намеси с по-строги разпоредби. Новите проекти вече трябва да отговарят на специфични критерии за използване и да представят договори за покупка, преди да получат одобрение. Освен това на местните власти е забранено да инициират малка компютърна инфраструктура, освен ако не могат да предоставят ясна икономическа обосновка. Държавните поръчки достигнаха 24,5 милиарда юана, приблизително 3,4 милиарда долара, само през 2024 г., като за 2025 г. са предвидени допълнителни 12,4 милиарда юана. Въпреки солидните държавни инвестиции, отчетените нива на използване остават между 20 и 30 процента, което компрометира както икономическата жизнеспособност, така и енергийната ефективност.

През последните осемнадесет месеца над 100 проекта бяха изоставени, което е значително увеличение в сравнение с едва 11 през 2023 г. Това драматично увеличение на отменените проекти сигнализира за проверка на реалността. Инвеститорите и операторите осъзнават, че много от тези съоръжения никога няма да станат печеливши. Първоначалната криза, подхранвана от шума около генеративния изкуствен интелект след старта на ChatGPT в края на 2022 г., се превърна в криза на рентабилността. Пазарите за лизинг на графични процесори се сринаха. Съоръжения, които струваха милиарди долари, сега стоят недоизползвани, доходността спада рязко и много съоръжения са остарели, преди дори да са били напълно оперативни поради променящите се пазарни условия.

През юли 2025 г. президентът Си Дзинпин изрично предупреди срещу прекомерните инвестиции в изкуствен интелект, повтаряйки по-ранните си опасения относно прекомерните инвестиции на местните власти. Коментарите подчертават желанието на политиците да избегнат повтаряне на свръхкапацитета, наблюдаван в други развиващи се индустрии, като например електрическите превозни средства, което допринесе за дефлационния натиск. Въпреки че държавният плановик не уточни коя част от сектора се нуждае от ограничение, инвестициите са особено изразени в световен мащаб в изграждането на центрове за данни, които са в основата на развитието на изкуствения интелект. Забавянето на това разширяване би засегнало доставчиците на чипове, мрежово оборудване и други основни сървърни компоненти, от Cambricon Technologies Corp. до Lenovo Group Ltd. и Huawei Technologies Co.

На 29 август 2025 г. Държавният съвет подчерта необходимостта от осигуряване на „организиран поток от таланти, капитал и други ресурси“. Джан Кайлин, служител на Националната комисия за развитие и реформи, заяви пред репортери на брифинг, че правителството ще насърчава провинциите да развиват изкуствен интелект по координиран и допълващ се начин. Целта е да се използват техните уникални силни страни за насърчаване на растежа, без да се дублират усилията. „Решително ще избягваме неорганизираната конкуренция или подхода „следване на тълпата““, каза Джан. Развитието трябва да се основава на местни предимства, ресурси и индустриални основи.

Пазарът на софтуер отразява подобна динамика на консолидация. Китайската администрация за киберпространство одобри списък с над 180 основни езикови модела за общо ползване до август 2024 г., илюстрирайки широкия спектър от китайски технологични компании, които се борят за дял от вътрешния пазар. Тези фирми се конкурират не само за част от пазара, но и за финансиране на фона на икономически спад и спад в китайската индустрия за рисков капитал. Участниците в семинара подчертаха, че макар много китайски стартиращи компании да са привлекли инвестиции от големи технологични компании като Alibaba и Tencent, много инвеститори остават скептични относно способността на стартиращите компании с изкуствен интелект да генерират приходи в краткосрочен план. В търсене на икономически продуктивни инвестиции, много китайски фирми за рисков капитал се стремят да диверсифицират риска си чрез обединяване на ресурси, което предполага по-разпръсната среда за финансиране.

Предвид ограниченията както във финансирането, така и във връзка с хардуера за китайските разработчици на ИИ, участниците предположиха, че Китай би могъл да успее да развие няколко фирми или лаборатории за ИИ чрез обединяване на ресурси, но тези усилия трябва да бъдат селективни и целенасочени, намалявайки вероятността от значителна възвръщаемост. В крайна сметка участниците предположиха, че тази среда вероятно ще доведе до засилена консолидация на индустрията на китайския пазар на ИИ.

