Ambițiile Chinei în domeniul inteligenței artificiale puse la încercare: De ce miliarde de investiții vor fi irosite

Mai mult decât un simplu război al cipurilor: adevăratul motiv pentru care ofensiva Chinei împotriva inteligenței artificiale stagnează

Republica Populară Chineză își urmărește obiectivul de a deveni superputerea mondială în domeniul inteligenței artificiale până în 2030 cu o determinare amețitoare. În timp ce declarațiile oficiale evocă un viitor luminos în care 90% din economie funcționează folosind IA, iar sistemele inteligente pătrund în fiecare aspect al societății, o imagine mult mai complexă se conturează în culise. Ofensiva Chinei în domeniul inteligenței artificiale se confruntă cu probleme structurale fundamentale care se extind mult dincolo de mult discutatele restricții americane privind exporturile de cipuri. Un deficit de talente de peste cinci milioane de lucrători calificați, o infrastructură tehnologică fragmentată, inegalități regionale dramatice și consolidarea iminentă a pieței reprezintă provocări existențiale pentru planurile ambițioase ale Beijingului.

Paralelele cu problemele Germaniei legate de tranziția energetică sunt izbitoare. Așa cum Germania riscă să-și eșueze viitorul digital din cauza lipsei de capacitate a rețelei, China se confruntă cu un alt tip de dezechilibru infrastructural. În timp ce centrele de date nu pot fi construite la Frankfurt din cauza lipsei de conexiuni electrice, facilitățile de ultimă generație din provinciile occidentale chineze sunt în mare parte goale, deoarece lipsesc infrastructura din aval, capitalul uman și cererea practică. În ambele cazuri, se dezvăluie un adevăr fundamental al politicii tehnologice moderne: investițiile gigantice în componente individuale devin ineficiente dacă sistemul general nu este dezvoltat în mod consecvent.

Legat de asta:

• China și Neijuan-ul suprainvestițiilor sistematice: capitalismul de stat ca accelerator de creștere și capcană structurală

Capcana talentelor

Poate cea mai gravă slăbiciune a strategiei Chinei în domeniul inteligenței artificiale este deficitul dramatic de lucrători calificați. Ministerul Resurselor Umane și Securității Sociale estimează că decalajul este de peste cinci milioane de persoane, cu un raport uimitor între cerere și ofertă, de unu la zece. În prima jumătate a anului 2025, posturile vacante pentru posturi legate de inteligența artificială au explodat cu 37% față de aceeași perioadă a anului precedent. Inginerii robotici și dezvoltatorii de algoritmi au fost deosebit de solicitați, posturile vacante pentru aceste posturi crescând cu peste 50%. Aceste cifre nu documentează o expansiune sănătoasă, ci mai degrabă o cursă disperată pentru resurse limitate.

McKinsey preconizează că cererea de profesioniști în domeniul inteligenței artificiale din China va crește la șase milioane până în 2030, în timp ce universitățile interne și chinezii care se întorc în străinătate pot oferi, în cel mai bun caz, două milioane. Acest lucru creează un decalaj de patru milioane de lucrători înalt calificați, care este probabil să se adâncească și mai mult, deoarece rata natalității din China este în scădere de ani de zile. Populația în vârstă de muncă este proiectată de ONU să scadă cu 180 de milioane până în 2050 față de 2023, în timp ce populația îmbătrânește rapid. Vârsta medie a forței de muncă va crește la peste 45 de ani. Prin urmare, China se află într-o situație demografică dificilă între economii emergente precum Vietnam și națiuni industrializate îmbătrânite, precum Japonia.

O privire superficială ar putea duce la presupunerea că China are o abundență de absolvenți. Într-adevăr, universitățile chineze produc anual aproximativ 1,4 milioane de absolvenți STEM. Cu toate acestea, realitatea dezvăluie o discrepanță calitativă. Cercetarea cu adevărat de vârf și dezvoltarea de modele de frontieră necesită în primul rând candidați la doctorat. Randamentul doctoranzilor instruiți în inteligență artificială rămâne relativ scăzut, ceea ce duce la o concurență intensă pentru talentele de top disponibile. Oamenii de știință cu experiență în învățarea automată de la giganții tehnologici percep acum salarii de șapte cifre în yuani. Startup-urile mai mici raportează că posturile critice de cercetare și dezvoltare rămân vacante luni de zile, întârziind masiv dezvoltarea produselor.

Problema este exacerbată de natura specifică a integrării IA. Spre deosebire de revoluția mobilă din anii 2010, când tehnologiile de bază erau deja funcționale, iar capitalul era necesar în primul rând pentru achiziția de utilizatori și extinderea logisticii, implementarea IA necesită cercetare și dezvoltare continuă, specifice contextului. Un spital nu poate pur și simplu să instaleze ChatGPT și să vorbească despre asistență medicală bazată pe IA. Este nevoie de luni sau ani de dezvoltare pentru a aborda fluxurile de lucru medicale, conformitatea cu reglementările și integrarea cu sistemele existente. Fără capitalul pacienților dispuși să finanțeze aceste cicluri de dezvoltare multianuale, majoritatea proiectelor IA-plus stagnează înainte de a rezolva provocările principale de implementare.

Lipsa expertizei interdisciplinare se dovedește a fi deosebit de problematică. Un studiu din 2024 realizat de Universitatea Renmin a constatat că China suferă de o lipsă de talente de top, în special oameni de știință și profesioniști în domeniul inteligenței artificiale cu expertiză inter-industrie. Integrarea inteligenței artificiale în industriile tradiționale necesită persoane cu cunoștințe tehnice aprofundate și cunoștințe aprofundate despre industrie. Un sistem de inteligență artificială agricolă are nevoie de dezvoltatori care înțeleg agronomia. O inteligență artificială financiară are nevoie de experți familiarizați cu cerințele de reglementare. Aceste competențe interdisciplinare sunt rare la nivel global, dar mai ales în China.

Companiile răspund cu diverse strategii. Unele recrutează agresiv în străinătate, relaxează restricțiile hukou și încearcă să aducă înapoi talente din străinătate. Altele investesc masiv în programe de formare interne. Guvernul promovează extinderea programelor de studii în domeniul inteligenței artificiale (IA) în universități. Peste cinci sute de universități chineze au înființat programe de studii în domeniul inteligenței artificiale din 2018. Cu toate acestea, schimbările culturale și educaționale necesită timp. Chiar și cu eforturi accelerate, deficitul de talente va împovăra ecosistemul chinezesc al inteligenței artificiale în următorul deceniu.

Dimensiunea geopolitică agravează și mai mult problema. În timp ce universitățile chineze fac progrese substanțiale în educația în domeniul inteligenței artificiale, centrele tehnologice globale continuă să atragă talente de top. Incertitudinea generată de reglementările guvernamentale, controlul ideologic și limitările percepute asupra libertății academice determină unele talente să migreze în străinătate sau să rămână acolo. Deși China se mândrește cu 47% dintre cei mai importanți cercetători în domeniul inteligenței artificiale din lume și cu 50% din brevetele de inteligență artificială, aceste cifre impresionante nu pot masca faptul că amploarea cererii depășește cu mult orice resurse disponibile.

