Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг раскрывает две простые причины (энергетика и регулирование), по которым Китай почти выиграл гонку в области искусственного интеллекта

Парадокс искусственного интеллекта: почему Запад отстает, несмотря на наличие лучших технологий

Энергетика и регулирование как ключевые факторы глобальной конкуренции в сфере искусственного интеллекта: недооцененный масштаб борьбы за технологическую власть

Провокационное заявление генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга о том, что Китай выиграет гонку за искусственный интеллект, вызвало ажиотаж на Западе. Но за заголовком скрывается неприятная правда, выходящая далеко за рамки чистой мощности чипов. Глобальная гонка за доминирование в области ИИ будет решаться не только алгоритмами и вычислительной мощностью, но и двумя принципиально недооцененными физическими факторами: доступностью энергии и эффективностью государственного регулирования. В то время как Запад предаётся иллюзии технологического превосходства, Китай осознал истинные узкие места и действует со стратегической безжалостностью.

Первый аспект – это, казалось бы, ненасытная потребность искусственного интеллекта в энергии. К 2030 году потребление электроэнергии центрами обработки данных удвоится – это увеличение эквивалентно всему годовому потреблению Японии. В то время как в США технологическое развитие сдерживается ограничениями неадекватной энергосистемы, Китай проводит безжалостную, но эффективную стратегию: масштабные субсидии на электроэнергию, строительство десятков новых атомных и угольных электростанций и беспрецедентное расширение использования возобновляемых источников энергии.

Второе измерение — это парадокс регулирования. Хотя США проповедуют дерегулирование на федеральном уровне, хаотичная совокупность противоречивых законов на уровне штатов сдерживает любое быстрое развитие. Китай же, напротив, использует свою централизованную систему для создания четких стратегических рамок, которые упорядоченно направляют инновации и обеспечивают компаниям уверенность в планировании.

Этот анализ показывает, как прагматичный, государственно-ориентированный подход Китая — сочетание масштабных инвестиций в инфраструктуру и стратегической промышленной политики — создает решающее конкурентное преимущество. В то время как Запад по-прежнему погряз в дебатах об идеальном регулировании, Китай создает реальность на местах. Таким образом, гонка за будущее ИИ — это не столько спринт за лучшим алгоритмом, сколько марафон за самой надежной инфраструктурой — гонка, которую Запад рискует проиграть, даже не поняв истинных правил игры.

В связи с этим:

• Центры обработки данных: почему Германии нужна профессорская должность по организации центров обработки данных

Провокация, скрывающаяся за правдой: почему США проигрывают гонку за искусственный интеллект еще до того, как она толком началась

Заявление Дженсена Хуанга, генерального директора компании Nvidia, занимающейся разработкой микросхем, о том, что Китай выиграет гонку искусственного интеллекта, быстро попало в заголовки западных СМИ. Но за этим провокационным заявлением скрывается фундаментальная идея, которую западный технологический истеблишмент не хочет слышать: исход гонки ИИ будет зависеть не столько от конструкции микросхем или сложности программного обеспечения, сколько от двух обыденных, но крайне важных экономических факторов, значение которых систематически недооценивается. Эти два фактора — доступная энергетическая инфраструктура и гибкость регулирования для ее расширения. Хуанг говорит о своего рода цинизме, который парализует Запад, в то время как Китай действует прагматично.

Хотя США при Трампе привержены дерегулированию и признают, что инновации не должны подавляться регулированием, они одновременно терпят неудачу во второй части уравнения: обеспечении физической инфраструктуры, необходимой для функционирования систем искусственного интеллекта. Это не абстрактный технический вопрос, а суровая экономическая реальность, которая определит успех или неудачу в глобальной гонке за искусственный интеллект.

