Амбиции Китая в области искусственного интеллекта подвергаются испытанию: почему миллиарды инвестиций пропадают впустую

Это не просто война чипов: настоящая причина, по которой наступление Китая на рынок искусственного интеллекта застопорилось

Китайская Народная Республика с головокружительной решимостью преследует свою цель стать ведущей мировой державой в области искусственного интеллекта к 2030 году. Хотя официальные заявления рисуют светлое будущее, в котором 90 процентов экономики будет функционировать с использованием ИИ, а интеллектуальные системы проникнут во все аспекты общества, за кулисами вырисовывается гораздо более сложная картина. Китайское наступление в области ИИ сталкивается с фундаментальными структурными проблемами, выходящими далеко за рамки широко обсуждаемых американских ограничений на экспорт микросхем. Дефицит квалифицированных кадров, превышающий пять миллионов человек, фрагментированная технологическая инфраструктура, драматическое региональное неравенство и надвигающаяся консолидация рынка представляют собой экзистенциальные вызовы амбициозным планам Пекина.

Параллели с проблемами энергетического перехода в Германии поразительны. Подобно тому, как Германия рискует потерпеть неудачу в своем цифровом будущем из-за недостатка мощностей электросетей, Китай сталкивается с иным видом инфраструктурного дисбаланса. В то время как в Франкфурте невозможно построить центры обработки данных из-за отсутствия электроснабжения, современные объекты в западных провинциях Китая в значительной степени пустуют из-за отсутствия необходимой инфраструктуры, человеческого капитала и практического спроса. В обоих случаях проявляется фундаментальная истина современной технологической политики: гигантские инвестиции в отдельные компоненты оказываются неэффективными, если вся система в целом не развивается последовательно.

В связи с этим:

• Китай и «Нэйцзюань» систематических переинвестирований: государственный капитализм как ускоритель роста и структурная ловушка

Ловушка талантов

Пожалуй, наиболее серьезной слабостью стратегии Китая в области искусственного интеллекта является острая нехватка квалифицированных кадров. Министерство трудовых ресурсов и социального обеспечения оценивает дефицит более чем в пять миллионов человек, при этом соотношение спроса и предложения составляет один к десяти. В первой половине 2025 года количество вакансий, связанных с ИИ, выросло на 37 процентов по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года. Особенно востребованы были инженеры-робототехники и разработчики алгоритмов, количество вакансий на эти должности увеличилось более чем на 50 процентов. Эти цифры свидетельствуют не о здоровом росте, а скорее об отчаянной гонке за дефицитными ресурсами.

По прогнозам McKinsey, к 2030 году спрос на специалистов по искусственному интеллекту в Китае вырастет до шести миллионов, в то время как отечественные университеты и вернувшиеся из-за рубежа китайцы смогут обеспечить, в лучшем случае, два миллиона. Это создаст дефицит высококвалифицированных работников в четыре миллиона человек, и он, вероятно, будет увеличиваться, поскольку рождаемость в Китае снижается уже много лет. По прогнозам ООН, численность трудоспособного населения сократится на 180 миллионов к 2050 году по сравнению с 2023 годом, в то время как 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 промышленно развитыми странами, такими как Япония.

На первый взгляд может показаться, что в Китае избыток выпускников. Действительно, китайские университеты ежегодно выпускают около 1,4 миллиона специалистов в области STEM (наука, технология, инженерия и математика). Однако реальность показывает качественное несоответствие. Для действительно передовых исследований и разработки инновационных моделей в первую очередь требуются кандидаты наук. Выпуск аспирантов, специализирующихся на искусственном интеллекте, остается относительно низким, что приводит к жесткой конкуренции за лучших специалистов. Опытные специалисты по машинному обучению в технологических гигантах сейчас получают семизначные зарплаты в юанях. Небольшие стартапы сообщают, что критически важные должности в области исследований и разработок остаются вакантными в течение нескольких месяцев, что значительно задерживает разработку продуктов.

Проблема усугубляется спецификой интеграции ИИ. В отличие от мобильной революции 2010-х годов, когда основные технологии уже функционировали, а капитал требовался в основном для привлечения пользователей и расширения логистики, внедрение ИИ требует непрерывных, контекстно-специфических исследований и разработок. Больница не может просто установить ChatGPT и говорить о здравоохранении с использованием ИИ. Разработка, направленная на оптимизацию медицинских процессов, соблюдение нормативных требований и интеграцию с существующими системами, занимает месяцы или годы. Без вложений, готовых финансировать эти многолетние циклы разработки, большинство проектов, использующих ИИ, замирают, не успев решить основные проблемы внедрения.

Особенно проблематичной оказывается нехватка междисциплинарных специалистов. Исследование, проведенное в 2024 году Народным университетом Китая, показало, что страна испытывает дефицит высококвалифицированных кадров, особенно специалистов в области искусственного интеллекта и профессионалов, обладающих межотраслевой экспертизой. Интеграция ИИ в традиционные отрасли требует наличия как глубоких технических знаний, так и глубоких отраслевых знаний. Для сельскохозяйственной системы ИИ необходимы разработчики, разбирающиеся в агрономии. Для финансовой системы ИИ требуются эксперты, знакомые с нормативными требованиями. Такие междисциплинарные навыки дефицитны во всем мире, но особенно в Китае.

Компании реагируют на ситуацию различными стратегиями. Некоторые активно нанимают сотрудников за рубежом, ослабляют ограничения, связанные с регистрацией по месту жительства (хукоу), и пытаются вернуть талантливых специалистов из-за рубежа. Другие вкладывают значительные средства в программы внутреннего обучения. Правительство содействует расширению учебных программ по искусственному интеллекту в университетах. С 2018 года более пятисот китайских университетов создали программы получения степени в области ИИ. Однако культурные и образовательные изменения требуют времени. Даже при ускоренных усилиях дефицит кадров будет оказывать давление на китайскую экосистему ИИ в течение следующего десятилетия.

Геополитический аспект еще больше усугубляет проблему. В то время как китайские университеты добиваются значительных успехов в области образования в сфере ИИ, глобальные технологические центры продолжают привлекать лучших специалистов. Неопределенность, вызванная государственным регулированием, идеологическим контролем и предполагаемыми ограничениями академической свободы, побуждает некоторых талантливых специалистов мигрировать за границу или оставаться там. Хотя Китай может похвастаться 47 процентами ведущих мировых исследователей в области ИИ и 50 процентами патентов на ИИ, эти впечатляющие цифры не могут скрыть того факта, что масштабы спроса намного превосходят любые имеющиеся ресурсы.

