Испытание амбиций Китая в области искусственного интеллекта: почему миллиарды инвестиций будут потрачены впустую

Больше, чем просто война чипов: настоящая причина, по которой наступление Китая на ИИ застопорилось

Китайская Народная Республика с головокружительной решимостью стремится к своей цели – стать ведущей мировой сверхдержавой в области искусственного интеллекта к 2030 году. В то время как официальные заявления рисуют светлое будущее, в котором 90% экономики будет работать на основе ИИ, а интеллектуальные системы будут проникать во все сферы общества, за кулисами вырисовывается гораздо более сложная картина. Наступление Китая на ИИ сталкивается с фундаментальными структурными проблемами, выходящими далеко за рамки широко обсуждаемых американских ограничений на экспорт микросхем. Дефицит более пяти миллионов квалифицированных рабочих, раздробленность технологической инфраструктуры, резкое региональное неравенство и надвигающаяся консолидация рынка создают экзистенциальные проблемы для амбициозных планов Пекина.

Параллели с проблемами энергетического перехода в Германии поразительны. Германия рискует потерпеть неудачу в своём цифровом будущем из-за нехватки мощностей электросетей, а Китай сталкивается с инфраструктурным дисбалансом иного рода. В то время как во Франкфурте невозможно построить центры обработки данных из-за отсутствия электроснабжения, современные объекты в западных китайских провинциях практически пустуют из-за отсутствия инфраструктуры, необходимой для энергетического обмена, человеческого капитала и практического спроса. В обоих случаях раскрывается фундаментальная истина современной технологической политики: гигантские инвестиции в отдельные компоненты оказываются неэффективными, если система в целом не развивается последовательно.

Подходит для:

• Китай и нэйцзюань систематических чрезмерных инвестиций: государственный капитализм как ускоритель роста и структурная ловушка

Ловушка талантов

Возможно, самым серьёзным недостатком китайской стратегии развития ИИ является острая нехватка квалифицированных кадров. Министерство трудовых ресурсов и социального обеспечения оценивает этот дефицит более чем в пять миллионов человек, при ошеломляющем соотношении спроса и предложения один к десяти. В первой половине 2025 года количество вакансий в сфере ИИ резко возросло на 37% по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года. Особенно востребованными были инженеры-робототехники и разработчики алгоритмов: число вакансий на эти должности увеличилось более чем на 50%. Эти цифры свидетельствуют не о значительном росте, а скорее об отчаянной борьбе за ограниченные ресурсы.

McKinsey прогнозирует, что к 2030 году спрос Китая на специалистов в области искусственного интеллекта вырастет до шести миллионов, в то время как китайские университеты и вернувшиеся из-за рубежа китайцы смогут обеспечить в лучшем случае два миллиона. Это создает дефицит в четыре миллиона высококвалифицированных работников, который, вероятно, будет увеличиваться, поскольку рождаемость в Китае снижается уже много лет. По прогнозам ООН, численность трудоспособного населения сократится на 180 миллионов человек к 2050 году по сравнению с 2023 годом, при этом население быстро стареет. Средний возраст рабочей силы превысит 45 лет. Таким образом, Китай оказывается в демографическом тупике между развивающимися экономиками, такими как Вьетнам, и стареющими индустриальными странами, такими как Япония.

Поверхностный взгляд может навести на мысль, что в Китае изобилие выпускников. Действительно, китайские университеты ежегодно выпускают около 1,4 миллиона специалистов в области STEM. Однако реальность обнаруживает качественное несоответствие. По-настоящему передовые исследования и разработка передовых моделей в первую очередь требуют докторантов. Выпуск докторантов, прошедших подготовку в области ИИ, остаётся относительно низким, что приводит к острой конкуренции за доступных лучших специалистов. Опытные специалисты по машинному обучению в технологических гигантах теперь получают семизначные зарплаты в юанях. Более мелкие стартапы сообщают, что критически важные должности в сфере исследований и разработок остаются вакантными месяцами, что существенно замедляет разработку продуктов.

Проблема усугубляется спецификой интеграции ИИ. В отличие от мобильной революции 2010-х годов, когда основные технологии уже были функционирующими, а капитал в первую очередь требовался для привлечения пользователей и расширения логистики, внедрение ИИ требует непрерывных исследований и разработок, учитывающих контекст. Больница не может просто установить ChatGPT и начать говорить о здравоохранении на базе ИИ. Для решения медицинских рабочих процессов, соблюдения нормативных требований и интеграции с существующими системами требуются месяцы или годы. Без финансирования этих многолетних циклов разработки со стороны пациентов большинство проектов, включающих ИИ, застревают на пути к решению основных задач внедрения.

Нехватка междисциплинарных знаний становится особенно острой проблемой. Исследование, проведённое Жэньминьским университетом в 2024 году, показало, что Китай страдает от нехватки высококвалифицированных специалистов, особенно учёных в области ИИ и специалистов с межотраслевым опытом. Интеграция ИИ в традиционные отрасли требует специалистов как с глубокими техническими знаниями, так и с глубокими отраслевыми знаниями. Для сельскохозяйственной системы ИИ необходимы разработчики, разбирающиеся в агрономии. Для финансового ИИ требуются эксперты, знакомые с нормативными требованиями. Эти междисциплинарные навыки редко встречаются во всём мире, но особенно остро они ощущаются в Китае.

Компании реагируют различными стратегиями. Некоторые активно нанимают иностранных специалистов, ослабляют ограничения хукоу и пытаются вернуть специалистов из-за рубежа. Другие вкладывают значительные средства во внутренние программы обучения. Правительство способствует расширению программ обучения в области ИИ в университетах. Более пятисот китайских университетов открыли программы обучения в области ИИ с 2018 года. Однако культурные и образовательные изменения требуют времени. Даже при ускорении усилий дефицит кадров будет обременять китайскую экосистему ИИ в течение следующего десятилетия.

Геополитический аспект ещё больше усугубляет проблему. В то время как китайские университеты добиваются значительного прогресса в образовании в области ИИ, мировые технологические хабы продолжают привлекать ведущие таланты. Неопределённость, вызванная государственным регулированием, идеологическим контролем и предполагаемыми ограничениями академической свободы, побуждает некоторых талантливых специалистов мигрировать за границу или оставаться там. Хотя в Китае сосредоточено 47% ведущих мировых исследователей в области ИИ и 50% патентов на ИИ, эти впечатляющие цифры не могут скрыть того факта, что масштаб спроса значительно превышает любые доступные ресурсы.