В связи с этим:

• Стратегический сигнал бедствия от Nvidia – телефонный звонок на триллион долларов: ставка Nvidia на будущее OpenAI

 

• Кризис инфраструктуры искусственного интеллекта в Америке: когда завышенные ожидания сталкиваются со структурными реалиями

Энергетический аспект гонки за искусственным интеллектом: почему электричество — это новая нефть

Чтобы понять всю серьезность энергетической проблемы, необходимо прежде всего рассмотреть огромное количество электроэнергии, потребляемой системами искусственного интеллекта. Согласно прогнозам Международного энергетического агентства, к 2030 году глобальное потребление электроэнергии центрами обработки данных увеличится более чем вдвое, с примерно 415 тераватт-часов в 2024 году до около 945 тераватт-часов. Это примерно эквивалентно текущему годовому потреблению электроэнергии в Японии. Этот экспоненциальный рост обусловлен почти исключительно приложениями искусственного интеллекта. Один современный центр обработки данных, оптимизированный для ИИ, потребляет в среднем столько же электроэнергии, сколько около 100 000 домохозяйств. Крупнейшие из таких объектов, которые сейчас строятся, могут потреблять в двадцать раз больше.

Согласно текущим расчетам, на США придется почти половина этого глобального роста потребления электроэнергии, что подчеркивает абсолютную зависимость американских технологических компаний от доступности энергии. В Китае темпы роста будут еще выше — около 170 процентов, что подчеркивает острую необходимость создания новых мощностей. Европа отстает с ростом примерно на 70 процентов.

В этом и заключается главная экономическая проблема: хотя США обладают модернизированной энергетической инфраструктурой, её масштабы недостаточны для удовлетворения ожидаемых потребностей в электроэнергии со стороны индустрии искусственного интеллекта. В то время как администрация Трампа продвигает беспрецедентную программу дерегулирования в рамках своего Плана действий в области ИИ, направленного на ускорение процессов выдачи разрешений для центров обработки данных и электростанций, Америка фактически не расширяет эти объекты. Хотя министр энергетики заявил, что инфраструктура ИИ в конечном итоге приведет к удешевлению электроэнергии, это лишь среднесрочная надежда, а не реальность на данный момент.

Китай, напротив, придерживается совершенно иной стратегии. Страна значительно увеличила субсидии на энергию, что привело к снижению стоимости электроэнергии для крупных центров обработки данных до 50 процентов. Эти инвестиции не являются случайными или краткосрочными. Это часть систематической промышленной политики, направленной на защиту и продвижение отечественной индустрии искусственного интеллекта. В то время как генеральный директор Nvidia Хуан вынужден доказывать правительству США, что затраты на энергию могут быть практически бесплатными, поскольку инфраструктура уже создана, Китай действует соответствующим образом, задействуя огромные государственные ресурсы для фактического снижения этих затрат.

Экономическое значение этой энергетической субсидии огромно. Центр обработки данных, способный снизить затраты на электроэнергию на 50 процентов, повышает свою прибыльность или может предлагать свои услуги примерно вдвое дешевле, чем конкуренты из стран с более высокими ценами на энергоносители. Это классический пример манипулирования конкурентными условиями со стороны государства, которое в глобальной торговой политике обычно встречает обвинения в демпинге. Однако в сфере искусственного интеллекта это считается законной политикой национальной безопасности.

Энергетическая стратегия Китая в отношении центров обработки данных для ИИ многогранна. Страна строит новые угольные электростанции в больших масштабах, что является экологически проблематичным, но прагматичным с точки зрения энергетической политики. В то же время Китай инвестирует в более чем два десятка новых атомных электростанций и предпринимает беспрецедентные усилия по расширению ветровой, гидро- и солнечной энергетики. Разница заключается в скорости и целенаправленности: в то время как в Америке циркулируют расплывчатые планы по расширению атомной энергетики, и в реальности наблюдаются задержки, Китай строит конкретные проекты.