Несмотря на масштабные инвестиции, инфраструктурный кризис сохраняется

Инфраструктура искусственного интеллекта в Китае представляет собой парадокс колоссальных масштабов. С одной стороны, в период с 2023 по 2024 год страна объявила о создании или построила более 250 новых центров обработки данных для искусственного интеллекта. Государственные и частные инвесторы вложили миллиарды в расширение цифровой магистральной инфраструктуры. С другой стороны, местные источники сообщают, что до 80 процентов этих вновь созданных вычислительных мощностей остаются неиспользованными. Коэффициент использования многих интеллектуальных центров обработки данных составляет всего 20-30 процентов. Объекты, на которые были потрачены миллиарды, в основном простаивают, в то время как их операторы отчаянно ищут клиентов, а постоянные расходы на охлаждение, электроэнергию и техническое обслуживание оказывают давление на их балансы.

Эта странная ситуация является результатом сочетания политического давления, спекулятивных излишеств и фундаментальных просчетов. После лопнувшего пузыря на рынке недвижимости и вызванного COVID-19 экономического спада местные органы власти отчаянно искали новые драйверы роста. Энтузиазм, окружавший 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 фирмы и инвесторы с энтузиазмом восприняли это якобы «золотое будущее».

Однако, как это часто бывает с проектами, реализуемыми в спешке, зачастую отсутствовало реалистичное планирование. Многие объекты строились без учета реального спроса или технических стандартов. Инженеров с соответствующим опытом было мало, и многие руководители полагались на посредников, которые завышали прогнозы или использовали процессы закупок для получения субсидий. В результате многие новые центры обработки данных не оправдали ожиданий, оказались дорогими в эксплуатации, сложными в заполнении и технически неактуальными для современных задач искусственного интеллекта.

В связи с этим:

• Бум ИИ в Китае: или пузырь ИИ вот-вот лопнет? Сотни новых центров обработки данных пустуют

Ключевая проблема заключается в типе построенной инфраструктуры. Многие центры обработки данных были спроектированы для обучения больших языковых моделей и, соответственно, расположены в западных провинциях с 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 обработки данных оказались неподходящими. Вывод обычно требует иных аппаратных конфигураций — более быстрых и отзывчивых чипов, которые отдают приоритет низкой задержке и эффективности, а не чистой вычислительной мощности. Кроме того, вывод должен происходить 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 в Уху, юго-восточной префектуре, центра обработки данных, ориентированного на инференцию, для обслуживания крупных городских рынков, таких как Шанхай, Ханчжоу и Нанкин. Но это лишь капля в море. Неправильное распределение ресурсов на неподходящую инфраструктуру привело к замораживанию миллиардов долларов капитала, которые могли бы быть использованы более продуктивно в других областях. Некоторые проекты, по-видимому, никогда не предполагали получения прибыли за счет реальных вычислительных мощностей. Несколько отчетов и инсайдерских источников подтверждают, что некоторые компании использовали центры обработки данных для ИИ, чтобы получить государственные субсидии на экологически чистую энергию или земельные участки. В некоторых случаях выделенная электроэнергия продавалась обратно в сеть, в то время как здания оставались неиспользованными. К концу 2024 года большинство участников рынка стремились получить выгоду от государственных стимулов, а не от реальной работы в области ИИ.

Дефицит оборудования еще больше усугубляет ситуацию. Несмотря на масштабную государственную поддержку отечественной разработки чипов, китайские компании, занимающиеся искусственным интеллектом, по-прежнему сильно зависят от иностранных технологий. США контролируют более 70 процентов мировых вычислительных мощностей и используют экспортный контроль для ограничения доступа Китая к передовым чипам, таким как Nvidia H100, и критически важным технологиям упаковки. По прогнозам, к 2025 году дефицит чипов для ИИ в Китае превысит 10 миллиардов долларов. Отечественные альтернативы, такие как Huawei Ascend 910B, отстают по производительности при обучении больших языковых моделей. Более того, для передовых кластеров ИИ требуются не только чипы, но и высокотехнологичные межсоединения, охватывающие десятки тысяч процессоров. Американские компании продолжают лидировать в проектировании на системном уровне.

Китайские компании закупили почти миллион процессоров Nvidia HGX H20 только в 2024 году. Эта зависимость сохраняется, поскольку масштабы поставок Nvidia и зрелый программный стек CUDA создают для китайской индустрии ИИ проблему «курицы и яйца». Отечественное оборудование испытывает недостаток как в объемах производства, так и в поддержке разработчиков. DeepSeek пытался обучить свою модель R2 на чипах Huawei Ascend, но был вынужден перейти на оборудование Nvidia из-за нестабильности производительности, более слабых межсоединений и незрелости CANN. Даже если бы китайские производители могли наводнить рынок NPU Ascend или GPU Moore Threads, слабый программный стек делает их непривлекательными для разработчиков.

Программная экосистема для китайских чипов искусственного интеллекта значительно слабее, чем у западных аналогов. Nvidia CUDA имеет более чем пятнадцатилетнюю историю документирования и доработки, большую пользовательскую базу и надежную интеграцию 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 содержащий ошибки, нестабильный и плохо документированный, с частыми сбоями во время выполнения и ограниченной интеграцией со сторонними сервисами. Эти проблемы не делают невозможным крупномасштабное обучение на китайском оборудовании, но значительно увеличивают его стоимость.

Отсутствие общих стандартов среди различных китайских производителей чипов еще больше фрагментирует рынок. Каждый производитель имеет свой собственный несовместимый низкоуровневый программный стек. Основные фреймворки для ИИ в основном поддерживают чипы Nvidia. Отечественные чипы для ИИ должны адаптироваться к множеству фреймворков, и каждое обновление фреймворка требует повторной адаптации. Это приводит к отсутствию операторов и оптимизаций для больших моделей, что препятствует их запуску или делает их неэффективными, к расхождениям в точности из-за различий в архитектуре и программной реализации, а также к высоким затратам на портирование для обеспечения крупномасштабного обучения моделей на отечественных чипах.

