שאיפות הבינה המלאכותית של סין עומדות למבחן: מדוע מיליארדי דולרים בהשקעות הולכים לפח

יותר ממלחמת שבבים בלבד: הסיבה האמיתית לכך שהמתקפה הסינית על בינה מלאכותית נתקעת

הרפובליקה העממית של סין רודפת אחר מטרתה להפוך למעצמת הבינה המלאכותית המובילה בעולם עד שנת 2030 בנחישות מסחררת. בעוד שהצהרות רשמיות צופות עתיד מזהיר שבו 90 אחוז מהכלכלה פועלת באמצעות בינה מלאכותית ומערכות חכמות מחלחלות לכל היבט של החברה, תמונה מורכבת הרבה יותר מתגלה מאחורי הקלעים. מתקפת הבינה המלאכותית של סין מתמודדת עם בעיות מבניות מהותיות המשתרעות הרבה מעבר להגבלות האמריקאיות על יצוא שבבים, אשר נדונו רבות. פער כישרונות של למעלה מחמישה מיליון עובדים מיומנים, תשתית טכנולוגית מקוטעת, אי שוויון אזורי דרמטי וקונסולידציה צפויה של השוק מציבים אתגרים קיומיים לתוכניות השאפתניות של בייג'ינג.

ההקבלות לבעיות המעבר האנרגטי של גרמניה בולטות. כשם שגרמניה מסתכנת בכישלון עתידה הדיגיטלי עקב מחסור בקיבולת רשת החשמל, סין מתמודדת עם סוג אחר של חוסר איזון תשתיתי. בעוד שלא ניתן לבנות מרכזי נתונים בפרנקפורט עקב מחסור בחיבורי חשמל, מתקנים חדישים במחוזות מערב סין עומדים ריקים במידה רבה משום שחסרים תשתית במורד הזרם, הון אנושי וביקוש מעשי. בשני המקרים, מתגלה אמת יסודית של מדיניות הטכנולוגיה המודרנית: השקעות ענקיות ברכיבים בודדים הופכות לחסרות תועלת אם המערכת הכוללת אינה מפותחת באופן עקבי.

מתאים לכך:

• סין והנייג'ואן של השקעות יתר שיטתיות: קפיטליזם ממלכתי כמאיץ צמיחה ומלכודת מבנית

מלכודת הכישרונות

ייתכן שהחולשה הקריטית ביותר של אסטרטגיית הבינה המלאכותית של סין היא המחסור הדרמטי בעובדים מיומנים. משרד משאבי האנוש והביטוח הלאומי מעריך את הפער ביותר מחמישה מיליון איש, עם יחס מדהים בין היצע לביקוש של אחד לעשר. במחצית הראשונה של 2025, מודעות משרות למשרות הקשורות לבינה מלאכותית זינקו ב-37 אחוזים בהשוואה לתקופה המקבילה בשנה הקודמת. מהנדסי רובוטיקה ומפתחי אלגוריתמים היו מבוקשים במיוחד, כאשר מודעות משרות למשרות אלו גדלו ביותר מ-50 אחוזים. נתונים אלה אינם מתעדים התרחבות בריאה, אלא מרוץ נואש אחר משאבים נדירים.

מקינזי צופה כי הביקוש של סין לאנשי מקצוע בתחום הבינה המלאכותית יעלה לשישה מיליון עד 2030, בעוד שאוניברסיטאות מקומיות וסינים החוזרים מחו"ל יוכלו לספק, במקרה הטוב, שני מיליון. פער זה יוצר פער של ארבעה מיליון עובדים מיומנים ביותר, וסביר להניח שהוא יתרחב עוד יותר, שכן שיעור הילודה בסין יורד מזה שנים. האו"ם צופה כי אוכלוסיית גיל העבודה תתכווץ ב-180 מיליון עד 2050 בהשוואה ל-2023, בעוד שהאוכלוסייה מזדקנת במהירות. הגיל הממוצע של כוח העבודה יעלה ליותר מ-45. סין מוצאת את עצמה, לפיכך, במעגל דמוגרפי בין כלכלות מתפתחות כמו וייטנאם למדינות מתועשות מזדקנות כמו יפן.

מבט שטחי עלול להוביל להנחה שלסין יש שפע של בוגרים. ואכן, אוניברסיטאות סיניות מייצרות כ-1.4 מיליון בוגרי STEM מדי שנה. עם זאת, המציאות מגלה פער איכותי. מחקר חדשני באמת ופיתוח מודלים של תחומי חזית דורשים בעיקר מועמדים לדוקטורט. תפוקת הסטודנטים לדוקטורט שהוכשרו בבינה מלאכותית נותרה נמוכה יחסית, מה שמוביל לתחרות עזה על הכישרונות המובילים הזמינים. מדעני למידת מכונה מנוסים בענקיות טכנולוגיה גובים כיום משכורות של שבע ספרות ביואן. חברות סטארט-אפ קטנות יותר מדווחות שמשרות מחקר ופיתוח קריטיות נותרות פנויות במשך חודשים, מה שמעכב באופן משמעותי את פיתוח המוצר.

הבעיה מחריפה בשל האופי הספציפי של שילוב בינה מלאכותית. בניגוד למהפכת המובייל של שנות ה-2010, כאשר טכנולוגיות הליבה כבר היו פונקציונליות והון נדרש בעיקר לרכישת משתמשים והרחבת לוגיסטיקה, יישום בינה מלאכותית דורש מחקר ופיתוח מתמשכים וספציפיים להקשר. בית חולים לא יכול פשוט להתקין את ChatGPT ולדבר על שירותי בריאות המונעים על ידי בינה מלאכותית. לוקח חודשים או שנים של פיתוח כדי לטפל בזרימות עבודה רפואיות, תאימות לתקנות ואינטגרציה עם מערכות קיימות. ללא הון של מטופלים שמוכן לממן את מחזורי הפיתוח הרב-שנתיים הללו, רוב הפרויקטים המבוססים על בינה מלאכותית נתקעים לפני שהם פותרים את אתגרי היישום המרכזיים.

היעדר מומחיות בין-תחומית מתגלה כבעייתי במיוחד. מחקר משנת 2024 של אוניברסיטת רנמין מצא כי סין סובלת ממחסור בכישרונות מובילים, במיוחד מדעני בינה מלאכותית ואנשי מקצוע בעלי מומחיות חוצת תעשיות. שילוב בינה מלאכותית בתעשיות מסורתיות דורש אנשים בעלי הבנה טכנית מעמיקה וידע מעמיק בתעשייה. מערכת בינה מלאכותית חקלאית זקוקה למפתחים שמבינים באגרונומיה. בינה מלאכותית פיננסית דורשת מומחים המכירים את הדרישות הרגולטוריות. מיומנויות בין-תחומיות אלו נדירות ברחבי העולם, אך במיוחד בסין.

חברות מגיבות באסטרטגיות שונות. חלקן מגייסות באופן אגרסיבי בחו"ל, מרפות מגבלות "הוקו" ומנסות להחזיר כישרונות מחו"ל. אחרות משקיעות רבות בתוכניות הכשרה פנימיות. הממשלה מקדמת את הרחבת תוכניות הלימודים בתחום הבינה המלאכותית באוניברסיטאות. למעלה מחמש מאות אוניברסיטאות סיניות הקימו תוכניות לתואר בבינה מלאכותית מאז 2018. עם זאת, שינויים תרבותיים וחינוכיים לוקחים זמן. אפילו עם מאמצים מואצים, פער הכישרונות יכביד על המערכת האקולוגית הסינית של הבינה המלאכותית בעשור הקרוב.

הממד הגיאופוליטי מחריף עוד יותר את הבעיה. בעוד שאוניברסיטאות סיניות רואות התקדמות משמעותית בחינוך לבינה מלאכותית, מרכזי טכנולוגיה גלובליים ממשיכים למשוך כישרונות מובילים. אי ודאות הנובעת מרגולציה ממשלתית, שליטה אידיאולוגית ומגבלות נתפסות על חופש אקדמי גורמת לחלק מהכישרונות להגר לחו"ל או להישאר שם. למרות שסין מתגאה ב-47 אחוז מחוקרי הבינה המלאכותית המובילים בעולם וב-50 אחוז מפטנטי הבינה המלאכותית, נתונים מרשימים אלה אינם יכולים להסתיר את העובדה שהיקף הביקוש העצום עולה בהרבה על כל משאב זמין.