В связи с этим:

• Дилемма Германии в области искусственного интеллекта: когда линия электропередачи становится узким местом цифрового будущего

Регуляторный парадокс: почему меньшее количество правил не приводит автоматически к повышению конкурентоспособности

Администрация Трампа приняла беспрецедентную по масштабу программу дерегулирования. План действий в области ИИ включает более 90 мер, направленных на устранение препятствий для развития ИИ. Правительственным ведомствам поручено выявлять и изменять правила, которые могут препятствовать развитию ИИ. Федеральная торговая комиссия должна толковать антимонопольное законодательство в благоприятном для бизнеса ключе. Процессы выдачи разрешений для центров обработки данных и предприятий по производству энергии должны быть ускорены. Все это звучит превосходно на бумаге и, с точки зрения чисто свободного рынка, имеет полный смысл.

Однако Хуан утверждает, что этой дерегуляции недостаточно. Причина кроется в том, что можно назвать проблемой американской нормативной неразберихи. В то время как правительство в Вашингтоне проповедует дерегуляцию, отдельные штаты уже приняли свои собственные законы об ИИ. Калифорния, Колорадо, Юта и Техас приняли специальные правила в области ИИ. Около 15 других штатов рассматривают аналогичные правила. Кроме того, существует множество законов о защите и безопасности данных, которые косвенно влияют на ИИ. Хуан говорит примерно о 50 новых правилах, которые могут появиться в результате этой федеральной системы, и предупреждает об этом нормативном лабиринте, который подавляет инновации.

Это классический пример экономического явления, известного в литературе как фрагментация регулирования. Компании, работающие на национальном уровне, вынуждены сталкиваться с разрозненными местными нормативными актами, что приводит к издержкам соблюдения требований, задержкам и, в конечном итоге, к конкурентным недостаткам. Китай не сталкивается с этой проблемой благодаря своей централизованной системе управления. Хотя региональные различия также существуют, они интегрированы в единую национальную стратегию. Индустрия искусственного интеллекта знает свое положение и то, что ей необходимо делать.

Парадокс заключается в следующем: Хуанг утверждает, что Запад ограничен регулированием именно потому, что это регулирование фрагментировано, противоречиво и постоянно переосмысливается. Единая европейская система регулирования могла бы обеспечить ясность, даже если бы она была ограничительной. Американская система, с другой стороны, представляет собой худшее из обоих миров: регулирование существует, но оно локально фрагментировано, неэффективно и неоправданно дорого.

Таким образом, в США существует проблема дерегулирования, которая на самом деле является скрытой проблемой регулирования. Это поднимает фундаментальный вопрос: действительно ли регулирование сдерживает развитие Америки, или же проблема заключается в несовершенстве его реализации?

Китайский подход: централизованное планирование в сочетании со стратегическим прагматизмом

В то время как США распределяют свои усилия между отдельными государствами, Китай придерживается интегрированного, централизованно планируемого подхода. Страна понимает, что ИИ — это не только техническая, но и экономическая и геополитическая проблема. Соответственно, была создана масштабная инвестиционная структура. По оценкам Bank of America, Китай планирует увеличить свои инвестиции в ИИ до 700 миллиардов юаней (приблизительно 98 миллиардов долларов) к 2025 году. Это представляет собой ежегодный рост примерно на 48 процентов. Этот беспрецедентный уровень инвестиций демонстрирует, что китайская политическая система рассматривает ИИ как стратегический приоритет.

Эти инвестиции отнюдь не распределены хаотично. Они следуют четкой стратегии. В своей Программе действий «ИИ+», опубликованной в 2025 году, Китай обозначил три этапа. К 2027 году технологии ИИ должны быть интегрированы в шесть ключевых областей: наука, промышленность, потребление, общее процветание, управление и глобальное сотрудничество. Это не риторика инновационной стартап-экосистемы, а скорее язык централизованной сверхдержавы, которая использует ИИ как инструмент в своей всеобъемлющей промышленной политике.

Государственный сектор вкладывает прямые и значительные средства. Суверенный фонд развития индустрии ИИ, созданный в 2025 году, располагает капиталом в 60,06 млрд юаней (приблизительно 7,2 млрд евро) и рассчитан на 13 лет. В его создании участвуют государственные банки и финансовые учреждения. Помимо этого национального фонда, существуют и другие специализированные фонды для кластеров ИИ: Шанхайский фонд развития ИИ (Shanghai Pioneer AI Fund) с капиталом около 2,7 млрд евро, Шэньчжэньский фонд ИИ и робототехники (Shenzhen AI and Robotics Fund) с капиталом около 1,2 млрд евро, а также восемь региональных отраслевых фондов в Пекине, каждый из которых имеет капитал не менее 1,2 млрд евро.