Альянс инноваций в экосистеме моделей и чипов (Model-Chip Ecosystem Innovation Alliance), основанный летом 2025 года, пытается решить эту проблему. Он объединяет Huawei, Biren Technologies, Enflame, Moore Threads и другие компании с целью создания полностью локализованной платформы искусственного интеллекта, которая объединяет оборудование, модели и инфраструктуру. Успех зависит от достижения совместимости посредством общих протоколов и фреймворков, а также от уменьшения фрагментации экосистемы. Хотя объединение низкоуровневого программного обеспечения может быть сложной задачей из-за различий в архитектурах, 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 акселераторе. Однако, пока эти стандарты действительно не будут существовать, фрагментация означает, что каждая компания должна одновременно решать множество проблем на разных фронтах на насыщенном рынке.

В начале августа 2025 года Huawei сделала CANN проектом с открытым исходным кодом, возможно, в рамках своих обязательств перед новым альянсом или в качестве общей попытки сделать свою серию Ascend 910 предпочтительной платформой для китайских компаний. До этого момента инструментарий искусственного интеллекта Huawei для NPU Ascend распространялся в ограниченной форме. CANN отстает от CUDA по уровню зрелости, главным образом потому, что за пределами собственных проектов Huawei не существовало широкой и стабильной базы установленных процессоров Ascend. Разработчики следуют за масштабом, и CUDA стала доминирующей, потому что миллионы графических процессоров Nvidia были поставлены и широко доступны, что оправдывало инвестиции в настройку, библиотеки и поддержку сообщества. Huawei и другие китайские разработчики не могут поставить миллионы NPU Ascend или графических процессоров Biren из-за санкций США.

Ситуация с энергетической инфраструктурой неоднозначна. Китай расширил свою энергосеть в восемьдесят раз быстрее, чем США, и является мировым лидером по мощности солнечной, ветровой и гидроэнергетики. Эти масштабные инвестиции в возобновляемые источники энергии призваны обеспечить устойчивое масштабирование ИИ. Инициатива Eastern Data Western Computing Initiative переносит обработку данных в богатые энергией и землей западные регионы, используя энергию ветра и солнца. Цель состоит 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 ИТ-стоек.

Хотя западные регионы предлагают обильные ветровые и солнечные ресурсы и более низкие цены на электроэнергию, они часто отстают в развитии инфраструктуры. Задача состоит в эффективном сочетании обильных ресурсов возобновляемой энергии в менее развитых западных регионах с растущими потребностями в обработке данных на востоке. Потребности в вычислительных ресурсах сосредоточены в восточных регионах, где самообеспеченность возобновляемой энергией составляет менее 40 процентов, в то время как на западе сосредоточено 70 процентов установленной мощности возобновляемой энергии Китая. Компания Tencent планирует разместить свой крупнейший интеллектуальный центр обработки данных в западном Китае, 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 размещают свои центры обработки данных, ориентированные на приложения, на востоке, где большая клиентская база позволяет быстрее получать обратную связь по их приложениям.

Хотя в западных регионах низкие цены на электроэнергию, недостатки в транспортной, коммуникационной и кадровой инфраструктуре затрудняют привлечение и удержание высококвалифицированных специалистов в сфере высоких технологий. Многие западные центры обработки данных простаивают в ожидании бурного развития смежных приложений. Сотрудник облачного провайдера подтвердил, что коэффициент использования китайских интеллектуальных центров обработки данных составляет менее 30 процентов.

Наш опыт работы в Китае в области развития бизнеса, продаж и маркетинга. — Изображение: Xpert.Digital

Основные отраслевые направления: B2B, цифровизация (от ИИ до XR), машиностроение, логистика, возобновляемые источники энергии и промышленность

Более подробная информация здесь:

• Экспертный бизнес-центр
• Блог о Китае / Аналитика

Тематический центр, предлагающий аналитические материалы и экспертные знания:

• Информационная платформа, охватывающая глобальную и региональную экономику, инновации и отраслевые тенденции
• Сборник аналитических материалов, выводов и справочной информации по нашим ключевым направлениям деятельности
• Место, где можно найти экспертные знания и информацию о текущих событиях в бизнесе и технологиях
• Центр для компаний, стремящихся получить информацию о рынках, цифровизации и отраслевых инновациях

Региональное разделение усугубляет раскол

Географические различия в развитии искусственного интеллекта в Китае воспроизводят и усугубляют существующее экономическое неравенство. Провинции Восточного побережья, такие как Гуандун, Цзянсу, Чжэцзян и Шанхай, долгое время занимали лидирующие позиции, при этом Гуандун демонстрировал особенно сильную динамику развития. Шанхай и Пекин сохранили высокую концентрацию активности в сфере ИИ благодаря политической поддержке и возможностям в области технологических исследований и разработок. Центральные регионы, такие как Хубэй, Хэнань и Шаньдун, постепенно перешли на средний уровень, что свидетельствует о стабильном 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. В 2014 году общий уровень развития ИИ в стране был низким, выдающиеся результаты показали только восточные прибрежные провинции, продемонстрировавшие свои ранние преимущества в этой области. В то же время центральные и западные регионы в целом начали развитие с опозданием, и их уровень развития был низким. К 2022 году уровень развития ИИ в стране значительно улучшился, при этом дельта реки Янцзы и Бохайский полуостров 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, показал явную тенденцию к росту.

Исследование неравенства доходов, вызванного ИИ, показало, что влияние ИИ на неравенство доходов наиболее сильно проявляется в северо-восточном регионе, за которым следует западный регион, в то время как в центральном и восточном регионах эффект относительно меньше. ИИ значительно усугубляет разрыв в доходах за счет структурных улучшений в промышленности и технологических инноваций. Региональная неоднородность показывает, что ИИ не выступает в роли уравнивающего фактора, а скорее усиливает существующие преимущества. Провинции с развитой цифровой инфраструктурой, доступом к капиталу и кадровым резервам получают непропорционально большую выгоду, в то время как слаборазвитые регионы отстают еще больше.