Criza infrastructurii, în ciuda investițiilor masive

Infrastructura de inteligență artificială a Chinei prezintă un paradox de proporții monumentale. Pe de o parte, țara a anunțat sau a construit peste 250 de noi centre de date de inteligență artificială între 2023 și 2024. Investitorii publici și privați au investit miliarde în extinderea infrastructurii digitale principale. Pe de altă parte, surse locale raportează că până la 80% din această capacitate de calcul nou creată rămâne neutilizată. Ratele de utilizare ale multor centre de date inteligente stagnează la 20-30%. Facilitățile care costă miliarde sunt în mare parte inactive, în timp ce operatorii lor caută cu disperare clienți, iar costurile continue de răcire, electricitate și întreținere le suprasolicită bilanțurile.

Această situație bizară rezultă dintr-o combinație de presiune politică, exces speculativ și erori de calcul fundamentale. În urma spargerii bulei imobiliare și a recesiunii economice induse de COVID, administrațiile locale au căutat cu disperare noi factori de creștere. Entuziasmul din jurul ChatGPT la sfârșitul anului 2022 a făcut ca inteligența artificială să pară candidatul ideal. Până în 2023, peste 500 de proiecte de centre de date au fost propuse la nivel național. Autoritățile locale au promovat agresiv aceste inițiative, sperând să stimuleze economiile regionale. Întreprinderile de stat, fondurile de investiții afiliate guvernului, precum și firmele și investitorii privați au îmbrățișat cu entuziasm viitorul presupus aur.

Cu toate acestea, așa cum este tipic în cazul proiectelor grăbite, planificarea realistă a lipsit adesea. Multe facilități au fost construite fără a se ține cont de cererea reală sau de standardele tehnice. Inginerii cu experiență relevantă erau rari, iar numeroși directori s-au bazat pe intermediari care au umflat previziunile sau au exploatat procesele de achiziții pentru a obține subvenții. Drept urmare, multe centre de date noi nu au îndeplinit așteptările, fiind costisitoare de operat, dificil de ocupat și irelevante din punct de vedere tehnic pentru sarcinile de lucru moderne legate de inteligența artificială.

Legat de asta:

• Boom-ul inteligenței artificiale în China sau bula inteligenței artificiale este pe cale să explodeze? Sute de centre de date noi stau goale

O problemă cheie constă în tipul de infrastructură construită. Multe centre de date au fost proiectate pentru antrenarea modelelor lingvistice mari și, prin urmare, au fost amplasate în provinciile vestice, unde energia lor este mai ieftină. Acest lucru s-a aliniat cu Inițiativa de Informatică Occidentală Eastern Data, care urmărea să mute procesarea datelor din zonele metropolitane aglomerate din est către regiunile bogate în resurse din vest. Cu toate acestea, atunci când cererea s-a mutat de la antrenamentul pur al modelelor la inferență - aplicarea practică a modelelor antrenate - multe facilități occidentale s-au dovedit a fi prost poziționate. Inferența necesită de obicei configurații hardware diferite - cipuri mai rapide, mai receptive, care prioritizează latența redusă și eficiența în detrimentul puterii de calcul simple. În plus, inferența trebuie să aibă loc aproape de utilizatorii finali, adică în orașele mari din est. Astfel, centrele de date occidentale sunt adesea construite pentru sarcinile greșite și amplasate în locurile greșite.

Ca răspuns, Beijingul a anunțat construirea unui centru de date axat pe inferențe în Wuhu, o prefectură din sud-estul țării, pentru a deservi piețe urbane majore precum Shanghai, Hangzhou și Nanjing. Dar aceasta este doar o picătură într-un ocean. Alocarea greșită a resurselor către o infrastructură nepotrivită a blocat miliarde de capital care ar fi putut fi utilizate mai productiv în altă parte. Se pare că unele proiecte nu au avut niciodată intenția de a genera profit prin putere de calcul reală. Mai multe rapoarte și surse din interior confirmă faptul că unele companii au folosit centre de date bazate pe inteligență artificială pentru a se califica pentru acorduri de energie verde sau terenuri subvenționate de guvern. În unele cazuri, energia electrică alocată a fost vândută înapoi rețelei, în timp ce clădirile au rămas neutilizate. Până la sfârșitul anului 2024, majoritatea jucătorilor din domeniu urmăreau să beneficieze de stimulente politice, mai degrabă decât de o muncă reală bazată pe inteligență artificială.

Deficitul de hardware agravează și mai mult situația. În ciuda sprijinului masiv din partea guvernului pentru dezvoltarea de cipuri interne, companiile chineze de inteligență artificială rămân în mare măsură dependente de tehnologia străină. SUA controlează peste 70% din puterea de calcul globală și utilizează controale la export pentru a restricționa accesul Chinei la cipuri avansate precum H100 de la Nvidia și tehnologii critice de ambalare. Se preconizează că deficitul de cipuri de inteligență artificială din China va depăși 10 miliarde de dolari până în 2025. Alternativele interne, precum Ascend 910B de la Huawei, sunt în urmă în ceea ce privește performanța de antrenare a modelelor lingvistice mari. Mai mult, clusterele avansate de inteligență artificială necesită nu doar cipuri, ci și interconexiuni de înaltă inginerie care acoperă zeci de mii de procesoare. Firmele americane continuă să fie lideri în designul la nivel de sistem.

Companiile chineze au achiziționat aproape un milion de procesoare Nvidia HGX H20 numai în 2024. Această dependență persistă deoarece scara de aprovizionare a Nvidia și stiva de software CUDA matură creează o problemă de tipul „oul și găina” pentru industria de inteligență artificială din China. Hardware-ul autohton duce lipsă atât de volum, cât și de suport din partea dezvoltatorilor. DeepSeek a încercat să-și antreneze modelul R2 pe cipurile Ascend de la Huawei, dar a trebuit să recurgă la hardware-ul Nvidia din cauza instabilității performanței, a interconexiunilor mai slabe și a imaturității CANN. Chiar dacă producătorii chinezi ar putea inunda piața cu NPU-uri Ascend sau GPU-uri Moore Threads, o stivă de software slabă le face neatractive pentru dezvoltatori.

Ecosistemul software pentru cipurile chinezești de inteligență artificială este semnificativ mai slab decât omologul său occidental. CUDA de la Nvidia beneficiază de peste cincisprezece ani de documentație și rafinare, o bază mare de utilizatori și o integrare robustă cu framework-uri populare de învățare automată, cum ar fi PyTorch și TensorFlow. Framework-ul CANN de la Huawei a fost introdus abia în 2019, la doisprezece ani după CUDA. Dezvoltatorii îl descriu adesea ca fiind plin de erori, instabil și slab documentat, cu blocări frecvente la rulare și integrare limitată cu terți. Aceste probleme nu fac imposibile rulările de antrenament la scară largă pe hardware chinezesc, dar le fac considerabil mai scumpe.

Lipsa unor standarde comune între diverși furnizori chinezi de cipuri fragmentează și mai mult piața. Fiecare furnizor are propriul său pachet de software incompatibil, de nivel scăzut. Framework-urile AI mainstream suportă în principal cipuri Nvidia. Cipurile AI interne trebuie să se adapteze la mai multe framework-uri, iar fiecare actualizare a framework-ului necesită adaptări repetate. Acest lucru duce la lipsa operatorilor și optimizărilor pentru modelele mari, împiedicând rularea modelelor sau făcându-le ineficiente, discrepanțe de precizie datorate diferențelor arhitecturale și de implementare software și costuri ridicate de portare pentru a permite antrenamentul modelelor la scară largă pe cipuri interne.

Alianța pentru Inovarea Ecosistemului Model-Chip, fondată în vara anului 2025, încearcă să abordeze această problemă. Aceasta reunește Huawei, Biren Technologies, Enflame, Moore Threads și alții cu scopul de a construi o stivă de inteligență artificială complet localizată care să conecteze hardware-ul, modelele și infrastructura. Succesul depinde de realizarea interoperabilității prin protocoale și framework-uri partajate și de reducerea fragmentării ecosistemului. Deși unificarea software-ului de nivel scăzut poate fi dificilă din cauza arhitecturilor diferite, standardizarea de nivel mediu pare mai realistă. Concentrându-se pe API-uri și formate de modele comune, grupul speră să facă modelele portabile pe platformele interne. Dezvoltatorii ar putea scrie cod o singură dată și să îl ruleze pe orice accelerator chinezesc. Cu toate acestea, până când aceste standarde nu vor exista cu adevărat, fragmentarea înseamnă că fiecare companie trebuie să abordeze mai multe probleme simultan pe mai multe fronturi, într-o piață saturată.

Huawei a făcut CANN open source la începutul lunii august 2025, posibil ca parte a angajamentului său față de noua alianță sau ca o încercare generală de a face din seria Ascend 910 platforma preferată de companiile chineze. Până atunci, setul de instrumente AI Huawei pentru NPU-urile Ascend era distribuit într-o formă limitată. Maturitatea CANN este în urma CUDA, în principal pentru că nu exista o bază instalată largă și stabilă de procesoare Ascend în afara propriilor proiecte Huawei. Dezvoltatorii urmăresc scalarea, iar CUDA a devenit dominantă deoarece milioane de GPU-uri Nvidia fuseseră livrate și erau disponibile pe scară largă, justificând investițiile în optimizare, biblioteci și asistență comunitară. Huawei și alți dezvoltatori chinezi nu pot livra milioane de NPU-uri Ascend sau GPU-uri Biren din cauza sancțiunilor americane.

Infrastructura energetică prezintă o imagine mixtă. China și-a extins rețeaua de optzeci de ori mai rapid decât SUA și este lider mondial în domeniul capacității de energie solară, eoliană și hidroenergetică. Aceste investiții masive în energiile regenerabile au scopul de a face scalarea inteligenței artificiale sustenabilă. Inițiativa Eastern Data Western Computing mută procesarea datelor către regiuni occidentale bogate în energie și terenuri, alimentate de energie eoliană și solară. Scopul nu este doar de a reduce costurile, ci și de a crea o infrastructură mai robustă și mai sustenabilă. Se așteaptă ca milioane de rack-uri IT să fie instalate până la sfârșitul celui de-al paisprezecelea Plan cincinal, în 2025.

Deși regiunile vestice oferă resurse abundente de energie eoliană și solară și prețuri mai mici la electricitate, acestea rămân adesea în urmă în ceea ce privește dezvoltarea infrastructurii. Provocarea constă în combinarea eficientă a resurselor abundente de energie verde din regiunile vestice mai puțin dezvoltate cu nevoile tot mai mari de procesare a datelor din est. Nevoile de calcul sunt concentrate în regiunile estice, unde autosuficiența energiei regenerabile este sub 40%, în timp ce vestul se mândrește cu 70% din capacitatea instalată de energie regenerabilă a Chinei. Tencent intenționează să își amplaseze cel mai mare centru de date inteligent din vestul Chinei, în Ningxia, parțial datorită prețurilor mai mici la electricitate. Companiile tind să își antreneze modelele lingvistice la scară largă în provinciile vestice din cauza costurilor mai mici cu energia electrică, dar își bazează centrele de date orientate spre aplicații în est, unde o bază de clienți mai mare permite un feedback mai rapid cu privire la aplicațiile lor.

Deși regiunile occidentale oferă costuri reduse pentru energie electrică, deficiențele în transport, comunicații și sistemele de sprijin pentru talente îngreunează atragerea și păstrarea personalului de înaltă tehnologie. Multe centre de date occidentale rămân inactive în așteptarea unei explozii a aplicațiilor downstream. Un angajat al unui furnizor de cloud a confirmat că rata de utilizare a centrelor de date inteligente chinezești este sub 30%.

Domenii de interes industrial: B2B, digitalizare (de la IA la XR), inginerie mecanică, logistică, energii regenerabile și industrie

Mai multe informații aici:

• Centru de afaceri de experți

Un centru tematic care oferă perspective și expertiză:

• Platformă de cunoștințe care acoperă economiile globale și regionale, inovația și tendințele specifice industriei
• O colecție de analize, perspective și informații generale din principalele noastre domenii de interes
• Un loc pentru expertiză și informații despre evoluțiile actuale din afaceri și tehnologie
• Un hub pentru companiile care caută informații despre piețe, digitalizare și inovații industriale

Diviziunea regională exacerbează decalajul

Disparitățile geografice în dezvoltarea inteligenței artificiale (IA) din China repetă și exacerbează inegalitățile economice existente. Provinciile de pe Coasta de Est, precum Guangdong, Jiangsu, Zhejiang și Shanghai, au deținut mult timp poziții de frunte, Guangdong demonstrând un impuls de dezvoltare deosebit de puternic. Shanghai și Beijing au menținut o concentrație ridicată a activităților de IA, datorită sprijinului politic și capacităților de cercetare și dezvoltare tehnologică. Regiunile centrale, precum Hubei, Henan și Shandong, s-au mutat treptat către o zonă medie, indicând o îmbunătățire constantă. Cu toate acestea, provinciile vestice, precum Qinghai, Tibet și Gansu, rămân la un nivel general scăzut. În ciuda unor îmbunătățiri, decalajul față de regiunea estică este încă evident, iar problema dezvoltării regionale dezechilibrate persistă.

Între 2014 și 2022, nivelul IA în China a prezentat o tendință semnificativă de îmbunătățire și expansiune regională în timp. În 2014, nivelul general de dezvoltare a IA în țară a fost scăzut, doar provinciile de coastă estică înregistrând performanțe remarcabile și demonstrând avantajele timpurii ale acestor regiuni în domeniul IA. Între timp, regiunile centrale și vestice au avut un început general târziu, iar nivelul lor de dezvoltare a fost în general scăzut. Până în 2022, nivelul IA al țării se îmbunătățise considerabil, Delta râului Yangtze și Marginea Bohai devenind principalii factori de creștere. Beijing, Tianjin și Hebei au înregistrat un impuls puternic de dezvoltare, în timp ce regiunea vestică, deși la un nivel mai scăzut de dezvoltare, a prezentat o tendință ascendentă clară.

Un studiu privind inegalitatea veniturilor cauzată de IA a constatat că impactul IA asupra inegalității veniturilor este cel mai puternic în regiunea de nord-est, urmată de regiunea de vest, în timp ce efectele sunt relativ mai mici în regiunile centrale și estice. IA exacerbează semnificativ decalajul de venituri prin îmbunătățiri structurale industriale și inovare tehnologică. Eterogenitatea regională arată că IA nu acționează ca un egalizator, ci mai degrabă amplifică avantajele existente. Provinciile cu infrastructură digitală puternică, acces la capital și baze de talente beneficiază în mod disproporționat, în timp ce regiunile subdezvoltate rămân și mai în urmă.

Decalajul digital urban-rural exacerbează și mai mult aceste disparități. În ciuda eforturilor recente ale guvernului de a accelera dezvoltarea infrastructurii rurale digitale în contextul revitalizării rurale din China, bazate pe succesele în reducerea sărăciei, problema decalajului digital persistă. În ceea ce privește investițiile financiare, fondurile alocate infrastructurii digitale rurale sunt semnificativ în urma celor alocate zonelor urbane. Conform datelor, investițiile fiscale și sociale ale Chinei în informatizarea agricolă și rurală la nivel de județ se ridică la doar treisprezece milioane de yuani, respectiv treizeci de milioane de yuani, rezultând un nivel general de dezvoltare a informatizării de doar treizeci și șapte, nouă procente.

Există o disparitate semnificativă în implementarea hardware-ului între zonele rurale și cele urbane, cuprinzând variații în ceea ce privește resursele digitale, infrastructura, echipamentele de rețea și stațiile de bază. În 2022, China a atins pragul de 2,3 milioane de stații de bază 5G la nivel național. Cu toate acestea, numărul stațiilor de bază 5G rurale este considerabil sub media națională, ceea ce adâncește și mai mult decalajul digital. În același timp, obiectivul de a oferi o acoperire și o viteză de rețea echivalente atât în ​​zonele rurale, cât și în cele urbane nu a fost încă pe deplin atins.

În timpul pandemiei de COVID-19, disparitatea în dezvoltarea infrastructurii hardware a devenit și mai pronunțată. Un exemplu frapant îl reprezintă un student tibetan care locuiește în Linzhou, în Regiunea Autonomă Tibet, care a fost forțat să meargă cu motocicleta timp de douăzeci de minute până la poalele unui munte și apoi să urce pe vârf la temperaturi înghețate pentru a participa la cursuri online. Această anecdotă evidențiază dezechilibrul puternic în dezvoltarea hardware-ului digital între zonele rurale și cele urbane.

Lipsa centrelor de date la nivel județean și municipal, esențiale pentru menținerea unor sisteme eficiente de aplicații digitale, împiedică progresul tehnologiilor de inteligență artificială generativă în zonele rurale. Această situație este similară cu proverbul „Nici cea mai pricepută gospodină nu poate găti fără orez”, subliniind nevoia fundamentală a acestor centre de date pentru a avansa dezvoltarea digitală rurală.

Din perspectiva organizațiilor de software care constituie „puterea soft” a dezvoltării digitale rurale, software-ul digital rural suferă de deficiențe în competența digitală, achiziția de talente și guvernanță în comparație cu zonele urbane. Pe de o parte, influențat de mentalitățile tradiționale, egoiste, predominante în comunitățile de mici fermieri și exacerbat de decalajul inerent în progresul digital rural, există o lipsă notabilă de entuziasm în rândul populației rurale de a se implica activ în servicii de inteligență artificială generativă pentru revitalizarea Chinei rurale. În plus, migrația substanțială a forței de muncă rurale, care are ca rezultat faptul că persoanele în vârstă, persoanele vulnerabile, femeile și copiii formează principala forță de muncă în zonele rurale, intensifică fenomenele de depopulare rurală, depopulare și îmbătrânire a populației, având impact asupra populației rurale, economiei, societății și dezvoltării generale.

Un sondaj realizat în zonele rurale care nu au implementat încă guvernanța electronică a afacerilor sătești a arătat că 84,13% dintre oficialii sătești au menționat „proporția mare de săteni în vârstă, care împiedică adoptarea tehnologiei” ca principal obstacol. Acești factori combinați împiedică semnificativ adoptarea și promovarea tehnologiilor de inteligență artificială generativă în regiunile rurale.

Disparitățile regionale sunt evidente și în indicele IA. Un studiu recent a dezvoltat un indice cuprinzător al inteligenței artificiale cu șapte dimensiuni principale, conceput pentru analize la nivel provincial și specifice industriei. Comparația China-SUA arată că, într-un cadru unificat, scorul compozit al SUA depășește scorul chinez de 59,4 cu 68,1. Împărțirea Chinei în șapte zone principale pentru a crea un indice subnațional relevă disparități regionale semnificative în dezvoltarea IA în China: regiunile nordice, estice și sudice conduc la scorurile compozite, în timp ce regiunile centrale și vestice rămân semnificativ în urmă, evidențiind efectele concentrării regionale a inovării și a resurselor industriale.

Această fragmentare geografică are consecințe de amploare. Creează viteze diferite de transformare economică, regiunile lider avansând rapid către economii bazate pe cunoaștere, în timp ce regiunile mai puțin dezvoltate rămân blocate în industria prelucrătoare și agricultura tradiționale. Exacerbează tensiunile sociale pe măsură ce disparitățile de venituri dintre regiuni se adâncesc. Complică coordonarea națională, deoarece diferite provincii au niveluri variate de dezvoltare și priorități. Și creează o alocare ineficientă a resurselor, centrele de date de ultimă generație rămânând inactive în provinciile îndepărtate din vest, în timp ce metropolele din est se luptă pentru capacitate.

Legat de asta:

• Economia Chinei în criză? Provocările structurale ale unei națiuni în creștere

Criza supracapacității și presiunea de consolidare

Boom-ul entuziast al construcțiilor din 2023 și 2024 a confruntat China cu o criză dramatică de supracapacitate. Peste 500 de proiecte de centre de date au fost propuse numai în 2023, cel puțin 150 fiind așteptate să fie operaționale până la sfârșitul anului 2024. Această evoluție reflectă un model familiar în dezvoltarea economică a Chinei. Atunci când guvernul central prioritizează un sector ca fiind strategic, autoritățile locale și companiile se grăbesc să îl abordeze cu exces de zel, adesea ignorând nevoile reale sau planificarea rațională. Rezultatul este, în mod regulat, suprainvestiții, supracapacitate și o fază de consolidare dureroasă.

Industria auto oferă un proiect paralel instructiv. Aproximativ 140 de companii concurează în acest sector, doar câteva fiind profitabile, iar o treime înregistrând rate de utilizare a capacității sub 20%. Pentru a preveni pierderea locurilor de muncă la nivel local, guvernele regionale ajută totuși chiar și furnizorii aflați în dificultate să se mențină pe linia de plutire prin subvenții și alte forme de sprijin. Prin urmare, consolidarea pieței a încetinit, au izbucnit războaie de prețuri, iar producătorii sunt sub presiunea de a crește exporturile către piețe mai profitabile. Între timp, era piețelor de export ușor accesibile se estompează. SUA au interzis aproape toate importurile de vehicule chinezești din motive de securitate națională sub administrația Biden, iar UE a impus tarife pentru vehiculele electrice chinezești anul trecut.

Infrastructura IA urmează o traiectorie similară. Comisia Națională pentru Dezvoltare și Reformă a intervenit cu reglementări mai stricte. Noile proiecte trebuie acum să îndeplinească criterii specifice de utilizare și să prezinte contracte de achiziție înainte de a primi aprobarea. În plus, autorităților locale li se interzice să inițieze infrastructuri de calcul la scară mică, cu excepția cazului în care pot oferi o justificare economică clară. Achizițiile guvernamentale au ajuns la 24,5 miliarde de yuani, aproximativ 3,4 miliarde de dolari, numai în 2024, cu încă 12,4 miliarde de yuani alocați pentru 2025. Cu toate acestea, în ciuda investițiilor guvernamentale robuste, ratele de utilizare raportate rămân între 20 și 30%, compromițând atât viabilitatea economică, cât și eficiența energetică.

În ultimele optsprezece luni, peste 100 de proiecte au fost abandonate, o creștere semnificativă față de doar 11 în 2023. Această creștere dramatică a proiectelor anulate semnalează o verificare a realității. Investitorii și operatorii își dau seama că multe dintre aceste facilități nu vor deveni niciodată profitabile. Criza inițială, alimentată de entuziasmul din jurul inteligenței artificiale generative după lansarea ChatGPT la sfârșitul anului 2022, s-a transformat într-o criză de profitabilitate. Piețele de leasing de GPU-uri s-au prăbușit. Facilități care costă miliarde de dolari sunt acum subutilizate, randamentele scad vertiginos, iar multe facilități au devenit învechite înainte de a fi măcar pe deplin operaționale din cauza condițiilor de piață în schimbare.

În iulie 2025, președintele Xi Jinping a avertizat în mod explicit împotriva investițiilor excesive în inteligența artificială, reiterându-și îngrijorările anterioare cu privire la investițiile excesive ale administrațiilor locale. Comentariile subliniază dorința factorilor de decizie de a evita repetarea supracapacității observate în alte industrii emergente, cum ar fi vehiculele electrice, care au contribuit la presiunile deflaționiste. Deși planificatorul statului nu a specificat ce parte a sectorului necesită restricții, investițiile au fost deosebit de pronunțate la nivel global în construcția de centre de date care susțin dezvoltarea inteligenței artificiale. O încetinire a acestei expansiuni ar afecta furnizorii de cipuri, echipamente de rețea și alte componente esențiale pentru servere, de la Cambricon Technologies Corp. la Lenovo Group Ltd. și Huawei Technologies Co.

Pe 29 august 2025, Consiliul de Stat a subliniat necesitatea de a asigura „fluxul ordonat de talente, capital și alte resurse”. Zhang Kailin, un oficial al Comisiei Naționale pentru Dezvoltare și Reformă, a declarat reporterilor, la o ședință de informare, că guvernul va încuraja provinciile să dezvolte inteligența artificială într-un mod coordonat și complementar. Scopul este de a valorifica punctele lor forte unice pentru a promova creșterea, fără a duplica eforturile. „Vom evita în mod decisiv concurența dezordonată sau o abordare de tip «urmărirea mulțimii»”, a spus Zhang. Dezvoltarea ar trebui să se bazeze pe avantajele, resursele și fundamentele industriale locale.

Piața de software reflectă o dinamică similară de consolidare. Administrația Spațiului Cibernetic din China a aprobat o listă cu peste 180 de modele lingvistice majore pentru uz general până în august 2024, ilustrând gama largă de companii tehnologice chineze care concurează pentru cota de piață internă. Aceste firme concurează nu doar pentru o parte din piață, ci și pentru finanțare pe fondul unei încetiniri economice și al unei scăderi a industriei de capital de risc din China. Participanții la atelier au subliniat că, deși multe startup-uri chineze au atras investiții de la companii tehnologice mari precum Alibaba și Tencent, mulți investitori rămân sceptici cu privire la capacitatea startup-urilor de inteligență artificială de a genera venituri pe termen scurt. În căutarea lor de investiții productive din punct de vedere economic, multe firme chineze de capital de risc caută să își diversifice riscul prin punerea în comun a resurselor, ceea ce sugerează un mediu de finanțare mai dispersat.

Având în vedere constrângerile financiare și hardware pentru dezvoltatorii chinezi de inteligență artificială, participanții au sugerat că China ar putea reuși să dezvolte câteva firme sau laboratoare de inteligență artificială prin punerea în comun a resurselor, dar aceste eforturi trebuie să fie selective și direcționate, reducând probabilitatea unor randamente substanțiale. În cele din urmă, participanții au sugerat că acest mediu este probabil să ducă la o consolidare sporită a industriei pe piața inteligenței artificiale din China.

Du Hai, manager senior la divizia cloud a Baidu, a prezis că acest lucru va duce la consolidarea pieței. Cele aproximativ douăsprezece companii autohtone de cipuri AI active în prezent se vor reduce probabil la trei sau patru tabere distincte. „Câștigătorii vor fi cei ale căror cipuri pot suporta cea mai largă gamă de modele - sau pot permite o aplicație revoluționară care devine standardul de facto.”

Gartner preconizează că, până în 2029, peisajul tehnologic GenAI se va consolida cu 75% mai puțini jucători, pe măsură ce furnizorii de platforme hiperscalare și SaaS se extind, iar furnizorii de cloud hibrid absorb. Aceasta nu este o speculație de piață, ci consecința inevitabilă a forțelor economice care deja remodelează industria. Paralelele cu evoluțiile istorice ale infrastructurii sunt izbitoare. Gartner identifică faptul că trecem de la o perioadă de fragmentare a furnizorilor la consolidare prin achiziții și perturbări ale pieței. Așa cum industria energiei electrice a evoluat de la mii de generatori locali la o mână de companii mari de utilități, IA urmează aceeași cale.

Finanțarea prin capital de risc pentru startup-urile chineze de inteligență artificială a scăzut cu aproape 50% față de anul precedent la începutul anului 2025, reflectând prudența mai generală a investitorilor pe fondul creșterii lente, incertitudinilor de reglementare și tensiunilor geopolitice. Numai în al doilea trimestru, finanțarea a scăzut la doar 4,7 miliarde de dolari, cel mai scăzut nivel din ultimul deceniu. Această teamă a investitorilor a fost alimentată parțial de disponibilitatea demonstrată a guvernului chinez de a înăbuși inovația de frontieră în numele dublării măsurilor de păstrare a purității ideologice.

Restul pieței chineze, deși oferă semnale contradictorii, oferă motive suplimentare de pesimism. Sectorul imobiliar s-a prăbușit, rata șomajului în rândul tinerilor depășește 17%, iar încrederea consumatorilor este în scădere. Nici situația geopolitică nu ajută, controlul exporturilor având în continuare un impact asupra sectorului tehnologic al Chinei, tarifele amenință economia în general și politicile bazate pe ideologii și axate pe control descurajând majoritatea investitorilor. Această criză de finanțare reprezintă o problemă deosebită pentru implementarea inteligenței artificiale. Fără capital răbdător dispus să finanțeze aceste cicluri de dezvoltare multianuale, majoritatea proiectelor IA-plus se vor bloca înainte de a aborda problemele de bază ale implementării.

Xpert.Digital deține cunoștințe aprofundate în diverse industrii. Acest lucru ne permite să dezvoltăm strategii personalizate, aliniate cu precizie cerințelor și provocărilor segmentului dumneavoastră specific de piață. Prin analiza continuă a tendințelor pieței și monitorizarea evoluțiilor din industrie, putem acționa proactiv și oferi soluții inovatoare. Combinația dintre experiență și expertiză generează valoare adăugată și oferă clienților noștri un avantaj competitiv decisiv.

Mai multe informații aici:

• Beneficiați de cele 5 domenii de expertiză ale Xpert.Digital într-un singur pachet – începând de la doar 500 €/lună

Scenarii viitoare între euforie și deziluzie

Gama de proiecții viitoare pentru industria IA din China nu ar putea fi cu greu mai largă. Vocile optimiste precum Morgan Stanley prevăd că investițiile chineze în IA ar putea atinge pragul de rentabilitate până în 2028 și ar putea genera un randament de 52% al capitalului investit până în 2030. Industria de bază a IA ar putea deveni o piață în valoare de 140 de miliarde de dolari până în 2030. Această estimare ajunge la 1,4 trilioane de dolari dacă sunt incluse sectoare conexe, cum ar fi infrastructura și furnizorii de componente. IA ar putea oferi un impuls suplimentar creșterii PIB-ului pe termen lung al Chinei, compensând factori precum îmbătrânirea forței de muncă și încetinirea creșterii productivității. În următorii doi-trei ani, IA ar putea adăuga încă 0,2 până la 0,3 puncte procentuale la creșterea anuală a Chinei.

Piața globală a roboților umanoizi ar putea ajunge la cinci trilioane de dolari până în 2050, cu un miliard de unități în uz, iar treizeci la sută dintre acestea în China. Abordarea Chinei, bazată pe eficiență și costuri reduse, creează o cale diferită pentru rentabilitatea investițiilor. Avantajul de cost demonstrat de companii precum DeepSeek - care dezvoltă modele influente pentru doar cinci, șase milioane de dolari - ar putea permite firmelor chineze să pătrundă pe piețele globale care nu își permit sau nu sunt dispuse să adopte soluții occidentale.

Următoarele șase până la doisprezece luni vor fi o perioadă critică pentru companiile chineze de inteligență artificială, deoarece un număr tot mai mare de implementări la nivel de întreprindere care încearcă să rezolve probleme din lumea reală vor începe să demonstreze câștiguri de productivitate. Pe termen lung, umanoizii, sau roboții asemănători oamenilor, alimentați de inteligență artificială, ar putea fi utilizați pe scară largă în scopuri industriale, comerciale și casnice. Pe termen lung, revoluția inteligenței artificiale se va traduce într-o creștere a productivității prin creșterea eficienței, eficientizarea proceselor de producție și deblocarea de noi produse, servicii și locuri de muncă.

Regiunea Asia-Pacific va reprezenta 33% din veniturile din software-ul de inteligență artificială în 2025, dar pe măsură ce China își intensifică implicarea în cursa pentru inteligență artificială alături de Statele Unite, analiștii se așteaptă ca regiunea să reprezinte 47% din piață până în 2030. Previziunile indică faptul că numai China va reprezenta două treimi din veniturile totale din software-ul de inteligență artificială din regiunea Asia-Pacific, în valoare de 149,5 miliarde de dolari, până în 2030. Această proiecție semnificativă de creștere pentru piața de inteligență artificială este determinată de următoarele tendințe care modelează industria.

Însă aceste proiecții optimiste se adaugă unor avertismente sumbre. Capital Economics prezice că bula bursieră bazată pe inteligență artificială va exploda în 2026. Firma de cercetare a declarat că ratele dobânzilor în creștere și inflația mai mare vor împinge în jos evaluările acțiunilor. Din 2026 încolo, aceste câștiguri ale pieței bursiere ar trebui să se anuleze predictiv, pe măsură ce ratele dobânzilor mai mari și inflația sporită încep să împingă în jos evaluările acțiunilor. În cele din urmă, aceștia anticipează că randamentele acțiunilor vor fi mai slabe în următorul deceniu decât în ​​cel precedent. Și cred că performanța superioară de lungă durată a pieței bursiere din SUA s-ar putea să se apropie de sfârșit.

Fondul Monetar Internațional a remarcat că, deși o recesiune este plauzibilă, este puțin probabil să se transforme într-o criză sistemică care ar devasta economia SUA sau globală. Gourinchas a observat că, similar tendințelor anterioare, entuziasmul din jurul unei tehnologii revoluționare ar putea să nu îndeplinească așteptările pieței pe termen scurt, ceea ce ar putea duce la o scădere a prețurilor acțiunilor. Cu toate acestea, el a menționat că, spre deosebire de 1999, peisajul investițional actual este caracterizat de companii tehnologice bogate în lichidități, mai degrabă decât de companii bazate pe datorii.

Forrester prezice că până în 2026, inteligența artificială își va pierde strălucirea, renunțând la tiara sa pentru o cască de protecție. Preocupările legate de rentabilitatea investiției în companii vor depăși hiperbola furnizorilor. Odată cu această corecție a pieței, companiile vor prioritiza funcția în detrimentul flerului. Directorii financiari vor fi atrași în mai multe tranzacții cu inteligență artificială. Firmele își vor distribui pariurile în ecosistemele de agenți și vor realoca talentele pe măsură ce agenții inteligenți artificiali preiau munca grea. Companiile inteligente vor investi în guvernanța inteligenței artificiale și în instruirea în utilizarea fluenței inteligenței artificiale pentru a atenua riscurile și a-și cartografia treptat parcursul în domeniul inteligenței artificiale.

Un raport Bain estimează că, până în 2030, cheltuielile globale de capital pentru centrele de date AI vor ajunge la 500 de miliarde de dolari anual, necesitând o capacitate energetică suplimentară de 200 GW - jumătate din aceasta în SUA. Însă sectorul AI trebuie să genereze venituri anuale de 2 trilioane de dolari pentru a justifica cheltuielile. În prezent, există un deficit de 800 de miliarde de dolari. Un director a declarat că sectorul cipurilor AI din China se confruntă încă cu obstacole în ceea ce privește cererea și capacitatea de turnătorie. Piața are nevoie de aplicații din lumea reală pentru a se scala. Cererea de aplicații va determina totul. Stilul american de extindere disperată a puterii de calcul nu este alegerea pentru companiile chineze.

Boom-ul infrastructurii de inteligență artificială din China este șubredă, deoarece țara a construit sute de centre de date pentru a-și susține ambițiile în domeniul inteligenței artificiale, potrivit MIT Technology Review, însă multe dintre ele sunt acum inactive. Miliarde au fost investite atât de entități de stat, cât și de entități private în 2023 și 2024, cu așteptarea ca cererea de leasing GPU să continue să crească, dar adoptarea a scăzut de fapt și, prin urmare, mulți operatori se luptă acum să supraviețuiască. Publicațiile locale raportează că până la 80% din această nouă capacitate de calcul rămâne inactivă.

Aceste scenarii viitoare divergente reflectă incertitudini fundamentale. Va depăși China fragmentarea ecosistemului său software? Pot producătorii interni de cipuri să elimine decalajele tehnologice suficient de repede? Se vor înăspri, relaxa sau vor rămâne controalele la export din SUA la nivelurile actuale? Va intensifica guvernul chinez controlul ideologic, descurajând astfel inovatorii, sau va urma o politică mai pragmatică? Va favoriza cererea globală de soluții de inteligență artificială cu costuri reduse abordările chineze axate pe eficiență sau vor favoriza preocupările legate de calitate și încredere soluțiile occidentale?

Răspunsurile la aceste întrebări nu numai că vor determina soarta Chinei, ci vor modela și peisajul global al inteligenței artificiale. Se conturează trei scenarii posibile. Primul scenariu prezintă menținerea dominației SUA. Având controlul asupra cipurilor avansate și a celor mai importante companii de inteligență artificială din lume, Washingtonul își păstrează poziția de lider tehnologic, în timp ce China se luptă cu limitări în materie de calcul și are acces restricționat la piețe cheie. Al doilea scenariu prezintă o dezvoltare divizată a inteligenței artificiale în două ecosisteme concurente. Unul este condus de SUA și aliații săi, prioritizând transparența și standardele etice, în timp ce celălalt este dominat de China, unde inteligența artificială controlată de stat servește drept instrument pentru supravegherea digitală. Țările vor fi forțate să se alinieze la unul dintre aceste modele, creând un peisaj digital fragmentat.

Al treilea scenariu vede China dominând inteligența artificială pentru consumatori, dar rămânând în urmă în ceea ce privește aplicațiile de ultimă generație. Restricțiile americane privind cipurile împiedică capacitatea Chinei de a dezvolta inteligență artificială de ultimă generație pentru apărare și cercetare științifică, însă Beijingul excelează în inteligența artificială pentru piața de masă, oferind platforme accesibile precum DeepSeek utilizatorilor globali. Cu toate acestea, acest echilibru s-ar putea schimba dramatic dacă China și-ar urma ambițiile în Taiwan, unde se află TSMC, care produce aproximativ 90% dintre cele mai avansate cipuri din lume.

În cele din urmă, cursa pentru supremația inteligenței artificiale remodelează dinamica puterii globale. Deși SUA sunt în prezent lideri în cercetarea avansată în domeniul inteligenței artificiale, concentrarea strategică a Chinei și investițiile conduse de stat au transformat-o într-un competitor formidabil. Deși Beijingul se confruntă cu obstacole precum restricțiile occidentale și scepticismul pieței, progresul său în domeniul inteligenței artificiale pentru consumatori și influența sa pe piețele emergente mențin cursa imprevizibilă. Indiferent dacă această competiție duce la continuarea dominației SUA, la un peisaj digital divizat sau la ascensiunea Chinei în sectoare critice, un lucru este clar: inteligența artificială va modela profund economia globală, politicile de securitate națională și alianțele interpolitice în următorii ani.

Legat de asta:

• Noul plan cincinal al Beijingului și programul masiv de investiții: Cum provoacă China ordinea economică globală

Probleme de implementare și deficite de guvernanță

Dincolo de problemele legate de hardware și personal, China se confruntă cu provocări fundamentale de implementare care sunt adesea trecute cu vederea. Adoptarea IA în companii rămâne fragmentată și experimentală. Deși China este lider în adoptarea IA generativă, organizațiile chineze nu au implementat-o ​​încă atât de complet pe cât ar fi putut. Când SAS a realizat un sondaj pe lângă Düber cu privire la măsura în care organizațiile lor utilizează IA generativă, nouăsprezece la sută dintre organizațiile chineze au declarat că „utilizează și au implementat complet IA generativă”, ceea ce este peste media globală de unsprezece la sută, dar este în urma liderului mondial în implementarea completă, SUA, cu douăzeci și patru la sută.

Între timp, 64% dintre respondenții din China au declarat că organizația lor „folosește IA generativă, dar nu a implementat-o ​​încă pe deplin”, ceea ce este cu mult peste media globală de 43%. Având în vedere accentul pus de China pe reglementarea atentă și aprobarea autorizată a IA generativă, este logic ca multe organizații să efectueze teste inițiale înainte de a integra complet IA generativă în procesele lor. Este clar că China este pe deplin angajată în IA generativă, dar organizațiile chineze procedează cu prudență, chiar dacă adoptă împreună această nouă tehnologie.

Când au fost întrebați despre provocările de implementare, respondenții chinezi au fost mult mai puțin predispuși decât media globală să citeze lipsa expertizei interne sau a instrumentelor adecvate: doar 31% au spus că nu dispun de instrumentele potrivite pentru a implementa IA generativă, comparativ cu 47% la nivel global, în timp ce doar 21% au spus că nu dispun de expertiză internă, comparativ cu 39% la nivel global. Aceste cifre contrastează puternic cu decalajele de talente discutate anterior și sugerează o discrepanță între autopercepție și realitate sau standarde diferite pentru ceea ce constituie „expertiză adecvată”.

Confidențialitatea datelor și securitatea datelor s-au clasat printre primele două preocupări în rândul tuturor respondenților la sondaj cu privire la implementarea inteligenței artificiale generative, menționate de 76%, respectiv 75%. Cu toate acestea, mai mult de jumătate dintre respondenți (51%) și-au exprimat îngrijorarea cu privire la nevoia de talente și competențe interne. Instruirea în guvernanță și monitorizare s-a dovedit a fi deosebit de inadecvată. Potrivit SAS, mai puțin de unul din zece respondenți (7%) a raportat un nivel „ridicat” de instruire în guvernanță și monitorizare pentru inteligența artificială generativă. Treizeci și doi% au raportat un nivel „adecvat”, în timp ce 58% - o majoritate clară - au declarat că instruirea lor în guvernanță și monitorizare a fost „minimă”.

Când au fost întrebați despre cadrele lor de guvernanță organizațională pentru IA generativă, doar cinci procente dintre respondenți au declarat că au un cadru de guvernanță „bine stabilit și cuprinzător”. Peste 55% au spus că cadrul lor de guvernanță este „în curs de dezvoltare”, în timp ce 28% l-au descris ca fiind „ad-hoc sau informal”. Aproximativ unul din 11% a declarat că cadrul lor de guvernanță pentru IA generativă este „inexistent”. Aceste lacune în guvernanță creează riscuri substanțiale pentru implementări, în special în industriile reglementate sau cu aplicații sensibile.

Fluxurile de date fragmentate între industrii împiedică capacitatea de a consolida datele într-un fond de resurse coerent și accesibil pentru aplicațiile de inteligență artificială. Aceste compartimente de date împiedică antrenamentul eficient al modelelor de inteligență artificială și limitează informațiile disponibile în diferite sectoare. Agenții guvernamentali și companiile lucrează pentru a îmbunătăți interoperabilitatea datelor și a promova partajarea datelor între industrii și circulația structurată și transfrontalieră a datelor în cadrul unor cadre insuficient reglementate, pentru a debloca întreaga valoare a ecosistemului de date al Chinei. Prin abordarea acestor provocări legate de date, China își poate consolida în continuare ecosistemul de inteligență artificială, contribuind în același timp la un peisaj global al datelor mai coerent și mai inovator.

Implementarea inteligenței artificiale generative este, de asemenea, insuficient integrată cu guvernanța rurală. Fiind o forță principală în tehnologiile emergente, inteligența artificială generativă va complica și mai mult structura existentă a intereselor diverse în ceea ce privește revitalizarea rurală în China. Pentru guvern, care deține o poziție proeminentă, decalajul digital care decurge din disparitățile economice dintre zonele urbane și cele rurale necesită investiții substanțiale în forță de muncă, resurse și finanțare pentru a acoperi acest decalaj. Acest proces este caracterizat de un calendar extins de rentabilitate a investițiilor. Spre deosebire de piață, care prioritizează doar factorii economici, guvernanța rurală condusă de guvern implică o evaluare holistică a costurilor guvernanței cu multiple fațete.

Dezvoltatorii și furnizorii de tehnologie interacționează în principal cu departamentele guvernamentale. Prin urmare, ofertele lor sunt în mare parte adaptate pentru a satisface cerințele guvernamentale, neglijând potențial nevoile reale de dezvoltare ale zonelor rurale și ale locuitorilor acestora. Acest lucru exacerbează natura fluidă a guvernanței digitale. La nivel național, în ciuda emiterii unor documente legale precum Planul de acțiune pentru dezvoltarea satelor digitale 2022-2025 și Măsurile intermediare pentru gestionarea serviciilor de inteligență artificială generativă, implicarea numeroaselor departamente poate duce la linii neclare de responsabilitate, provocând întârzieri și reducând eficacitatea guvernării. Dacă aceste probleme nu sunt abordate rapid, ele nu numai că vor împiedica activarea motivației intrinseci a locuitorilor din mediul rural de a participa activ la revitalizarea rurală generativă bazată pe inteligență artificială în China, dar ar putea genera și noi conflicte digitale.

Marea consolidare a inteligenței artificiale: Doar câteva modele chinezești vor supraviețui

Urmărirea Chinei de a deveni lider în domeniul inteligenței artificiale până în 2030 se confruntă cu un amestec complex de provocări structurale care se extind mult dincolo de restricțiile adesea menționate la exportul de cipuri. Decalajul de talente de peste cinci milioane de lucrători calificați, infrastructura fragmentată cu o capacitate dramatic neutilizată, disparitățile regionale masive dintre centrele urbane și periferiile rurale și consolidarea iminentă a pieței după ani de suprainvestiții speculative creează o imagine mult mai îngrijorătoare decât sugerează declarațiile oficiale.

Această situație paradoxală este evidentă în special în centrele de date: în timp ce Frankfurt nu poate construi noi facilități din cauza lipsei de electricitate, facilitățile de ultimă generație din provinciile vestice ale Chinei sunt în mare parte goale din cauza lipsei de infrastructură ulterioară, a capitalului uman și a cererii practice. În ambele cazuri, devine clar că investițiile gigantice în componente individuale sunt irosite dacă sistemul general nu este dezvoltat în mod consecvent.

Următoarele 18 până la 36 de luni vor fi cruciale. Fie China reușește să depășească fragmentarea prin inițiative precum Alianța pentru Inovarea Ecosistemului Model-Chip, eliminând decalajul de talente prin investiții masive în educație și utilizând inteligent capacitatea existentă, dar subutilizată. Fie națiunea privește cum investițiile migrează, talentele de top pleacă, iar crearea de valoare digitală se mută în altă parte. Consolidarea pieței care urmează va fi brutală. Dintre cele peste 180 de modele lingvistice majore aprobate în prezent, poate doar trei sau patru vor supraviețui. Sute de centre de date vor trebui închise sau reutilizate. Finanțarea capitalului de risc rămâne la cel mai scăzut nivel din ultimul deceniu.

Însă ar fi prematur să respingem ambițiile Chinei. Strategia sa axată pe eficiență, abordarea care pune pe primul loc implementarea și avantajele de cost ale soluțiilor precum DeepSeek ar putea capta o cotă de piață semnificativă pe piețele globale care nu își permit soluții occidentale de ultimă generație. Sprijinul guvernamental rămâne robust, chiar dacă trebuie să devină mai coordonat și mai puțin risipitor. Iar provocările demografice - o populație îmbătrânită și o populație activă în scădere - fac ca creșterile de productivitate determinate de inteligența artificială să nu fie opționale, ci esențiale.

Observatorii globali nu ar trebui să subestimeze China și nici să ia declarațiile sale oficiale ad litteram. Așa cum se întâmplă adesea, realitatea se situează undeva între aceste extreme. China nu va deveni nici un hegemon inexpugnabil al inteligenței artificiale, nici nu se va scufunda în insignifianță tehnologică. În schimb, se conturează o imagine complexă și fragmentată: clustere de excelență concentrate la nivel regional pe coasta de est, implementări experimentale în mii de companii, eșecuri spectaculoase în proiecte de infrastructură prea ambițioase, soluții inovatoare de eficiență pentru cazuri de utilizare specifice și dependență continuă de tehnologia străină, dublată de eforturi accelerate către autosuficiență.

Când va fi făcută evaluarea finală în 2030, este probabil ca nici cele mai optimiste, nici cele mai pesimiste predicții să se fi adeverit. China va fi făcut progrese semnificative, dar nu va fi atins poziția dominantă pe care o dorește Beijingul. SUA vor continua să fie lideri în cercetarea de frontieră, dar soluțiile chinezești vor fi omniprezente în economiile emergente. Iar lumea va trebui să funcționeze cu două ecosisteme de inteligență artificială parțial separate, parțial interconectate, a căror coexistență, concurență și cooperare ocazională vor modela peisajul geopolitic al secolului XXI.

☑️ Limba noastră de afaceri este engleza sau germana

☑️ NOU: Corespondență în limba ta maternă!

 

Eu și echipa mea suntem bucuroși să vă fim la dispoziție în calitate de consilier personal.

Mă puteți contacta completând formularul de contact de aici sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 ( München) . Adresa mea de e-mail este: wolfenstein@xpert.digital

Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.

 

 

☑️ Suport pentru IMM-uri în strategie, consultanță, planificare și implementare

☑️ Crearea sau realinierea strategiei digitale și a digitalizării

☑️ Extinderea și optimizarea proceselor de vânzări internaționale

☑️ Platforme de tranzacționare B2B globale și digitale

☑️ Dezvoltare Afaceri Pioneer / Marketing / PR / Târguri Comerciale

Aici veți afla cum poate compania dumneavoastră să implementeze soluții personalizate de inteligență artificială rapid, în siguranță și fără bariere mari de intrare.

O platformă de inteligență artificială gestionată este soluția completă și fără griji pentru inteligența artificială. În loc să vă confruntați cu tehnologii complexe, infrastructură costisitoare și procese de dezvoltare îndelungate, primiți o soluție gata pregătită, adaptată nevoilor dumneavoastră, de la un partener specializat – adesea în doar câteva zile.

Principalele avantaje, pe scurt:

⚡ Implementare rapidă: De la idee la aplicație gata de utilizare în zile, nu luni. Oferim soluții practice care creează valoare adăugată imediată.

🔒 Securitate maximă a datelor: Datele dumneavoastră sensibile rămân la dumneavoastră. Garantăm procesare sigură și conformă, fără a partaja date cu terțe părți.

💸 Fără risc financiar: Plătești doar pentru rezultate. Investițiile inițiale mari în hardware, software sau personal sunt complet eliminate.

🎯 Concentrează-te pe afacerea ta principală: Concentrează-te pe ceea ce faci cel mai bine. Noi ne ocupăm de întreaga implementare tehnică, operare și mentenanță a soluției tale de inteligență artificială.

📈 Pregătit pentru viitor și scalabil: Inteligența artificială crește odată cu tine. Asigurăm optimizare și scalabilitate continuă și adaptăm flexibil modelele la noile cerințe.

Mai multe informații aici:

• Soluția de inteligență artificială gestionată - Servicii industriale de inteligență artificială: cheia competitivității în sectoarele serviciilor, industriei și ingineriei mecanice