Это институциональная основа для наступления Китая в области искусственного интеллекта. Страна не питает иллюзий относительно стоящих перед ней задач. По оценкам, дефицит предложения чипов для ИИ в Китае к 2025 году превысит десять миллиардов долларов. Отечественные альтернативы, такие как Huawei Ascend 910B, по-прежнему отстают по производительности при обучении больших языковых моделей. Коэффициент использования китайских центров обработки данных для ИИ составляет от 20 до 30 процентов, что означает, что значительная часть мощностей остается неиспользованной, а прибыльность находится под угрозой. Китай обладает стратегическим потенциалом для масштабных инвестиций, в то время как Запад должен оценивать прибыльность каждого отдельного проекта.

Отечественная индустрия микросхем как экономическая сфера влияния

Одной из ключевых причин энергетических субсидий Китая является целенаправленное продвижение отечественной индустрии микросхем. Это невозможно понять, не учитывая взаимодействие между Nvidia и китайскими производителями микросхем, такими как Huawei и Cambricon.

США ввели жесткое эмбарго на экспорт самых мощных чипов Nvidia в Китай. Это классическое технологическое эмбарго, которое исторически, как правило, неэффективно, поскольку вынуждает страны разрабатывать собственные решения. Сам Хуан предупреждал правительство, что это эмбарго контрпродуктивно. Запрет на экспорт вынуждает такие страны, как Китай, инвестировать в альтернативные решения.

В данном случае особый интерес представляет случай с компанией Cambricon. Компания потерпела крах, когда её основной клиент, Huawei, решил разрабатывать собственные чипы для искусственного интеллекта через HiSilicon. 98 процентов выручки Cambricon исчезло в одночасье. Но в новой ситуации, когда Nvidia практически не присутствует на китайском рынке, Cambricon стала звездой китайской индустрии искусственного интеллекта.

В период с 2020 по 2024 год компания инвестировала в исследования и разработки в общей сложности 5,6 миллиарда юаней, что эквивалентно примерно 780 миллионам евро. Основное внимание было уделено программному обеспечению, в частности интерфейсам, позволяющим моделям, обученным на графических процессорах Nvidia, работать на чипах Siyuan от Cambrico. Эта программная совместимость считается решающим преимуществом по сравнению с серией Huawei Ascend, интеграцию которой в существующие системы затруднена из-за проблем с программным обеспечением.

В первом полугодии 2025 года компания Cambricon получила прибыль в размере 1 миллиарда юаней, что составляет приблизительно 140 миллионов долларов. Ее рыночная капитализация за несколько недель удвоилась, достигнув около 580 миллиардов юаней. Аналитики Goldman Sachs ожидают, что выручка Cambricon вырастет до 13,8 миллиардов юаней к 2026 году, а ее рыночная доля увеличится с примерно 3 процентов сегодня до 11 процентов в 2028 году. Это происходит при прямой поддержке крупных китайских компаний, таких как Alibaba, Tencent и Baidu, которые проявляют большой интерес к созданию конкурента Huawei.

Энергетические субсидии оказывают прямое экономическое воздействие на это развитие. Если стоимость электроэнергии для центров обработки данных, использующих китайские чипы для искусственного интеллекта, снизится на 50 процентов, использование этих чипов станет более экономически привлекательным. Это классический пример промышленного стимулирования за счет субсидирования ресурсов, а не результатов.

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

Революция эффективности: почему DeepSeek и китайские стартапы в области искусственного интеллекта меняют технологическую парадигму

Большая часть путаницы на Западе вокруг возможностей Китая в области искусственного интеллекта связана с впечатляющим появлением компании DeepSeek. Эта компания из Ханчжоу произвела фурор в 2025 году своими моделями ИИ с открытым исходным кодом V3 и R1. Революционность DeepSeek заключалась не столько в качестве моделей, сколько в невероятной экономической эффективности их разработки.