משבר התשתיות למרות השקעות אדירות

תשתית הבינה המלאכותית של סין מציגה פרדוקס בעל ממדים אדירים. מצד אחד, המדינה הכריזה או בנתה למעלה מ-250 מרכזי נתונים חדשים בתחום הבינה המלאכותית בין השנים 2023 ו-2024. משקיעים ציבוריים ופרטיים הזרימו מיליארדים בהרחבת תשתית השדרה הדיגיטלית. מצד שני, מקורות מקומיים מדווחים כי עד 80 אחוזים מיכולת המחשוב החדשה שנוצרה נותרה ללא ניצול. שיעורי הניצול של מרכזי נתונים חכמים רבים נמוגים על 20 עד 30 אחוזים. מתקנים שעולים מיליארדים עומדים ברובם ללא פעילות, בעוד שמפעיליהם מחפשים נואשות לקוחות ועלויות הקירור, החשמל והתחזוקה המתמשכות מכבידות על המאזנים שלהם.

מצב ביזארי זה נובע משילוב של לחץ פוליטי, עודף ספקולטיבי וחישובים שגויים מהותיים. בעקבות התפוצצות בועת הדיור וההאטה הכלכלית שנגרמה על ידי הקורונה, חיפשו הרשויות המקומיות נואשות מנועי צמיחה חדשים. ההתלהבות סביב ChatGPT בסוף 2022 גרמה לבינה מלאכותית להיראות כמועמדת אידיאלית. עד שנת 2023 הוצעו למעלה מ-500 פרויקטים של מרכזי נתונים ברחבי המדינה. הרשויות המקומיות קידמו באגרסיביות יוזמות אלו, בתקווה לחזק את הכלכלות האזוריות שלהן. חברות בבעלות המדינה, קרנות השקעה הקשורות לממשלה, כמו גם חברות פרטיות ומשקיעים אימצו בהתלהבות את העתיד הזהוב לכאורה.

עם זאת, כמקובל בפרויקטים חפוזים, תכנון ריאלי היה חסר לעתים קרובות. מתקנים רבים נבנו ללא התחשבות בביקוש בפועל או בסטנדרטים טכניים. מהנדסים בעלי ניסיון רלוונטי היו נדירים, ומנהלים רבים הסתמכו על מתווכים שניפחו תחזיות או ניצלו תהליכי רכש כדי להבטיח סובסידיות. כתוצאה מכך, מרכזי נתונים חדשים רבים לא עמדו בציפיות, היו יקרים לתפעול, קשים למילוי ולא רלוונטיים מבחינה טכנית לעומסי עבודה מודרניים של בינה מלאכותית.

מתאים לכך:

• איי בום בסין או שמא בועת ה- AI מתפוצצת עכשיו? מאות מרכזי נתונים חדשים ריקים

בעיה מרכזית טמונה בסוג התשתית שנבנתה. מרכזי נתונים רבים תוכננו לאימון מודלים של שפה גדולים, ולכן מוקמו בפרובינציות המערביות עם האנרגיה הזולה יותר שלהם. הדבר התאים ליוזמת המחשוב המערבי של הנתונים המזרחיים, שמטרתה להעביר את עיבוד הנתונים מאזורים מטרופוליניים צפופים במזרח לאזורים עשירים במשאבים במערב. עם זאת, כאשר הביקוש עבר מאימון מודלים טהור להסקה - היישום המעשי של מודלים מאומנים - מתקנים מערביים רבים התגלו כמיוצבים בצורה גרועה. הסקה דורשת בדרך כלל תצורות חומרה שונות - שבבים מהירים ורספונסיביים יותר, אשר נותנים עדיפות להשהייה נמוכה ויעילות על פני כוח מחשוב טהור. יתר על כן, הסקה צריכה להתרחש קרוב למשתמשי הקצה, כלומר, בערים הגדולות במזרח. לפיכך, מרכזי נתונים מערביים נבנים לעתים קרובות למשימות הלא נכונות וממוקמים במקומות הלא נכונים.

בתגובה, בייג'ינג הכריזה על בניית מרכז נתונים המתמקד בהסקת מסקנות בווהו, מחוז בדרום מזרח, כדי לשרת שווקים עירוניים מרכזיים כמו שנגחאי, האנגג'ואו ונאנג'ינג. אבל זו רק טיפה בים. הקצאה שגויה של משאבים לתשתיות לא מתאימות קשרה מיליארדי דולרים בהון שניתן היה להשתמש בו בצורה פרודוקטיבית יותר במקומות אחרים. נראה כי חלק מהפרויקטים מעולם לא התכוונו לייצר רווח באמצעות כוח מחשוב ממשי. מספר דיווחים וגורמים פנימיים מאשרים כי חלק מהחברות השתמשו במרכזי נתונים מבוססי בינה מלאכותית כדי להעפיל לאנרגיה ירוקה מסובסדת על ידי הממשלה או עסקאות קרקע. במקרים מסוימים, חשמל ייעודי נמכר בחזרה לרשת החשמל בעוד שהבניינים נותרו ללא שימוש. עד סוף 2024, רוב השחקנים בעסק כיוונו ליהנות מתמריצים מדיניות ולא מעבודה אמיתית של בינה מלאכותית.

מחסור בחומרה מחריף עוד יותר את המצב. למרות תמיכה ממשלתית מסיבית בפיתוח שבבים מקומי, חברות בינה מלאכותית סיניות נותרות תלויות במידה רבה בטכנולוגיה זרה. ארה"ב שולטת ביותר מ-70 אחוז מכוח המחשוב העולמי ומשתמשת בבקרות ייצוא כדי להגביל את הגישה של סין לשבבים מתקדמים כמו H100 של Nvidia וטכנולוגיות אריזה קריטיות. פער האספקה ​​של שבבי בינה מלאכותית בסין צפוי לעלות על 10 מיליארד דולר עד 2025. חלופות מקומיות כמו Ascend 910B של Huawei מפגרות מאחור בביצועים לאימון מודלי שפה גדולים. יתר על כן, אשכולות בינה מלאכותית מתקדמים דורשים לא רק שבבים, אלא גם חיבורים מהונדסים ביותר המשתרעים על פני עשרות אלפי מעבדים. חברות אמריקאיות ממשיכות להוביל בתכנון ברמת המערכת.

חברות סיניות רכשו כמעט מיליון מעבדי Nvidia HGX H20 בשנת 2024 בלבד. תלות זו נמשכת מכיוון שהיקף האספקה ​​של Nvidia ומחסנית התוכנה הבוגרת של CUDA יוצרים בעיית ביצה ותרנגולת עבור תעשיית הבינה המלאכותית הסינית. חומרה מקומית חסרה הן נפח והן תמיכה מצד מפתחים. DeepSeek ניסתה לאמן את מודל ה-R2 שלה על שבבי Ascend של Huawei אך נאלצה לפנות לחומרת Nvidia עקב חוסר יציבות בביצועים, חיבורים חלשים יותר וחוסר בגרות של CANN. גם אם יצרנים סיניים יוכלו להציף את השוק במעבדי Ascend NPU או במעבדי Moore Threads GPU, מחסנית תוכנה חלשה הופכת אותם ללא אטרקטיביים עבור מפתחים.

מערכת התוכנה של שבבי בינה מלאכותית סיניים חלשה משמעותית מזו של מקבילתה המערבית. CUDA של Nvidia נהנית מיותר מחמש עשרה שנות תיעוד ושיפור, בסיס משתמשים גדול ואינטגרציה איתנה עם מסגרות למידת מכונה פופולריות כמו PyTorch ו-TensorFlow. מסגרות CANN של Huawei הוצגו רק בשנת 2019, שתים עשרה שנים לאחר CUDA. מפתחים מתארים אותה לעתים קרובות כבעלת באגים, לא יציבה ומתועדת בצורה גרועה, עם קריסות זמן ריצה תכופות ואינטגרציה מוגבלת עם צד שלישי. בעיות אלו אינן הופכות אימון בקנה מידה גדול על חומרה סינית לבלתי אפשרי, אך הן כן הופכות אותן ליקרות משמעותית.

היעדר סטנדרטים משותפים בין ספקי שבבים סינים שונים מפצל עוד יותר את השוק. לכל ספק יש מחסנית תוכנה ברמה נמוכה משלו שאינה תואמת. מסגרות בינה מלאכותית מיינסטרים תומכות בעיקר בשבבי Nvidia. שבבי בינה מלאכותית מקומיים חייבים להסתגל למסגרות מרובות, וכל שדרוג מסגרות דורש הסתגלות חוזרת ונשנית. זה מוביל לחוסר אופרטורים ואופטימיזציות עבור מודלים גדולים, מה שמונע ממודלים לפעול או הופך אותם ללא יעילים, פערים בדיוק עקב הבדלים בארכיטקטורה וביישום תוכנה, ועלויות גבוהות של העברת נתונים כדי לאפשר אימון מודלים בקנה מידה גדול על שבבים מקומיים.

ברית החדשנות של מערכות אקולוגיות של שבבים-מודלים (Model-Chip Ecosystem Innovation Alliance), שנוסדה בקיץ 2025, מנסה לטפל בבעיה זו. היא מאחדת את Huawei, Biren Technologies, Enflame, Moore Threads ואחרות במטרה לבנות מחסנית בינה מלאכותית מקומית לחלוטין המחברת חומרה, מודלים ותשתיות. ההצלחה תלויה בהשגת יכולת פעולה הדדית באמצעות פרוטוקולים ומסגרות משותפים וצמצום פיצול של המערכת האקולוגית. בעוד שאיחוד תוכנה ברמה נמוכה עשוי להיות מאתגר עקב ארכיטקטורות שונות, סטנדרטיזציה ברמה בינונית נראית מציאותית יותר. על ידי התמקדות ב-APIs ופורמטים משותפים של מודלים, הקבוצה מקווה להפוך מודלים לניידים על פני פלטפורמות מקומיות. מפתחים יוכלו לכתוב קוד פעם אחת ולהריץ אותו בכל מאיץ סיני. עם זאת, עד שתקנים אלה באמת קיימים, פיצול פירושו שכל חברה חייבת להתמודד עם בעיות מרובות בו זמנית בחזיתות מרובות בשוק רווי.

Huawei הפכה את CANN לקוד פתוח בתחילת אוגוסט 2025, אולי כחלק ממחויבותה לברית החדשה או כניסיון כללי להפוך את סדרת Ascend 910 לפלטפורמה המועדפת בקרב חברות סיניות. עד אז, ערכת הכלים של Huawei לבינה מלאכותית עבור מעבדי Ascend NPU הופצה בצורה מוגבלת. בגרותה של CANN מפגרת אחרי CUDA, בעיקר משום שלא היה בסיס התקנות רחב ויציב של מעבדי Ascend מחוץ לפרויקטים של Huawei עצמה. מפתחים עוקבים אחר קנה המידה, ו-CUDA הפכה לדומיננטית מכיוון שמיליוני מעבדי GPU של Nvidia נשלחו והיו זמינים באופן נרחב, מה שהצדיק השקעות בכוונון, ספריות ותמיכה קהילתית. Huawei ומפתחים סינים אחרים אינם יכולים לשלוח מיליוני מעבדי Ascend NPU או Biren GPU עקב סנקציות אמריקאיות.

תשתית האנרגיה מציגה תמונה מעורבת. סין הרחיבה את רשת החשמל שלה פי שמונים מהר יותר מארה"ב והיא מובילה עולמית ביכולות אנרגיית שמש, רוח ואנרגיית מים. השקעות מסיביות אלו באנרגיות מתחדשות נועדו להפוך את הרחבת הבינה המלאכותית לקיימת. יוזמת המחשוב המערבי של הנתונים המזרחיים מעבירה את עיבוד הנתונים לאזורים מערביים עשירים באנרגיה וביבשה, המופעלים על ידי אנרגיית רוח ואנרגיה סולארית. המטרה היא לא רק להפחית עלויות, אלא גם ליצור תשתית חזקה ובת קיימא יותר. מיליוני מדפי IT צפויים להיות מותקנים עד סוף תוכנית החומש הארבע עשרה בשנת 2025.

בעוד שאזורים מערביים מציעים משאבי אנרגיית רוח ואנרגיה סולארית בשפע ומחירי חשמל נמוכים יותר, הם לעיתים קרובות מפגרים מאחור בפיתוח תשתיות. האתגר טמון בשילוב יעיל של משאבי האנרגיה הירוקה השופעים באזורים המערביים הפחות מפותחים עם צורכי עיבוד הנתונים הגדלים במזרח. צורכי המחשוב מרוכזים באזורים המזרחיים, שם שיעור העצמאות של אנרגיה מתחדשת נמוך מ-40 אחוז, בעוד שהמערב מתגאה ב-70 אחוז מקיבולת האנרגיה המתחדשת המותקנת של סין. טנסנט מתכננת למקם את מרכז הנתונים החכם הגדול ביותר שלה במערב סין בנינגשיה, בין היתר בשל מחירי החשמל הנמוכים יותר. חברות נוטות לאמן את מודלי השפה הגדולים שלהן במחוזות המערביים בגלל עלויות החשמל הנמוכות יותר, אך מבססות את מרכזי הנתונים המכוונים ליישומים שלהן במזרח, שם בסיס לקוחות גדול יותר מאפשר משוב מהיר יותר על היישומים שלהן.

בעוד שאזורים מערביים מציעים עלויות חשמל נמוכות, ליקויים בתחבורה, תקשורת ומערכות תמיכה בכישרונות מקשים על משיכה ושימור של עובדי היי-טק. מרכזי נתונים מערביים רבים נותרים סגורים בזמן שהם ממתינים לפריחה של יישומים במורד הזרם. עובד ספק ענן אישר כי שיעור הניצול של מרכזי נתונים חכמים בסין נמוך מ-30 אחוז.

המומחיות שלנו בסין בפיתוח עסקי, מכירות ושיווק - תמונה: Xpert.Digital

מיקוד בתעשייה: B2B, דיגיטציה (מבינה מלאכותית ל-XR), הנדסת מכונות, לוגיסטיקה, אנרגיות מתחדשות ותעשייה

עוד על זה כאן:

• מרכז עסקים אקספרט

מרכז נושאים עם תובנות ומומחיות:

• פלטפורמת ידע בנושא הכלכלה הגלובלית והאזורית, חדשנות ומגמות ספציפיות לתעשייה
• אוסף ניתוחים, אינספורמציות ומידע רקע מתחומי המיקוד שלנו
• מקום למומחיות ומידע על התפתחויות עדכניות בעסקים ובטכנולוגיה
• מרכז נושאים לחברות שרוצות ללמוד על שווקים, דיגיטציה וחדשנות בתעשייה

פילוג אזורי מחריף את הפילוג

הפערים הגיאוגרפיים בפיתוח הבינה המלאכותית של סין משכפלים ומחריפים את אי השוויון הכלכלי הקיים. מחוזות בחוף המזרחי כמו גואנגדונג, ג'יאנגסו, ג'ג'יאנג ושנגחאי מחזיקים זה מכבר בעמדות מובילות, כאשר גואנגדונג מפגינה תנופת פיתוח חזקה במיוחד. שנגחאי ובייג'ינג שמרו על ריכוז גבוה של פעילויות בינה מלאכותית, הודות לתמיכה פוליטית ויכולות מחקר ופיתוח טכנולוגי. אזורים מרכזיים כמו הוביי, הנאן ושנדונג עברו בהדרגה לטווח הביניים, דבר המצביע על שיפור מתמיד. עם זאת, מחוזות מערביים כמו צ'ינגהאי, טיבט וגאנסו נותרו ברמה נמוכה באופן כללי. למרות שיפורים מסוימים, הפער עם האזור המזרחי עדיין ניכר, ובעיית הפיתוח האזורי הלא מאוזן נמשכת.

בין השנים 2014 ל-2022, רמת הבינה המלאכותית בסין הראתה מגמה משמעותית של שיפור והתרחבות אזורית לאורך זמן. בשנת 2014, הרמה הכוללת של פיתוח הבינה המלאכותית במדינה הייתה נמוכה, כאשר רק מחוזות החוף המזרחיים הציגו ביצועים יוצאי דופן והדגימו את היתרונות המוקדמים של אזורים אלה בתחום הבינה המלאכותית. בינתיים, האזורים המרכזיים והמערביים התחילו מאוחר באופן כללי, ורמת הפיתוח שלהם הייתה נמוכה באופן כללי. עד 2022, רמת הבינה המלאכותית במדינה השתפרה במידה ניכרת, כאשר דלתת נהר היאנגצה ושולי בוהאי הפכו למניעי הצמיחה המרכזיים. בייג'ינג, טיינג'ין והביי הראו תנופת פיתוח חזקה, בעוד שהאזור המערבי, למרות שהיה ברמת פיתוח נמוכה יותר, הציג מגמת עלייה ברורה.

מחקר על אי-שוויון בהכנסות עקב בינה מלאכותית מצא כי ההשפעה של בינה מלאכותית על אי-שוויון בהכנסות היא החזקה ביותר באזור הצפון-מזרחי, ואחריו באזור המערבי, בעוד שההשפעות קטנות יחסית באזורים המרכזיים והמזרחיים. בינה מלאכותית מחריפה משמעותית את פער ההכנסות באמצעות שיפורים מבניים תעשייתיים וחדשנות טכנולוגית. ההטרוגניות האזורית מראה כי בינה מלאכותית אינה פועלת כגורם משווה, אלא מגבירה את היתרונות הקיימים. מחוזות עם תשתית דיגיטלית חזקה, גישה להון ומאגרי כישרונות מרוויחים באופן לא פרופורציונלי, בעוד שאזורים לא מפותחים נותרים מאחור עוד יותר.

הפער הדיגיטלי בין עירוני לכפר מחריף עוד יותר פערים אלה. למרות מאמצי הממשלה האחרונים להאיץ את פיתוח התשתית הדיגיטלית הכפרית במסגרת קידום החייאת הכפר בסין, בהתבסס על הצלחות בצמצום העוני, בעיית הפער הדיגיטלי נמשכת. מבחינת השקעות כספיות, הכספים המוקצים לתשתית דיגיטלית כפרית מפגרים משמעותית אחרי אלה המוקצים לאזורים עירוניים. על פי נתונים, ההשקעות הפיסקליות והחברתיות של סין באינפורמטיזציה חקלאית וכפרית ברמת המחוז מסתכמות ב-13 מיליון יואן ו-30 מיליון יואן בהתאמה, וכתוצאה מכך רמת פיתוח אינפורמטיזציה כוללת של 37.9 אחוזים בלבד.

קיים פער משמעותי בפריסת החומרה בין אזורים כפריים לעירוניים, הכולל שינויים במשאבים דיגיטליים, תשתיות, ציוד רשת ותחנות בסיס. בשנת 2022, סין הגיעה לאבן דרך של 2.3 מיליון תחנות בסיס 5G ברחבי המדינה. עם זאת, מספר תחנות הבסיס הכפריות של 5G מפגר משמעותית אחרי הממוצע הארצי, מה שמגדיל עוד יותר את הפער הדיגיטלי. יחד עם זאת, המטרה של אספקת כיסוי רשת ומהירות שווים באזורים כפריים ועירוניים כאחד טרם הושגה במלואה.

במהלך מגפת הקורונה, הפער בפיתוח תשתיות החומרה הפך בולט עוד יותר. דוגמה בולטת לכך היא סטודנט טיבטי המתגורר בלינז'ואו, באזור האוטונומי טיבט, שנאלץ לרכוב על אופנוע במשך עשרים דקות למרגלות הר ואז לטפס לפסגה בטמפרטורות מקפיאות כדי להשתתף בשיעורים מקוונים. אנקדוטה זו מדגישה את חוסר האיזון החמור בפיתוח חומרה דיגיטלית בין אזורים כפריים לעירוניים.

היעדר מרכזי נתונים ברמת המחוז והעירייה, החיוניים לתחזוקת מערכות יישומים דיגיטליות יעילות, מעכב את התקדמותן של טכנולוגיות בינה מלאכותית גנרטיבית באזורים כפריים. מצב זה דומה לפתגם "אפילו עקרת הבית המיומנת ביותר לא יכולה לבשל בלי אורז", המדגיש את הצורך הבסיסי במרכזי נתונים אלה כדי לקדם את הפיתוח הדיגיטלי הכפרי.

מנקודת מבטם של ארגוני תוכנה המהווים את "הכוח הרך" של פיתוח דיגיטלי כפרי, תוכנה דיגיטלית כפרית סובלת מליקויים בכישורים דיגיטליים, גיוס כישרונות וממשל בהשוואה לאזורים עירוניים. מצד אחד, בהשפעת חשיבה מסורתית ואנוכית הרווחת בקהילות חקלאיות קטנות, ומוחרפת עקב הפיגור המובנה בהתקדמות הדיגיטלית הכפרית, קיים חוסר בולט בהתלהבות בקרב האוכלוסייה הכפרית לעסוק באופן פעיל בשירותי בינה מלאכותית גנרטיבית להחייאת סין הכפרית. יתר על כן, ההגירה המשמעותית של כוח העבודה הכפרי, הגורמת לכך שקשישים, אנשים פגיעים, נשים וילדים מהווים את כוח העבודה העיקרי באזורים כפריים, מעצימה את תופעת צמצום האוכלוסייה הכפרית, צמצום האוכלוסייה והזדקנות האוכלוסייה, ומשפיעה על האוכלוסייה הכפרית, הכלכלה, החברה והפיתוח הכללי.

סקר שנערך באזורים כפריים שטרם יישמו ממשל אלקטרוני בענייני הכפרים גילה כי 84.13 אחוזים מפקידי הכפר ציינו את "השיעור הגבוה של תושבי הכפר הקשישים, אשר מעכב את אימוץ הטכנולוגיה" כמכשול העיקרי. שילוב של גורמים אלה פוגע משמעותית באימוץ ובקידום טכנולוגיות בינה מלאכותית גנרטיבית באזורים כפריים.

פערים אזוריים ניכרים גם במדד הבינה המלאכותית. מחקר שנערך לאחרונה פיתח מדד מקיף של בינה מלאכותית עם שבעה ממדים עיקריים, שתוכנן לניתוח ברמת המחוז וברמת התעשייה. ההשוואה בין סין לארה"ב מראה כי במסגרת מאוחדת, הציון המצטבר של ארה"ב עולה על הציון הסיני של 59.4 ב-68.1. פילוח סין לשבעה אזורים עיקריים ליצירת מדד תת-לאומי מגלה פערים אזוריים בולטים בפיתוח הבינה המלאכותית של סין: האזורים הצפוניים, המזרחיים והדרומיים מובילים בציונים המצטברים, בעוד שהאזורים המרכזיים והמערביים מפגרים משמעותית מאחור, דבר המדגיש את ההשפעות של ריכוז אזורי של חדשנות ומשאבים תעשייתיים.

לפיצול גיאוגרפי זה יש השלכות מרחיקות לכת. הוא יוצר מהירויות שונות של טרנספורמציה כלכלית, כאשר אזורים מובילים מתקדמים במהירות לכלכלות מבוססות ידע, בעוד אזורים מפגרים נותרים תקועים בייצור מסורתי ובחקלאות. הוא מחריף את המתחים החברתיים ככל שפערי ההכנסה בין אזורים מתרחבים. הוא מסבך את התיאום הלאומי, שכן למחוזות שונים יש רמות פיתוח וסדרי עדיפויות שונים. והוא יוצר הקצאת משאבים לא יעילה, כאשר מרכזי נתונים חדישים עומדים ללא פעילות במחוזות מערביים מרוחקים בעוד מטרופולינים מזרחיים נאבקים על קיבולת.

מתאים לכך:

• כלכלת סין במשבר? אתגרים מבניים של אומת צמיחה

משבר עודף הקיבולת והלחץ להתאחד

פריחת הבנייה הנלהבת של 2023 ו-2024 העמידה את סין בפני משבר דרמטי של עודף כושר עבודה. למעלה מ-500 פרויקטים של מרכזי נתונים הוצעו בשנת 2023 בלבד, כאשר לפחות 150 צפויים להיות פעילים עד סוף 2024. התפתחות זו משקפת דפוס מוכר בפיתוח הכלכלי של סין. כאשר הממשלה המרכזית מתעדפת מגזר כאסטרטגי, רשויות מקומיות וחברות ממהרות לתוכו בלהט יתר, תוך התעלמות לעתים קרובות מהצורך בפועל או מתכנון רציונלי. התוצאה היא באופן קבוע השקעות יתר, עודף כושר עבודה ושלב קונסולידציה כואב.

תעשיית הרכב מציעה פרויקט מקביל מאלף. כ-140 חברות מתחרות במגזר זה, כאשר רק מעטות מהן רווחיות, ושליש חוות שיעורי ניצול קיבולת מתחת ל-20 אחוז. כדי למנוע אובדן מקומות עבודה מקומיים, ממשלות אזוריות בכל זאת מסייעות אפילו לספקים מתקשים להישאר צפים באמצעות סובסידיות וצורות תמיכה אחרות. לכן, קונסולידציית השוק הואטה, פרצו מלחמות מחירים, ויצרנים נמצאים תחת לחץ להגדיל את היצוא לשווקים רווחיים יותר. בינתיים, עידן שווקי היצוא הנגישים בקלות דועך. ארה"ב אסרה כמעט על כל יבוא כלי רכב סיניים מטעמי ביטחון לאומי תחת ממשל ביידן, והאיחוד האירופי הטיל מכסים על כלי רכב חשמליים סיניים בשנה שעברה.

תשתית בינה מלאכותית עוקבת אחר מסלול דומה. הוועדה הלאומית לפיתוח ורפורמה התערבה עם תקנות מחמירות יותר. פרויקטים חדשים חייבים כעת לעמוד בקריטריונים ספציפיים לניצול ולהגיש הסכמי רכישה לפני קבלת אישור. בנוסף, רשויות מקומיות אינן רשומות מליזום תשתית מחשוב בקנה מידה קטן אלא אם כן הן יכולות לספק הצדקה כלכלית ברורה. רכש ממשלתי הגיע ל-24.5 מיליארד יואן, כ-3.4 מיליארד דולר, בשנת 2024 בלבד, עם 12.4 מיליארד יואן נוספים המיועדים לשנת 2025. עם זאת, למרות השקעות ממשלתיות חזקות, שיעורי הניצול המדווחים נותרו בין 20 ל-30 אחוזים, דבר שפוגע הן בכדאיות הכלכלית והן ביעילות האנרגטית.

במהלך שמונה עשר החודשים האחרונים, יותר מ-100 פרויקטים ננטשו, עלייה משמעותית לעומת 11 בלבד בשנת 2023. עלייה דרמטית זו בפרויקטים שבוטלו מאותתת על בדיקת מציאות. משקיעים ומפעילים מבינים שרבים מהמתקנים הללו לעולם לא יהפכו לרווחיים. המשבר הראשוני, שהונע על ידי ההייפ סביב בינה מלאכותית גנרטיבית לאחר השקת ChatGPT בסוף 2022, הפך למשבר רווחיות. שוקי ליסינג של כרטיסי מסך קרסו. מתקנים שעולים מיליארדי דולרים אינם מנוצלים מספיק, התשואות צונחות, ומתקנים רבים הפכו למיושנים עוד לפני שהיו פעילים במלואם עקב תנאי שוק משתנים.

ביולי 2025, הזהיר הנשיא שי ג'ינפינג במפורש מפני השקעות יתר בבינה מלאכותית, וחזר על חששותיו הקודמים בנוגע להשקעות מוגזמות של הממשל המקומי. ההערות מדגישות את רצונם של קובעי המדיניות להימנע מחזרה על עודף כושר הייצור שנצפה בתעשיות מתפתחות אחרות, כמו כלי רכב חשמליים, אשר תרם ללחצים דפלציוניים. בעוד שמתכנן המדינה לא ציין איזה חלק של המגזר דורש ריסון, ההשקעות היו בולטות במיוחד ברחבי העולם בבניית מרכזי נתונים התומכים בפיתוח בינה מלאכותית. האטה בהתרחבות זו תשפיע על ספקי שבבים, ציוד רשת ורכיבי שרת חיוניים אחרים, החל מקמבריקון טכנולוגיות ועד לנובו גרופ בע"מ ווואווי טכנולוגיות בע"מ.

ב-29 באוגוסט 2025, מועצת המדינה הדגישה את הצורך להבטיח "זרימה מסודרת של כישרונות, הון ומשאבים אחרים". ג'אנג קאילין, פקיד בוועדה הלאומית לפיתוח ורפורמה, אמר לכתבים בתדרוך כי הממשלה תעודד את המחוזות לפתח בינה מלאכותית באופן מתואם ומשלים. המטרה היא למנף את נקודות החוזק הייחודיות שלהם כדי לקדם צמיחה מבלי לשכפל מאמצים. "נמנע באופן נחרץ מתחרות לא מסודרת או מגישת 'עקבו אחר הקהל'", אמר ג'אנג. הפיתוח צריך להתבסס על יתרונות מקומיים, משאבים ויסודות תעשייתיים.

שוק התוכנה משקף דינמיקה דומה של קונסולידציה. מינהל הסייברספייס של סין אישר רשימה של למעלה מ-180 מודלים של שפה עיקרית לשימוש כללי עד אוגוסט 2024, דבר הממחיש את המגוון הרחב של חברות טכנולוגיה סיניות המתחרות על נתח שוק מקומי. חברות אלו מתחרות לא רק על נתח מהשוק אלא גם על מימון על רקע האטה כלכלית והאטה בתעשיית הון הסיכון של סין. משתתפי הסדנה הדגישו כי בעוד שסטארט-אפים סיניים רבים משכו השקעות מחברות טכנולוגיה גדולות כמו עליבאבא וטנסנט, משקיעים רבים נותרו סקפטיים לגבי יכולתם של סטארט-אפים בתחום הבינה המלאכותית לייצר הכנסות בטווח הקצר. בחיפושם אחר השקעות פרודוקטיביות כלכלית, חברות הון סיכון סיניות רבות מבקשות לגוון את הסיכון שלהן באמצעות איחוד משאבים, דבר המצביע על סביבת מימון מפוזרת יותר.

בהינתן מגבלות מימון וחומרה עבור מפתחי בינה מלאכותית סינים, המשתתפים הציעו שסין תוכל להצליח לקדם מספר חברות או מעבדות בינה מלאכותית באמצעות איחוד משאבים, אך מאמצים אלה חייבים להיות סלקטיביים וממוקדים, מה שמפחית את הסבירות לתשואות משמעותיות. בסופו של דבר, המשתתפים הציעו שסביבה זו צפויה להוביל לקונסולידציה מוגברת של התעשייה בשוק הבינה המלאכותית של סין.

דו האי, מנהל בכיר בחטיבת הענן של באידו, ניבא שזה יוביל לקונסולידציה בשוק. תריסר חברות שבבי הבינה המלאכותית המקומיות הפועלות כיום צפויות להתכווץ לשלושה או ארבעה מחנות נפרדים. "המנצחים יהיו אלו שהשבבים שלהם יוכלו לתמוך במגוון הרחב ביותר של דגמים - או לאפשר אפליקציית "קיץ" שתהפוך לסטנדרט דה פקטו."

גרטנר צופה שעד שנת 2029, נוף הטכנולוגיה של GenAI יתאחד ל-75 אחוז פחות שחקנים, ככל שספקי פלטפורמות SaaS ומוצרי היפר-סקיילר יתרחבו וספקי ענן היברידי יספגו. זו אינה ספקולציה בשוק, אלא התוצאה הבלתי נמנעת של כוחות כלכליים שכבר מעצבים מחדש את התעשייה. ההקבלות להתפתחויות תשתית היסטוריות הן בולטות. גרטנר מזהה שאנו עוברים מתקופה של פיצול ספקים לקונסולידציה באמצעות רכישות ושיבושים בשוק. בדיוק כפי שתעשיית החשמל התפתחה מאלפי גנרטורים מקומיים לקומץ חברות שירות גדולות, כך גם הבינה המלאכותית הולכת באותו מסלול.

מימון הון סיכון עבור סטארט-אפים סיניים בתחום הבינה המלאכותית ירד בכמעט 50 אחוז משנה לשנה בתחילת 2025, דבר המשקף זהירות רחבה יותר בקרב משקיעים על רקע צמיחה איטית, אי ודאות רגולטורית ומתחים גיאופוליטיים. ברבעון השני לבדו, המימון צנח ל-4.7 מיליארד דולר בלבד, הרמה הנמוכה ביותר מזה עשור. חשש זה של משקיעים הונע בחלקו על ידי נכונותה המוכחת של ממשלת סין לדכא חדשנות פורצת דרך בשם הכפלת צעדים לשימור טוהר אידיאולוגי.

שאר השוק הסיני, למרות שהוא מציג איתותים מעורבים, מספק סיבה נוספת לפסימיות. מגזר הנדל"ן קרס, שיעור האבטלה בקרב צעירים עולה על 17%, ואמון הצרכנים יורד. גם המצב הגיאופוליטי לא עוזר, כאשר מגבלות היצוא עדיין משפיעות על מגזר הטכנולוגיה של סין, מכסים מאיימים על הכלכלה הרחבה יותר, ומדיניות אידיאולוגית המתמקדת בפיקוח מרתיעה את רוב המשקיעים. משבר מימון זה מציב בעיה מיוחדת לפריסת בינה מלאכותית. ללא הון סבלני שמוכן לממן את מחזורי הפיתוח הרב-שנתיים הללו, רוב הפרויקטים של בינה מלאכותית פלוס יתקעו לפני שיטופלו בעיות יישום מרכזיות.

תהנו מהמומחיות הנרחבת והחמש-כפולה של Xpert.Digital בחבילת שירותים מקיפה | מחקר ופיתוח, XR, יחסי ציבור ואופטימיזציה של נראות דיגיטלית - תמונה: Xpert.Digital

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש

תרחישים עתידיים בין אופוריה לאכזבה

טווח התחזיות העתידיות לתעשיית הבינה המלאכותית של סין קשה להיות רחב יותר. קולות אופטימיים כמו מורגן סטנלי צופים כי השקעות סיניות בבינה מלאכותית יוכלו להגיע לנקודת איזון עד 2028 ולייצר תשואה של 52 אחוזים על ההון המושקע עד 2030. תעשיית הליבה של הבינה המלאכותית עשויה להפוך לשוק בשווי 140 מיליארד דולר עד 2030. הערכה זו קופצת ל-1.4 טריליון דולר כאשר כוללים מגזרים קשורים כמו תשתיות וספקי רכיבים. בינה מלאכותית עשויה לספק דחיפה נוספת לצמיחת התמ"ג ארוכת הטווח של סין, תוך קיזוז גורמים כמו כוח העבודה המזדקן והאטה בצמיחת הפריון. במהלך שנתיים-שלוש הקרובות, בינה מלאכותית עשויה להוסיף 0.2 עד 0.3 נקודות אחוז נוספות לצמיחה השנתית של סין.

השוק העולמי לרובוטים דמויי אדם עשוי להגיע לחמישה טריליון דולר עד 2050, עם מיליארד יחידות בשימוש, ושלושים אחוזים מהן בסין. הגישה של סין, המונעת על ידי יעילות ועלות נמוכה, יוצרת נתיב שונה לתשואה על ההשקעה. יתרון העלות שהפגינו חברות כמו DeepSeek - שפיתחו מודלים בעלי השפעה תמורת חמישה ושישה מיליון דולר בלבד - עשוי לאפשר לחברות סיניות לחדור לשווקים גלובליים שאינם יכולים להרשות לעצמם או אינם מוכנים לאמץ פתרונות מערביים.

ששת עד שנים עשר החודשים הבאים יהיו תקופה קריטית עבור חברות בינה מלאכותית סיניות, שכן מספר הולך וגדל של יישומים ארגוניים המנסים לפתור בעיות מהעולם האמיתי יתחילו להפגין שיפורי פרודוקטיביות. בטווח הארוך, רובוטים דמויי אדם המופעלים על ידי בינה מלאכותית יוכלו להיות בשימוש נרחב למטרות תעשייתיות, מסחריות וביתיות. בטווח הארוך יותר, מהפכת הבינה המלאכותית תתורגם לעלייה בפריון על ידי הגברת היעילות, ייעול תהליכי הייצור ופתיחת מוצרים, שירותים ומקומות עבודה חדשים.

אזור אסיה-פסיפיק יהווה 33 אחוזים מהכנסות תוכנת הבינה המלאכותית בשנת 2025, אך ככל שסין מגבירה את מעורבותה במרוץ הבינה המלאכותית עם ארצות הברית, אנליסטים צופים שהאזור ייצג 47 אחוזים מהשוק עד 2030. תחזיות מצביעות על כך שסין לבדה אחראית לשני שלישים מסך הכנסות תוכנת הבינה המלאכותית באזור אסיה-פסיפיק, בסכום של 149.5 מיליארד דולר, עד 2030. תחזית צמיחה משמעותית זו עבור שוק הבינה המלאכותית מונעת על ידי המגמות הבאות המעצבות את התעשייה.

אבל תחזיות אופטימיות אלו עומדות לצד אזהרות חמורות. קפיטל אקונומיקס צופה כי בועת שוק המניות המונעת על ידי בינה מלאכותית תתפוצץ בשנת 2026. חברת המחקר מסרה כי עליית ריביות ואינפלציה גבוהה יותר ידחפו את שווי המניות כלפי מטה. משנת 2026 ואילך, עליות אלו בשוק המניות צפויות להתפוגג באופן ניבוי, כאשר ריביות גבוהות יותר ואינפלציה מוגברת יתחילו לדחוף את שווי המניות. בסופו של דבר, הם צופים שהתשואות מהמניות יהיו נמוכות יותר בעשור הקרוב מאשר בעשור הקודם. והם סבורים כי ביצועי היתרון ארוכי הטווח של שוק המניות האמריקאי עשויים להגיע לסיומם.

קרן המטבע הבינלאומית ציינה כי בעוד שהאטה סבירה, לא סביר שהיא תתפתח למשבר מערכתי שיחריב את הכלכלה האמריקאית או העולמית. גורינקס ציין כי בדומה למגמות העבר, ההייפ סביב טכנולוגיה פורצת דרך עלול לא לעמוד בציפיות השוק בטווח הקצר, מה שעלול להוביל לירידה במחירי המניות. עם זאת, הוא ציין כי, בניגוד לשנת 1999, נוף ההשקעות הנוכחי מאופיין בחברות טכנולוגיה עשירות במזומן ולא בחברות המונעות על ידי חובות.

פורסטר צופה שעד 2026, הבינה המלאכותית תאבד את זוהרה ותמחור את כתר הבינה המלאכותית בקסדת בטיחות. חששות בנוגע לתשואה על ההשקעה (ROI) של הארגונים יגברו על הגזמות הספקים. עם תיקון שוק זה, חברות יתעדפו פונקציונליות על פני כישרון. מנהלי כספים יימשכו ליותר עסקאות בתחום הבינה המלאכותית. חברות יפרשו את הימוריהן על פני מערכות אקולוגיות של סוכנים ויקצאו מחדש כישרונות כאשר סוכני בינה מלאכותית ייקחו על עצמם עבודה קשה. חברות חכמות ישקיעו בניהול בינה מלאכותית ובהכשרה בשליטה בבינה מלאכותית כדי להפחית סיכונים ולמפות באיטיות את המסע שלהן בתחום הבינה המלאכותית.

דו"ח של ביין מעריך שעד שנת 2030, הוצאות ההון העולמיות עבור מרכזי נתונים בתחום הבינה המלאכותית יגיעו ל-500 מיליארד דולר בשנה, מה שידרוש 200 ג'יגה-וואט של קיבולת חשמל נוספת - מחצית מכך בארה"ב. אבל מגזר הבינה המלאכותית צריך לייצר הכנסות שנתיות של 2 טריליון דולר כדי להצדיק את ההוצאה. נכון לעכשיו, יש פער של 800 מיליארד דולר. בכיר אחד אמר כי מגזר שבבי הבינה המלאכותית של סין עדיין מתמודד עם מכשולים בביקוש ובקיבולת ייצור. השוק זקוק ליישומים בעולם האמיתי כדי להתרחב. הביקוש ליישומים הוא שיקבע הכל. הסגנון האמריקאי של הרחבת כוח המחשוב באופן נואש אינו הבחירה עבור חברות סיניות.

פריחת תשתית הבינה המלאכותית של סין מהוססת, שכן המדינה בנתה מאות מרכזי נתונים כדי לתמוך בשאיפות הבינה המלאכותית שלה, על פי MIT Technology Review, אך רבים מהם עומדים כעת ללא שימוש. מיליארדי דולרים הושקעו על ידי גופים ממשלתיים ופרטיים כאחד בשנים 2023 ו-2024, בציפייה שהביקוש לחוזי חכירה של כרטיסי מסך ימשיך לגדול, אך האימוץ למעשה ירד, וכתוצאה מכך, מפעילים רבים נאבקים כעת כדי לשרוד. פרסומים מקומיים מדווחים כי עד 80 אחוזים מיכולת המחשוב החדשה הזו נותרה ללא שימוש.

תרחישים עתידיים שונים אלה משקפים אי-ודאויות מהותיות. האם סין תתגבר על פיצול מערכת התוכנה שלה? האם יצרני שבבים מקומיים יוכלו לסגור פערים טכנולוגיים במהירות מספקת? האם פיקוח היצוא האמריקאי יהדק, יקל או יישארו ברמות הנוכחיות? האם ממשלת סין תגביר את שליטתה האידיאולוגית, ובכך ירתיע חדשנים, או שמא תנקוט במדיניות פרגמטית יותר? האם הביקוש העולמי לפתרונות בינה מלאכותית בעלות נמוכה יעדיף גישות סיניות המתמקדות ביעילות, או שמא חששות לגבי איכות ואמון יעדיפו פתרונות מערביים?

התשובות לשאלות אלו לא רק יקבעו את גורלה של סין, אלא גם יעצבו את נוף הבינה המלאכותית העולמי. שלושה תרחישים אפשריים עולים. התרחיש הראשון רואה את ארה"ב שומרת על הדומיננטיות שלה. עם שליטה על שבבים מתקדמים וחברות הבינה המלאכותית המובילות בעולם, וושינגטון שומרת על מנהיגותה הטכנולוגית, בעוד סין מתמודדת עם מגבלות מחשוב ומגבילה את הגישה לשווקים מרכזיים. התרחיש השני מתאר פיתוח בינה מלאכותית מפוצל לשתי מערכות אקולוגיות מתחרות. האחת מובלת על ידי ארה"ב ובעלות בריתה, תוך מתן עדיפות לשקיפות וסטנדרטים אתיים, בעוד שהשנייה נשלטת על ידי סין, שם בינה מלאכותית הנשלטת על ידי המדינה משמשת ככלי למעקב דיגיטלי. מדינות ייאלצו ליישר קו עם אחד מהמודלים הללו, וליצור נוף דיגיטלי מקוטע.

התרחיש השלישי רואה את סין שולטת בבינה מלאכותית לצרכנים אך מפגרת מאחור ביישומים מתקדמים. הגבלות אמריקאיות על שבבים פוגעות ביכולתה של סין לפתח בינה מלאכותית מתקדמת לתחום הביטחון והמחקר המדעי, אך בייג'ינג מצטיינת בבינה מלאכותית לשוק ההמוני, ומציעה פלטפורמות במחירים נוחים כמו DeepSeek למשתמשים גלובליים. עם זאת, איזון זה עלול להשתנות באופן דרמטי אם סין תממש את שאיפותיה בטייוואן, ביתה של TSMC, המייצרת כ-90 אחוז מהשבבים המתקדמים בעולם.

בסופו של דבר, המירוץ לעליונות הבינה המלאכותית מעצב מחדש את הדינמיקה העולמית של כוחות. בעוד שארה"ב מובילה כיום במחקר מתקדם בתחום הבינה המלאכותית, המיקוד האסטרטגי של סין והשקעותיה המונעות על ידי המדינה הפכו אותה למתחרה אדירה. למרות שבייג'ינג מתמודדת עם מכשולים כמו הגבלות מערביות וספקנות בשוק, התקדמותה בתחום הבינה המלאכותית הצרכנית והשפעתה בשווקים מתעוררים הופכות את המירוץ לבלתי צפוי. בין אם תחרות זו תוביל לדומיננטיות מתמשכת של ארה"ב, נוף דיגיטלי מפולג או עלייתה של סין במגזרים קריטיים, דבר אחד ברור: בינה מלאכותית תעצב באופן עמוק את הכלכלה העולמית, את מדיניות הביטחון הלאומית ואת הבריתות הבין-פוליטיות בשנים הקרובות.

מתאים לכך:

• תוכנית החומש החדשה של בייג'ינג ותוכנית ההשקעות העצומה: כיצד סין מאתגרת את הסדר הכלכלי העולמי

בעיות יישום וליקויים בממשל

מעבר לסוגיות חומרה וכוח אדם, סין מתמודדת עם אתגרי יישום מהותיים שלעתים קרובות מתעלמים מהם. אימוץ הבינה המלאכותית בעסקים נותר מקוטע וניסיוני. בעוד שסין מובילה באימוץ בינה מלאכותית גנרטיבית, ארגונים סיניים טרם יישמו אותה במלואה ככל שיכלו. כאשר SAS ערכה סקר בקרב דובר לגבי המידה שבה ארגוניהם משתמשים בבינה מלאכותית גנרטיבית, תשעה עשר אחוזים מהארגונים הסיניים אמרו שהם "משתמשים ויישמו במלואה בינה מלאכותית גנרטיבית", נתון העולה על הממוצע העולמי של אחד עשר אחוזים, אך מפגרת אחרי המובילה העולמית ביישום מלא, ארה"ב, עם עשרים וארבעה אחוזים.

בינתיים, 64 אחוז מהנשאלים מסין אמרו כי הארגון שלהם "משתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית אך טרם יישם אותה במלואה", נתון הנמצא הרבה מעל הממוצע העולמי של 43 אחוז. בהתחשב בדגש שסין שמה על רגולציה מדוקדקת ואישור מוסמך של בינה מלאכותית גנרטיבית, הגיוני שארגונים רבים עורכים ניסויים ראשוניים לפני שהם משלבים באופן מלא בינה מלאכותית גנרטיבית בתהליכים שלהם. ברור שסין מחויבת לחלוטין לבינה מלאכותית גנרטיבית, אך ארגונים סיניים נוקטים בזהירות, גם כשהם מאמצים יחד את הטכנולוגיה החדשה הזו.

כאשר נשאלו על אתגרי היישום, המשיבים הסינים נטו הרבה פחות מהממוצע העולמי לציין חוסר במומחיות פנימית או בכלים הולמים: רק 31 אחוזים אמרו שחסרים להם הכלים הנכונים ליישום בינה מלאכותית גנרטרית, בהשוואה ל-47 אחוזים ברחבי העולם, בעוד שרק 21 אחוזים אמרו שחסרה להם מומחיות פנימית, בהשוואה ל-39 אחוזים ברחבי העולם. נתונים אלה עומדים בניגוד מוחלט לפערים בכישרונות שנדונו קודם לכן ומצביעים על פער בין התפיסה העצמית למציאות, או על סטנדרטים שונים לגבי מה מהווה "מומחיות הולמת".

פרטיות נתונים ואבטחת נתונים דורגו כשתי הדאגות המובילות בקרב כל המשיבים לסקר בנוגע ליישום בינה מלאכותית גנרטיבית, שצוינו על ידי 76 ו-75 אחוזים בהתאמה. עם זאת, יותר ממחצית המשיבים (51 אחוזים) הביעו חששות לגבי הצורך בכישרונות ומיומנויות פנימיים. הכשרה בתחום הממשל והניטור נמצאה כבלתי מספקת במיוחד. על פי SAS, פחות מאחד מכל עשרה משיבים (7 אחוזים) דיווחו על רמה "גבוהה" של הכשרה בתחום הממשל והניטור עבור בינה מלאכותית גנרטיבית. שלושים ושניים אחוזים דיווחו על רמה "מספקת", בעוד ש-58 אחוזים - רוב ברור - אמרו שהכשרה בתחום הממשל והניטור שלהם הייתה "מינימלית".

כאשר נשאלו על מסגרות הממשל הארגוניות שלהם עבור בינה מלאכותית גנרטיבית, רק חמישה אחוזים מהנשאלים אמרו שיש להם מסגרת ממשל "מבוססת ומקיפה". יותר מ-55 אחוזים אמרו שמסגרת הממשל שלהם "בפיתוח", בעוד ש-28 אחוזים תיארו אותה כ"אד-הוק או בלתי פורמלית". כאחד מכל 11 אחוזים אמר שמסגרת הממשל שלהם עבור בינה מלאכותית גנרטיבית "לא קיימת". פערים אלה בממשל יוצרים סיכונים משמעותיים ליישומים, במיוחד בתעשיות מוסדרות או עם יישומים רגישים.

זרימת נתונים מקוטעת בין תעשיות פוגעת ביכולת לאחד נתונים למאגר משאבים קוהרנטי ונגיש עבור יישומי בינה מלאכותית. מחסומי נתונים אלה מונעים אימון יעיל של מודלים של בינה מלאכותית ומגבילים תובנות בין מגזרים. סוכני ממשלה ועסקים פועלים לשיפור יכולת הפעולה ההדדית של נתונים ולקדם שיתוף נתונים בין תעשיות וזרימת נתונים מובנית וחוצת גבולות תחת מסגרות לא מוסדרות מספיק כדי לממש את מלוא הערך של המערכת האקולוגית של הנתונים של סין. על ידי התמודדות עם אתגרים אלה הקשורים לנתונים, סין יכולה לחזק עוד יותר את המערכת האקולוגית של בינה מלאכותית תוך תרומה לנוף נתונים עולמי קוהרנטי וחדשני יותר.

יישום הבינה המלאכותית הגנרטיבית אינו משולב כראוי עם משילות כפרית. ככוח מוביל בטכנולוגיות מתפתחות, בינה מלאכותית גנרטיבית תסבך עוד יותר את מבנה האינטרסים המגוון הקיים בהעצמת החייאת הכפר בסין. עבור הממשלה, המחזיקה במעמד בולט, הפער הדיגיטלי הנובע מפערים כלכליים בין עירוניים לכפריים דורש השקעות משמעותיות בכוח אדם, משאבים ומימון כדי לגשר על פער זה. תהליך זה מאופיין בציר זמן ארוך יותר של החזר השקעה. בניגוד לשוק, שנותן עדיפות לגורמים כלכליים בלבד, משילות כפרית בהובלת הממשלה כרוך בהערכה הוליסטית של עלויות משילות רב-גוניות.

מפתחי וספקי טכנולוגיה מקיימים אינטראקציה בעיקר עם משרדי ממשלה. כתוצאה מכך, ההיצע שלהם מותאם במידה רבה לדרישות הממשלה, תוך הזנחה אפשרית של צרכי הפיתוח האמיתיים של אזורים כפריים ותושביהם. מצב זה מחריף את האופי הגמיש של הממשל הדיגיטלי. ברמה הלאומית, למרות פרסום מסמכים משפטיים כגון תוכנית הפעולה לפיתוח כפרים דיגיטליים 2022-2025 וצעדי הביניים לניהול שירותי בינה מלאכותית גנרטיביים, מעורבותן של משרדים רבים עלולה להוביל לטשטוש קווי אחריות, לגרום לעיכובים ולהפחתת יעילות הממשל. אלא אם כן סוגיות אלו יטופלו במהירות, הן לא רק יפריעו להפעלת המוטיבציה הפנימית של תושבי הכפר להשתתף באופן פעיל בהחייאת הכפר בסין המונעת על ידי בינה מלאכותית גנרטיבית, אלא גם עלולות ליצור סכסוכים דיגיטליים חדשים.

הקונסולידציה הגדולה של הבינה המלאכותית: רק דגמים סיניים מעטים ישרדו.

שאיפתה של סין להוביל את הבינה המלאכותית עד שנת 2030 ניצבת בפני שילוב מורכב של אתגרים מבניים, החורגים הרבה מעבר למגבלות יצוא השבבים המצוטטות לעתים קרובות. פער הכישרונות של למעלה מחמישה מיליון עובדים מיומנים, התשתית המקוטעת עם קיבולת בלתי מנוצלת באופן דרמטי, הפערים האזוריים העצומים בין מרכזים עירוניים לפריפריות כפריות, והקונסולידציה הקרבה של השוק לאחר שנים של השקעות יתר ספקולטיביות, מציירים תמונה מפוכחת הרבה יותר ממה שמרמזות ההצהרות הרשמיות.

מצב פרדוקסלי זה בולט במיוחד במרכזי נתונים: בעוד שפרנקפורט אינה יכולה לבנות מתקנים חדשים עקב מחסור בחשמל, מתקנים חדישים במחוזות המערביים של סין עומדים ריקים במידה רבה עקב מחסור בתשתיות, הון אנושי וביקוש מעשי. בשני המקרים, מתברר כי השקעות עצומות ברכיבים בודדים מבוזבזות אם המערכת הכוללת אינה מפותחת באופן עקבי.

18 עד 36 החודשים הבאים יהיו מכריעים. או שסין תצליח להתגבר על הפיצול באמצעות יוזמות כמו ברית החדשנות של אקוסיסטם מודל-שבב, סגירת פער הכישרונות באמצעות השקעות מסיביות בחינוך וניצול מושכל של קיבולת קיימת אך לא מנוצלת. או שהאומה תצפה כיצד השקעות נודדות, כישרונות מובילים עוזבים ויצירת ערך דיגיטלי עוברת למקומות אחרים. קונסולידציית השוק הקרובה תהיה אכזרית. מתוך יותר מ-180 מודלי שפה עיקריים שאושרו כיום, אולי רק שלושה או ארבעה ישרדו. מאות מרכזי נתונים יצטרכו להיסגר או שייעודם יהפוך. מימון הון סיכון נותר ברמה הנמוכה ביותר מזה עשור.

אבל יהיה זה מוקדם מדי לפסול את שאיפותיה של סין. האסטרטגיה שלה המתמקדת ביעילות, גישת הפריסה תחילה, ויתרונות העלות של פתרונות כמו DeepSeek יכולים לתפוס נתח שוק משמעותי בשווקים גלובליים שאינם יכולים להרשות לעצמם פתרונות מערביים יוקרתיים. התמיכה הממשלתית נותרה איתנה, גם אם היא צריכה להיות מתואמת יותר ופחות בזבזנית. ואתגרים דמוגרפיים - אוכלוסייה מזדקנת ואוכלוסייה בגיל העבודה הולכת ופוחתת - הופכים את שיפורי הפריון המונעים על ידי בינה מלאכותית ללא אופציונליים, אלא חיוניים.

משקיפים גלובליים לא צריכים לזלזל בסין וגם לא לקבל את הצהרותיה הרשמיות כפשוטן. כפי שקורה לעתים קרובות, המציאות נמצאת איפשהו בין הקצוות הללו. סין לא תהפוך להגמון בלתי מעורער של בינה מלאכותית וגם לא תשקע בחוסר חשיבות טכנולוגית. במקום זאת, מתהווה תמונה מורכבת ומקוטעת: אשכולות מצוינות מרוכזים אזורית בחוף המזרחי, יישומים ניסיוניים באלפי חברות, כישלונות מרהיבים בפרויקטים תשתיתיים שאפתניים מדי, פתרונות יעילות חדשניים למקרי שימוש ספציפיים ותלות מתמשכת בטכנולוגיה זרה בשילוב עם מאמצים מואצים לקראת עצמאות.

כאשר תתבצע ההערכה הסופית בשנת 2030, סביר להניח שגם התחזיות האופטימיות ביותר וגם לא הפסימיות ביותר יתגשמו. סין אמנם עשתה התקדמות משמעותית, אך לא תשיג את המעמד הדומיננטי שבייג'ינג שואפת אליו. ארה"ב תמשיך להוביל במחקר חזיתי, אך פתרונות סיניים יהיו נפוצים בכלכלות מתפתחות. והעולם יצטרך לפעול עם שתי מערכות אקולוגיות של בינה מלאכותית, חלקן נפרדות וחלקן שלובות זו בזו, שדו-קיום, תחרות ושיתוף פעולה מזדמן ביניהן יעצבו את הנוף הגיאופוליטי של המאה ה-21.

☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית

☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!

Konrad Wolfenstein

אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של האסטרטגיה הדיגיטלית והדיגיטציה

☑️ הרחבה ואופטימיזציה של תהליכי המכירה הבינלאומיים

Platforms פלטפורמות מסחר B2B גלובליות ודיגיטליות

Pioneeer פיתוח עסקי / שיווק / יחסי ציבור / מדד

מימד חדש של טרנספורמציה דיגיטלית עם 'בינה מלאכותית מנוהלת' (בינה מלאכותית) – פלטפורמה ופתרון B2B | ייעוץ אקספרט - תמונה: Xpert.Digital

כאן תלמדו כיצד החברה שלכם יכולה ליישם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית במהירות, בצורה מאובטחת וללא חסמי כניסה גבוהים.

פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת היא חבילה מקיפה ונטולת דאגות עבורכם לבינה מלאכותית. במקום להתמודד עם טכנולוגיה מורכבת, תשתית יקרה ותהליכי פיתוח ארוכים, אתם מקבלים פתרון מוכן לשימוש המותאם לצרכים שלכם משותף מתמחה - לעתים קרובות תוך מספר ימים.

היתרונות המרכזיים במבט חטוף:

⚡ יישום מהיר: מרעיון ליישום תפעולי תוך ימים, לא חודשים. אנו מספקים פתרונות מעשיים היוצרים ערך מיידי.

🔒 אבטחת מידע מקסימלית: המידע הרגיש שלך נשאר אצלך. אנו מבטיחים עיבוד מאובטח ותואם ללא שיתוף מידע עם צדדים שלישיים.

💸 אין סיכון פיננסי: אתם משלמים רק על תוצאות. השקעות גבוהות מראש בחומרה, תוכנה או כוח אדם מבוטלות לחלוטין.

🎯 התמקדו בעסק הליבה שלכם: התרכזו במה שאתם עושים הכי טוב. אנו מטפלים בכל היישום הטכני, התפעול והתחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם.

📈 עתיד-מוכן וניתן להרחבה: הבינה המלאכותית שלכם גדלה איתכם. אנו מבטיחים אופטימיזציה וגמישות מתמשכת, ומתאימים את המודלים לדרישות חדשות באופן גמיש.

עוד על זה כאן:

• פתרון בינה מלאכותית מנוהלת - שירותי בינה מלאכותית תעשייתיים: המפתח לתחרותיות במגזרי השירותים, התעשייה וההנדסה המכנית