Цифровое неравенство между городами и сельской местностью еще больше усугубляет эти различия. Несмотря на недавние усилия правительства по ускорению развития цифровой сельской инфраструктуры в контексте возрождения сельских районов Китая, основанные на успехах в сокращении бедности, проблема цифрового неравенства сохраняется. С точки зрения финансовых инвестиций, средства, выделяемые на цифровую инфраструктуру в сельской местности, значительно отстают от средств, выделяемых на городские районы. Согласно данным, бюджетные и социальные инвестиции Китая в информатизацию сельского хозяйства и сельских районов на уровне уездов составляют всего 13 миллионов юаней и 30 миллионов юаней соответственно, что приводит к общему уровню развития информатизации всего в 37,9 процента.

Существует значительная разница в развертывании оборудования между сельскими и городскими районами, включающая различия в цифровых ресурсах, инфраструктуре, сетевом оборудовании и базовых станциях. В 2022 году Китай достиг отметки в 2,3 миллиона базовых станций 5G по всей стране. Однако количество базовых станций 5G в сельских районах значительно отстает от среднего показателя по стране, что еще больше усугубляет цифровое неравенство. В то же время цель обеспечения равного покрытия сети и скорости как в сельских, так и в городских районах еще не полностью достигнута.

Во время пандемии COVID-19 разрыв в развитии аппаратной инфраструктуры стал еще более заметным. Яркий пример — тибетский студент из Линьчжоу, Тибетский автономный район, которому пришлось двадцать минут ехать на мотоцикле до подножия горы, а затем подниматься на вершину в условиях минусовой температуры, чтобы посещать онлайн-занятия. Этот случай подчеркивает резкое неравенство в развитии цифрового оборудования между сельскими и городскими районами.

Отсутствие центров обработки данных на уровне уездов и муниципалитетов, необходимых для поддержания эффективных систем цифровых приложений, препятствует развитию технологий генеративного искусственного интеллекта в сельских районах. Эта ситуация сродни пословице: «Даже самая опытная домохозяйка не может готовить без риса», что подчеркивает фундаментальную необходимость таких центров обработки данных для продвижения цифрового развития сельских районов.

С точки зрения организаций-разработчиков программного обеспечения, составляющих «мягкую силу» развития цифровых технологий в сельской местности, сельская цифровая сфера программного обеспечения страдает от недостатков в цифровой компетентности, привлечении талантов и управлении по сравнению с городскими районами. С одной стороны, под влиянием традиционного, эгоистичного мышления, распространенного в мелких фермерских общинах, и усугубляемого неизбежным отставанием в цифровом прогрессе сельских районов, наблюдается заметное отсутствие энтузиазма среди сельского населения к активному использованию генеративных сервисов искусственного интеллекта для возрождения сельских районов Китая. Кроме того, значительная миграция сельской рабочей силы, в результате которой пожилые люди, уязвимые группы населения, женщины и дети составляют основную рабочую силу в сельской местности, усиливает явления депопуляции, сокращения населения и старения населения, оказывая влияние на сельское население, экономику, общество и общее развитие.

Опрос, проведенный в сельских районах, где еще не внедрено электронное управление сельскими делами, показал, что 84,13% сельских чиновников назвали «высокую долю пожилых жителей, что препятствует внедрению технологий» в качестве основного препятствия. Эти факторы в совокупности значительно затрудняют внедрение и продвижение технологий генеративного искусственного интеллекта в сельских регионах.

Региональные различия также очевидны в индексе ИИ. В недавнем исследовании был разработан комплексный индекс искусственного интеллекта с семью основными измерениями, предназначенный для анализа на уровне провинций и отраслей. Сравнение Китая и США показывает, что в рамках единой системы сводный показатель США превышает китайский показатель в 59,4 на 68,1. Разделение Китая на семь основных регионов для создания субнационального индекса выявляет резкие региональные различия в развитии ИИ в Китае: северные, восточные и южные регионы лидируют по сводным показателям, 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 разным темпам экономической трансформации: ведущие регионы быстро переходят к экономике, основанной на знаниях, в то время как отстающие регионы остаются в рамках традиционного производства и сельского хозяйства. Она усугубляет социальную напряженность, поскольку увеличивается разрыв в доходах между регионами. Она осложняет национальную координацию, поскольку разные провинции имеют разные уровни развития и приоритеты. И она приводит к неэффективному распределению ресурсов: современные центры обработки данных простаивают в отдаленных западных провинциях, в то время как восточные мегаполисы испытывают нехватку мощностей.

В связи с этим:

• Экономика Китая в кризисе? Структурные проблемы развивающейся страны

Кризис избыточных производственных мощностей и давление в сторону консолидации

Интенсивный строительный бум 2023 и 2024 годов поставил Китай перед лицом серьезного кризиса избыточных мощностей. Только в 2023 году было предложено более 500 проектов центров обработки данных, и ожидается, что к концу 2024 года будет введено в эксплуатацию не менее 150 из них. Это отражает знакомую картину экономического развития Китая. Когда центральное правительство определяет какой-либо сектор как стратегический, местные власти и компании с чрезмерным рвением бросаются в него, часто игнорируя реальную потребность или рациональное планирование. Результатом регулярно становятся избыточные инвестиции, избыточные мощности и болезненная фаза консолидации.

Автомобильная промышленность представляет собой поучительный параллельный проект. В этом секторе конкурируют около 140 компаний, лишь немногие из которых прибыльны, а треть имеет коэффициент загрузки производственных мощностей ниже 20 процентов. Тем не менее, чтобы предотвратить потерю рабочих мест на местном уровне, региональные правительства помогают даже испытывающим трудности поставщикам оставаться на плаву с помощью субсидий и других форм поддержки. В результате консолидация рынка замедлилась, разгорелись ценовые войны, и производители находятся под давлением, требующим увеличения экспорта на более прибыльные рынки. Между тем, эра легкодоступных экспортных рынков уходит в прошлое. США запретили почти весь импорт китайских автомобилей по соображениям национальной безопасности при администрации Байдена, а ЕС в прошлом году ввел пошлины на китайские электромобили.

Инфраструктура ИИ развивается по схожей траектории. Национальная комиссия по развитию и реформам вмешалась, ужесточив правила. Новые проекты теперь должны соответствовать определенным критериям использования и предоставлять договоры купли-продажи до получения одобрения. Кроме того, местным властям запрещено инициировать создание маломасштабной вычислительной инфраструктуры, если они не могут предоставить четкое экономическое обоснование. Государственные закупки достигли 24,5 млрд юаней, что составляет примерно 3,4 млрд долларов, только в 2024 году, а на 2025 год запланировано еще 12,4 млрд юаней. Тем не менее, несмотря на значительные государственные инвестиции, заявленные показатели использования остаются в пределах от 20 до 30 процентов, что ставит под угрозу как экономическую целесообразность, так и энергоэффективность.