Кризис инфраструктуры, несмотря на масштабные инвестиции

Инфраструктура искусственного интеллекта в Китае представляет собой парадокс колоссальных масштабов. С одной стороны, в период с 2023 по 2024 год в стране было объявлено о строительстве или построено более 250 новых центров обработки данных для искусственного интеллекта. Государственные и частные инвесторы вложили миллиарды долларов в расширение цифровой магистральной инфраструктуры. С другой стороны, местные источники сообщают, что до 80% этих вновь созданных вычислительных мощностей остаются неиспользованными. Коэффициент использования многих интеллектуальных центров обработки данных составляет 20–30%. Объекты стоимостью в миллиарды долларов в основном простаивают, в то время как их операторы отчаянно ищут клиентов, а постоянные расходы на охлаждение, электроэнергию и обслуживание истощают их баланс.

Эта странная ситуация является результатом сочетания политического давления, спекулятивных излишеств и фундаментальных просчетов. После краха пузыря на рынке жилья и экономического спада, вызванного COVID-19, местные органы власти отчаянно искали новые драйверы роста. Энтузиазм, вызванный ChatGPT в конце 2022 года, сделал искусственный интеллект идеальным кандидатом. К 2023 году по всей стране было предложено более 500 проектов центров обработки данных. Местные власти активно продвигали эти инициативы, надеясь стимулировать экономику своих регионов. Государственные предприятия, государственные инвестиционные фонды, а также частные компании и инвесторы с энтузиазмом приняли кажущееся безоблачным будущее.

Однако, как это часто бывает в проектах, реализуемых в спешке, реалистичное планирование часто отсутствовало. Многие объекты строились без учёта реального спроса или технических стандартов. Инженеров с соответствующим опытом не хватало, и многие руководители полагались на посредников, которые завышали прогнозы или использовали процедуры закупок для получения субсидий. В результате многие новые центры обработки данных не оправдали ожиданий: эксплуатация была дорогой, её было сложно заполнить, а технические характеристики оказались неподходящими для современных задач ИИ.

Подходит для:

• Ай бум в Китае или пузырь ИИ сейчас разрывается? Сотни новых центров обработки данных пусты

Ключевая проблема заключается в типе построенной инфраструктуры. Многие центры обработки данных были спроектированы для обучения больших языковых моделей и, соответственно, располагались в западных провинциях с их более дешевой энергией. Это соответствовало инициативе Eastern Data Western Computing Initiative, целью которой было перенести обработку данных из перегруженных мегаполисов на востоке в богатые ресурсами регионы на западе. Однако, когда спрос сместился с чистого обучения моделей на вывод — практическое применение обученных моделей — многие западные центры оказались в невыгодном положении. Вывод обычно требует иных конфигураций оборудования — более быстрых, отзывчивых чипов, которые ставят низкую задержку и эффективность выше чистой вычислительной мощности. Кроме того, вывод должен осуществляться вблизи конечных пользователей, то есть в крупных городах на востоке. Таким образом, западные центры обработки данных часто строятся для неподходящих задач и располагаются не в тех местах.

В ответ Пекин объявил о строительстве центра обработки данных, ориентированного на вывод, в Уху, юго-восточной префектуре, для обслуживания крупных городских рынков, таких как Шанхай, Ханчжоу и Нанкин. Но это лишь капля в море. Нерациональное распределение ресурсов на неподходящую инфраструктуру связало миллиарды капитала, которые можно было бы использовать более продуктивно в других местах. Некоторые проекты, по-видимому, никогда не подразумевали получение прибыли за счет реальной вычислительной мощности. Несколько отчетов и инсайдеры подтверждают, что некоторые компании использовали центры обработки данных ИИ, чтобы претендовать на субсидируемые государством сделки по зеленой энергии или земельным контрактам. В некоторых случаях целевая электроэнергия продавалась обратно в сеть, в то время как здания оставались неиспользованными. К концу 2024 года большинство игроков в этом бизнесе стремились получить выгоду от политических стимулов, а не от реальной работы ИИ.

Дефицит оборудования ещё больше усугубляет ситуацию. Несмотря на масштабную государственную поддержку разработки внутренних чипов, китайские компании, занимающиеся ИИ, по-прежнему сильно зависят от иностранных технологий. США контролируют более 70% мировых вычислительных мощностей и используют экспортный контроль, чтобы ограничить доступ Китая к передовым чипам, таким как Nvidia H100, и критически важным технологиям корпусирования. Прогнозируется, что дефицит поставок ИИ-чипов в Китае превысит 10 миллиардов долларов к 2025 году. Отечественные альтернативы, такие как Huawei Ascend 910B, отстают по производительности для обучения больших языковых моделей. Более того, для продвинутых кластеров ИИ требуются не только чипы, но и высокотехнологичные межсоединения, охватывающие десятки тысяч процессоров. Американские компании продолжают лидировать в разработке системного уровня.

Только в 2024 году китайские компании приобрели почти миллион процессоров Nvidia HGX H20. Эта зависимость сохраняется, поскольку масштаб поставок Nvidia и развитый программный стек CUDA создают для китайской индустрии искусственного интеллекта (ИИ) проблему «курица или яйцо». Отечественного оборудования не хватает как объёмов, так и поддержки разработчиков. DeepSeek попытался обучить свою модель R2 на чипах Huawei Ascend, но был вынужден использовать оборудование Nvidia из-за нестабильной производительности, слабых межсоединений и незрелости CANN. Даже если китайские производители могли бы наводнить рынок нейронными процессорами Ascend или графическими процессорами Moore Threads, слабый программный стек делает их непривлекательными для разработчиков.

Экосистема программного обеспечения для китайских ИИ-чипов значительно слабее западной. CUDA от Nvidia обладает более чем пятнадцатилетним опытом документирования и доработки, большой базой пользователей и надёжной интеграцией с популярными фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch и TensorFlow. Фреймворк CANN от Huawei был представлен только в 2019 году, через двенадцать лет после CUDA. Разработчики часто описывают его как глючный, нестабильный и плохо документированный, с частыми сбоями выполнения и ограниченной интеграцией со сторонними программами. Эти проблемы не делают масштабные тренировочные запуски на китайском оборудовании невозможными, но значительно увеличивают их стоимость.

Отсутствие единых стандартов у различных китайских производителей микросхем ещё больше фрагментирует рынок. У каждого производителя свой несовместимый низкоуровневый программный стек. Распространенные ИИ-фреймворки поддерживают в основном чипы Nvidia. Отечественные ИИ-чипы должны адаптироваться к нескольким фреймворкам, и каждое обновление фреймворка требует многократной адаптации. Это приводит к отсутствию операторов и оптимизаций для больших моделей, что препятствует запуску моделей или делает их неэффективными, к расхождениям в точности из-за различий в архитектуре и программной реализации, а также к высоким затратам на портирование для обучения крупномасштабных моделей на отечественных чипах.

Альянс инноваций Model-Chip Ecosystem, основанный летом 2025 года, пытается решить эту проблему. Он объединяет Huawei, Biren Technologies, Enflame, Moore Threads и другие с целью создания полностью локализованного стека ИИ, который связывает оборудование, модели и инфраструктуру. Успех зависит от достижения совместимости посредством общих протоколов и фреймворков и снижения фрагментации экосистемы. Хотя унификация низкоуровневого программного обеспечения может быть сложной из-за различий в архитектуре, стандартизация среднего уровня представляется более реалистичной. Сосредоточившись на общих API и форматах моделей, группа надеется сделать модели переносимыми между отечественными платформами. Разработчики могли бы написать код один раз и запустить его на любом китайском ускорителе. Однако, пока такие стандарты действительно не существуют, фрагментация означает, что каждой компании приходится решать несколько проблем одновременно на разных фронтах в условиях насыщенного рынка.

Huawei открыла исходный код CANN в начале августа 2025 года, возможно, в рамках обязательств перед новым альянсом или в рамках общей попытки сделать свою серию Ascend 910 платформой, предпочтительной для китайских компаний. До этого момента набор инструментов Huawei для искусственного интеллекта (ИИ) для нейронных процессоров (NPU) Ascend распространялся в ограниченном объеме. CANN отстаёт от CUDA по уровню зрелости, в первую очередь из-за отсутствия широкой и стабильной установленной базы процессоров Ascend за пределами собственных проектов Huawei. Разработчики стремятся к масштабу, и CUDA стала доминирующей, поскольку миллионы графических процессоров Nvidia были поставлены и стали широко доступны, что оправдывало инвестиции в настройку, библиотеки и поддержку сообщества. Huawei и другие китайские разработчики не могут поставлять миллионы NPU Ascend или Biren из-за санкций США.

Энергетическая инфраструктура представляет собой неоднозначную картину. Китай расширяет свою сеть в восемьдесят раз быстрее, чем США, и является мировым лидером по мощности солнечной, ветровой и гидроэнергетики. Эти масштабные инвестиции в возобновляемые источники энергии направлены на обеспечение устойчивого масштабирования ИИ. Инициатива Eastern Data Western Computing Initiative переносит обработку данных в богатые энергией и землей западные регионы, использующие энергию ветра и солнца. Цель заключается не только в снижении затрат, но и в создании более надежной и устойчивой инфраструктуры. Ожидается, что к концу четырнадцатой пятилетки в 2025 году будут установлены миллионы стоек IT-оборудования.

В то время как западные регионы предлагают обильные ветровые и солнечные ресурсы и более низкие цены на электроэнергию, они часто отстают в развитии инфраструктуры. Задача заключается в эффективном сочетании обильных ресурсов зеленой энергии в менее развитых западных регионах с растущими потребностями в обработке данных на востоке. Вычислительные потребности сосредоточены в восточных регионах, где самообеспеченность возобновляемой энергией составляет менее 40 процентов, в то время как на западе сосредоточено 70 процентов установленных мощностей возобновляемой энергии Китая. Tencent планирует разместить свой крупнейший интеллектуальный центр обработки данных на западе Китая в Нинся, отчасти из-за более низких цен на электроэнергию. Компании, как правило, обучают свои крупномасштабные языковые модели в западных провинциях из-за более низких затрат на электроэнергию, но базируют свои прикладные центры обработки данных на востоке, где большая клиентская база позволяет быстрее получать обратную связь по их приложениям.

Хотя в западных регионах электроэнергия стоит недорого, нехватка транспорта, связи и систем поддержки талантов затрудняет привлечение и удержание высокотехнологичного персонала. Многие западные центры обработки данных простаивают в ожидании роста числа приложений в сфере облачных технологий. Сотрудник поставщика облачных услуг подтвердил, что уровень загрузки китайских интеллектуальных центров обработки данных составляет менее 30%.

Наш опыт в развитии бизнеса, продажах и маркетинге в Китае — Изображение: Xpert.Digital

Отраслевые направления: B2B, цифровизация (от искусственного интеллекта до расширенной реальности), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

• Платформа знаний о мировой и региональной экономике, инновациях и отраслевых тенденциях
• Сбор анализов, импульсов и справочной информации из наших приоритетных направлений
• Место для получения экспертных знаний и информации о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Тематический центр для компаний, желающих узнать больше о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях

Региональное разделение усугубляет разрыв

Географические различия в развитии ИИ в Китае воспроизводят и усугубляют существующее экономическое неравенство. Провинции восточного побережья, такие как Гуандун, Цзянсу, Чжэцзян и Шанхай, долгое время занимали лидирующие позиции, причём Гуандун демонстрировал особенно высокие темпы развития. Шанхай и Пекин сохранили высокую концентрацию деятельности в области ИИ благодаря политической поддержке и возможностям в области технологических исследований и разработок. Центральные регионы, такие как Хубэй, Хэнань и Шаньдун, постепенно перешли в средний диапазон, что свидетельствует об устойчивом улучшении. Однако западные провинции, такие как Цинхай, Тибет и Ганьсу, в целом остаются на низком уровне. Несмотря на некоторые улучшения, разрыв с восточным регионом по-прежнему очевиден, и проблема несбалансированного регионального развития сохраняется.

С 2014 по 2022 год уровень развития ИИ в Китае демонстрировал значительную тенденцию к улучшению и региональному расширению с течением времени. В 2014 году общий уровень развития ИИ в стране был низким, и только восточные прибрежные провинции демонстрировали выдающиеся результаты и ранние преимущества этих регионов в области ИИ. Между тем, центральные и западные регионы в целом начали поздно, и уровень их развития был в целом низким. К 2022 году уровень развития ИИ в стране значительно улучшился, причем дельта реки Янцзы и Бохайская окраина стали основными драйверами роста. Пекин, Тяньцзинь и Хэбэй продемонстрировали сильную динамику развития, в то время как западный регион, хотя и находился на более низком уровне развития, демонстрировал явную тенденцию к росту.