Ду Хай, старши мениджър в облачното подразделение на Baidu, прогнозира, че това ще доведе до консолидация на пазара. Около дузината местни компании за AI чипове, които са активни в момента, вероятно ще се свият до три или четири отделни лагера. „Победителите ще бъдат тези, чиито чипове могат да поддържат най-широката гама от модели – или да позволят създаването на убийствено приложение, което да се превърне в де факто стандарт.“

Gartner прогнозира, че до 2029 г. технологичният пейзаж на GenAI ще се консолидира до 75% по-малко играчи, тъй като хиперскалерите и доставчиците на SaaS платформи се разширяват, а доставчиците на хибридни облачни услуги поглъщат. Това не е пазарна спекулация, а неизбежното следствие от икономическите сили, които вече преоформят индустрията. Паралелите с историческите развития на инфраструктурата са поразителни. Gartner установява, че преминаваме от период на фрагментация на доставчиците към консолидация чрез придобивания и пазарни смущения. Точно както електроенергийната индустрия еволюира от хиляди локални производители до шепа големи комунални услуги, изкуственият интелект следва същия път.

Финансирането от рисков капитал за китайски стартиращи компании в областта на изкуствения интелект е спаднало с близо 50% на годишна база в началото на 2025 г., което отразява по-широката предпазливост на инвеститорите на фона на бавния растеж, регулаторните несигурности и геополитическото напрежение. Само през второто тримесечие финансирането се срина до едва 4,7 милиарда долара, най-ниското му ниво от десетилетие. Този страх на инвеститорите беше отчасти подхранван от демонстрираната готовност на китайското правителство да задуши иновациите на границата в името на удвояване на мерките за запазване на идеологическата чистота.

Останалата част от китайския пазар, макар и да предлага някои смесени сигнали, дава допълнителни основания за песимизъм. Секторът на недвижимите имоти се срина, нивото на младежка безработица надхвърля 17%, а потребителското доверие намалява. Геополитическата ситуация също не помага, като контролът върху износа все още оказва влияние върху технологичния сектор на Китай, тарифите заплашват икономиката като цяло, а идеологически обусловените, фокусирани върху контрол политики възпират повечето инвеститори. Тази финансова криза представлява особен проблем за внедряването на ИИ. Без търпелив капитал, готов да финансира тези многогодишни цикли на развитие, повечето проекти, свързани с ИИ, ще спрат, преди да решат основните проблеми с внедряването.

Xpert.Digital притежава задълбочени познания в различни индустрии. Това ни позволява да разработваме персонализирани стратегии, прецизно съобразени с изискванията и предизвикателствата на вашия специфичен пазарен сегмент. Чрез непрекъснат анализ на пазарните тенденции и наблюдение на развитието в индустрията, ние можем да действаме проактивно и да предлагаме иновативни решения. Комбинацията от опит и експертиза генерира добавена стойност и осигурява на нашите клиенти решаващо конкурентно предимство.

Повече информация тук:

• Възползвайте се от 5-те области на експертиза на Xpert.Digital в един пакет – от само 500 евро/месец

Бъдещи сценарии между еуфория и разочарование

Диапазонът от бъдещи прогнози за китайската индустрия за изкуствен интелект едва ли би могъл да бъде по-широк. Оптимистични гласове като Morgan Stanley прогнозират, че китайските инвестиции в изкуствен интелект биха могли да покрият разходите до 2028 г. и да генерират 52% възвръщаемост на инвестирания капитал до 2030 г. Основната индустрия за изкуствен интелект може да се превърне в пазар на стойност 140 милиарда долара до 2030 г. Тази оценка скача до 1,4 трилиона долара, когато се включат свързани сектори като доставчици на инфраструктура и компоненти. Изкуственият интелект би могъл да осигури допълнителен тласък на дългосрочния растеж на БВП на Китай, компенсирайки фактори като застаряващата работна сила и забавящия се растеж на производителността. През следващите две до три години изкуственият интелект би могъл да добави допълнителни 0,2 до 0,3 процентни пункта към годишния растеж на Китай.

Глобалният пазар на хуманоидни роботи може да достигне пет трилиона долара до 2050 г., като един милиард бройки ще бъдат в употреба, като тридесет процента от тях ще бъдат в Китай. Подходът на Китай, ориентиран към ефективност и ниски разходи, създава различен път към възвръщаемост на инвестициите. Ценовото предимство, демонстрирано от компании като DeepSeek – разработващи влиятелни модели за едва пет, шест милиона долара – би могло да позволи на китайските фирми да проникнат на световните пазари, които не могат да си позволят или не желаят да възприемат западни решения.

Следващите шест до дванадесет месеца ще бъдат критичен период за китайските компании, занимаващи се с изкуствен интелект, тъй като все по-голям брой корпоративни внедрявания, опитващи се да решат реални проблеми, ще започнат да демонстрират повишаване на производителността. В дългосрочен план хуманоидите или човекоподобните роботи, задвижвани от изкуствен интелект, биха могли да бъдат широко използвани за промишлени, търговски и битови цели. В дългосрочен план революцията в областта на изкуствения интелект ще се превърне в повишаване на производителността чрез повишаване на ефективността, рационализиране на производствените процеси и отключване на нови продукти, услуги и работни места.

Азиатско-тихоокеанският регион ще представлява 33% от приходите от софтуер за изкуствен интелект през 2025 г., но тъй като Китай засилва участието си в надпреварата за изкуствен интелект със Съединените щати, анализаторите очакват регионът да представлява 47% от пазара до 2030 г. Прогнозите показват, че само Китай ще представлява две трети от общите приходи от софтуер за изкуствен интелект в Азиатско-тихоокеанския регион, възлизащи на 149,5 милиарда долара, до 2030 г. Тази значителна прогноза за растеж на пазара на изкуствен интелект се обуславя от следните тенденции, оформящи индустрията.

Но тези оптимистични прогнози са редом с мрачни предупреждения. Capital Economics прогнозира, че балонът на фондовия пазар, задвижван от изкуствен интелект, ще се спука през 2026 г. Изследователската фирма заяви, че покачващите се лихвени проценти и по-високата инфлация ще намалят оценките на акциите. От 2026 г. нататък тези печалби на фондовия пазар би трябвало да се отменят прогностично, тъй като по-високите лихвени проценти и повишената инфлация започват да намаляват оценките на акциите. В крайна сметка те очакват, че възвръщаемостта от акциите ще бъде по-слаба през следващото десетилетие, отколкото през предходното. И смятат, че дългогодишното превъзходство на американския фондов пазар може би е към своя край.

Международният валутен фонд отбеляза, че макар спадът да е правдоподобен, е малко вероятно той да се превърне в системна криза, която би опустошила американската или световната икономика. Гуринчас отбеляза, че подобно на минали тенденции, шумът около новаторска технология може да не отговори на пазарните очаквания в краткосрочен план, което потенциално може да доведе до спад на цените на акциите. Той обаче отбеляза, че за разлика от 1999 г., настоящият инвестиционен пейзаж се характеризира с богати на парични средства технологични компании, а не с такива, основани на дългове.

Forrester прогнозира, че до 2026 г. изкуственият интелект ще загуби блясъка си, заменяйки тиарата си с каска. Притесненията относно възвръщаемостта на инвестициите в предприятията ще надделеят над хиперболите с доставчиците. С тази пазарна корекция компаниите ще дадат приоритет на функцията пред умелото представяне. Финансовите директори ще бъдат привлечени в повече сделки с изкуствен интелект. Фирмите ще разпределят залозите си в екосистемите от агенти и ще преразпределят таланти, тъй като агентите с изкуствен интелект ще поемат тежката работа. Умните компании ще инвестират в управление на изкуствения интелект и обучение за владеене на изкуствен интелект, за да смекчат риска и бавно да картографират своето пътуване с изкуствен интелект.

Доклад на Bain прогнозира, че до 2030 г. глобалните капиталови разходи за центрове за данни с изкуствен интелект ще достигнат 500 милиарда долара годишно, което ще изисква 200 GW допълнителен енергиен капацитет - половината от него в САЩ. Но секторът с изкуствен интелект трябва да генерира 2 трилиона долара годишни приходи, за да оправдае разходите. В момента има разлика от 800 милиарда долара. Един ръководител заяви, че китайският сектор за чипове с изкуствен интелект все още е изправен пред препятствия в търсенето и производствения капацитет. Пазарът се нуждае от реални приложения, за да се мащабира. Търсенето на приложенията ще определи всичко. Американският стил на отчаяно разширяване на изчислителната мощност не е изборът за китайските компании.

Бумът на китайската инфраструктура за изкуствен интелект е колеблив, тъй като страната е построила стотици центрове за данни, за да подкрепи амбициите си в областта на изкуствения интелект, според MIT Technology Review, но много от тях сега стоят бездействащи. Милиарди бяха инвестирани както от държавни, така и от частни организации през 2023 и 2024 г. с очакването, че търсенето на лизинг на графични процесори ще продължи да расте, но всъщност приемането им е намаляло и в резултат на това много оператори сега се борят да оцелеят. Местни издания съобщават, че до 80 процента от този нов изчислителен капацитет остава неизползван.

Тези различаващи се бъдещи сценарии отразяват фундаментални несигурности. Ще преодолее ли Китай фрагментацията на софтуерната си екосистема? Ще могат ли местните производители на чипове да запълнят технологичните различия достатъчно бързо? Ще се затегне ли, ще се разхлаби ли контролът върху износа от САЩ или ще остане ли на сегашните си нива? Ще засили ли китайското правителство идеологическия си контрол, като по този начин обезкуражи новаторите, или ще следва по-прагматична политика? Ще благоприятства ли глобалното търсене на евтини решения с изкуствен интелект китайските подходи, фокусирани върху ефективността, или опасенията относно качеството и доверието ще благоприятстват западните решения?

Отговорите на тези въпроси не само ще определят съдбата на Китай, но и ще оформят глобалния пейзаж на изкуствения интелект. Очертават се три възможни сценария. Първият сценарий предвижда САЩ да запазят господството си. С контрол върху съвременните чипове и водещите световни компании за изкуствен интелект, Вашингтон запазва технологичното си лидерство, докато Китай се бори с ограниченията в изчислителната област и има ограничен достъп до ключови пазари. Вторият сценарий изобразява разделяне на развитието на изкуствения интелект в две конкуриращи се екосистеми. Едната е водена от САЩ и техните съюзници, като приоритет са прозрачността и етичните стандарти, докато другата е доминирана от Китай, където контролираният от държавата изкуствен интелект служи като инструмент за цифрово наблюдение. Държавите ще бъдат принудени да се придържат към един от тези модели, създавайки фрагментиран дигитален пейзаж.

Третият сценарий предвижда Китай да доминира в потребителския ИИ, но да изостава във висок клас приложения. Ограниченията върху чиповете, наложени от САЩ, възпрепятстват способността на Китай да разработва авангарден ИИ за отбрана и научни изследвания, но Пекин се отличава в ИИ за масовия пазар, предлагайки достъпни платформи като DeepSeek на глобалните потребители. Този баланс обаче може да се промени драстично, ако Китай преследва амбициите си в Тайван, дом на TSMC, която произвежда приблизително 90 процента от най-модерните чипове в света.

В крайна сметка, надпреварата за надмощие на ИИ променя динамиката на глобалната сила. Докато САЩ в момента са водещи в напредналите изследвания в областта на ИИ, стратегическият фокус на Китай и държавните инвестиции го правят сериозен конкурент. Въпреки че Пекин е изправен пред препятствия като западни ограничения и пазарен скептицизъм, напредъкът му в потребителския ИИ и влиянието му на развиващите се пазари правят надпреварата непредсказуема. Независимо дали тази конкуренция ще доведе до продължаващо господство на САЩ, разделен дигитален пейзаж или възход на Китай в критични сектори, едно е ясно: ИИ ще окаже дълбоко влияние върху световната икономика, политиките за национална сигурност и междуполитическите съюзи през следващите години.

Свързано с това:

• Новият петгодишен план на Пекин и мащабната инвестиционна програма: Как Китай предизвиква световния икономически ред

Проблеми с прилагането и дефицити в управлението

Освен проблемите с хардуера и персонала, Китай се бори с фундаментални предизвикателства пред внедряването, които често се пренебрегват. Въвеждането на ИИ в бизнеса остава фрагментирано и експериментално. Въпреки че Китай е лидер в приемането на генеративен ИИ, китайските организации все още не са го внедрили възможно най-пълноценно. Когато SAS анкетира Дюбер относно степента, в която техните организации използват генеративен ИИ, деветнадесет процента от китайските организации заявиха, че „използват и са внедрили напълно генеративен ИИ“, което е над средното за света ниво от единадесет процента, но изостава от световния лидер в пълното внедряване, САЩ, с двадесет и четири процента.

Междувременно 64% ​​от анкетираните от Китай заявяват, че тяхната организация „използва генеративен ИИ, но все още не го е внедрила напълно“, което е доста над средното за света ниво от 43%. Като се има предвид акцентът на Китай върху внимателното регулиране и оторизираното одобрение на генеративния ИИ, е логично много организации да провеждат първоначални тестове, преди да го интегрират напълно в своите процеси. Ясно е, че Китай е напълно ангажиран с генеративния ИИ, но китайските организации действат предпазливо, дори когато колективно приемат тази нова технология.

Когато са били питани за предизвикателствата при внедряването, китайските респонденти са били много по-малко склонни от средното за света да посочат липса на вътрешна експертиза или адекватни инструменти: само 31% са заявили, че им липсват правилните инструменти за внедряване на генеративен изкуствен интелект, в сравнение с 47% в световен мащаб, докато само 21% са заявили, че им липсва вътрешна експертиза, в сравнение с 39% в световен мащаб. Тези цифри са в рязък контраст с обсъжданите по-рано пропуски в талантите и предполагат несъответствие между самовъзприятието и реалността или различни стандарти за това какво представлява „адекватна експертиза“.

Поверителността на данните и сигурността на данните се класират като двете най-важни притеснения сред всички респонденти на проучването относно внедряването на генеративен ИИ, посочени съответно от 76 и 75 процента. Въпреки това, повече от половината от респондентите (51 процента) изразиха загриженост относно необходимостта от вътрешни таланти и умения. Обучението по управление и мониторинг се оказа особено неадекватно. Според SAS по-малко от един на всеки десет респонденти (7 процента) съобщава за „високо“ ниво на обучение по управление и мониторинг за генеративен ИИ. Тридесет и два процента съобщават за „адекватно“ ниво, докато 58 процента – ясно мнозинство – казват, че обучението им по управление и мониторинг е „минимално“.

На въпроса за рамките за организационно управление на генеративния изкуствен интелект, само пет процента от анкетираните са заявили, че имат „добре установена и всеобхватна“ рамка за управление. Повече от 55 процента са заявили, че рамката им за управление е „в процес на разработка“, докато 28 процента са я описали като „ad hoc или неформална“. Приблизително един на 11 процента е заявил, че рамката им за управление на генеративния изкуствен интелект „несъществува“. Тези пропуски в управлението създават значителни рискове за внедряването, особено в регулирани индустрии или с чувствителни приложения.

Фрагментираните потоци от данни между различните индустрии възпрепятстват способността за консолидиране на данните в съгласуван и достъпен ресурсен фонд за приложения с изкуствен интелект. Тези изолирани данни предотвратяват ефективното обучение на модели на изкуствен интелект и ограничават прозренията в различните сектори. Правителствените органи и предприятията работят за подобряване на оперативната съвместимост на данните и насърчаване на междуотрасловото споделяне на данни и структурираното, трансгранично движение на данни в рамките на недостатъчно регулирани рамки, за да отключат пълната стойност на екосистемата от данни на Китай. Чрез справяне с тези предизвикателства, свързани с данните, Китай може допълнително да укрепи своята екосистема от изкуствен интелект, като същевременно допринесе за по-съгласуван и иновативен глобален пейзаж с данни.

Внедряването на генеративен изкуствен интелект също е недостатъчно интегрирано с управлението на селските райони. Като водеща сила в нововъзникващите технологии, генеративният изкуствен интелект допълнително ще усложни съществуващата структура на разнообразни интереси в овластяването на съживяването на селските райони в Китай. За правителството, което заема водеща позиция, цифровото разделение, произтичащо от икономическите различия между градовете и селата, изисква значителни инвестиции в труд, ресурси и финанси, за да се преодолее тази празнина. Този процес се характеризира с удължен срок за възвръщаемост на инвестициите. За разлика от пазара, който дава приоритет единствено на икономическите фактори, ръководеното от правителството управление на селските райони включва цялостна оценка на многостранните разходи за управление.

Разработчиците и доставчиците на технологии взаимодействат предимно с правителствени ведомства. Следователно, техните предложения са до голяма степен съобразени с изискванията на правителството, като потенциално пренебрегват истинските нужди за развитие на селските райони и техните жители. Това изостря флуидния характер на дигиталното управление. На национално ниво, въпреки издаването на правни документи като Плана за действие за развитие на дигиталните села 2022-2025 г. и Временните мерки за управление на генеративните услуги с изкуствен интелект, участието на множество ведомства може да доведе до размазване на линиите на отговорност, причинявайки забавяния и намалявайки ефективността на управлението. Освен ако тези проблеми не бъдат решени бързо, те не само ще възпрепятстват активирането на присъщата мотивация на селските жители да участват активно в генеративното съживяване на селските райони в Китай, задвижвано от изкуствен интелект, но биха могли и да генерират нови дигитални конфликти.

Голямата консолидация на изкуствения интелект: Само няколко китайски модела ще оцелеят

Стремежът на Китай към лидерство в областта на изкуствения интелект до 2030 г. е изправен пред сложна комбинация от структурни предизвикателства, които далеч надхвърлят често цитираните ограничения за износ на чипове. Разликата в талантите от над пет милиона квалифицирани работници, фрагментираната инфраструктура с драстично неизползван капацитет, огромните регионални различия между градските центрове и селските периферии и предстоящата консолидация на пазара след години на спекулативни свръхинвестиции рисуват картина, която е значително по-отрезвяваща, отколкото предполагат официалните изявления.

Тази парадоксална ситуация е особено очевидна в центровете за данни: докато Франкфурт не може да изгради нови съоръжения поради липса на електричество, най-съвременните съоръжения в западните провинции на Китай стоят до голяма степен празни поради липса на инфраструктура, човешки капитал и практическо търсене. И в двата случая става ясно, че гигантски инвестиции в отделни компоненти се губят, ако цялостната система не се развива последователно.

Следващите 18 до 36 месеца ще бъдат от решаващо значение. Или Китай ще успее да преодолее фрагментацията чрез инициативи като Алианса за иновации в екосистемата на моделните чипове, като затвори недостига на таланти чрез масивни инвестиции в образованието и интелигентно използва съществуващия, но недоизползван капацитет. Или нацията ще наблюдава как инвестициите мигрират, най-добрите таланти напускат и създаването на дигитална стойност се премества другаде. Предстоящата консолидация на пазара ще бъде брутална. От над 180-те основни езикови модела, одобрени в момента, може би само три или четири ще оцелеят. Стотици центрове за данни ще трябва да бъдат затворени или препрофилирани. Финансирането от рисков капитал остава на най-ниското си ниво от десетилетие.

Но би било преждевременно да се отхвърлят амбициите на Китай. Неговата стратегия, фокусирана върху ефективността, подходът „първо внедряване“ и ценовите предимства на решения като DeepSeek биха могли да завладеят значителен пазарен дял на световните пазари, които не могат да си позволят висок клас западни решения. Правителствената подкрепа остава стабилна, дори ако е необходимо да стане по-координирана и по-малко разточителна. А демографските предизвикателства – застаряващо население и намаляващо население в трудоспособна възраст – правят повишаването на производителността, основано на изкуствения интелект, не незадължително, а задължително.

Глобалните наблюдатели не бива нито да подценяват Китай, нито да приемат официалните му изявления за чиста монета. Както често се случва, реалността е някъде между тези крайности. Китай нито ще се издигне до непоклатим хегемон в областта на изкуствения интелект, нито ще потъне в технологична незначителност. Вместо това се очертава сложна, фрагментирана картина: регионално концентрирани клъстери от високи постижения на източното крайбрежие, експериментални внедрявания в хиляди компании, грандиозни провали в свръхамбициозни инфраструктурни проекти, иновативни решения за ефективност за специфични случаи на употреба и продължаваща зависимост от чуждестранни технологии, съчетана с ускорени усилия за самодостатъчност.

Когато бъде направена окончателната оценка през 2030 г., вероятно нито най-оптимистичните, нито най-песимистичните прогнози ще са се сбъднали. Китай ще е постигнал значителен напредък, но няма да е заел доминиращата позиция, към която се стреми Пекин. САЩ ще продължат да водят в граничните изследвания, но китайските решения ще бъдат повсеместни в развиващите се икономики. И светът ще трябва да оперира с две частично отделни, частично преплетени екосистеми от изкуствен интелект, чието съвместно съществуване, конкуренция и от време на време сътрудничество ще оформят геополитическия пейзаж на двадесет и първи век.

☑️ Нашият бизнес език е английски или немски

☑️ НОВО: Кореспонденция на родния ви език!

 

Аз и моят екип с удоволствие ще бъдем на ваше разположение като ваш личен съветник.

Можете да се свържете с мен, като попълните формата за контакт тук wolfenstein@xpert.digital:или просто ми се обадите на +49 7348 4088 965. Моят имейл адрес е

Очаквам с нетърпение нашия съвместен проект.

 

 

☑️ Подкрепа за МСП в стратегията, консултирането, планирането и внедряването

☑️ Създаване или пренасочване на дигиталната стратегия и дигитализация

☑️ Разширяване и оптимизиране на международните процеси на продажби

☑️ Глобални и дигитални B2B търговски платформи

☑️ Pioneer Развитие на бизнеса / Маркетинг / PR / Търговски панаири

Тук ще научите как вашата компания може да внедри персонализирани решения с изкуствен интелект бързо, сигурно и без високи бариери за навлизане.

Управляваната AI платформа е вашето цялостно и безпроблемно решение за изкуствен интелект. Вместо да се занимавате със сложни технологии, скъпа инфраструктура и продължителни процеси на разработка, вие получавате готово решение, съобразено с вашите нужди, от специализиран партньор – често само в рамките на няколко дни.

Ключовите предимства накратко:

⚡ Бързо внедряване: От идея до готово за употреба приложение за дни, а не за месеци. Ние предлагаме практични решения, които създават незабавна добавена стойност.

🔒 Максимална сигурност на данните: Вашите чувствителни данни остават при вас. Гарантираме сигурна и съвместима обработка без споделяне на данни с трети страни.

💸 Без финансов риск: Плащате само за резултати. Високите първоначални инвестиции в хардуер, софтуер или персонал са напълно елиминирани.

🎯 Фокусирайте се върху основния си бизнес: Концентрирайте се върху това, което правите най-добре. Ние се грижим за цялостното техническо внедряване, експлоатация и поддръжка на вашето AI решение.

📈 Готов за бъдещето и мащабируем: Вашият изкуствен интелект расте с вас. Ние гарантираме непрекъсната оптимизация и мащабируемост и гъвкаво адаптираме моделите към новите изисквания.

Повече информация тук:

• Управляваното решение с изкуствен интелект - Индустриални услуги с изкуствен интелект: Ключът към конкурентоспособността в секторите на услугите, промишлеността и машиностроенето