Компания DeepSeek заявила, что разработала свою передовую языковую модель DeepSeek-V3 всего за 5,6 миллиона долларов. Это вызвало шок на мировых технологических и инвестиционных рынках, поскольку коренным образом бросило вызов западному пониманию стоимости разработки ИИ. OpenAI и другие западные компании потратили миллиарды на аналогичные модели. А вот китайский стартап, казалось бы, создавал аналогичную модель за ничтожно малую часть этой суммы.

Реальность гораздо сложнее. Эксперты Semianalysis подсчитали, что только затраты на оборудование для парка графических процессоров DeepSeek составляют около 1,6 миллиарда долларов. К этому добавляются предполагаемые эксплуатационные расходы в размере приблизительно 944 миллионов долларов. Эти цифры резко контрастируют с официально заявленными 5,6 миллионами долларов. Таким образом, это классический случай предоставления вводящей в заблуждение информации, когда сообщается только о прямых затратах на обучение конечной модели, в то время как вся инфраструктура, исследования и разработки игнорируются.

В то же время, тот факт, что DeepSeek смогла собрать средства на эти огромные инфраструктурные проекты, свидетельствует о наличии у неё значительных финансовых ресурсов. Частный стартап не смог бы осуществить такие инвестиции без поддержки крупного источника финансирования. Тесная связь с государственными или связанными с государством инвесторами в Китае часто обсуждается в качестве предположения, но не подкрепляется четкими документальными подтверждениями.

Независимо от точной структуры финансирования, технический результат реален. DeepSeek доказала, что интеллектуальная архитектура и алгоритмы могут значительно повысить эффективность обучения ИИ. Компания использовала метод, называемый архитектурой «смешивания экспертов» (Mixture of Experts Architecture), в сочетании с методом разреженного внимания (Sparse Attention), который обрабатывает только релевантные части контекста. Это позволило создать модель с впечатляющей производительностью и значительно меньшим энергопотреблением.

Экономическое влияние этой революции в области эффективности значительно. Позже DeepSeek снизила цены на свои API на 50–75 процентов, что значительно усилило давление на западных поставщиков. Компания, желающая использовать услуги ИИ, теперь может выбирать между дорогими западными моделями или более дешевой китайской альтернативой. Это классический экономический механизм: когда конкурент снижает цены за счет повышения эффективности, рыночная доля западных поставщиков сокращается, а рентабельность снижается.

Это наглядно демонстрирует взаимосвязь между стоимостью энергии и технологической эффективностью. Китай может экспериментировать с более дешевой энергией и быстрее внедрять изменения. Неэффективная модель обходится в Китае дешевле, чем на Западе. Это позволяет ускорить циклы обучения и инновации. DeepSeek — результат сотен испытаний, совокупная стоимость которых на Западе была бы экономически непомерной, но которые в Китае субсидируются за счет дешевой энергии.

В связи с этим:

• DeepSeek V3.1 – Тревога для OpenAI и других: китайские ИИ с открытым исходным кодом создают новые проблемы для устоявшихся поставщиков

Технологическая иллюзия Запада: почему превосходство чипов Nvidia — это вымысел

Хуан утверждает, что новейшие американские модели ИИ не сильно опережают своих китайских конкурентов. Это неудобная правда, которая подрывает уверенность Запада в технологическом превосходстве. Запад привык считать, что чипы Nvidia и западные модели ИИ просто лучше, совершеннее, элегантнее. Сам Трамп утверждает, что новый чип Blackwell на десять лет опережает любой другой чип на планете.

Это преувеличение, возможно, основанное на путанице между производительностью и насыщенностью рынка. Чип Blackwell действительно впечатляет, но он не на десять лет опережает конкурентов. Значительная часть технологического превосходства Запада обусловлена ​​двумя факторами: во-первых, собственными наборами данных, в которых западные компании имеют преимущество; и во-вторых, многолетним опытом оптимизации аппаратного и программного обеспечения.

Однако китайские компании быстро догнали конкурентов в обеих областях. Модели DeepSeek не уступают западным конкурентам, но в некоторых конкретных областях превосходят их. Чипы Huawei Ascend, хотя и не так совершенны, как Nvidia, достаточно хороши для решения многих практических задач. Перфекционизм Запада, представление о том, что только лучшее решение достаточно хорошо, ставит его в невыгодное экономическое положение по сравнению с прагматичным, удовлетворительным подходом Китая, который принимает «достаточно хорошее».

Это также пример того, что можно назвать ловушкой чрезмерной оптимизации. Запад оптимизирует свои чипы и модели до совершенства, что дорого и занимает много времени. Китай же разрабатывает продукты быстрее и итеративно, что приводит к более быстрому проникновению на рынок, даже если решения не идеальны. Несовершенный чип, который доступен, лучше, чем идеальный чип, которого нет.

Регулятивная стратегия Китая: централизованное планирование с использованием экспериментальных песочниц

Китай ищет интересную золотую середину между централизованным контролем и локальными экспериментами. В стране создано более 20 национальных пилотных зон для инноваций в области ИИ, которые функционируют как регуляторные «песочницы». Это места, где компании могут тестировать технологии ИИ с определенной степенью свободы регулирования. Это умный механизм, поскольку он позволяет внедрять инновации, оставаясь при этом в рамках централизованной системы.

Это резко контрастирует с американской системой, где штаты конкурируют за создание собственных правил, что приводит к фрагментации. Хотя фрагментация существует и в Китае, она организована в рамках единой национальной стратегии в области ИИ. Это позволяет быстрее внедрять изменения на национальном уровне, не требуя от каждого штата заново изобретать свои правила.

В то же время, Китай имеет четкую стратегию регулирования контента и использования ИИ. Китайское правительство сохраняет контроль над контентом, а это значит, что модели ИИ, доступные в интернете, отслеживаются и должны соответствовать китайским стандартам. Это возмутительно для западных либералов, но в то же время имеет экономическое преимущество: компании точно знают, куда движется их разработка. Отсутствует неопределенность в регулировании.

В то же время Китай активно продвигает модели ИИ с открытым исходным кодом, особенно для развивающихся стран. Это геополитическая стратегия, направленная на разрушение западной монополии на ИИ и привлечение развивающихся экономик в китайскую технологическую сферу. Если модели DeepSeek получат широкое распространение в Африке, Южной Америке и Юго-Восточной Азии, это будет означать, что эти регионы будут зависеть не от OpenAI или других западных поставщиков ИИ, а от Китая.

Западный оптимизм как культурное препятствие

Хуан говорит о том, что он называет западным цинизмом. Это удивительно проницательный культурный анализ технологической конкуренции. Он имеет в виду, что у Запада есть проблема с менталитетом. Запад постоянно твердит, что регулирование подавляет инновации, что основные проблемы не решаются достаточно быстро, что правительство некомпетентно. Это постоянные жалобы без действий.

Китай, с другой стороны, утверждает, что большие проблемы можно решить быстро, а затем приступает к строительству. США заявляют, что нам нужны атомные электростанции, и, возможно, строят одну. Китай же заявляет, что нам нужно два десятка атомных электростанций, и строит два десятка. Это не столько вопрос технологий, сколько вопрос культурных убеждений и институционального потенциала.

Оптимизм, к которому призывает Хуанг, не наивен. Это оптимизм, основанный на понимании того, что основные проблемы инфраструктуры можно решить, если будет политическая воля. Исторически в США она была. Железные дороги, электрификация, автомагистрали, космическая программа, сам интернет — все это стало возможным благодаря масштабным государственным инвестициям и дерегулированию. Но в нынешнюю эпоху западный оптимизм, похоже, иссяк.

Аспект энергетической политики: почему энергетический переход и искусственный интеллект конкурируют друг с другом

Здесь скрывается более глубокий вопрос. Огромные энергетические потребности центров обработки данных для ИИ конкурируют с переходом к «зеленой» энергетике. Правительства и компании поставили перед собой цель достичь нулевого уровня выбросов к 2050 или 2045 году. Это требует масштабных инвестиций в возобновляемые источники энергии и атомную энергетику. В то же время они хотят создать инфраструктуру для ИИ в беспрецедентных масштабах.

Китай обнаружил, что эти две цели не обязательно должны противоречить друг другу, если правильно расставить приоритеты. С одной стороны, страна расширяет угольную электроэнергетику, что создает экологические проблемы, но с другой стороны, она также концентрирует огромные ресурсы на возобновляемых источниках энергии и атомной энергетике. Ее энергетический баланс прагматичен, а не идеалистичен.

Запад, напротив, пытался объединить энергетический переход и экономический рост исключительно «зелеными» средствами, что привело к своего рода параличу. Они хотят атомную энергетику, но на строительство электростанции уходят десятилетия. Они хотят возобновляемые источники энергии, но они нестабильны. Они хотят центры обработки данных для искусственного интеллекта, но они также хотят решить климатический кризис. В Китае это противоречие принимается прагматично, а не разрешается с помощью моральных соображений.

Генеральный директор Microsoft Сатья Надела недавно объяснил в подкасте, что миллионы чипов для ИИ лежат без дела на складах из-за отсутствия инфраструктуры электропитания. Это полная противоположность прогрессу. Ситуация, когда капитал есть, но физическая инфраструктура отсутствует. Это классический пример провала инфраструктурной политики.

Призыв Хуана как тревожный сигнал: экономические последствия

Заявление Хуана о том, что Китай выиграет гонку за искусственный интеллект, является не пессимистическим прогнозом, а призывом к экономической рациональности. Он не утверждает, что Китай технологически превосходит или более инновационен. Он говорит о том, что Китай создает инфраструктурные предпосылки для функционирования ИИ, в то время как Запад блокирует этот путь.

Это имеет непосредственные последствия для прибыльности компаний, занимающихся искусственным интеллектом. Центр обработки данных в Китае, получающий электроэнергию на 50 процентов дешевле, может либо быть более прибыльным, либо предлагать услуги дешевле. Это оказывает ценовое давление на западных поставщиков услуг ИИ. Если OpenAI предлагает модель ИИ за 100 долларов за один цикл обучения, а китайская компания предлагает ту же услугу за 50 долларов, кто выиграет?

Экономический ответ прост: более дешевая компания будет доминировать на рынке. Это особенно верно для рынков, где цена имеет решающее значение, таких как развивающиеся экономики, и рынков, требующих неограниченных вычислительных мощностей, то есть для обучения еще более крупных моделей.

В то же время, это оказывает психологическое воздействие на западные компании. Если китайские конкуренты быстрее и дешевле, инвесторы становятся более скептически настроены по отношению к прибыльности западных стартапов в области ИИ. Это может привести к ужесточению кредитной политики, что, в свою очередь, подавляет инновации. Это своего рода самосбывающееся пророчество: пессимизм в отношении западной конкурентоспособности приводит к ухудшению инвестиционных условий, что, в свою очередь, ухудшает конкурентоспособность.

Геополитические аспекты: ИИ как сила

За всеми этими экономическими факторами скрывается более глубокая геополитическая реальность. Искусственный интеллект больше не рассматривается как научное достижение или экономическая инновация, а как инструмент власти. Страна, лидирующая в области ИИ, обладает не только экономическими, но и военными и политическими преимуществами.

Администрация Трампа это понимает. Отсюда и строгие экспортные ограничения на чипы Nvidia в Китай. Отсюда и заявление о том, что самые передовые чипы экспортироваться не будут. Трамп говорит, что самые передовые технологии не будут доступны за пределами США. Это своего рода цифровое эмбарго, подобное эмбарго на нефть или другие критически важные товары на более ранних этапах геополитики.

Китай отвечает прагматично: если западные технологии недоступны, мы разрабатываем свои собственные. Это классическая модель в международной экономике. Страны, отрезанные от технологий, вкладывают огромные ресурсы в их самостоятельное развитие. Советский Союз сделал это с ракетными технологиями и атомной энергетикой. Китай сделал это с полупроводниками и искусственным интеллектом.

Иллюзия западного контроля

Здесь кроется ключевая ирония: США считают, что могут контролировать Китай с помощью экспортных ограничений. В действительности это лишь приводит к тому, что Китай быстрее разрабатывает автономные решения. DeepSeek отчасти является продуктом этих ограничений. Если бы чипы Nvidia были свободно доступны, у китайских компаний, возможно, было бы меньше стимулов разрабатывать собственные архитектуры.

Хуан неоднократно заявлял правительству США: открытый рынок, где доминирует Nvidia, лучше для США, чем фрагментированный рынок, где Китай разрабатывает собственные решения. Это классический случай эффекта бумеранга, когда попытки контролировать другую страну приводят к непредвиденным последствиям.

В то же время, в действиях правительства США присутствует и элемент экономической рациональности. Черные списки и экспортные эмбарго направлены не столько на контроль над Китаем, сколько на укрепление доминирующего положения США в глобальном порядке. Это вопрос гегемонии. США хотят не только сами быть лидерами в области ИИ, но и сделать все остальные страны зависимыми от лучших чипов для ИИ.

Но это предполагает, что сами США обладают достаточными мощностями для удовлетворения этого требования. Nvidia не может произвести достаточно чипов, чтобы удовлетворить мировой спрос. Не говоря уже о том, что у США нет энергетической инфраструктуры, чтобы обеспечить искусственный интеллектом весь мир. Если же, с другой стороны, Америка откажет другим странам в доступе к лучшим разработкам в области ИИ, это вынудит эти страны искать альтернативные решения.

Экономический результат: кто будет доминировать в сфере искусственного интеллекта?

Согласно оценкам исследовательской компании CCID Consulting, к 2035 году объем китайского рынка ИИ достигнет 1,73 триллиона юаней, что составит приблизительно 30,6 процента от мирового объема. Это будет огромная доля рынка, учитывая, что в 2024 году Китай занимал около 15-20 процентов мирового рынка ИИ.

США, безусловно, останутся огромным рынком ИИ. Но их относительная доля сократится, если Китай продолжит использовать описанные стратегии. В этом заключается экономическая логика заявления Хуана. Дело не в том, что Китай станет технологически превосходящим. Дело в том, что Китай снизит цену на ИИ за счет субсидий на инфраструктуру и энергетику, тем самым захватив рынок.

В западных дискуссиях часто упускается из виду один важный момент: доминирование не означает, что страна всегда обладает лучшими технологиями. Это означает, что страна доминирует на рынке. В 1980-х годах IBM обладала лучшими компьютерными технологиями, но уступила рынок персональных компьютеров более быстрым и дешевым конкурентам, таким как Compaq, а позже — азиатским производителям.

Параллель с ИИ уместна. У Запада, возможно, всё ещё есть лучшие модели. Но если китайский ИИ окажется дешевле, быстрее и достаточно хорош, рынок будет тяготеть к Китаю. Это не вопрос технологического превосходства, а вопрос экономической эффективности.

Анализ показывает, что, продвигая программу дерегулирования, США забывают, что одного дерегулирования недостаточно. Необходимо также обеспечить физическую инфраструктуру, на которой это дерегулирование сможет оказать влияние. Китай осознал, что узким местом является не регулирование, а энергетика, и поэтому в значительной степени субсидирует стоимость электроэнергии. Это создает экономические преимущества, которые приводят к снижению цен и ускорению инноваций. Западное убеждение в том, что технологическое превосходство автоматически ведет к доминированию на рынке, является иллюзией, опровергаемой экономической реальностью, в которой цена и доступность важнее теоретических показателей. Таким образом, прогноз Хуана не пессимистичен, а рационален.

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

Более подробная информация здесь:

• Экспертный бизнес-центр

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

☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!

 

Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь wolfenstein@xpert.digital: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

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