За последние восемнадцать месяцев было отменено более 100 проектов, что значительно больше по сравнению с всего 11 в 2023 году. Этот резкий рост числа отмененных проектов свидетельствует о надвигающейся проблеме. Инвесторы и операторы понимают, 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 рентабельности. Рынки аренды графических процессоров рухнули. Объекты, стоимость которых исчислялась миллиардами долларов, теперь простаивают без дела, доходность резко падает, и многие объекты устарели еще до того, как были полностью введены в эксплуатацию, из-за меняющихся рыночных условий.

В июле 2025 года президент Си Цзиньпин прямо предостерег от чрезмерных инвестиций в ИИ, повторив свои прежние опасения по поводу избыточных инвестиций со стороны местных органов власти. Эти комментарии подчеркивают стремление политиков избежать повторения ситуации с избыточными мощностями, наблюдаемой в других развивающихся отраслях, таких как электромобили, что способствовало дефляционному давлению. Хотя государственный планировщик не уточнил, какая именно часть сектора нуждается в ограничении, инвестиции в строительство центров обработки данных, лежащих в основе развития ИИ, особенно заметны во всем мире. 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, заявил журналистам на брифинге, что правительство будет поощрять провинции к развитию искусственного интеллекта скоординированным и взаимодополняющим образом. Цель состоит в том, чтобы использовать их уникальные сильные стороны для стимулирования роста без дублирования усилий. «Мы будем решительно избегать неконтролируемой конкуренции или подхода «следовать за толпой», — сказал Чжан. Развитие должно основываться на местных преимуществах, ресурсах и отраслевой базе.

На рынке программного обеспечения наблюдается аналогичная динамика консолидации. Управление по киберпространству Китая утвердило список из более чем 180 основных языковых моделей для общего использования к августу 2024 года, что иллюстрирует широкий спектр китайских технологических компаний, борющихся за долю на внутреннем рынке. Эти фирмы конкурируют не только за часть рынка, но и за финансирование на фоне экономического спада и упадка в китайской индустрии венчурного капитала. Участники семинара подчеркнули, что, хотя многие китайские стартапы привлекли инвестиции от крупных технологических компаний, таких как Alibaba и Tencent, многие инвесторы по-прежнему скептически относятся к способности стартапов в области искусственного интеллекта приносить доход в краткосрочной перспективе. В поисках экономически эффективных инвестиций многие китайские венчурные фирмы стремятся диверсифицировать свои риски за счет объединения ресурсов, что указывает на более рассредоточенную среду финансирования.

Учитывая как финансовые, так и аппаратные ограничения для китайских разработчиков ИИ, участники предположили, что Китай мог бы добиться успеха в развитии нескольких фирм или лабораторий ИИ за счет объединения ресурсов, но эти усилия должны быть избирательными и целенаправленными, что снижает вероятность получения существенной отдачи. В конечном итоге участники предположили, что такая ситуация, вероятно, приведет к усилению консолидации отрасли на китайском рынке ИИ.

Ду Хай, старший менеджер облачного подразделения Baidu, предсказал, что это приведет к консолидации рынка. Из примерно дюжины действующих в настоящее время отечественных компаний, производящих чипы для ИИ, скорее всего, останется три-четыре отдельных лагеря. «Победителями станут те, чьи чипы смогут поддерживать самый широкий спектр моделей или позволят создать «убойное» приложение, которое станет стандартом де-факто»

По прогнозам Gartner, к 2029 году рынок технологий GenAI сократится на 75%, поскольку гипермасштабируемые компании и поставщики SaaS-платформ будут расширяться, а поставщики гибридных облачных услуг будут поглощать их. Это не рыночные спекуляции, а неизбежное следствие экономических сил, уже меняющих отрасль. Параллели с историческим развитием инфраструктуры поразительны. Gartner отмечает, что мы переходим от периода фрагментации поставщиков к консолидации посредством приобретений и рыночных потрясений. Подобно тому, как электроэнергетическая отрасль эволюционировала от тысяч местных производителей электроэнергии до нескольких крупных коммунальных предприятий, искусственный интеллект следует тем же путем.

Объем венчурного финансирования китайских стартапов в области искусственного интеллекта в начале 2025 года сократился почти на 50 процентов по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, что отражает общую осторожность инвесторов на фоне вялого роста, неопределенности в регулировании и геополитической напряженности. Только во втором квартале объем финансирования упал до 4,7 миллиарда долларов, самого низкого уровня за десятилетие. Эти опасения инвесторов отчасти подпитывались продемонстрированной готовностью китайского правительства подавлять передовые инновации во имя усиления мер по сохранению идеологической чистоты.

Остальная часть китайского рынка, хотя и подает противоречивые сигналы, дает дополнительные основания для пессимизма. Сектор недвижимости рухнул, уровень безработицы среди молодежи превышает 17 процентов, а потребительская уверенность падает. Геополитическая ситуация также не способствует улучшению ситуации: экспортный контроль по-прежнему влияет на китайский технологический сектор, тарифы угрожают экономике в целом, а идеологически мотивированная, ориентированная на контроль политика отпугивает большинство инвесторов. Этот кризис финансирования представляет собой особую проблему для внедрения ИИ. Без долгосрочного капитала, готового финансировать эти многолетние циклы разработки, большинство проектов, использующих ИИ в качестве вспомогательного инструмента, застопорятся, прежде чем будут решены основные проблемы внедрения.

Воспользуйтесь обширным пятисторонним опытом Xpert.Digital в рамках комплексного пакета услуг | НИОКР, XR, PR и оптимизация цифровой видимости - Изображение: Xpert.Digital

Компания Xpert.Digital обладает глубокими знаниями в различных отраслях. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, точно соответствующие требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Благодаря постоянному анализу рыночных тенденций и мониторингу отраслевых разработок мы можем действовать на опережение и предлагать инновационные решения. Сочетание опыта и экспертных знаний создает добавленную стоимость и обеспечивает нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Более подробная информация здесь:

• Воспользуйтесь преимуществами 5 областей экспертизы Xpert.Digital в одном пакете – всего от 500 евро в месяц

Будущие сценарии между эйфорией и разочарованием

Диапазон прогнозов развития китайской индустрии искусственного интеллекта не может быть шире. Оптимисты, такие как Morgan Stanley, предсказывают, что китайские инвестиции в ИИ могут окупиться к 2028 году и принести 52-процентную прибыль на вложенный капитал к 2030 году. Основная индустрия ИИ может стать рынком стоимостью 140 миллиардов долларов к 2030 году. Эта оценка возрастает до 1,4 триллиона долларов, если включить смежные сектора, такие как инфраструктура и поставщики компонентов. ИИ может обеспечить дополнительный импульс долгосрочному росту ВВП Китая, компенсируя такие факторы, как старение рабочей силы и замедление роста производительности. В течение следующих двух-трех лет ИИ может добавить от 0,2 до 0,3 процентных пункта к годовому росту экономики Китая.

Мировой рынок человекоподобных роботов может достичь пяти триллионов долларов к 2050 году, при этом будет использоваться один миллиард единиц, и тридцать процентов из них — в Китае. Китайский подход, ориентированный на эффективность и низкую стоимость, открывает иной путь к окупаемости инвестиций. Преимущество в стоимости, продемонстрированное такими компаниями, как DeepSeek, разрабатывающими эффективные модели всего за пять с половиной миллионов долларов, может позволить китайским фирмам проникнуть на мировые рынки, которые не могут позволить себе или не желают внедрять западные решения.

Следующие шесть-двенадцать месяцев станут критическим периодом для китайских компаний, занимающихся искусственным интеллектом, поскольку все большее число корпоративных внедрений, направленных на решение реальных задач, начнут демонстрировать рост производительности. В долгосрочной перспективе человекоподобные роботы, или человекоподобные роботы, работающие на основе ИИ, могут широко использоваться в промышленности, коммерции и быту. В долгосрочной перспективе революция в области ИИ приведет к повышению производительности за счет увеличения эффективности, оптимизации производственных процессов и открытия новых продуктов, услуг и рабочих мест.

В 2025 году на Азиатско-Тихоокеанский регион будет приходиться 33 процента доходов от программного обеспечения для ИИ, но по мере того, как Китай наращивает свое участие в гонке за ИИ с Соединенными Штатами, аналитики ожидают, что к 2030 году на этот регион будет приходиться 47 процентов рынка. Прогнозы показывают, что к 2030 году на один только Китай будет приходиться две трети общего дохода от программного обеспечения для ИИ в Азиатско-Тихоокеанском регионе, что составит 149,5 миллиарда долларов. Этот значительный прогноз роста рынка ИИ обусловлен следующими тенденциями, определяющими развитие отрасли.

Однако эти оптимистичные прогнозы сопровождаются серьезными предупреждениями. Компания Capital Economics прогнозирует, что пузырь на фондовом рынке, созданный благодаря искусственному интеллекту, лопнет в 2026 году. Исследовательская фирма заявила, что рост процентных ставок и инфляция приведут к снижению стоимости акций. Начиная с 2026 года, этот рост фондового рынка должен, как ожидается, сократится, поскольку повышение процентных ставок и рост инфляции начнут снижать стоимость акций. В конечном итоге, они прогнозируют, что доходность акций в течение следующего десятилетия будет ниже, чем в предыдущем. И они считают, что многолетнее превосходство американского фондового рынка, возможно, подходит к концу.

Международный валютный фонд отметил, что, хотя спад вполне вероятен, маловероятно, что он перерастет в системный кризис, который опустошит экономику США или мировую экономику. Гуриншас заметил, что, как и в прошлом, ажиотаж вокруг прорывной технологии может не оправдать рыночных ожиданий в краткосрочной перспективе, что потенциально может привести к падению цен на акции. Однако он отметил, что, в отличие от 1999 года, нынешний инвестиционный ландшафт характеризуется наличием богатых денежными средствами технологических компаний, а не компаний, движимых заемными средствами.

По прогнозам Forrester, к 2026 году ИИ потеряет свой блеск, сменив корону на каску. Опасения по поводу рентабельности инвестиций в корпоративном секторе перевесят преувеличения со стороны поставщиков. В условиях этой коррекции рынка компании будут отдавать приоритет функциональности, а не эффектности. Финансовые директора будут всё чаще заключать сделки в сфере ИИ. Фирмы будут распределять свои инвестиции между экосистемами агентов и перераспределять таланты, поскольку агенты ИИ возьмут на себя рутинную работу. Умные компании будут инвестировать в управление ИИ и обучение навыкам работы с ИИ, чтобы снизить риски и постепенно наметить свой путь развития в этой области.

Согласно отчету Bain, к 2030 году глобальные капитальные затраты на центры обработки данных для ИИ достигнут 500 миллиардов долларов в год, что потребует 200 ГВт дополнительных мощностей, половина из которых придется на США. Но для оправдания этих затрат сектору ИИ необходимо получать 2 триллиона долларов годового дохода. В настоящее время дефицит составляет 800 миллиардов долларов. Один из руководителей заявил, что китайский сектор чипов для ИИ по-прежнему сталкивается с проблемами спроса и производственных мощностей. Рынок нуждается в реальных приложениях для масштабирования. Именно спрос на приложения будет определять все. Американский стиль отчаянного наращивания вычислительных мощностей не подходит для китайских компаний.

В Китае наблюдается спад в развитии инфраструктуры искусственного интеллекта: по данным MIT Technology Review, страна построила сотни центров обработки данных для поддержки своих амбиций в этой области, но многие из них сейчас простаивают. В 2023 и 2024 годах государственные и частные компании инвестировали миллиарды долларов, рассчитывая на дальнейший рост спроса на аренду графических процессоров, однако внедрение фактически сократилось, и в результате многие операторы сейчас борются за выживание. Местные издания сообщают, что до 80 процентов этих новых вычислительных мощностей остаются невостребованными.

Эти расходящиеся сценарии будущего отражают фундаментальную неопределенность. Сможет ли Китай преодолеть фрагментацию своей программной экосистемы? Смогут ли отечественные производители микросхем достаточно быстро устранить технологические пробелы? Ужесточатся, ослабнут или останутся на нынешнем уровне экспортные ограничения США? Усилит ли китайское правительство свой идеологический контроль, тем самым отпугивая новаторов, или же оно будет проводить более прагматичную политику? Будет ли глобальный спрос на недорогие решения в области ИИ способствовать китайским подходам, ориентированным на эффективность, или же опасения по поводу качества и доверия будут склонять чашу весов в пользу западных решений?

Ответы на эти вопросы определят не только судьбу Китая, но и сформируют глобальный ландшафт искусственного интеллекта. Вырисовываются три возможных сценария. Первый сценарий предполагает сохранение доминирования США. Контролируя передовые чипы и ведущие мировые компании в области ИИ, Вашингтон сохраняет свое технологическое лидерство, в то время как Китай сталкивается с ограничениями в вычислительной технике и ограниченным доступом к ключевым рынкам. Второй сценарий описывает разделение развития ИИ на две конкурирующие экосистемы. Одна возглавляется США и их союзниками, отдавая приоритет прозрачности и этическим стандартам, в то время как другая находится под доминированием Китая, где контролируемый государством ИИ служит инструментом цифрового наблюдения. Страны будут вынуждены ориентироваться на одну из этих моделей, что приведет к фрагментированному цифровому ландшафту.

В третьем сценарии Китай доминирует в сфере потребительского ИИ, но отстает в высокотехнологичных приложениях. Ограничения США на производство чипов препятствуют развитию передового ИИ в оборонной и научной сферах, однако Пекин преуспевает в массовом ИИ, предлагая доступные платформы, такие как DeepSeek, пользователям по всему миру. Тем не менее, этот баланс может резко измениться, если Китай продолжит реализовывать свои амбиции на Тайване, где находится компания TSMC, производящая около 90 процентов самых передовых в мире чипов.

В конечном счете, гонка за превосходство в области ИИ меняет глобальную расстановку сил. Хотя США в настоящее время лидируют в передовых исследованиях в области ИИ, стратегическая направленность Китая и государственные инвестиции сделали его грозным конкурентом. Несмотря на препятствия, такие как ограничения со стороны Запада и скептицизм рынка, прогресс Китая в области потребительского ИИ и его влияние на развивающихся рынках делают эту гонку непредсказуемой. Независимо от того, приведет ли эта конкуренция к сохранению доминирования США, к расколу в цифровой среде или к подъему Китая в критически важных секторах, одно ясно: ИИ окажет глубокое влияние на мировую экономику, политику национальной безопасности и межполитические альянсы в ближайшие годы.

В связи с этим:

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

Проблемы реализации и недостатки управления

Помимо проблем с оборудованием и персоналом, Китай сталкивается с фундаментальными проблемами внедрения, которые часто упускаются из виду. Внедрение ИИ в бизнесе остается фрагментарным и экспериментальным. Хотя Китай является лидером в области внедрения генеративного ИИ, китайские организации еще не внедрили его в полной мере. Когда компания SAS провела опрос Düber о том, насколько широко их организации используют генеративный ИИ, девятнадцать процентов китайских организаций заявили, что «используют и полностью внедрили генеративный ИИ», что опережает среднемировой показатель в одиннадцать процентов, но отстает от мирового лидера по полному внедрению, США, где этот показатель составляет двадцать четыре процента.

Между тем, 64 процента респондентов из Китая заявили, что их организация «использует генеративный ИИ, но еще не полностью внедрила его», что значительно выше среднемирового показателя в 43 процента. Учитывая акцент Китая на тщательном регулировании и разрешении использования генеративного ИИ, неудивительно, что многие организации проводят предварительные тесты, прежде чем полностью интегрировать генеративный ИИ в свои процессы. Очевидно, что Китай полностью привержен генеративному ИИ, но китайские организации действуют осторожно, даже несмотря на то, что коллективно осваивают эту новую технологию.

Отвечая на вопросы о проблемах внедрения, китайские респонденты гораздо реже, чем в среднем по миру, указывали на недостаток внутренней экспертизы или адекватных инструментов: только 31 процент заявили об отсутствии необходимых инструментов для внедрения генеративного ИИ по сравнению с 47 процентами в мире, а также только 21 процент заявили об отсутствии внутренней экспертизы по сравнению с 39 процентами в мире. Эти цифры резко контрастируют с ранее обсуждавшимся дефицитом кадров и указывают на несоответствие между самовосприятием и реальностью, или на разные стандарты того, что считается «адекватной экспертизой».

Конфиденциальность и безопасность данных заняли два первых места среди главных опасений всех респондентов, участвовавших в опросе, относительно внедрения генеративного ИИ, о чем заявили 76 и 75 процентов респондентов соответственно. Однако более половины респондентов (51 процент) выразили обеспокоенность по поводу необходимости привлечения внутренних специалистов и повышения квалификации. Особенно недостаточным оказалось обучение вопросам управления и мониторинга. По данным SAS, менее одного из десяти респондентов (7 процентов) сообщили о «высоком» уровне обучения вопросам управления и мониторинга генеративного ИИ. 32 процента сообщили об «адекватном» уровне, в то время как 58 процентов — явное большинство — заявили, что их обучение вопросам управления и мониторинга было «минимальным».

На вопрос об организационных системах управления генеративным ИИ лишь пять процентов респондентов ответили, что у них есть «хорошо отлаженная и всеобъемлющая» система управления. Более 55 процентов заявили, что их система управления находится «в стадии разработки», а 28 процентов описали ее как «несистематическую или неформальную». Примерно каждый одиннадцатый процент заявил, что его система управления генеративным ИИ «отсутствует». Эти пробелы в управлении создают существенные риски для внедрения, особенно в регулируемых отраслях или при работе с чувствительными приложениями.

Фрагментированные потоки данных между отраслями препятствуют возможности консолидации данных в единый, доступный пул ресурсов для приложений ИИ. Эти информационные разрозненные хранилища данных мешают эффективному обучению моделей ИИ и ограничивают возможности получения аналитических выводов в различных секторах. Государственные органы и предприятия работают над улучшением совместимости данных и содействием межотраслевому обмену данными и структурированному трансграничному обороту данных в условиях недостаточно регулируемой системы, чтобы раскрыть весь потенциал китайской экосистемы данных. Решая эти проблемы, связанные с данными, Китай может еще больше укрепить свою экосистему ИИ, одновременно способствуя созданию более согласованного и инновационного глобального информационного ландшафта.

Внедрение генеративного ИИ также недостаточно интегрировано с управлением сельскими районами. Будучи ведущей силой в новых технологиях, генеративный ИИ еще больше усложнит существующую разнородную структуру интересов в вопросе содействия возрождению сельских районов в Китае. Для правительства, занимающего видное положение, преодоление цифрового разрыва, возникающего из-за экономических различий между городами и сельской местностью, требует значительных инвестиций в рабочую силу, ресурсы и финансы для преодоления этого разрыва. Этот процесс характеризуется длительным сроком окупаемости инвестиций. В отличие от рынка, который отдает приоритет исключительно экономическим факторам, государственное управление сельскими районами предполагает целостную оценку многогранных издержек управления.

Разработчики и поставщики технологий взаимодействуют преимущественно с государственными ведомствами. Следовательно, их предложения в значительной степени ориентированы на удовлетворение государственных требований, потенциально игнорируя реальные потребности развития сельских районов и их жителей. Это усугубляет изменчивый характер 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 размыванию границ ответственности, задержкам и снижению эффективности управления. Если эти проблемы не будут решены оперативно, они не только будут препятствовать активации внутренней мотивации сельских жителей к активному участию в возрождении сельских районов Китая с помощью генеративного ИИ, но и могут породить новые цифровые конфликты.

Масштабная консолидация в сфере ИИ: выживут лишь немногие китайские модели

Стремление Китая к лидерству в области искусственного интеллекта к 2030 году сталкивается со сложным сочетанием структурных проблем, выходящих далеко за рамки часто упоминаемых ограничений на экспорт микросхем. Дефицит квалифицированных кадров, превышающий пять миллионов человек, фрагментированная инфраструктура с крайне неиспользованными мощностями, огромные региональные различия между городскими центрами и сельской периферией, а также надвигающаяся консолидация рынка после многих лет спекулятивных чрезмерных инвестиций рисуют картину, которая значительно более отрезвляющая, чем предполагают официальные заявления.

Эта парадоксальная ситуация особенно очевидна в центрах обработки данных: в то время как Франкфурт не может строить новые объекты из-за нехватки электроэнергии, современные объекты в западных провинциях Китая в значительной степени пустуют из-за отсутствия инфраструктуры, квалифицированного персонала и практического спроса. В обоих случаях становится ясно, что гигантские инвестиции в отдельные компоненты оказываются потраченными впустую, если вся система в целом не развивается последовательно.

Следующие 18-36 месяцев будут решающими. Либо Китаю удастся преодолеть фрагментацию с помощью таких инициатив, как Инновационный альянс экосистемы моделей микросхем, сократить дефицит кадров за счет масштабных инвестиций в образование и разумно использовать существующие, но недоиспользованные мощности. Либо страна будет наблюдать, как инвестиции перемещаются, лучшие специалисты уходят, а создание цифровой ценности перемещается в другие места. Грядущая консолидация рынка будет жестокой. Из более чем 180 основных языковых моделей, уже одобренных, возможно, выживут только три или четыре. Сотни центров обработки данных придется закрыть или перепрофилировать. Венчурное финансирование остается на самом низком уровне за десятилетие.

Однако было бы преждевременно сбрасывать со счетов амбиции Китая. Его стратегия, ориентированная на эффективность, подход, предполагающий первоочередное внедрение, и ценовые преимущества таких решений, как DeepSeek, могут обеспечить значительную долю рынка в странах, которые не могут позволить себе высокотехнологичные западные решения. Государственная поддержка остается сильной, даже если она нуждается в большей координации и снижении расточительности. А демографические проблемы — старение населения и сокращение численности трудоспособного населения — делают повышение производительности труда с помощью ИИ не просто желательным, а необходимым.

Глобальным наблюдателям не следует недооценивать Китай и не следует принимать его официальные заявления за чистую монету. Как это часто бывает, реальность находится где-то между этими крайностями. Китай не станет ни непобедимым гегемоном в области искусственного интеллекта, ни технологической меньшинностью. Вместо этого вырисовывается сложная, фрагментированная картина: регионально сконцентрированные кластеры передового опыта на восточном побережье, экспериментальные внедрения в тысячах компаний, впечатляющие провалы чрезмерно амбициозных инфраструктурных проектов, инновационные решения для повышения эффективности в конкретных ситуациях и сохраняющаяся зависимость от иностранных технологий в сочетании с ускоренными усилиями по достижению самодостаточности.

Когда в 2030 году будет дана окончательная оценка, вероятно, ни самые оптимистичные, ни самые пессимистичные прогнозы не сбудутся. Китай добьется значительного прогресса, но не займет доминирующее положение, к которому стремится Пекин. США продолжат лидировать в передовых исследованиях, но китайские решения будут повсеместно распространены в развивающихся странах. И миру придется функционировать с двумя частично отдельными, частично взаимосвязанными экосистемами искусственного интеллекта, сосуществование, конкуренция и периодическое сотрудничество которых будут формировать геополитический ландшафт XXI века.

☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!

Konrad Wolfenstein

Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь [email protected]:или просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты

Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.

☑️ Поддержка малых и средних предприятий в области стратегии, консалтинга, планирования и реализации проектов

☑️ Разработка или корректировка цифровой стратегии и цифровизации

☑️ Расширение и оптимизация международных процессов продаж

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Развитие бизнеса / Маркетинг / PR / Выставки от компании Pioneer

Новое измерение цифровой трансформации с помощью «управляемого ИИ» (искусственного интеллекта) – платформа и B2B-решение | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

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

Управляемая платформа искусственного интеллекта — это комплексное и беззаботное решение для вашего бизнеса в сфере искусственного интеллекта. Вместо того чтобы возиться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — зачастую всего за несколько дней.

Основные преимущества с первого взгляда:

⚡ Быстрая реализация: от идеи до готового к использованию приложения за считанные дни, а не месяцы. Мы предлагаем практические решения, которые создают немедленную добавленную стоимость.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются с вами. Мы гарантируем безопасную и соответствующую законодательству обработку данных без их передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Полностью исключаются высокие первоначальные инвестиции в оборудование, программное обеспечение или персонал.

🎯 Сосредоточьтесь на своем основном бизнесе: сконцентрируйтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы берем на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего решения на основе ИИ.

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

Более подробная информация здесь:

• Управляемые решения в области ИИ — Промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения