Hiina tehisintellekti ambitsioonid pannakse proovile: miks miljardite investeeringute summad lähevad raisku

Rohkem kui lihtsalt kiibisõda: tegelik põhjus, miks Hiina tehisintellekti pealetung takerdub

Hiina Rahvavabariik taotleb oma eesmärki saada 2030. aastaks maailma juhtivaks tehisintellekti suurriigiks peadpööritava otsusekindlusega. Kuigi ametlikud avaldused ennustavad helget tulevikku, kus 90 protsenti majandusest toimib tehisintellekti abil ja intelligentsed süsteemid läbivad ühiskonna kõiki aspekte, on kulisside taga tekkimas palju keerulisem pilt. Hiina tehisintellekti pealetung maadleb fundamentaalsete struktuuriprobleemidega, mis ulatuvad kaugemale palju kõneainet pakkunud Ameerika kiipide ekspordipiirangutest. Üle viie miljoni oskustöölise suurune talentide lõhe, killustatud tehnoloogiline infrastruktuur, dramaatiline piirkondlik ebavõrdsus ja eelseisev turu konsolideerumine esitavad Pekingi ambitsioonikatele plaanidele eksistentsiaalseid väljakutseid.

Paralleelid Saksamaa energiasiirde probleemidega on silmatorkavad. Nii nagu Saksamaa riskib oma digitaalse tuleviku ebaõnnestumisega võrguvõimsuse puudumise tõttu, maadleb Hiina teistsuguse infrastruktuuri tasakaalustamatusega. Samal ajal kui Frankfurdis ei saa andmekeskusi ehitada elektriühenduste puudumise tõttu, seisavad Lääne-Hiina provintsides tipptasemel rajatised suures osas tühjalt, kuna puudub allavoolu infrastruktuur, inimkapital ja praktiline nõudlus. Mõlemal juhul ilmneb tänapäevase tehnoloogiapoliitika põhitõde: hiiglaslikud investeeringud üksikutesse komponentidesse muutuvad ebaefektiivseks, kui kogu süsteemi ei arendata järjepidevalt.

Sobib selleks:

• Hiina ja süstemaatilise üleinvesteerimise Neijuan: riigikapitalism kui kasvukiirend ja struktuuriline lõks

Talendilõks

Võib-olla on Hiina tehisintellekti strateegia kõige kriitilisem nõrkus oskustööliste dramaatiline puudus. Inimressursside ja sotsiaalkindlustuse ministeerium hindab puudujääki üle viie miljoni inimese, kusjuures pakkumise ja nõudluse suhe on vapustav üks kümnele. 2025. aasta esimesel poolel plahvatas tehisintellektiga seotud ametikohtade arv 37 protsenti võrreldes eelmise aasta sama perioodiga. Eriti nõutud olid robootikainsenerid ja algoritmide arendajad, kelle ametikohtade arv kasvas üle 50 protsendi. Need arvud ei dokumenteeri tervislikku laienemist, vaid pigem meeleheitlikku võidujooksu nappide ressursside pärast.

McKinsey ennustab, et Hiina nõudlus tehisintellekti spetsialistide järele kasvab 2030. aastaks kuue miljonini, samas kui kodumaised ülikoolid ja tagasipöörduvad ülemerehiinlased suudavad pakkuda parimal juhul kahte miljonit. See loob nelja miljoni kõrgelt kvalifitseeritud töötaja puudujäägi ja see tõenäoliselt suureneb veelgi, kuna Hiina sündimus on aastaid langenud. ÜRO prognoosib, et tööealine elanikkond väheneb 2050. aastaks 180 miljoni võrra võrreldes 2023. aastaga, samas kui elanikkond vananeb kiiresti. Tööjõu keskmine vanus tõuseb üle 45 aasta. Seega on Hiina demograafilises raskuspunktis arenevate majanduste, näiteks Vietnami, ja vananevate tööstusriikide, näiteks Jaapani, vahel.

Pealiskaudsel pilgul võib arvata, et Hiinas on külluslikult lõpetajaid. Hiina ülikoolid lõpetavad igal aastal umbes 1,4 miljonit STEM-eriala lõpetajat. Tegelikkus aga näitab kvalitatiivset lahknevust. Tõeliselt tipptasemel teadustöö ja eesliinimudelite väljatöötamine vajavad peamiselt doktorante. Tehisintellektiga koolitatud doktorantide arv on endiselt suhteliselt madal, mis tekitab tiheda konkurentsi saadaolevate tipptalentide pärast. Tehnoloogiahiiglaste kogenud masinõppeteadlaste palgad on nüüd jüaanides seitsmekohalised. Väiksemad idufirmad teatavad, et kriitilised teadus- ja arendustegevuse ametikohad jäävad kuudeks vabaks, mis lükkab tootearendust oluliselt edasi.

Probleemi süvendab tehisintellekti integratsiooni spetsiifiline olemus. Erinevalt 2010. aastate mobiilirevolutsioonist, mil põhitehnoloogiad olid juba funktsionaalsed ja kapitali oli vaja peamiselt kasutajate hankimiseks ja logistika laiendamiseks, nõuab tehisintellekti rakendamine pidevat, kontekstipõhist teadus- ja arendustegevust. Haigla ei saa lihtsalt ChatGPT-d installida ja rääkida tehisintellektil põhinevast tervishoiust. Meditsiiniliste töövoogude, regulatiivse vastavuse ja olemasolevate süsteemidega integreerimise lahendamiseks kulub kuid või aastaid arendustööd. Ilma patsientide kapitalita, mis oleks valmis neid mitmeaastaseid arendustsükleid rahastama, takerdub enamik tehisintellektiga plussprojekte enne põhiliste rakendusprobleemide lahendamist.

Eriti problemaatiliseks osutub interdistsiplinaarse ekspertiisi puudumine. Renmini ülikooli 2024. aasta uuring näitas, et Hiinas on puudus tipptalentidest, eriti tehisintellekti teadlastest ja valdkondadeüleste teadmistega spetsialistidest. Tehisintellekti integreerimine traditsioonilistesse tööstusharudesse nõuab inimesi, kellel on nii sügavad tehnilised teadmised kui ka põhjalikud valdkonnaalased teadmised. Põllumajandusliku tehisintellekti süsteem vajab arendajaid, kes mõistavad agronoomiat. Finantsvaldkonna tehisintellekt vajab eksperte, kes on tuttavad regulatiivsete nõuetega. Selliseid interdistsiplinaarseid oskusi on kogu maailmas vähe, kuid eriti Hiinas.

Ettevõtted reageerivad mitmesuguste strateegiatega. Mõned värbavad agressiivselt välismaalt töötajaid, leevendavad hukou piiranguid ja püüavad välismaalt talente tagasi tuua. Teised investeerivad suuresti sisemistesse koolitusprogrammidesse. Valitsus edendab tehisintellekti õppekavade laiendamist ülikoolides. Alates 2018. aastast on üle viiesaja Hiina ülikooli loonud tehisintellekti kraadiõppe programmid. Kultuurilised ja hariduslikud muutused võtavad aga aega. Isegi kiirendatud jõupingutuste korral koormab talentide puudujääk Hiina tehisintellekti ökosüsteemi järgmise kümnendi jooksul.

Geopoliitiline mõõde süvendab probleemi veelgi. Samal ajal kui Hiina ülikoolid teevad tehisintellekti hariduses märkimisväärseid edusamme, meelitavad globaalsed tehnoloogiakeskused jätkuvalt tipptalente. Valitsuse regulatsioonidest, ideoloogilisest kontrollist ja akadeemilise vabaduse tajutavatest piirangutest tulenev ebakindlus ajendab osa andeid välismaale rändama või sinna jääma. Kuigi Hiinas asub 47 protsenti maailma juhtivatest tehisintellekti uurijatest ja 50 protsenti tehisintellekti patentidest, ei suuda need muljetavaldavad arvud varjata tõsiasja, et nõudluse ulatus ületab kaugelt kõik olemasolevad ressursid.

Taristukriis vaatamata ulatuslikele investeeringutele

Hiina tehisintellekti infrastruktuur kujutab endast monumentaalseid paradoksi. Ühelt poolt teatas riik aastatel 2023–2024 üle 250 uue tehisintellekti andmekeskuse ehitamisest või ehitas selle. Avaliku ja erasektori investorid investeerisid digitaalse magistraalvõrgu infrastruktuuri laiendamisse miljardeid dollareid. Teisest küljest teatavad kohalikud allikad, et kuni 80 protsenti sellest äsja loodud arvutusvõimsusest jääb kasutamata. Paljude nutikate andmekeskuste kasutusmäär on 20–30 protsenti. Miljardeid dollareid maksvad rajatised seisavad suures osas jõude, samal ajal kui nende operaatorid otsivad meeleheitlikult kliente ja pidevad jahutus-, elektri- ja hoolduskulud koormavad nende bilansse.

See veider olukord tuleneb poliitilise surve, spekulatiivse liialduste ja põhimõtteliste valearvestuste kombinatsioonist. Pärast kinnisvaramulli lõhkemist ja COVID-i põhjustatud majanduslangust otsisid kohalikud omavalitsused meeleheitlikult uusi kasvumootorid. ChatGPT-d ümbritsev entusiasm 2022. aasta lõpus pani tehisintellekti paistma ideaalse kandidaadina. 2023. aastaks oli üleriigiliselt esitatud üle 500 andmekeskuse projekti. Kohalikud omavalitsused edendasid neid algatusi agressiivselt, lootes oma piirkondlikku majandust elavdada. Riigile kuuluvad ettevõtted, valitsusega seotud investeerimisfondid, aga ka eraettevõtted ja investorid võtsid väidetavalt kuldse tuleviku entusiastlikult omaks.

Nagu aga kiirustades ellu viidud projektide puhul tavaks, puudus sageli realistlik planeerimine. Paljud rajatised ehitati tegelikku nõudlust või tehnilisi standardeid arvestamata. Asjakohase kogemusega insenere oli vähe ja paljud juhid toetusid vahendajatele, kes paisutasid prognoose või kasutasid toetuste saamiseks ära hankeprotsesse. Selle tagajärjel jäid paljud uued andmekeskused ootustest maha, olles kallid käitada, raskesti täidetavad ja tehniliselt ebaolulised tänapäevaste tehisintellekti töökoormuste jaoks.

Sobib selleks:

• AI buum Hiinas või puhkeb AI mull nüüd? Sajad uued andmekeskused on tühjad

Peamine probleem seisneb ehitatud infrastruktuuri tüübis. Paljud andmekeskused olid kavandatud suurte keelemudelite treenimiseks ja asusid seetõttu läänepoolsetes provintsides, kus energia oli odavam. See oli kooskõlas Eastern Data Western Computing Initiative'iga, mille eesmärk oli nihutada andmetöötlus idapoolsetest ülekoormatud suurlinnapiirkondadest läänepoolsetesse ressursirikastesse piirkondadesse. Kui aga nõudlus nihkus puhtalt mudelitreeningult järeldusele – treenitud mudelite praktilisele rakendamisele –, osutusid paljud lääne rajatised halvasti positsioneerituks. Järeldamine nõuab tavaliselt erinevaid riistvarakonfiguratsioone – kiiremaid ja tundlikumaid kiipe, mis seavad madala latentsuse ja tõhususe esikohale puhta arvutusvõimsuse ees. Lisaks peab järeldus toimuma lõppkasutajate lähedal, st idapoolsetes suurlinnades. Seega on lääne andmekeskused sageli ehitatud valede ülesannete jaoks ja asuvad valedes kohtades.

Vastuseks teatas Peking järeldustele keskenduva andmekeskuse ehitamisest Wuhusse, mis asub Kagu-Prefektuuris, et teenindada suuri linnaturge nagu Shanghai, Hangzhou ja Nanjing. Kuid see on vaid tilk meres. Ressursside ebaõige jaotamine sobimatule infrastruktuurile on sidunud miljardeid dollareid kapitali, mida oleks saanud mujal produktiivsemalt kasutada. Mõned projektid ei olnud ilmselt kunagi mõeldud kasumi teenimiseks tegeliku arvutusvõimsuse kaudu. Mitmed aruanded ja siseringi allikad kinnitavad, et mõned ettevõtted kasutasid tehisintellekti andmekeskusi, et saada valitsuse subsideeritud rohelise energia või maatehinguid. Mõnel juhul müüdi sihtotstarbeline elekter tagasi võrku, samal ajal kui hooned jäid kasutuseta. 2024. aasta lõpuks püüdis enamik selles valdkonnas tegutsejaid saada kasu poliitilistest stiimulitest, mitte tegelikust tehisintellekti tööst.

Riistvarapuudus süvendab olukorda veelgi. Vaatamata tohutule valitsuse toetusele kodumaiste kiipide arendamisele sõltuvad Hiina tehisintellekti ettevõtted endiselt suuresti välismaisest tehnoloogiast. USA kontrollib üle 70 protsendi ülemaailmsest arvutusvõimsusest ja kasutab ekspordikontrolli, et piirata Hiina juurdepääsu täiustatud kiipidele, nagu Nvidia H100, ja kriitilistele pakenditehnoloogiatele. Hiina tehisintellekti kiipide tarnepuudujääk peaks 2025. aastaks ületama 10 miljardit dollarit. Kodumaised alternatiivid, nagu Huawei Ascend 910B, jäävad suurte keelemudelite treenimisel jõudluse poolest maha. Lisaks vajavad täiustatud tehisintellekti klastrid lisaks kiipidele ka kümneid tuhandeid protsessoreid hõlmavaid kõrgelt konstrueeritud ühendusi. USA ettevõtted on jätkuvalt süsteemitasemel disaini liidrid.

Hiina ettevõtted ostsid ainuüksi 2024. aastal ligi miljon Nvidia HGX H20 protsessorit. See sõltuvus püsib, kuna Nvidia tarnemaht ja küps CUDA tarkvarapakk loovad Hiina tehisintellekti tööstusele kana-muna probleemi. Kodumaisel riistvaral puudub nii maht kui ka arendajate tugi. DeepSeek üritas oma R2 mudelit treenida Huawei Ascend kiipidel, kuid pidi jõudluse ebastabiilsuse, nõrgemate ühenduste ja CANN-i ebaküpsuse tõttu kasutama Nvidia riistvara. Isegi kui Hiina tootjad suudaksid turu Ascend NPU-de või Moore Threads GPU-dega üle ujutada, muudab nõrk tarkvarapakk need arendajate jaoks ebaatraktiivseks.

Hiina tehisintellekti kiipide tarkvaraökosüsteem on oluliselt nõrgem kui lääne vastetel. Nvidia CUDA-l on üle viieteistkümne aasta pikkune dokumentatsioon ja täiustamine, suur kasutajaskond ning tugev integratsioon populaarsete masinõppe raamistikega nagu PyTorch ja TensorFlow. Huawei CANN-raamistik võeti kasutusele alles 2019. aastal, kaksteist aastat pärast CUDA-d. Arendajad kirjeldavad seda sageli kui vigast, ebastabiilset ja halvasti dokumenteeritud, sagedaste jooksvate krahhide ja piiratud kolmandate osapoolte integratsiooniga. Need probleemid ei muuda Hiina riistvaral ulatuslikke treeningkäivitusi võimatuks, kuid muudavad need märkimisväärselt kallimaks.

Ühiste standardite puudumine erinevate Hiina kiibimüüjate vahel killustab turgu veelgi. Igal müüjal on oma ühildumatu madala taseme tarkvarapakk. Peamised tehisintellekti raamistikud toetavad peamiselt Nvidia kiipe. Kodumaised tehisintellekti kiibid peavad kohanema mitme raamistikuga ja iga raamistiku uuendus nõuab korduvat kohandamist. See toob kaasa puuduvaid operaatoreid ja optimeerimisi suurte mudelite puhul, takistades mudelite töötamist või muutes need ebaefektiivseks, täpsuse lahknevusi arhitektuuriliste ja tarkvaraliste teostuserinevuste tõttu ning suuri portimiskulusid, et võimaldada suuremahulist mudelite treenimist kodumaistel kiipidel.

2025. aasta suvel asutatud Model-Chip Ecosystem Innovation Alliance püüab seda probleemi lahendada. See ühendab Huawei, Biren Technologiesi, Enflame'i, Moore Threadsi ja teisi eesmärgiga luua täielikult lokaliseeritud tehisintellekti pinu, mis ühendab riistvara, mudeleid ja infrastruktuuri. Edu sõltub koostalitlusvõime saavutamisest jagatud protokollide ja raamistike kaudu ning ökosüsteemi killustatuse vähendamisest. Kuigi madala taseme tarkvara ühendamine võib erinevate arhitektuuride tõttu olla keeruline, tundub keskmise taseme standardiseerimine realistlikum. Keskendudes ühistele API-dele ja mudelivormingutele, loodab grupp muuta mudelid kaasaskantavaks erinevatel kodumaistel platvormidel. Arendajad saaksid koodi kirjutada üks kord ja käivitada selle mis tahes Hiina kiirendis. Kuni need standardid pole aga tegelikult olemas, tähendab killustatus seda, et iga ettevõte peab küllastunud turul mitme probleemiga samaaegselt mitmel rindel tegelema.

Huawei muutis CANN-i avatud lähtekoodiga tarkvaraks 2025. aasta augusti alguses, võimalik, et osana oma pühendumusest uuele alliansile või üldise katsena muuta oma Ascend 910 seeria Hiina ettevõtete eelistatud platvormiks. Kuni selle ajani levitati Huawei Ascend NPU-de tehisintellekti tööriistakomplekti piiratud kujul. CANN-i küpsus jääb CUDA-st maha, peamiselt seetõttu, et väljaspool Huawei enda projekte puudus lai ja stabiilne Ascend protsessorite installitud baas. Arendajad järgivad mastaapi ja CUDA-st sai domineeriv, kuna miljoneid Nvidia GPU-sid oli tarnitud ja need olid laialdaselt saadaval, mis õigustas investeeringuid häälestamisse, teekidesse ja kogukonna toetusesse. Huawei ja teised Hiina arendajad ei saa USA sanktsioonide tõttu tarnida miljoneid Ascend NPU-sid ega Biren GPU-sid.

Energiainfrastruktuuri olukord on kirju. Hiina on oma elektrivõrku laiendanud kaheksakümmend korda kiiremini kui USA ning on maailmas juhtival kohal päikese-, tuule- ja hüdroenergia võimsuse osas. Need ulatuslikud investeeringud taastuvenergiasse on mõeldud tehisintellekti skaleerimise jätkusuutlikuks muutmiseks. Eastern Data Western Computing Initiative suunab andmetöötluse energia- ja maavarade poolest rikastesse läänepiirkondadesse, kus toidetakse tuule- ja päikeseenergiat. Eesmärk pole mitte ainult kulude vähendamine, vaid ka tugevama ja jätkusuutlikuma infrastruktuuri loomine. Neljateistkümnenda viisaastakuplaani lõpuks 2025. aastal on oodata miljonite IT-riiulite paigaldamist.

Kuigi läänepoolsed piirkonnad pakuvad rohkelt tuule- ja päikeseenergiaressursse ning madalamaid elektrihindu, jäävad nad infrastruktuuri arendamisel sageli maha. Väljakutse seisneb vähem arenenud läänepiirkondade külluslike rohelise energia ressursside tõhusas kombineerimises idapoolsete kasvavate andmetöötlusvajadustega. Arvutivajadused koonduvad idapoolsetesse piirkondadesse, kus taastuvenergia isevarustatus on alla 40 protsendi, samas kui läänes asub 70 protsenti Hiina paigaldatud taastuvenergia võimsusest. Tencent plaanib paigutada oma suurima nutika andmekeskuse Lääne-Hiinas Ningxiasse, osaliselt madalamate elektrihindade tõttu. Ettevõtted kipuvad oma suuremahulisi keelemudeleid madalamate elektrihindade tõttu lääneprovintsides treenima, kuid oma rakenduspõhised andmekeskused asuvad idas, kus suurem kliendibaas võimaldab kiiremat tagasisidet nende rakenduste kohta.

Kuigi läänepiirkondades on elektrienergia hinnad madalad, raskendavad transpordi, kommunikatsiooni ja talentide tugisüsteemide puudujäägid kõrgtehnoloogilise personali ligimeelitamist ja hoidmist. Paljud lääne andmekeskused seisavad jõude, oodates allavoolu rakenduste buumi. Pilveteenuse pakkuja töötaja kinnitas, et Hiina nutikate andmekeskuste kasutusmäär on alla 30 protsendi.

Meie Hiina-alane ekspertiis äriarenduses, müügis ja turunduses - pilt: Xpert.Digital

Tööstusharu fookus: B2B, digitaliseerimine (tehisintellektist XR-ini), masinaehitus, logistika, taastuvenergia ja tööstus

Lisateavet selle kohta siin:

• Xpert Business Hub

Teemakeskus koos teadmiste ja ekspertiisiga:

• Teadmisplatvorm globaalse ja regionaalse majanduse, innovatsiooni ja tööstusharude suundumuste kohta
• Analüüside, impulsside ja taustteabe kogumine meie fookusvaldkondadest
• Koht ekspertiisi ja teabe saamiseks äri- ja tehnoloogiavaldkonna praeguste arengute kohta
• Teemakeskus ettevõtetele, kes soovivad õppida turgude, digitaliseerimise ja valdkonna uuenduste kohta

Regionaalne jaotus süvendab lõhet

Hiina tehisintellekti arengu geograafilised erinevused kordavad ja süvendavad olemasolevat majanduslikku ebavõrdsust. Idaranniku provintsid, nagu Guangdong, Jiangsu, Zhejiang ja Shanghai, on pikka aega olnud juhtpositsioonil, kusjuures Guangdong näitab eriti tugevat arenguhoogu. Shanghai ja Peking on säilitanud tehisintellekti tegevuste kõrge kontsentratsiooni tänu poliitilisele toetusele ja tehnoloogilise uurimis- ja arendusvõimekusele. Keskpiirkonnad, nagu Hubei, Henan ja Shandong, on järk-järgult nihkunud keskmisele tasemele, mis näitab pidevat paranemist. Lääneprovintsid, nagu Qinghai, Tiibet ja Gansu, jäävad aga üldiselt madalale tasemele. Vaatamata mõningasele paranemisele on lõhe idapiirkonnaga endiselt ilmne ja tasakaalustamata regionaalse arengu probleem püsib.

Aastatel 2014–2022 näitas tehisintellekti tase Hiinas märkimisväärset paranemist ja regionaalset laienemist aja jooksul. 2014. aastal oli tehisintellekti üldine arengutase riigis madal, kusjuures ainult idapoolsed rannikuprovintsid näitasid silmapaistvat tulemuslikkust ja demonstreerisid nende piirkondade varajasi eeliseid tehisintellekti valdkonnas. Samal ajal oli kesk- ja läänepiirkondade algus üldiselt hiline ning nende arengutase oli üldiselt madal. 2022. aastaks oli riigi tehisintellekti tase märkimisväärselt paranenud, kusjuures Jangtse jõe delta ja Bohai ääreala said peamisteks kasvumootoriteks. Peking, Tianjin ja Hebei näitasid tugevat arenguhoogu, samas kui läänepiirkond, kuigi madalamal arengutasemel, näitas selget tõusutrendi.

Tehisintellektist tingitud sissetulekute ebavõrdsuse uuring näitas, et tehisintellekti mõju sissetulekute ebavõrdsusele on tugevam kirdepiirkonnas, millele järgneb läänepiirkond, samas kui kesk- ja idapiirkondades on mõju suhteliselt väiksem. Tehisintellekt süvendab sissetulekute lõhet märkimisväärselt tööstusstruktuuriliste paranduste ja tehnoloogilise innovatsiooni kaudu. Piirkondlik heterogeensus näitab, et tehisintellekt ei toimi võrdsustajana, vaid pigem võimendab olemasolevaid eeliseid. Provintsid, millel on tugev digitaalne infrastruktuur, juurdepääs kapitalile ja talentide baas, saavad ebaproportsionaalselt suurt kasu, samas kui vähearenenud piirkonnad jäävad veelgi maha.

Linna- ja maapiirkondade digitaalne lõhe süvendab neid ebavõrdsusi veelgi. Vaatamata valitsuse hiljutistele pingutustele kiirendada digitaalse maapiirkondade infrastruktuuri arendamist Hiina maapiirkondade taaselustamise kontekstis, mis põhineb vaesuse vähendamise edusammudel, püsib digitaalse lõhe probleem endiselt. Maapiirkondade digitaalsele infrastruktuurile eraldatud rahaliste vahendite osas jäävad need vahendid märkimisväärselt maha linnapiirkondadele eraldatud vahenditest. Andmete kohaselt ulatuvad Hiina fiskaalsed ja sotsiaalsed investeeringud põllumajanduse ja maapiirkondade informatiseerimisse maakonna tasandil vastavalt vaid kolmteist ja kolmkümmend miljonit jüaani, mille tulemuseks on üldine informatiseerimise tase vaid kolmkümmend seitse, üheksa protsenti.

Maapiirkondade ja linnapiirkondade riistvara juurutamisel on märkimisväärne erinevus, mis hõlmab digitaalsete ressursside, infrastruktuuri, võrguseadmete ja tugijaamade erinevusi. 2022. aastal saavutas Hiina üleriigilise verstaposti 2,3 miljonit 5G tugijaama. Maapiirkondade 5G tugijaamade arv jääb aga riigi keskmisest märkimisväärselt maha, mis suurendab veelgi digitaalset lõhet. Samal ajal ei ole veel täielikult saavutatud eesmärki pakkuda nii maapiirkondades kui ka linnapiirkondades samaväärset võrgu leviala ja kiirust.

COVID-19 pandeemia ajal muutus riistvarataristu arendamise ebavõrdsus veelgi ilmsemaks. Silmatorkav näide on Tiibeti autonoomses piirkonnas Linzhous elav Tiibeti üliõpilasest, kes oli sunnitud kakskümmend minutit mootorrattaga mäe jalamile sõitma ja seejärel külmumiskraadidega tippu ronima, et osaleda veebitundides. See anekdoot toob esile digitaalse riistvara arendamise terava tasakaalustamatuse maapiirkondade ja linnade vahel.

Maakonna ja omavalitsuse tasandil andmekeskuste puudumine, mis on tõhusate digitaalsete rakendussüsteemide haldamiseks hädavajalik, takistab generatiivsete tehisintellekti tehnoloogiate arengut maapiirkondades. See olukord sarnaneb vanasõnaga: "Isegi kõige osavam koduperenaine ei saa ilma riisita süüa teha", mis rõhutab nende andmekeskuste olulist vajadust maapiirkondade digitaalse arengu edendamiseks.

Maapiirkondade digitaalse arengu „pehmet jõudu” moodustavate tarkvaraorganisatsioonide vaatenurgast kannatab maapiirkondade digitaalne tarkvara linnapiirkondadega võrreldes puudujääkide all digitaalse pädevuse, talentide hankimise ja juhtimise osas. Ühelt poolt on maapiirkondade elanike seas märkimisväärne entusiasmi puudumine aktiivselt osaleda genereerivate tehisintellekti teenuste kasutamises maapiirkondade taaselustamiseks, mida mõjutavad väikepõllumajandustootjate kogukondades levinud traditsioonilised, omakasupüüdlikud mõtteviisid ja mida süvendab maapiirkondade digitaalse arengu loomupärane mahajäämus. Lisaks süvendab maapiirkondade tööjõu märkimisväärne ränne, mille tulemusel moodustavad eakad, haavatavad inimesed, naised ja lapsed maapiirkondade peamise tööjõu, maapiirkondade rahvastiku vähenemise, rahvastiku vähenemise ja rahvastiku vananemise nähtusi, mõjutades maapiirkondade elanikkonda, majandust, ühiskonda ja üldist arengut.

Maapiirkondades, kus külaasjade elektrooniline haldamine pole veel teoks saanud, läbi viidud uuring näitas, et 84,13 protsenti külaametnikest nimetas peamiseks takistuseks „eakate külaelanike suurt osakaalu, mis takistab tehnoloogia kasutuselevõttu“. Need tegurid koos takistavad oluliselt generatiivsete tehisintellekti tehnoloogiate kasutuselevõttu ja edendamist maapiirkondades.

Tehisintellekti indeksis ilmnevad ka piirkondlikud erinevused. Hiljutine uuring töötas välja seitsme peamise mõõtmega tervikliku tehisintellekti indeksi, mis on mõeldud provintsi tasemel ja tööstusharupõhiseks analüüsiks. Hiina ja USA võrdlus näitab, et ühtse raamistiku kohaselt ületab USA koondskoor Hiina skoori 59,4 68,1 punktiga. Hiina jagamine seitsmeks peamiseks piirkonnaks piirkondliku indeksi loomiseks paljastab Hiina tehisintellekti arengus suured piirkondlikud erinevused: põhja-, ida- ja lõunapiirkond juhivad koondskoori, samas kui kesk- ja läänepiirkonnad jäävad märkimisväärselt maha, mis rõhutab innovatsiooni ja tööstusressursside piirkondliku kontsentratsiooni mõjusid.

Sellisel geograafilisel killustatusel on kaugeleulatuvad tagajärjed. See tekitab majanduslike muutuste erineva kiiruse, kusjuures juhtivad piirkonnad liiguvad kiiresti teadmistepõhise majanduse suunas, samas kui mahajäänud piirkonnad jäävad kinni traditsioonilises tootmises ja põllumajanduses. See süvendab sotsiaalseid pingeid, kuna piirkondadevahelised sissetulekute erinevused suurenevad. See raskendab riiklikku koordineerimist, kuna eri provintsidel on erinev arengutase ja prioriteedid. Ja see loob ebaefektiivse ressursside jaotuse, kusjuures tipptasemel andmekeskused seisavad kaugetes lääneprovintsides jõude, samal ajal kui idapoolsed metropolid näevad vaeva võimsuse pärast.

Sobib selleks:

• Hiina majandus kriisis? Kasvurahva struktuurilised väljakutsed

Ülevõimsuskriis ja konsolideerimissurve

2023. ja 2024. aasta entusiastlik ehitusbuum on Hiinat dramaatilise ülevõimsuse kriisi ees seisnud. Ainuüksi 2023. aastal esitati üle 500 andmekeskuse projekti, millest vähemalt 150 peaks 2024. aasta lõpuks tööle hakkama. See areng peegeldab Hiina majandusarengus tuttavat mustrit. Kui keskvalitsus seab mingi sektori strateegiliseks prioriteediks, tormavad kohalikud omavalitsused ja ettevõtted sellesse liigse innukusega, sageli eirates tegelikku vajadust või ratsionaalset planeerimist. Tulemuseks on regulaarselt üleinvesteerimine, ülevõimsus ja valulik konsolideerumisfaas.

Autotööstus pakub õpetlikku paralleelprojekti. Selles sektoris konkureerib umbes 140 ettevõtet, millest vaid mõned on kasumlikud ja kolmandiku tootmisvõimsuse rakendusaste on alla 20 protsendi. Kohalike töökohtade kadumise vältimiseks aitavad piirkondlikud omavalitsused isegi raskustes tarnijatel pinnal püsida toetuste ja muude toetusvormide abil. Seetõttu on turu konsolideerumine aeglustunud, hinnasõjad on puhkenud ja tootjad on surve all suurendama eksporti tulusamatele turgudele. Samal ajal on kergesti ligipääsetavate eksporditurgude ajastu hääbumas. USA keelas Bideni administratsiooni ajal riikliku julgeoleku kaalutlustel peaaegu kogu Hiina sõidukite impordi ja EL kehtestas eelmisel aastal Hiina elektriautodele tariifid.

Tehisintellekti infrastruktuur järgib sarnast trajektoori. Riiklik arengu- ja reformikomisjon sekkus rangemate eeskirjadega. Uued projektid peavad nüüd vastama konkreetsetele kasutuskriteeriumidele ja esitama enne heakskiidu saamist ostulepingud. Lisaks on kohalikel omavalitsustel keelatud algatada väikesemahulise arvutusinfrastruktuuri projekte, kui nad ei suuda esitada selget majanduslikku põhjendust. Ainuüksi 2024. aastal ulatusid valitsuse hanked 24,5 miljardi jüaanini ehk umbes 3,4 miljardi dollarini ning 2025. aastaks on ette nähtud veel 12,4 miljardit jüaani. Vaatamata tugevatele valitsuse investeeringutele jäävad teatatud kasutusmäärad siiski 20–30 protsendi vahele, mis kahjustab nii majanduslikku elujõulisust kui ka energiatõhusust.

Viimase pooleteise aasta jooksul on hüljatud üle 100 projekti, mis on märkimisväärne kasv võrreldes 2023. aasta vaid 11 projektiga. See tühistatud projektide arvu dramaatiline kasv annab märku reaalsuse kontrollimisest. Investorid ja operaatorid mõistavad, et paljud neist rajatistest ei muutu kunagi kasumlikuks. Esialgne kriis, mida õhutas genereeriva tehisintellekti ümber käiv kära pärast ChatGPT käivitamist 2022. aasta lõpus, on muutunud kasumlikkuse kriisiks. GPU-de liisinguturud on kokku varisenud. Miljardeid dollareid maksvad rajatised on nüüd alakasutatud, tootlus langeb järsult ja paljud rajatised on muutuvate turutingimuste tõttu vananenud juba enne, kui need täielikult tööle hakkasid.

2025. aasta juulis hoiatas president Xi Jinping selgesõnaliselt tehisintellekti üleinvesteerimise eest, korrates oma varasemat muret kohalike omavalitsuste liigsete investeeringute pärast. Need kommentaarid rõhutavad poliitikakujundajate soovi vältida teistes tärkavates tööstusharudes, näiteks elektriautode tootmises, täheldatud ülevõimsuse kordumist, mis aitas kaasa deflatsioonilisele survele. Kuigi riiklik planeerija ei täpsustanud, millist sektori osa on vaja piirata, on investeeringud olnud eriti märgatavad kogu maailmas tehisintellekti arengut toetavate andmekeskuste ehitamisse. Selle laienemise aeglustumine mõjutaks kiipide, võrguseadmete ja muude oluliste serverikomponentide tarnijaid alates Cambricon Technologies Corp.-ist kuni Lenovo Group Ltd. ja Huawei Technologies Co.-ni.

29. augustil 2025 rõhutas Riiginõukogu vajadust tagada „talentide, kapitali ja muude ressursside korrapärane liikumine“. Riikliku Arengu- ja Reformikomisjoni ametnik Zhang Kailin ütles ajakirjanikele briifingul, et valitsus julgustab provintse arendama tehisintellekti koordineeritud ja üksteist täiendaval viisil. Eesmärk on ära kasutada oma ainulaadseid tugevusi majanduskasvu edendamiseks ilma jõupingutusi dubleerimata. „Me väldime otsustavalt korratut konkurentsi või „rahvahulga järgnemise“ lähenemisviisi,“ ütles Zhang. Areng peaks põhinema kohalikel eelistel, ressurssidel ja tööstuslikel alustel.

Tarkvaraturg peegeldab sarnast konsolideerumisdünaamikat. Hiina Küberruumi Administratsioon kiitis 2024. aasta augustiks heaks enam kui 180 peamise keelemudeli nimekirja üldiseks kasutamiseks, mis illustreerib laia valikut Hiina tehnoloogiaettevõtteid, kes võistlevad siseturu osa pärast. Need ettevõtted konkureerivad majanduslanguse ja Hiina riskikapitali tööstuse languse ajal mitte ainult turuosa, vaid ka rahastamise pärast. Töötubades osalejad rõhutasid, et kuigi paljud Hiina idufirmad on meelitanud investeeringuid suurtelt tehnoloogiaettevõtetelt nagu Alibaba ja Tencent, on paljud investorid endiselt skeptilised tehisintellekti idufirmade võime suhtes lühiajaliselt tulu teenida. Majanduslikult produktiivsete investeeringute otsinguil püüavad paljud Hiina riskikapitalifirmad oma riske hajutada ressursside koondamise kaudu, mis viitab hajutatumale rahastamiskeskkonnale.

Arvestades nii Hiina tehisintellekti arendajate rahastamis- kui ka riistvarapiiranguid, pakkusid osalejad välja, et Hiinal võiks ressursside koondamise kaudu õnnestuda mõne ettevõtte või tehisintellekti labori edendamine, kuid need jõupingutused peavad olema valikulised ja sihipärased, vähendades olulise tulu tõenäosust. Lõppkokkuvõttes leidsid osalejad, et see keskkond viib tõenäoliselt Hiina tehisintellekti turul tööstusharu suurema konsolideerumiseni.

Baidu pilveosakonna vanemjuht Du Hai ennustas, et see soodustab turu konsolideerumist. Praegu tegutsevad tosinkond kodumaist tehisintellekti kiipide ettevõtet kahanevad tõenäoliselt kolmeks või neljaks eraldi leeriks. „Võitjateks on need, kelle kiibid toetavad kõige laiemat mudelivalikut – või võimaldavad luua tipprakenduse, millest saab de facto standard.“

Gartner ennustab, et 2029. aastaks konsolideerub GenAI tehnoloogiamaastik 75 protsenti väiksemaks osalejate arvuks, kuna hüperskaleerijad ja SaaS-platvormi pakkujad laienevad ning hübriidpilve pakkujad neelavad end enda alla. See ei ole turuspekulatsioon, vaid majandusjõudude paratamatu tagajärg, mis juba kujundavad tööstusharu ümber. Paralleelid ajaloolise infrastruktuuri arenguga on silmatorkavad. Gartner tuvastab, et liigume müüjate killustumise perioodist konsolideerumiseni omandamiste ja turuhäirete kaudu. Nii nagu elektritööstus arenes tuhandetest kohalikest tootjatest käputäieks suurteks kommunaalettevõteteks, järgib tehisintellekt sama rada.

Hiina tehisintellekti idufirmade riskikapitali rahastamise maht langes 2025. aasta alguses aastaga võrreldes ligi 50 protsenti, mis peegeldab investorite üldist ettevaatlikkust aeglase kasvu, regulatiivse ebakindluse ja geopoliitiliste pingete tõttu. Ainuüksi teises kvartalis langes rahastamine vaid 4,7 miljardi dollarini, mis on kümnendi madalaim tase. Seda investorite hirmu õhutas osaliselt Hiina valitsuse ülesnäidatud valmisolek lämmatada piiriala innovatsiooni ideoloogilise puhtuse säilitamise meetmete kahekordistamise nimel.

Ülejäänud Hiina turg, mis pakub küll vastakaid signaale, annab täiendavat põhjust pessimismiks. Kinnisvarasektor on kokku kukkunud, noorte töötuse määr ületab 17 protsenti ja tarbijate usaldus langeb. Geopoliitiline olukord ei aita samuti kaasa, kuna ekspordikontroll mõjutab endiselt Hiina tehnoloogiasektorit, tariifid ohustavad laiemat majandust ja ideoloogiliselt juhitud, kontrollile keskendunud poliitika peletab eemale enamikku investoreid. See rahastamiskriis tekitab tehisintellekti juurutamisele erilise probleemi. Ilma kannatliku kapitalita, mis on valmis neid mitmeaastaseid arendustsükleid rahastama, seisavad enamik tehisintellekti-plussprojekte enne põhiliste rakendusküsimuste lahendamist.

Saage kasu Xpert.Digitali ulatuslikust, viiekordsest asjatundlikkusest terviklikus teenustepaketis | Teadus- ja arendustegevus, XR, PR ja digitaalse nähtavuse optimeerimine - Pilt: Xpert.Digital

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus

Tulevikustsenaariumid eufooria ja pettumuse vahel

Hiina tehisintellekti tööstuse tulevikuprognoosid ei saaks olla laiemad. Optimistid nagu Morgan Stanley ennustavad, et Hiina tehisintellekti investeeringud võivad 2028. aastaks tasuvuspunkti jõuda ja 2030. aastaks investeeritud kapitalilt 52-protsendilise tootluse teenida. Tehisintellekti põhitööstusest võib 2030. aastaks saada 140 miljardi dollari suurune turg. See hinnang hüppab 1,4 triljoni dollarini, kui arvestada ka seotud sektoreid, nagu taristu ja komponentide tarnijad. Tehisintellekt võiks anda Hiina pikaajalisele SKP kasvule täiendava tõuke, kompenseerides selliseid tegureid nagu vananev tööjõud ja aeglane tootlikkuse kasv. Järgmise kahe kuni kolme aasta jooksul võiks tehisintellekt lisada Hiina aastasele kasvule veel 0,2–0,3 protsendipunkti.

Humanoidrobotite ülemaailmne turg võib 2050. aastaks ulatuda viie triljoni dollarini, kusjuures kasutusel on miljard ühikut, millest kolmkümmend protsenti asub Hiinas. Hiina efektiivsusele ja madalatele kuludele orienteeritud lähenemisviis loob teistsuguse tee investeeringutasuvusele. Selliste ettevõtete nagu DeepSeek demonstreeritud kulueelis – arendades mõjukaid mudeleid vaid viie,6 miljoni dollari eest – võiks võimaldada Hiina ettevõtetel tungida ülemaailmsetele turgudele, mis ei saa endale lubada või ei ole valmis lääne lahendusi omaks võtma.

Järgmised kuus kuni kaksteist kuud on Hiina tehisintellekti ettevõtete jaoks kriitilise tähtsusega periood, kuna üha rohkem ettevõtete rakendusi, mis püüavad lahendada reaalseid probleeme, hakkavad näitama tootlikkuse kasvu. Pikas perspektiivis võiks humanoide ehk tehisintellektiga töötavaid inimlaadseid roboteid laialdaselt kasutada tööstuslikel, ärilistel ja kodumajapidamistel. Pikemas perspektiivis tähendab tehisintellekti revolutsioon tootlikkuse kasvu, suurendades tõhusust, sujuvamaks muutes tootmisprotsesse ning avades uusi tooteid, teenuseid ja töökohti.

Aasia ja Vaikse ookeani piirkond moodustab 2025. aastal 33 protsenti tehisintellekti tarkvara tuludest, kuid kuna Hiina suurendab oma osalemist tehisintellekti võidujooksus Ameerika Ühendriikidega, eeldavad analüütikud, et piirkond moodustab 2030. aastaks 47 protsenti turust. Prognoosid näitavad, et ainuüksi Hiina moodustab 2030. aastaks kaks kolmandikku Aasia ja Vaikse ookeani piirkonna tehisintellekti tarkvara kogutulust, ulatudes 149,5 miljardi dollarini. See tehisintellekti turu märkimisväärne kasvuprognoos on tingitud järgmistest tööstusharu kujundavatest trendidest.

Kuid need optimistlikud prognoosid seisavad kõrvuti süngete hoiatustega. Capital Economics ennustab, et tehisintellekti juhitud aktsiaturu mull lõhkeb 2026. aastal. Uuringufirma sõnul suruvad tõusvad intressimäärad ja kõrgem inflatsioon aktsiahinnanguid alla. Alates 2026. aastast peaksid need aktsiaturu kasumid etteaimatavalt taanduma, kuna kõrgemad intressimäärad ja suurenenud inflatsioon hakkavad aktsiahinnanguid alla suruma. Lõppkokkuvõttes eeldavad nad, et aktsiate tootlus on järgmise kümnendi jooksul kehvem kui eelmisel. Ja nad arvavad, et USA aktsiaturu pikaajaline parem tootlus võib lõppeda.

Rahvusvaheline Valuutafond märkis, et kuigi majanduslangus on usutav, on ebatõenäoline, et see areneks süsteemseks kriisiks, mis laastaks USA või maailmamajanduse. Gourinchas täheldas, et sarnaselt varasemate trendidega ei pruugi murrangulise tehnoloogia ümber käiv elevus lühiajaliselt turu ootustele vastata, mis võib viia aktsiahindade languseni. Samas märkis ta, et erinevalt 1999. aastast iseloomustavad praegust investeerimismaastikku pigem sularaharikkad tehnoloogiaettevõtted kui võlakoormas olevad ettevõtted.

Forrester ennustab, et 2026. aastaks kaotab tehisintellekt oma läike ja vahetab tiaara kõvaküttri vastu. Ettevõtte investeeringutasuvuse mured kaaluvad üles müüjate liialdusi. Selle turukorrektsiooniga seavad ettevõtted esikohale funktsiooni elegantsi asemel. Finantsjuhid on rohkem kaasatud tehisintellektiga seotud tehingutesse. Ettevõtted jaotavad oma panused agentide ökosüsteemide vahel ja jaotavad talente ümber, kuna tehisintellekti agendid võtavad üle suurema töö. Targad ettevõtted investeerivad tehisintellekti juhtimisse ja tehisintellekti sujuvuse koolitusse, et maandada riske ja kaardistada aeglaselt oma tehisintellekti teekonda.

Baini aruande kohaselt ulatuvad tehisintellekti andmekeskuste ülemaailmsed kapitalikulutused 2030. aastaks 500 miljardi dollarini aastas, mis nõuab 200 GW täiendavat elektrienergia tootmisvõimsust – pool sellest USA-s. Kuid tehisintellekti sektor peab selle kulu õigustamiseks genereerima 2 triljonit dollarit aastas tulu. Praegu on puudujääk 800 miljardit dollarit. Üks juht ütles, et Hiina tehisintellekti kiipide sektor seisab endiselt silmitsi nõudluse ja tootmisvõimsuse takistustega. Turg vajab reaalsete rakenduste laiendamist. Just rakenduste nõudlus määrab kõik. Ameerika stiil, mis meeleheitlikult laiendab arvutusvõimsust, ei ole Hiina ettevõtete jaoks õige valik.

Hiina tehisintellekti infrastruktuuri buum on takerdumas, kuna riik ehitas oma tehisintellekti ambitsioonide toetamiseks sadu andmekeskusi, selgub MIT Technology Review'st, kuid paljud neist seisavad nüüd jõude. Nii riigile kuuluvad kui ka eraettevõtted investeerisid 2023. ja 2024. aastal miljardeid dollareid, eeldades, et GPU-de rentimise nõudlus kasvab jätkuvalt, kuid tegelikult on kasutuselevõtt vähenenud ja seetõttu on paljudel operaatoritel nüüd raskusi ellujäämisega. Kohalikud väljaanded teatavad, et kuni 80 protsenti sellest uuest arvutusvõimsusest on endiselt jõude.

Need erinevad tulevikustsenaariumid peegeldavad põhimõttelist ebakindlust. Kas Hiina suudab oma tarkvaraökosüsteemi killustatusest üle saada? Kas kodumaised kiibitootjad suudavad tehnoloogilisi lünki piisavalt kiiresti täita? Kas USA ekspordikontroll karmistub, leevendub või jääb praegusele tasemele? Kas Hiina valitsus tugevdab oma ideoloogilist kontrolli, mis heidutab seeläbi uuendajaid, või järgib see pragmaatilisemat poliitikat? Kas ülemaailmne nõudlus odavate tehisintellekti lahenduste järele soosib Hiina efektiivsusele keskenduvaid lähenemisviise või soosivad mured kvaliteedi ja usalduse pärast lääne lahendusi?

Nendele küsimustele antud vastused ei määra mitte ainult Hiina saatust, vaid kujundavad ka globaalset tehisintellekti maastikku. Tekkimas on kolm võimalikku stsenaariumi. Esimese stsenaariumi kohaselt säilitab USA oma domineerimise. Washington, kellel on kontroll täiustatud kiipide ja maailma juhtivate tehisintellekti ettevõtete üle, säilitab oma tehnoloogilise juhtpositsiooni, samas kui Hiina maadleb arvutuspiirangutega ja tal on piiratud juurdepääs peamistele turgudele. Teine stsenaarium kujutab tehisintellekti arengu jagunemist kaheks konkureerivaks ökosüsteemiks. Ühte juhib USA ja tema liitlased, seades esikohale läbipaistvuse ja eetilised standardid, samas kui teist domineerib Hiina, kus riigi kontrolli all olev tehisintellekt on digitaalse jälgimise tööriist. Riigid on sunnitud end ühega neist mudelitest joonduma, luues killustatud digitaalse maastiku.

Kolmanda stsenaariumi kohaselt domineerib Hiina tarbijatele suunatud tehisintellekti valdkonnas, kuid jääb maha tipptasemel rakenduste osas. USA kiibipiirangud takistavad Hiina võimet arendada tipptasemel tehisintellekti kaitse- ja teadusuuringute jaoks, kuid Peking paistab silma massituru tehisintellekti alal, pakkudes ülemaailmsetele kasutajatele taskukohaseid platvorme nagu DeepSeek. See tasakaal võib aga dramaatiliselt nihkuda, kui Hiina peaks oma ambitsioone ellu viima Taiwanis, kus asub TSMC, mis toodab umbes 90 protsenti maailma kõige arenenumatest kiipidest.

Lõppkokkuvõttes kujundab võidujooks tehisintellekti ülemvõimu nimel ümber globaalset võimudünaamikat. Kuigi USA on praegu tipptasemel tehisintellekti uuringutes esirinnas, on Hiina strateegiline fookus ja riiklikud investeeringud teinud temast tugeva konkurendi. Kuigi Peking seisab silmitsi selliste takistustega nagu lääne piirangud ja turu skeptitsism, muudavad tema edusammud tarbijatele suunatud tehisintellekti vallas ja mõju arenevatel turgudel võidujooksu ettearvamatuks. Olenemata sellest, kas see konkurents viib USA jätkuva domineerimiseni, lõhenenud digimaastikuni või Hiina tõusuni kriitilistes sektorites, on üks asi selge: tehisintellekt kujundab lähiaastatel sügavalt maailmamajandust, riiklikku julgeolekupoliitikat ja poliitilisi liite.

Sobib selleks:

• Pekingi uus viieaastane plaan ja ulatuslik investeerimisprogramm: kuidas Hiina seab kahtluse alla ülemaailmse majanduskorra

Rakendusprobleemid ja juhtimispuudujäägid

Lisaks riistvara- ja personaliprobleemidele maadleb Hiina fundamentaalsete rakendusprobleemidega, mida sageli tähelepanuta jäetakse. Tehisintellekti kasutuselevõtt ettevõtetes on endiselt killustatud ja eksperimentaalne. Kuigi Hiina on generatiivse tehisintellekti kasutuselevõtu liider, pole Hiina organisatsioonid seda veel nii täielikult rakendanud, kui nad võiksid. Kui SAS küsitles Düberit selle kohta, mil määral nende organisatsioonid generatiivset tehisintellekti kasutavad, vastas 19 protsenti Hiina organisatsioonidest, et nad "kasutavad ja on täielikult rakendanud generatiivset tehisintellekti", mis on küll üle maailma keskmise, mis on 11 protsenti, kuid jääb täieliku rakendamise osas maha maailma liidrist USA-st, kus see näitaja on 24 protsenti.

Samal ajal ütles 64 protsenti Hiina vastanutest, et nende organisatsioon „kasutab generatiivset tehisintellekti, kuid pole seda veel täielikult rakendanud”, mis on tunduvalt üle maailma keskmise 43 protsendi. Arvestades Hiina rõhuasetust generatiivse tehisintellekti hoolikale reguleerimisele ja volitatud heakskiitmisele, on mõistlik, et paljud organisatsioonid viivad enne generatiivse tehisintellekti täielikku integreerimist oma protsessidesse läbi esialgseid katsetusi. On selge, et Hiina on generatiivsele tehisintellektile täielikult pühendunud, kuid Hiina organisatsioonid tegutsevad ettevaatlikult, isegi kui nad seda uut tehnoloogiat ühiselt omaks võtavad.

Kui Hiina vastajatelt küsiti rakendusprobleemide kohta, viitasid nad maailma keskmisest palju harvemini sisemise ekspertiisi või piisavate tööriistade puudumisele: ainult 31 protsenti ütles, et neil puuduvad õiged tööriistad generatiivse tehisintellekti rakendamiseks, võrreldes 47 protsendiga kogu maailmas, samas kui vaid 21 protsenti ütles, et neil puudub sisemine ekspertiis, võrreldes 39 protsendiga kogu maailmas. Need arvud on teravas vastuolus eelnevalt käsitletud talendilõhega ja viitavad lahknevusele enesetaju ja reaalsuse vahel või erinevatele standarditele selle kohta, mida peetakse „piisavaks ekspertiisiks“.

Andmete privaatsus ja andmeturve olid kõigi küsitlusele vastanute seas generatiivse tehisintellekti rakendamisel kaks peamist muret, mida nimetas vastavalt 76 ja 75 protsenti. Siiski väljendas enam kui pool vastanutest (51 protsenti) muret sisemise talendi ja oskuste vajaduse pärast. Juhtimis- ja järelevalvekoolitus leiti olevat eriti ebapiisav. SASi andmetel teatas vähem kui iga kümnes vastaja (7 protsenti), et generatiivse tehisintellekti juhtimise ja järelevalvekoolitus on „kõrgel“ tasemel. 32 protsenti teatasid „piisavast“ tasemest, samas kui 58 protsenti – selge enamus – ütles, et nende juhtimise ja järelevalvekoolitus oli „minimaalne“.

Kui vastajatelt küsiti nende organisatsioonilise juhtimisraamistiku kohta generatiivse tehisintellekti jaoks, vastas vaid viis protsenti, et neil on „väljakujunenud ja terviklik“ juhtimisraamistik. Üle 55 protsendi ütles, et nende juhtimisraamistik on „väljatöötamisel“, samas kui 28 protsenti kirjeldas seda kui „ad hoc või mitteametlikku“. Ligikaudu iga 11. protsent ütles, et nende generatiivse tehisintellekti juhtimisraamistik on „olematu“. Need juhtimislüngad tekitavad rakendamisel olulisi riske, eriti reguleeritud tööstusharudes või tundlike rakenduste puhul.

Tööstusharude killustatud andmevood takistavad andmete koondamise võimalust tehisintellekti rakenduste jaoks sidusaks ja ligipääsetavaks ressursikogumiks. Need andmesilod takistavad tehisintellekti mudeli tõhusat koolitamist ja piiravad sektoritevahelist ülevaadet. Valitsusasutused ja ettevõtted töötavad selle nimel, et parandada andmete koostalitlusvõimet ning edendada valdkondadevahelist andmete jagamist ja struktureeritud piiriülest andmeringlust alareguleeritud raamistike all, et avada Hiina andmeökosüsteemi täielik väärtus. Nende andmetega seotud probleemide lahendamisega saab Hiina oma tehisintellekti ökosüsteemi veelgi tugevdada, aidates samal ajal kaasa sidusamale ja uuenduslikumale globaalsele andmemaastikule.

Generatiivse tehisintellekti rakendamine ei ole ka piisavalt integreeritud maapiirkondade valitsemisse. Uute tehnoloogiate juhtiva jõuna muudab generatiivne tehisintellekt veelgi keerulisemaks olemasoleva mitmekesise huvistruktuuri Hiina maapiirkondade taaselustamise edendamisel. Valitsuse jaoks, kellel on silmapaistev positsioon, nõuab linna- ja maapiirkondade majanduslikust ebavõrdsusest tulenev digitaalne lõhe selle lõhe ületamiseks märkimisväärseid investeeringuid tööjõusse, ressurssidesse ja rahandusse. Seda protsessi iseloomustab pikk investeeringutasuvus. Erinevalt turust, mis seab esikohale ainult majanduslikud tegurid, hõlmab valitsuse juhitav maapiirkondade valitsemine mitmetahuliste valitsemiskulude terviklikku hindamist.

Tehnoloogiaarendajad ja tarnijad suhtlevad peamiselt valitsusasutustega. Seetõttu on nende pakkumised suures osas kohandatud valitsuse vajadustele, jättes potentsiaalselt tähelepanuta maapiirkondade ja nende elanike tegelikud arenguvajadused. See süvendab digitaalse valitsemise ebastabiilsust. Riiklikul tasandil, hoolimata selliste õigusaktide nagu digitaalsete külade arendamise tegevuskava aastateks 2022–2025 ja generatiivse tehisintellekti teenuste haldamise vahemeetmete väljaandmisest, võib arvukate asutuste kaasa tuua hägusa vastutuspiiri, põhjustades viivitusi ja vähendades valitsemise tõhusust. Kui neid probleeme kiiresti ei lahendata, takistavad need mitte ainult maapiirkondade elanike sisemise motivatsiooni aktiveerimist aktiivselt osaleda tehisintellektil põhinevas maapiirkondade taaselustamisel Hiinas, vaid võivad tekitada ka uusi digitaalseid konflikte.

Suur tehisintellekti konsolideerumine: ellu jäävad vaid mõned Hiina mudelid.

Hiina püüdlused saavutada tehisintellekti valdkonnas juhtpositsioon 2030. aastaks seisavad silmitsi keerukate struktuuriliste väljakutsetega, mis ulatuvad palju kaugemale sageli mainitud kiipide ekspordipiirangutest. Üle viie miljoni oskustöölise suurune talentide lõhe, killustatud infrastruktuur dramaatiliselt kasutamata võimsusega, tohutud piirkondlikud erinevused linnakeskuste ja maapiirkondade äärealade vahel ning ähvardav turu konsolideerumine pärast aastaid kestnud spekulatiivseid üleinvesteeringuid loovad pildi, mis on ametlikest teadaannetest oluliselt kainestavam.

See paradoksaalne olukord on eriti ilmne andmekeskustes: samal ajal kui Frankfurt ei saa elektrienergia puudumise tõttu uusi rajatisi ehitada, seisavad Hiina lääneprovintsides asuvad tipptasemel rajatised suures osas tühjalt, kuna puudub järgnev infrastruktuur, inimkapital ja praktiline nõudlus. Mõlemal juhul saab selgeks, et hiiglaslikud investeeringud üksikutesse komponentidesse lähevad raisku, kui kogu süsteemi ei arendata järjepidevalt.

Järgmised 18–36 kuud on üliolulised. Hiinal õnnestub kas killustatusest üle saada selliste algatuste abil nagu Model-Chip Ecosystem Innovation Alliance, kaotada talentide lõhe ulatuslike haridusinvesteeringute abil ja kasutada arukalt ära olemasolevat, kuid alakasutatud võimsust. Või vaatab riik pealt, kuidas investeeringud rändavad, parimad talendid lahkuvad ja digitaalse väärtuse loomine kolib mujale. Eelseisev turu konsolideerumine saab olema jõhker. Praegu heaks kiidetud enam kui 180 peamisest keelemudelist jääb ellu võib-olla vaid kolm või neli. Sajad andmekeskused tuleb sulgeda või ümber kujundada. Riskikapitali rahastamine on endiselt kümnendi madalaimal tasemel.

Kuid Hiina ambitsioonide eiramine oleks ennatlik. Selle efektiivsusele keskendunud strateegia, juurutamisele keskenduv lähenemisviis ja selliste lahenduste nagu DeepSeek kulueelised võiksid haarata märkimisväärse turuosa ülemaailmsetel turgudel, mis ei saa endale lubada tipptasemel lääne lahendusi. Valitsuse toetus on endiselt tugev, isegi kui see peab muutuma koordineeritumaks ja vähem raiskavaks. Ja demograafilised väljakutsed – vananev elanikkond ja vähenev tööealine elanikkond – muudavad tehisintellektil põhineva tootlikkuse kasvu mitte valikuliseks, vaid hädavajalikuks.

Globaalsed vaatlejad ei tohiks Hiinat alahinnata ega tema ametlikke avaldusi nimiväärtuses võtta. Nagu nii sageli, jääb reaalsus kuhugi nende äärmuste vahele. Hiina ei tõuse vääratumatuks tehisintellekti hegemooniks ega vaju tehnoloogiliselt tähtsusetuks. Selle asemel on tekkimas keeruline ja killustatud pilt: piirkondlikult koondunud tippkeskused idarannikul, eksperimentaalsed rakendused tuhandetes ettevõtetes, tähelepanuväärsed ebaõnnestumised üliambitsioonikates taristuprojektides, uuenduslikud tõhususlahendused konkreetsete kasutusjuhtude jaoks ja jätkuv sõltuvus välismaisest tehnoloogiast koos kiirenenud pingutustega isemajandamise suunas.

Kui 2030. aastal lõplik hinnang antakse, on tõenäoline, et ei kõige optimistlikumad ega ka kõige pessimistlikumad ennustused pole veel täitunud. Hiina on teinud märkimisväärseid edusamme, kuid ei ole saavutanud Pekingi taotletavat domineerivat positsiooni. USA jätkab juhtpositsiooni eesliiniuuringutes, kuid Hiina lahendused on arenevates majandustes kõikjal levinud. Ja maailm peab toimima kahe osaliselt eraldi, osaliselt omavahel põimunud tehisintellekti ökosüsteemiga, mille kooseksisteerimine, konkurents ja aeg-ajalt ka koostöö kujundavad 21. sajandi geopoliitilist maastikku.

☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane

☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!

Konrad Wolfenstein

Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.

Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Ootan meie ühist projekti.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajajate äriarendus / turundus / PR / mõõde

Digitaalse transformatsiooni uus dimensioon hallatud tehisintellekti (AI) abil – platvorm ja B2B-lahendus | Xpert Consulting - pilt: Xpert.Digital

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti lahendus – tööstuslikud tehisintellekti teenused: konkurentsivõime võti teenuste, tööstuse ja masinaehituse sektoris