Исследование неравенства доходов, вызванного искусственным интеллектом, показало, что влияние искусственного интеллекта на неравенство доходов наиболее сильно в северо-восточном регионе, за которым следует западный регион, тогда как в центральном и восточном регионах это влияние относительно меньше. ИИ значительно усугубляет разрыв в доходах за счёт структурных улучшений в промышленности и технологических инноваций. Региональная неоднородность показывает, что искусственный интеллект не уравнивает, а, скорее, усиливает существующие преимущества. Провинции с развитой цифровой инфраструктурой, доступом к капиталу и кадровым резервом получают непропорционально большую выгоду, в то время как слаборазвитые регионы ещё больше отстают.

Цифровое неравенство между городом и деревней ещё больше усугубляет эти различия. Несмотря на недавние усилия правительства по ускорению развития цифровой сельской инфраструктуры в рамках программы возрождения сельских районов Китая, основанные на успехах в сокращении бедности, проблема цифрового неравенства сохраняется. Что касается финансовых инвестиций, средства, выделяемые на сельскую цифровую инфраструктуру, значительно отстают от средств, выделяемых в городские районы. Согласно имеющимся данным, бюджетные и социальные инвестиции Китая в информатизацию сельского хозяйства и сельской местности на уездном уровне составляют всего 13 и 30 миллионов юаней соответственно, что приводит к общему уровню развития информатизации всего в 37,9%.

Существует значительный разрыв в уровне развертывания оборудования между сельскими и городскими районами, включая различия в цифровых ресурсах, инфраструктуре, сетевом оборудовании и базовых станциях. В 2022 году Китай достиг рубежа в 2,3 миллиона базовых станций 5G по всей стране. Однако количество базовых станций 5G в сельской местности значительно отстаёт от среднего показателя по стране, что ещё больше увеличивает цифровой разрыв. В то же время цель обеспечения равного покрытия и скорости сети в сельской и городской местности ещё не полностью достигнута.

Во время пандемии COVID-19 неравенство в развитии аппаратной инфраструктуры стало ещё более заметным. Яркий пример – тибетский студент, проживающий в Линьчжоу, Тибетский автономный район. Ему пришлось двадцать минут ехать на мотоцикле к подножию горы, а затем подниматься на вершину по морозу, чтобы посещать онлайн-занятия. Этот случай подчёркивает резкий дисбаланс в развитии цифрового оборудования между сельскими и городскими районами.

Нехватка центров обработки данных на уровне округов и муниципалитетов, необходимых для поддержания эффективности цифровых прикладных систем, препятствует развитию технологий генеративного искусственного интеллекта в сельской местности. Эта ситуация напоминает пословицу: «Даже самая искусная хозяйка не может готовить без риса», что подчёркивает фундаментальную необходимость таких центров обработки данных для содействия цифровому развитию сельских районов.

С точки зрения организаций-разработчиков программного обеспечения, которые представляют собой «мягкую силу» развития сельской цифровой экономики, сельское цифровое программное обеспечение страдает от дефицита цифровой компетентности, привлечения талантов и управления по сравнению с городскими районами. С одной стороны, под влиянием традиционного эгоистичного мышления, распространенного в мелких фермерских сообществах, и усугубляемого присущим ему отставанием в развитии сельской цифровой экономики, наблюдается заметный недостаток энтузиазма среди сельского населения в отношении активного взаимодействия с генеративными услугами ИИ для возрождения сельских районов Китая. Более того, значительная миграция сельской рабочей силы, в результате которой пожилые люди, уязвимые лица, женщины и дети составляют основную рабочую силу в сельской местности, усиливает явления сельской депопуляции, депопуляции и старения населения, влияя на сельское население, экономику, общество и общее развитие.

Опрос, проведённый в сельских районах, где ещё не внедрено электронное управление делами деревень, показал, что 84,13% сельских чиновников назвали «высокую долю пожилых жителей, что препятствует внедрению технологий» основным препятствием. Сочетание этих факторов существенно затрудняет внедрение и продвижение технологий генеративного ИИ в сельских регионах.

Региональные различия также очевидны в индексе искусственного интеллекта. В недавнем исследовании был разработан комплексный индекс искусственного интеллекта с семью основными параметрами, предназначенный для анализа на уровне провинций и отраслей. Сравнение Китая и США показывает, что в рамках единой системы совокупный балл США превышает китайский (59,4) на 68,1. Разделение Китая на семь основных регионов для создания субнационального индекса выявляет существенные региональные различия в развитии искусственного интеллекта в Китае: северные, восточные и южные регионы лидируют по совокупным баллам, в то время как центральные и западные регионы значительно отстают, что подчеркивает влияние региональной концентрации инноваций и промышленных ресурсов.

Эта географическая фрагментация имеет далеко идущие последствия. Она приводит к разной скорости экономических преобразований: регионы-лидеры быстро переходят к экономике, основанной на знаниях, в то время как отстающие регионы остаются в традиционном производстве и сельском хозяйстве. Это обостряет социальную напряженность, поскольку неравенство доходов между регионами увеличивается. Это затрудняет национальную координацию, поскольку разные провинции имеют разные уровни развития и приоритеты. Кроме того, это приводит к неэффективному распределению ресурсов: современные центры обработки данных простаивают в отдаленных западных провинциях, в то время как восточные мегаполисы борются за доступную мощность.

Подходит для:

• Экономика Китая в кризисе? Структурные проблемы нации роста

Кризис избыточных мощностей и давление в сторону консолидации

Бурный строительный бум 2023 и 2024 годов столкнул Китай с драматичным кризисом избыточных мощностей. Только в 2023 году было предложено более 500 проектов центров обработки данных, и ожидается, что не менее 150 из них будут введены в эксплуатацию к концу 2024 года. Это развитие событий отражает знакомую тенденцию экономического развития Китая. Когда центральное правительство отдаёт приоритет тому или иному сектору как стратегическому, местные власти и компании бросаются в него с чрезмерным рвением, часто игнорируя реальные потребности или рациональное планирование. Результатом регулярно становятся чрезмерные инвестиции, избыточные мощности и болезненный этап консолидации.

Автомобильная промышленность предлагает поучительный параллельный проект. В этом секторе конкурируют около 140 компаний, из которых лишь несколько прибыльны, а у трети уровень загрузки производственных мощностей ниже 20%. Чтобы предотвратить сокращение рабочих мест на местах, региональные власти, тем не менее, помогают даже испытывающим трудности поставщикам оставаться на плаву с помощью субсидий и других форм поддержки. В результате консолидация рынка замедлилась, разразились ценовые войны, и производители вынуждены увеличивать экспорт на более прибыльные рынки. Тем временем, эпоха легкодоступных экспортных рынков уходит. При администрации Байдена США запретили почти весь импорт китайских автомобилей по соображениям национальной безопасности, а ЕС в прошлом году ввёл пошлины на китайские электромобили.

Инфраструктура искусственного интеллекта развивается по схожей траектории. Национальная комиссия по развитию и реформам вмешалась и ужесточила правила. Новые проекты теперь должны соответствовать определённым критериям использования и представлять договоры купли-продажи до получения одобрения. Кроме того, местным органам власти запрещено инициировать создание маломасштабной вычислительной инфраструктуры без чёткого экономического обоснования. Только в 2024 году объём государственных закупок достиг 24,5 млрд юаней, или примерно 3,4 млрд долларов США, а на 2025 год запланировано ещё 12,4 млрд юаней. Тем не менее, несмотря на активные государственные инвестиции, заявленные показатели использования остаются на уровне 20–30 процентов, что ставит под угрозу как экономическую жизнеспособность, так и энергоэффективность.

За последние полтора года было заброшено более 100 проектов, что значительно больше, чем всего 11 в 2023 году. Этот резкий рост числа отменённых проектов сигнализирует о необходимости проверки реальности. Инвесторы и операторы осознают, что многие из этих объектов никогда не станут прибыльными. Первоначальный кризис, вызванный ажиотажем вокруг генеративного ИИ после запуска ChatGPT в конце 2022 года, перерос в кризис прибыльности. Рынки аренды графических процессоров рухнули. Объекты стоимостью в миллиарды долларов теперь недоиспользуются, доходность резко падает, а многие объекты устарели ещё до того, как начали полноценно функционировать из-за меняющихся рыночных условий.

В июле 2025 года председатель КНР Си Цзиньпин открыто предостерег от чрезмерных инвестиций в ИИ, повторив свои прежние опасения по поводу чрезмерных инвестиций местных органов власти. Эти комментарии подчёркивают стремление политиков избежать повторения ситуации с избыточными мощностями, наблюдавшейся в других развивающихся отраслях, таких как производство электромобилей, что способствовало дефляционному давлению. Хотя государственный планировщик не уточнил, какая часть сектора нуждается в ограничении, инвестиции в мировом масштабе особенно заметны в строительстве центров обработки данных, лежащих в основе развития ИИ. Замедление этого роста повлияет на поставщиков микросхем, сетевого оборудования и других важных серверных компонентов, от Cambricon Technologies Corp. до Lenovo Group Ltd. и Huawei Technologies Co.

29 августа 2025 года Государственный совет подчеркнул необходимость обеспечения «упорядоченного потока талантов, капитала и других ресурсов». Чжан Кайлинь, представитель Национальной комиссии по развитию и реформам, сообщил журналистам на брифинге, что правительство будет поощрять развитие искусственного интеллекта в провинциях скоординированным и взаимодополняющим образом. Цель — использовать их уникальные сильные стороны для стимулирования роста без дублирования усилий. «Мы будем решительно избегать беспорядочной конкуренции или подхода «следования за толпой»», — сказал Чжан. Развитие должно основываться на местных преимуществах, ресурсах и промышленной базе.

Рынок программного обеспечения отражает схожую динамику консолидации. Администрация киберпространства Китая утвердила список из более чем 180 основных языковых моделей для общего пользования к августу 2024 года, что иллюстрирует широкий спектр китайских технологических компаний, борющихся за долю внутреннего рынка. Эти компании конкурируют не только за долю рынка, но и за финансирование в условиях экономического спада и спада в китайской венчурной индустрии. Участники семинара подчеркнули, что, хотя многие китайские стартапы привлекли инвестиции крупных технологических компаний, таких как Alibaba и Tencent, многие инвесторы по-прежнему скептически относятся к способности стартапов в области ИИ генерировать доход в краткосрочной перспективе. В поисках экономически эффективных инвестиций многие китайские венчурные компании стремятся диверсифицировать свои риски путем объединения ресурсов, что свидетельствует о более рассредоточенной среде финансирования.

Учитывая финансовые и аппаратные ограничения, существующие у китайских разработчиков ИИ, участники предположили, что Китай мог бы добиться успеха в развитии нескольких компаний или лабораторий ИИ посредством объединения ресурсов, но эти усилия должны быть избирательными и целенаправленными, что снижает вероятность существенной отдачи. В конечном итоге, участники предположили, что такая ситуация, вероятно, приведёт к усилению консолидации отрасли на китайском рынке ИИ.

Ду Хай, старший менеджер облачного подразделения Baidu, предсказал, что это приведет к консолидации рынка. Около дюжины ныне действующих китайских компаний, производящих чипы для ИИ, вероятно, сократятся до трёх-четырёх отдельных лагерей. «Победителями станут те, чьи чипы смогут поддерживать самый широкий спектр моделей — или позволят создать инновационное приложение, которое станет фактическим стандартом».

Gartner прогнозирует, что к 2029 году число участников рынка технологий GenAI сократится на 75% по мере расширения гипермасштабируемых компаний и поставщиков SaaS-платформ, а также поглощения провайдерами гибридных облачных решений. Это не рыночные спекуляции, а неизбежное следствие экономических факторов, уже меняющих облик отрасли. Параллели с историческим развитием инфраструктуры поразительны. Gartner отмечает, что мы переходим от периода фрагментации поставщиков к консолидации посредством поглощений и рыночных потрясений. Подобно тому, как электроэнергетическая отрасль прошла путь от тысяч локальных генераторов до нескольких крупных коммунальных предприятий, ИИ следует тем же путём.

Объём венчурного финансирования китайских стартапов в области ИИ сократился почти на 50% в годовом исчислении в начале 2025 года, что отражало общую осторожность инвесторов на фоне вялого роста, неопределённости в сфере регулирования и геополитической напряжённости. Только во втором квартале финансирование резко сократилось до всего 4,7 млрд долларов, что является самым низким показателем за десятилетие. Эти опасения инвесторов отчасти были вызваны продемонстрированной китайским правительством готовностью подавлять передовые инновации ради усиления мер по сохранению идеологической чистоты.

Остальной китайский рынок, хотя и демонстрирует неоднозначные сигналы, даёт дополнительные поводы для пессимизма. Сектор недвижимости рухнул, уровень безработицы среди молодёжи превышает 17%, а доверие потребителей падает. Геополитическая ситуация также не способствует этому: экспортный контроль по-прежнему влияет на технологический сектор Китая, тарифы угрожают экономике в целом, а идеологически мотивированная политика контроля отпугивает большинство инвесторов. Этот кризис финансирования создаёт особую проблему для внедрения технологий ИИ. Без терпеливого капитала, готового финансировать эти многолетние циклы разработки, большинство проектов, включающих ИИ и технологии, зайдут в тупик, не решив основные проблемы внедрения.

Воспользуйтесь преимуществами обширного пятистороннего опыта Xpert.Digital в комплексном пакете услуг | НИОКР, XR, PR и оптимизация цифровой видимости — Изображение: Xpert.Digital

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц

Сценарии будущего между эйфорией и разочарованием

Диапазон будущих прогнозов для китайской индустрии искусственного интеллекта (ИИ) едва ли может быть шире. Оптимистичные аналитики, такие как Morgan Stanley, прогнозируют, что китайские инвестиции в ИИ могут выйти на безубыточность к 2028 году и обеспечить 52% доходности на вложенный капитал к 2030 году. Рынок ключевой индустрии ИИ может к 2030 году достичь объёма в 140 миллиардов долларов. С учётом смежных секторов, таких как инфраструктура и поставщики компонентов, эта оценка возрастает до 1,4 триллиона долларов. ИИ может дать дополнительный импульс долгосрочному росту ВВП Китая, компенсируя такие факторы, как старение рабочей силы и замедление роста производительности труда. В течение следующих двух-трёх лет ИИ может добавить 0,2–0,3 процентных пункта к годовому росту экономики Китая.

К 2050 году мировой рынок человекоподобных роботов может достичь пяти триллионов долларов, при этом будет использоваться миллиард единиц, тридцать процентов из которых будет находиться в Китае. Китайский подход, ориентированный на эффективность и низкие затраты, открывает новые возможности для окупаемости инвестиций. Преимущество в стоимости, продемонстрированное такими компаниями, как DeepSeek, которые разрабатывают эффективные модели всего за пять с половиной миллионов долларов, может позволить китайским компаниям выйти на мировые рынки, которые не могут позволить себе или не желают внедрять западные решения.

Следующие шесть-двенадцать месяцев станут критически важным периодом для китайских компаний, занимающихся разработкой ИИ, поскольку всё больше корпоративных решений, направленных на решение реальных задач, начнут демонстрировать рост производительности. В долгосрочной перспективе гуманоиды, или человекоподобные роботы, управляемые ИИ, могут найти широкое применение в промышленности, торговле и домашнем хозяйстве. В долгосрочной перспективе революция в области ИИ приведёт к росту производительности за счёт повышения эффективности, оптимизации производственных процессов и открытия новых продуктов, услуг и рабочих мест.

На Азиатско-Тихоокеанский регион придется 33 процента доходов от программного обеспечения для ИИ в 2025 году, но поскольку Китай наращивает свое участие в гонке ИИ с США, аналитики ожидают, что к 2030 году регион будет занимать 47 процентов рынка. Прогнозы показывают, что к 2030 году на один только Китай будет приходиться две трети от общего объема доходов от программного обеспечения для ИИ в Азиатско-Тихоокеанском регионе, что составит 149,5 миллиарда долларов. Этот значительный прогноз роста рынка ИИ обусловлен следующими определяющими отрасль тенденциями.

Однако эти оптимистичные прогнозы соседствуют с мрачными предостережениями. Capital Economics прогнозирует, что пузырь фондового рынка, вызванный искусственным интеллектом, лопнет в 2026 году. Исследовательская компания заявила, что рост процентных ставок и инфляция приведут к снижению стоимости акций. С 2026 года этот рост фондового рынка, как и ожидалось, должен смениться ростом процентных ставок и инфляции, что приведет к снижению стоимости акций. В конечном итоге, по прогнозам аналитиков, доходность акций в следующем десятилетии будет ниже, чем в предыдущем. Они также полагают, что многолетняя превосходная динамика фондового рынка США, возможно, подходит к концу.

Международный валютный фонд отметил, что, хотя спад и вероятен, он вряд ли перерастет в системный кризис, который опустошит экономику США или всего мира. Гуриншас отметил, что, как и в прошлые годы, ажиотаж вокруг революционной технологии может не оправдать ожиданий рынка в краткосрочной перспективе, что может привести к падению цен акций. Однако он отметил, что, в отличие от 1999 года, текущий инвестиционный ландшафт характеризуется наличием технологических компаний с большим объемом свободных средств, а не компаний, обремененных долгами.

Forrester прогнозирует, что к 2026 году искусственный интеллект потеряет свой блеск, сменив свою корону на каску. Опасения по поводу рентабельности инвестиций предприятий перевесят преувеличения со стороны поставщиков. В условиях этой коррекции рынка компании будут отдавать приоритет функциональности, а не привлекательности. Финансовые директора будут вкладывать больше средств в сделки с ИИ. Компании будут распределять ставки между экосистемами агентов и перераспределять кадры, поскольку ИИ-агенты возьмут на себя рутинную работу. Умные компании будут инвестировать в управление ИИ и обучение основам работы с ИИ, чтобы снизить риски и постепенно прокладывать свой путь к развитию ИИ.

Согласно отчёту Bain, к 2030 году мировые капитальные затраты на центры обработки данных для ИИ достигнут 500 миллиардов долларов в год, что потребует 200 ГВт дополнительных мощностей, половина из которых придётся на США. Однако, чтобы оправдать эти затраты, сектору ИИ необходимо генерировать 2 триллиона долларов годового дохода. В настоящее время дефицит составляет 800 миллиардов долларов. Один из руководителей отметил, что китайский сектор производства чипов для ИИ по-прежнему сталкивается с проблемами спроса и нехватки производственных мощностей. Рынку нужны реальные приложения для масштабирования. Всё будет определять спрос на приложения. Американский стиль отчаянного наращивания вычислительной мощности не подходит китайским компаниям.

По данным MIT Technology Review, бум инфраструктуры искусственного интеллекта в Китае идёт на спад: страна построила сотни центров обработки данных для поддержки своих амбиций в области искусственного интеллекта, но многие из них сейчас простаивают. В 2023 и 2024 годах как государственные, так и частные компании инвестировали миллиарды долларов в ожидание дальнейшего роста спроса на аренду графических процессоров. Однако внедрение технологий фактически снизилось, и в результате многие операторы сейчас борются за выживание. Местные издания сообщают, что до 80% этих новых вычислительных мощностей простаивают.

Эти расходящиеся сценарии будущего отражают фундаментальную неопределенность. Преодолеет ли Китай фрагментацию своей экосистемы программного обеспечения? Смогут ли отечественные производители микросхем достаточно быстро сократить технологическое отставание? Ужесточит ли, ослабит ли экспортный контроль США или останется на текущем уровне? Усилит ли китайское правительство свой идеологический контроль, тем самым отпугивая новаторов, или же оно будет проводить более прагматичную политику? Будет ли мировой спрос на недорогие решения в области ИИ благоприятствовать китайским подходам, ориентированным на эффективность, или же опасения по поводу качества и доверия будут способствовать переходу на западные решения?

Ответы на эти вопросы определят не только судьбу Китая, но и сформируют глобальный ландшафт ИИ. Возникают три возможных сценария. Первый сценарий предполагает сохранение доминирования США. Контролируя передовые чипы и ведущие мировые компании в области ИИ, Вашингтон сохраняет технологическое лидерство, в то время как Китай сталкивается с ограничениями в области вычислительной техники и ограниченным доступом к ключевым рынкам. Второй сценарий предполагает разделение развития ИИ на две конкурирующие экосистемы. Одну возглавляют США и их союзники, отдавая приоритет прозрачности и этическим стандартам, а другую – Китай, где контролируемый государством ИИ служит инструментом цифрового наблюдения. Страны будут вынуждены придерживаться одной из этих моделей, что создаст фрагментированный цифровой ландшафт.

Третий сценарий предполагает, что Китай будет доминировать в потребительском ИИ, но отставать в высокотехнологичных приложениях. Ограничения, накладываемые США на производство чипов, мешают Китаю разрабатывать передовые ИИ для обороны и научных исследований, однако Пекин преуспевает в области массового ИИ, предлагая доступные платформы, такие как DeepSeek, пользователям по всему миру. Однако этот баланс может кардинально измениться, если Китай будет развивать свои амбиции на Тайване, где базируется TSMC, производящая около 90% самых передовых чипов в мире.

В конечном счёте, гонка за превосходство в области ИИ меняет расстановку сил в мире. Хотя США в настоящее время лидируют в передовых исследованиях в области ИИ, стратегическая направленность Китая и государственные инвестиции сделали его грозным конкурентом. Хотя Пекин сталкивается с такими препятствиями, как западные ограничения и рыночный скептицизм, его прогресс в области потребительского ИИ и влияние на развивающихся рынках делают исход гонки непредсказуемым. Приведёт ли эта конкуренция к сохранению доминирования США, разделению цифрового ландшафта или росту Китая в критически важных секторах, ясно одно: ИИ окажет глубокое влияние на мировую экономику, политику национальной безопасности и межполитические альянсы в ближайшие годы.

Подходит для:

• Новый пятилетний план Пекина и масштабная инвестиционная программа: как Китай бросает вызов мировому экономическому порядку

Проблемы реализации и дефицит управления

Помимо аппаратных и кадровых проблем, Китай сталкивается с фундаментальными проблемами внедрения, которые часто упускаются из виду. Внедрение ИИ в бизнесе остаётся фрагментарным и экспериментальным. Хотя Китай является лидером по внедрению генеративного ИИ, китайские организации ещё не внедрили его в полной мере. Когда SAS опросила Дюбера о степени использования генеративного ИИ в своих организациях, девятнадцать процентов китайских организаций заявили, что они «используют и полностью внедрили генеративный ИИ», что превышает среднемировой показатель в одиннадцать процентов, но отстаёт от мирового лидера по полному внедрению — США — с показателем в двадцать четыре процента.

Между тем, 64% респондентов из Китая заявили, что их организации «используют генеративный ИИ, но ещё не внедрили его в полной мере», что значительно превышает среднемировой показатель в 43%. Учитывая акцент Китая на тщательном регулировании и получении официального одобрения генеративного ИИ, вполне логично, что многие организации проводят предварительные испытания, прежде чем полностью интегрировать генеративный ИИ в свои процессы. Очевидно, что Китай полностью привержен генеративному ИИ, но китайские организации действуют осторожно, несмотря на коллективное внедрение этой новой технологии.

Отвечая на вопрос о трудностях внедрения, китайские респонденты гораздо реже, чем в среднем по миру, ссылались на нехватку внутренних знаний или адекватных инструментов: только 31% заявили об отсутствии необходимых инструментов для внедрения генеративного ИИ (по сравнению с 47% в мире), и только 21% заявили об отсутствии внутренних знаний (по сравнению с 39%). Эти цифры резко контрастируют с ранее обсуждавшимся дефицитом кадров и указывают на несоответствие между самовосприятием и реальностью, а также на разные стандарты того, что считается «достаточным уровнем знаний».

Конфиденциальность и безопасность данных заняли первые две позиции в списке проблем, связанных с внедрением генеративного ИИ, среди всех респондентов: 76% и 75% соответственно. Однако более половины респондентов (51%) выразили обеспокоенность по поводу необходимости привлечения внутренних специалистов и навыков. Обучение управлению и мониторингу оказалось особенно недостаточным. По данным SAS, менее одного из десяти респондентов (7%) сообщили о «высоком» уровне обучения управлению и мониторингу для генеративного ИИ. 32% сообщили об «адекватном» уровне, в то время как 58% — явное большинство — заявили, что их обучение управлению и мониторингу было «минимальным».

На вопрос о своих организационных структурах управления генеративным ИИ только пять процентов респондентов ответили, что у них есть «устоявшаяся и комплексная» структура управления. Более 55 процентов ответили, что их структура управления находится «в стадии разработки», а 28 процентов описали её как «специальную или неформальную». Примерно каждый 11-й процент ответил, что их структура управления генеративным ИИ «отсутствует». Эти пробелы в системе управления создают существенные риски для внедрения, особенно в регулируемых отраслях или при работе с конфиденциальными приложениями.

Фрагментированные потоки данных между отраслями затрудняют консолидацию данных в единый и доступный пул ресурсов для приложений ИИ. Эта разрозненность данных препятствует эффективному обучению моделей ИИ и ограничивает доступ к аналитическим данным по всем секторам. Государственные органы и компании работают над повышением совместимости данных и содействием межотраслевому обмену данными и структурированной трансграничной циркуляции данных в условиях недостаточного регулирования, чтобы раскрыть весь потенциал китайской экосистемы данных. Решая эти проблемы, связанные с данными, Китай может и дальше укреплять свою экосистему ИИ, одновременно способствуя формированию более согласованного и инновационного глобального ландшафта данных.

Внедрение генеративного ИИ также недостаточно интегрировано в систему управления сельскими районами. Будучи ведущей силой в области новых технологий, генеративный ИИ ещё больше усложнит существующую неоднородную структуру интересов в деле содействия возрождению сельских районов в Китае. Для правительства, занимающего ведущее положение, цифровой разрыв, возникающий из-за экономического неравенства между городом и деревней, требует значительных инвестиций в рабочую силу, ресурсы и финансирование для его преодоления. Этот процесс характеризуется длительным сроком окупаемости инвестиций. В отличие от рынка, который ставит во главу угла исключительно экономические факторы, государственное управление сельскими районами предполагает комплексную оценку многогранных управленческих затрат.

Разработчики и поставщики технологий в первую очередь взаимодействуют с государственными ведомствами. Следовательно, их предложения в значительной степени ориентированы на удовлетворение государственных потребностей, что потенциально не учитывает реальные потребности развития сельских районов и их жителей. Это усугубляет нестабильность цифрового управления. На национальном уровне, несмотря на принятие таких правовых документов, как План действий по развитию цифровых деревень на 2022–2025 годы и Временные меры по управлению услугами генеративного искусственного интеллекта, участие многочисленных ведомств может привести к размытию границ ответственности, что приводит к задержкам и снижению эффективности управления. Если эти проблемы не будут решены оперативно, они не только будут препятствовать реализации внутренней мотивации сельских жителей к активному участию в возрождении сельских районов Китая с использованием генеративного искусственного интеллекта, но и могут привести к новым цифровым конфликтам.

Великая консолидация ИИ: выживут лишь немногие китайские модели.

Стремление Китая к лидерству в области искусственного интеллекта к 2030 году сталкивается со сложным комплексом структурных проблем, выходящих далеко за рамки часто упоминаемых ограничений на экспорт микросхем. Дефицит более пяти миллионов квалифицированных рабочих, раздробленность инфраструктуры с крайне неиспользуемыми мощностями, огромные региональные различия между городскими центрами и сельской периферией, а также надвигающаяся консолидация рынка после многих лет спекулятивных чрезмерных инвестиций рисуют картину, которая гораздо более отрезвляет, чем следует из официальных заявлений.

Эта парадоксальная ситуация особенно очевидна в центрах обработки данных: в то время как Франкфурт не может построить новые объекты из-за нехватки электроэнергии, современные объекты в западных провинциях Китая практически пустуют из-за отсутствия инфраструктуры, кадрового потенциала и практического спроса. В обоих случаях становится ясно, что гигантские инвестиции в отдельные компоненты оказываются напрасными, если система в целом не развивается последовательно.

Следующие 18–36 месяцев будут иметь решающее значение. Либо Китаю удастся преодолеть фрагментацию благодаря таким инициативам, как Инновационный альянс экосистемы «Модель-чип», ликвидировать дефицит кадров за счёт масштабных инвестиций в образование и разумно использовать существующие, но недоиспользуемые мощности. Либо страна будет наблюдать за тем, как инвестиции перераспределяются, лучшие специалисты уезжают, а создание цифровой ценности перемещается в другие сферы. Грядущая консолидация рынка будет жестокой. Из более чем 180 основных языковых моделей, утвержденных в настоящее время, возможно, выживут только три или четыре. Сотни центров обработки данных будут вынуждены закрыться или перепрофилироваться. Венчурное финансирование остаётся на самом низком уровне за последнее десятилетие.

Но было бы преждевременно сбрасывать со счетов амбиции Китая. Его стратегия, ориентированная на эффективность, подход, ориентированный на развертывание, и ценовые преимущества таких решений, как DeepSeek, могут обеспечить значительную долю мирового рынка, где высококлассные западные решения не по карману. Государственная поддержка остаётся сильной, даже если ей необходимо стать более скоординированной и менее расточительной. А демографические проблемы — старение населения и сокращение численности трудоспособного населения — делают повышение производительности за счёт ИИ не факультативным, а необходимым.

Глобальным наблюдателям не следует недооценивать Китай или принимать его официальные заявления за чистую монету. Как это часто бывает, реальность лежит где-то посередине между этими крайностями. Китай не станет ни несокрушимым гегемоном в области искусственного интеллекта, ни скатится в технологическую ничтожность. Вместо этого вырисовывается сложная, разрозненная картина: региональные кластеры передового опыта на восточном побережье, экспериментальные внедрения в тысячах компаний, впечатляющие провалы чрезмерно амбициозных инфраструктурных проектов, инновационные решения по повышению эффективности для конкретных сфер применения и сохраняющаяся зависимость от иностранных технологий в сочетании с ускоренными усилиями по достижению самодостаточности.

Когда в 2030 году будет сделана окончательная оценка, вероятно, не сбудутся ни самые оптимистичные, ни самые пессимистичные прогнозы. Китай добьётся значительного прогресса, но не достигнет доминирующего положения, к которому стремится Пекин. США сохранят лидерство в передовых исследованиях, но китайские решения будут повсеместно использоваться в развивающихся экономиках. И миру придётся работать с двумя частично раздельными, частично переплетёнными экосистемами ИИ, чьё сосуществование, конкуренция и периодическое сотрудничество будут определять геополитический ландшафт XXI века.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

Konrad Wolfenstein

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) – платформа и решение B2B | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения