Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуан раскрывает две простые причины (энергия и регулирование), по которым Китай почти выиграл гонку в области ИИ.

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

Энергетика и регулирование как ключевые факторы глобальной конкуренции в области искусственного интеллекта: недооценённый аспект борьбы за технологическую власть

Провокационное заявление генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга о том, что Китай победит в гонке за искусственный интеллект, вызвало переполох на Западе. Но за этим заголовком скрывается неприятная правда, которая выходит далеко за рамки чистой мощи чипов. Мировая гонка за доминирование в сфере ИИ будет определяться не только алгоритмами и вычислительной мощностью, но и двумя принципиально недооценёнными физическими факторами: доступностью энергии и эффективностью государственного регулирования. Пока Запад тешит себя иллюзией технологического превосходства, Китай осознал истинные узкие места и действует со стратегической беспощадностью.

Первое измерение — это, по-видимому, ненасытный энергетический голод искусственного интеллекта. К 2030 году потребление электроэнергии центрами обработки данных удвоится, что эквивалентно общему годовому потреблению Японии. В то время как в США технологическое развитие сдерживается ограничениями неадекватной энергосистемы, Китай придерживается беспощадной, но эффективной стратегии: 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, хаотичный набор противоречивых законов на уровне штатов сдерживает любое быстрое развитие. Китай же, напротив, использует свою централизованную систему для создания чётких стратегических рамок, которые упорядоченно направляют инновации и обеспечивают компаниям определённость планирования.

Этот анализ показывает, как прагматичный, ориентированный на государство подход Китая — сочетание масштабных инвестиций в инфраструктуру и стратегической промышленной политики — создаёт решающее конкурентное преимущество. Пока Запад погряз в дебатах об идеальном регулировании, Китай создаёт реальные факты. Таким образом, гонка за будущее ИИ — это не столько спринт за лучшим алгоритмом, сколько марафон за самой надёжной инфраструктурой — гонка, которую Запад рискует проиграть, ещё не поняв истинных правил игры.

По теме:

• Центры обработки данных: почему Германии нужен председатель по организации центров обработки данных

Провокация, скрывающаяся за правдой: почему США уже проигрывают гонку искусственного интеллекта, даже толком не начавшись.

Заявление Дженсена Хуана, генерального директора компании-разработчика чипов Nvidia, о победе Китая в гонке за искусственный интеллект быстро попало в заголовки западных СМИ. Однако за этим провокационным заявлением скрывается фундаментальная идея, которую западный технологический истеблишмент не желает признавать: исход гонки ИИ будет определяться не столько дизайном чипов или сложностью программного обеспечения, сколько двумя обыденными, но критически важными экономическими факторами, важность которых систематически недооценивается. Эти два фактора — доступная энергетическая инфраструктура и гибкость регулирования для её развития. Хуан 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 не справляются со второй частью уравнения: с обеспечением физической инфраструктуры, необходимой для функционирования систем ИИ. Это не абстрактный технический вопрос, а суровая экономическая реальность, которая определит успех или неудачу в глобальной гонке за ИИ.

Подходит для:

• Стратегический экстренный вызов Nvidia – телефонный звонок на триллион долларов: ставка Nvidia на будущее OpenAI

 

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

Энергетическое измерение гонки искусственного интеллекта: почему электричество — это новая нефть

Чтобы понять критичность энергетической проблемы, необходимо сначала оценить объём электроэнергии, потребляемой системами ИИ. По прогнозам Международного энергетического агентства, мировое потребление электроэнергии центрами обработки данных к 2030 году более чем удвоится – с примерно 415 тераватт-часов в 2024 году до примерно 945 тераватт-часов. Это примерно эквивалентно текущему общему годовому потреблению электроэнергии в Японии. Этот экспоненциальный рост практически полностью обусловлен приложениями ИИ. Один современный центр обработки данных, оптимизированный для ИИ, потребляет в среднем столько же электроэнергии, сколько примерно 100 000 домохозяйств. Крупнейший из этих объектов, строящийся в настоящее время, может потреблять в двадцать раз больше.

Согласно текущим расчётам, на США придётся почти половина этого мирового прироста потребления электроэнергии, что подчёркивает абсолютную зависимость американских технологических компаний от доступности энергии. В Китае темпы роста будут ещё выше – около 170%, что подчёркивает острую необходимость в создании новых мощностей. Европа отстаёт с ростом примерно на 70%.

В этом и заключается главная экономическая проблема: несмотря на то, что США обладают модернизированной энергетической инфраструктурой, её объём недостаточен для удовлетворения ожидаемого спроса на электроэнергию в сфере ИИ. В то время как администрация Трампа продвигает беспрецедентную программу дерегулирования с помощью своего Плана действий в области ИИ, направленного на ускорение процессов получения разрешений для центров обработки данных и электростанций, Америка фактически не расширяет эти мощности. Хотя министр энергетики и заявил, что инфраструктура ИИ в конечном итоге приведёт к удешевлению электроэнергии, это всего лишь среднесрочная надежда, а не текущая реальность.

Китай, с другой стороны, придерживается совершенно иной стратегии. Страна значительно увеличила энергетические субсидии, что привело к снижению расходов на электроэнергию для крупных центров обработки данных до 50%. Эти инвестиции не являются ни случайными, ни краткосрочными. Они являются частью системной промышленной политики, направленной на защиту и развитие отечественной индустрии искусственного интеллекта. В то время как генеральный директор Nvidia Хуан вынужден доказывать правительству США, что энергозатраты могут быть практически бесплатными благодаря уже существующей инфраструктуре, Китай действует соответствующим образом, направляя огромные государственные ресурсы на фактическое снижение этих расходов.

Экономическое значение этой энергетической субсидии огромно. Центр обработки данных, способный снизить расходы на электроэнергию на 50%, повышает свою рентабельность или может предлагать свои услуги примерно вдвое дешевле, чем конкуренты из стран с более высокой стоимостью энергии. Это классический пример государственного манипулирования конкурентными условиями, которое в мировой торговой политике обычно рассматривается как демпинг. Однако в сфере искусственного интеллекта это считается законной политикой национальной безопасности.

Энергетическая стратегия Китая в отношении центров обработки данных ИИ многогранна. Страна строит новые угольные электростанции в больших масштабах, что экологически проблематично, но прагматично с точки зрения энергетической политики. Одновременно Китай инвестирует в более чем два десятка новых атомных электростанций и предпринимает беспрецедентные усилия по развитию ветро-, гидро- и солнечной энергетики. Разница заключается в скорости и целенаправленности: пока в Америке циркулируют расплывчатые планы расширения ядерной энергетики, а реальность сводится к задержкам, Китай строит конкретные объекты.

Подходит для:

• Дилемма ИИ в Германии: когда линия электропередачи становится узким местом цифрового будущего

Парадокс регулирования: почему меньше правил автоматически не приводит к повышению конкурентоспособности

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

Однако Хуан утверждает, что одного дерегулирования недостаточно. Причина кроется в так называемой американской проблеме «лоскутного регулирования». Пока правительство в Вашингтоне проповедует дерегулирование, отдельные штаты уже приняли собственные законы об ИИ. Калифорния, Колорадо, Юта и Техас приняли специальные правила в отношении ИИ. Около 15 других штатов рассматривают возможность принятия аналогичных законов. Кроме того, существует множество законов о защите и безопасности данных, косвенно затрагивающих ИИ. Хуан говорит о примерно 50 новых правилах, которые могут возникнуть в результате внедрения этой федеральной системы, и предупреждает об этой нормативной путанице, которая сдерживает инновации.

Это классический пример экономического феномена, известного в литературе как фрагментация регулирования. Компаниям, работающим на национальном уровне, приходится иметь дело с разрозненным набором местных правил, что приводит к затратам на соблюдение требований, задержкам и, в конечном итоге, к снижению конкурентоспособности. Китай не сталкивается с этой проблемой благодаря своей централизованной системе управления. Хотя региональные различия также существуют, они интегрированы в единую национальную стратегию. Индустрия ИИ осознаёт своё положение и свои потребности.

Парадокс заключается в следующем: Хуан утверждает, что Западу регулирование мешает именно потому, что оно фрагментарно, противоречиво и постоянно переосмысливается. Единая европейская система регулирования могла бы обеспечить ясность, даже если бы она была ограничительной. Американская же система, напротив, представляет собой худшее из обоих миров: регулирование существует, но оно локально фрагментировано, неэффективно и неоправданно затратно.

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 дело скорее в его несовершенной реализации?

Китайский подход: централизованное планирование встречается со стратегическим прагматизмом

В то время как США распыляют свои усилия по отдельным штатам, Китай придерживается комплексного подхода, основанного на централизованном планировании. Страна понимает, что ИИ — это не только техническая, но и экономическая и геополитическая проблема. Соответственно, была создана масштабная инвестиционная программа. По оценкам Bank of America, Китай планирует увеличить инвестиции в ИИ до 700 миллиардов юаней (примерно 98 миллиардов долларов) к 2025 году. Это примерно на 48% больше, чем в предыдущем году. Этот беспрецедентный уровень инвестиций свидетельствует о том, что китайская политическая система рассматривает ИИ как стратегический приоритет.

Эти инвестиции ни в коем случае не распределены хаотично. Они следуют четкой стратегии. В своей Программе действий по развитию искусственного интеллекта (ИИ+), опубликованной в 2025 году, Китай обозначил три этапа. К 2027 году технологии ИИ должны быть интегрированы в шесть основных сфер: науку, промышленность, потребление, общее благосостояние, управление и глобальное сотрудничество. Это не риторика инновационной стартап-экосистемы, а язык централизованной сверхдержавы, использующей ИИ как инструмент своей комплексной промышленной политики.

Государственный сектор инвестирует напрямую и в значительных объёмах. Суверенный фонд для индустрии ИИ, созданный в 2025 году, располагает капиталом в 60,06 млрд юаней (около 7,2 млрд евро) и рассчитан на 13 лет. В нём участвуют государственные банки и финансовые учреждения. Помимо этого национального фонда, существуют и другие специализированные фонды для кластеров ИИ: Шанхайский пионерский фонд ИИ с капиталом около 2,7 млрд евро, Шэньчжэньский фонд ИИ и робототехники с капиталом около 1,2 млрд евро и восемь других региональных отраслевых фондов в Пекине, каждый из которых располагает капиталом не менее 1,2 млрд евро.

Такова институциональная основа китайского наступления на ИИ. Страна не питает иллюзий относительно стоящих перед ней задач. По оценкам, дефицит поставок ИИ-чипов 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. Коэффициенты загрузки китайских центров обработки данных для ИИ колеблются от 20 до 30 процентов, что означает, что значительная часть мощностей остаётся неиспользованной, а рентабельность находится под угрозой. Решение этой проблемы заключается в стратегическом потенциале Китая для масштабных инвестиций, в то время как Запад должен оценивать рентабельность каждого отдельного проекта.

Отечественная микросхемная промышленность как сфера экономического влияния

Ключевой причиной энергетических субсидий Китая является целенаправленное стимулирование отечественной микропроцессорной промышленности. Это невозможно понять, не принимая во внимание взаимодействие Nvidia и китайских производителей микросхем, таких как Huawei и Cambricon.

США ввели строгое 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 предупредил правительство о контрпродуктивности этого эмбарго. Запрет на экспорт вынуждает такие страны, как Китай, инвестировать в альтернативные решения.

Особый интерес здесь представляет Cambricon. Компания потерпела крах, когда Huawei, её основной клиент, решил разрабатывать собственные ИИ-чипы через HiSilicon. 98% выручки Cambricon исчезло в одночасье. Но в новых условиях, когда Nvidia практически не представлена ​​на китайском рынке, Cambricon стала звездой китайской индустрии ИИ.

В период с 2020 по 2024 год компания инвестировала в исследования и разработки в общей сложности 5,6 млрд юаней, что эквивалентно примерно 780 млн евро. Основное внимание уделялось программному обеспечению, в частности интерфейсам, позволяющим моделям, обученным на графических процессорах Nvidia, работать на чипах Siyuan от Cambrico. Такая программная совместимость считается ключевым преимуществом по сравнению с серией Huawei Ascend, которую сложно интегрировать в существующие системы из-за проблем с программным обеспечением.

В первой половине 2025 года компания Cambricon получила прибыль в размере 1 млрд юаней, или около 140 млн долларов США. Рыночная капитализация компании удвоилась за несколько недель, достигнув около 580 млрд юаней. Аналитики Goldman Sachs ожидают, что выручка Cambricon к 2026 году вырастет до 13,8 млрд юаней, а её доля рынка увеличится с примерно 3% сегодня до 11% в 2028 году. Это происходит при прямой поддержке крупных китайских компаний, таких как Alibaba, Tencent и Baidu, которые крайне заинтересованы в создании конкурента Huawei.

Энергетические субсидии оказывают прямое экономическое влияние на это развитие. Если расходы на электроэнергию для центров обработки данных, использующих китайские ИИ-чипы, снизятся на 50%, использование этих чипов станет экономически более привлекательным. Это классический пример стимулирования промышленности путём субсидирования затрат, а не результатов.

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

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

Краткий обзор основных преимуществ:

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

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

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

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

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

Подробнее об этом здесь:

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

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

Во многом недоумение на Западе по поводу возможностей искусственного интеллекта Китая связано с впечатляющим появлением компании DeepSeek. Расположенная в Ханчжоу, эта компания произвела мировую сенсацию в 2025 году, представив модели искусственного интеллекта 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 рынках технологий и инвестиций, поскольку принципиально поставило под сомнение западное понимание стоимости разработки ИИ. OpenAI и другие западные компании потратили миллиарды на аналогичные модели. А вот китайский стартап, похоже, создавал аналогичную модель за ничтожную долю этой суммы.

Реальность сложнее. Эксперты Semianalysis оценивают, что стоимость оборудования только для парка графических процессоров DeepSeek составляет около 1,6 миллиарда долларов. К этому следует добавить предполагаемые эксплуатационные расходы в размере около 944 миллионов долларов. Эти цифры резко контрастируют с официально заявленной суммой в 5,6 миллиона долларов. Таким образом, это классический случай искажения информации, когда указываются только прямые затраты на обучение финальной модели, в то время как вся инфраструктура, исследования и разработка игнорируются.

В то же время тот факт, что DeepSeek удалось привлечь столь значительные инфраструктурные расходы, свидетельствует о наличии у него финансовых ресурсов. Частный стартап не смог бы осуществить такие инвестиции без поддержки крупного источника финансирования. Тесная связь с государственными или аффилированными с государством инвесторами в Китае часто обсуждается в качестве гипотезы, но не документируется чётко.

Независимо от конкретной структуры финансирования, технический результат реален. DeepSeek доказала, что интеллектуальная архитектура и алгоритмы могут значительно повысить эффективность обучения ИИ. Компания использовала технологию, называемую «архитектура смеси экспертов», в сочетании с методом разреженного внимания, который обрабатывает только релевантные части контекста. Это позволило создать модель с впечатляющей производительностью и значительно сниженным энергопотреблением.

Экономический эффект этой революции эффективности весьма значителен. Позднее DeepSeek снизил цены на свои API на 50–75%, что значительно увеличило давление на западных поставщиков. Компания, желающая использовать услуги ИИ, теперь может выбирать между дорогими западными моделями или более дешёвыми китайскими аналогами. Это классический экономический механизм: когда конкурент снижает цены за счёт повышения эффективности, доля рынка западных поставщиков падает, а рентабельность сокращается.

Это наглядно иллюстрирует взаимосвязь между стоимостью энергии и технологической эффективностью. Китай может экспериментировать с более дешёвой энергией и быстрее проводить итерации. Неэффективная модель обходится в Китае дешевле, чем на Западе. Это позволяет ускорить циклы обучения и внедрение инноваций. DeepSeek – результат сотен испытаний, совокупная стоимость которых на Западе была бы экономически невыгодной, но в Китае субсидируется дешёвой энергией.

Подходит для:

• DeepSeek V3.1 – тревога для OpenAI & Co: китайский ИИ с открытым исходным кодом создаёт новые проблемы для традиционных поставщиков

Технологическая иллюзия Запада: почему превосходство чипов Nvidia — фикция

Хуан утверждает, что новейшие американские модели искусственного интеллекта ненамного опережают своих китайских конкурентов. Это неудобная правда, которая подрывает уверенность Запада в технологическом превосходстве. Запад привык считать, что чипы Nvidia и западные модели искусственного интеллекта просто лучше, продвинутее и 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 опережает рынок на десять лет. Значительная часть западного технологического превосходства обусловлена ​​двумя факторами: во-первых, наличием собственных наборов данных, где западные компании имеют преимущество; и, во-вторых, многолетним опытом оптимизации аппаратного и программного обеспечения.

Однако китайские компании быстро догнали их в обеих областях. Модели DeepSeek не уступают западным конкурентам, а в некоторых областях и превосходят их. Чипы Ascend от Huawei, хотя и не столь продвинуты, как у Nvidia, достаточно хороши для решения многих практических задач. Перфекционизм Запада, представление о том, что только лучшее решение является достаточно хорошим, ставит его в экономически невыгодное положение по сравнению с прагматичным, самодостаточным 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 требует больших затрат времени и средств. Китай же разрабатывает их быстрее и итеративно, что приводит к более быстрому проникновению на рынок, даже если решения неидеальны. Доступный несовершенный чип лучше, чем неидеальный, но недоступный.

Стратегия регулирования Китая: централизованное планирование с «песочницами»

Китай ищет интересный компромисс между централизованным контролем и локальными экспериментами. В стране создано более 20 национальных пилотных зон инноваций в области ИИ, которые выполняют функцию регуляторных «песочниц». Это места, где компании могут тестировать технологии ИИ, сохраняя определённую степень регуляторной свободы. Это разумный механизм, поскольку он позволяет внедрять инновации, оставаясь в рамках централизованной структуры.

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 ускорить итерацию на национальном уровне, избавляя каждый штат от необходимости изобретать собственные правила.

В то же время в Китае существует чёткая стратегия регулирования контента ИИ и его использования. Китайское правительство сохраняет контроль над контентом, а это означает, что модели ИИ, доступные в интернете, отслеживаются и должны соответствовать китайским стандартам. Это возмутительно для западных либералов, но также даёт экономическое преимущество, поскольку компании точно знают, в каком направлении будет развиваться их развитие. Нет никакой неопределённости в вопросах регулирования.

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 вовлечение развивающихся экономик в китайскую технологическую сферу. Распространение моделей DeepSeek в Африке, Южной Америке и Юго-Восточной Азии означает, что эти регионы будут зависеть не от OpenAI или других западных поставщиков ИИ, а от Китая.

Западный оптимизм как культурный ингибитор

Хуан говорит о том, что он называет западным цинизмом. Это удивительно проницательный культурный диагноз технологической конкуренции. Он имеет в виду, что у Запада проблемы с менталитетом. Запад постоянно говорит, что регулирование подавляет инновации, что серьёзные проблемы решаются недостаточно быстро, что правительство некомпетентно. Это постоянные жалобы без каких-либо действий.

Китай, с другой стороны, утверждает, что большие проблемы можно решить быстро, а затем строит. США говорят, что нам нужны атомные электростанции, и, возможно, строят одну. Китай говорит, что нам нужны два десятка атомных электростанций, и строит два десятка. Это в первую очередь вопрос не технологий, а культурных убеждений и институционального потенциала.

Оптимизм, к которому призывает Хуан, не наивен. Он основан на понимании того, что серьёзные инфраструктурные проблемы могут быть решены при наличии лишь политической воли. Исторически в США это было. Железные дороги, электрификация, автомагистрали, космическая программа, сам интернет — всё это стало возможным благодаря масштабным государственным инвестициям и дерегулированию. Но в нынешнюю эпоху западный оптимизм, похоже, иссяк.

Измерение энергетической политики: почему энергетический переход и искусственный интеллект конкурируют

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

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

Запад, напротив, пытался объединить энергетический переход и экономический рост исключительно «зелёными» методами, что привело к своего рода параличу. Им нужна атомная энергетика, но строительство электростанции занимает десятилетия. Им нужны возобновляемые источники энергии, но они нестабильны. Им нужны центры обработки данных на базе искусственного интеллекта, но они также хотят решить климатический кризис. В Китае это противоречие воспринимается прагматично и не решается моральными соображениями.

Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла недавно рассказал в подкасте, что у Microsoft миллионы ИИ-чипов лежат неиспользованными на складах из-за отсутствия инфраструктуры энергоснабжения. Это полная противоположность прогрессу. Это ситуация, когда капитал есть, но отсутствует физическая инфраструктура. Это классический провал инфраструктурной политики.

Обращение Хуана как сигнал тревоги: экономические последствия

Таким образом, заявление Хуана о победе Китая в гонке за ИИ — это не пессимистический прогноз, а призыв к экономической рациональности. Он не утверждает, что Китай технологически превосходит другие страны или более инновационен. Он говорит, что Китай создаёт инфраструктурные предпосылки для функционирования ИИ, в то время как Запад блокирует этот путь.

Это немедленно сказывается на прибыльности компаний, занимающихся разработкой ИИ. Китайский центр обработки данных, получающий электроэнергию на 50% дешевле, может либо стать более прибыльным, либо предлагать услуги дешевле. Это оказывает ценовое давление на западных поставщиков ИИ. Если OpenAI предлагает ИИ-модель по цене 100 долларов за тренировочный запуск, а китайская компания предлагает ту же услугу за 50 долларов, кто победит?

Экономический ответ прост: на рынке будет доминировать компания с более низкой ценой. Это особенно актуально для рынков, где цена имеет решающее значение, например, для развивающихся экономик, и рынков, требующих неограниченной вычислительной мощности, то есть обучения ещё более крупных моделей.

В то же время, для западных компаний это имеет и психологический эффект. Если китайские конкуренты быстрее и дешевле, инвесторы становятся более скептичными в отношении прибыльности западных ИИ-стартапов. Это может привести к ужесточению условий кредитования, что, в свою очередь, подавляет инновации. Это своего рода самоисполняющееся пророчество: пессимизм относительно конкурентоспособности Запада приводит к ухудшению инвестиционных условий, что, в свою очередь, снижает конкурентоспособность.

Геополитические измерения: ИИ как сила

За всеми этими экономическими факторами кроется более глубокая геополитическая реальность. ИИ больше не рассматривается как научное достижение или экономическая инновация, а как инструмент власти. Страна, являющаяся лидером в области ИИ, имеет не только экономические, но и военные и политические преимущества.

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

Ответ Китая прагматичен: если западные технологии недоступны, мы разрабатываем свои. Это классическая закономерность в международной экономике. Страны, отрезанные от технологий, выделяют огромные ресурсы на их развитие. Советский Союз сделал это с ракетными технологиями и ядерной энергетикой. Китай сделал то же самое с полупроводниками и искусственным интеллектом.

Иллюзия западного контроля

Здесь кроется ключевая ирония: США считают, что могут контролировать Китай посредством экспортных ограничений. На самом деле это лишь ускоряет разработку Китаем автономных решений. DeepSeek отчасти является результатом этих ограничений. Если бы чипы Nvidia были доступны бесплатно, у китайских компаний было бы меньше стимулов разрабатывать собственные архитектуры.

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

В то же время правительство США руководствуется и экономическим рационализмом. Чёрные списки и экспортные эмбарго направлены не столько на контроль над Китаем, сколько на укрепление мирового порядка, где доминируют США. Это вопрос гегемонии. США не только хотят быть лидерами в области искусственного интеллекта, но и сделать все остальные страны зависимыми от лучших ИИ-процессоров.

Но это предполагает, что у самих США достаточно мощностей для удовлетворения этого спроса. Nvidia не способна производить достаточно чипов для удовлетворения мирового спроса. Не говоря уже о том, есть ли у США энергетическая инфраструктура, чтобы обеспечить весь мир технологиями ИИ. С другой стороны, если Америка откажет другим странам в доступе к лучшим технологиям ИИ, это вынудит их искать альтернативные решения.

Экономический результат: кто будет доминировать в сфере ИИ?

По оценкам исследовательской компании CCID Consulting, объём китайского рынка искусственного интеллекта к 2035 году достигнет 1,73 трлн юаней, что составит примерно 30,6% от общемирового объёма. Это будет огромная доля рынка, учитывая, что в 2024 году Китай занимал около 15–20% мирового рынка искусственного интеллекта.

США, конечно, останутся огромным рынком ИИ. Но их относительная доля сократится, если Китай продолжит следовать описанным стратегиям. Именно в этом и заключается экономическая логика заявления Хуана. Дело не в том, что Китай станет технологически превосходящим. Дело в том, что Китай снизит стоимость ИИ за счёт субсидий на инфраструктуру и энергоносители, тем самым захватив рынок.

В западных дискуссиях часто упускается из виду тот факт, что 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 ПК более быстрым и дешевым конкурентам, таким как Compaq, а затем и азиатским производителям.

Параллель с искусственным интеллектом уместна. Возможно, на Западе есть и более совершенные модели. Но если китайский ИИ дешевле, быстрее и достаточно хорош, рынок перейдет в его сторону. Речь идёт не о технологическом превосходстве, а об экономической эффективности.

Анализ показывает, что, продвигая программу дерегулирования, США забывают, что одного дерегулирования недостаточно. Необходимо также обеспечить физическую инфраструктуру, на которой это дерегулирование может быть реализовано. Китай осознал, что узким местом является энергетика, а не регулирование, и поэтому масштабно субсидирует расходы на электроэнергию. Это создаёт экономические преимущества, которые приводят к снижению цен и ускорению инноваций. Западное представление о том, что технологическое превосходство автоматически ведёт к доминированию на рынке, — иллюзия, опровергаемая экономической реальностью, в которой цена и доступность важнее теоретических показателей. Таким образом, прогноз Хуана не пессимистичен, а рационален.

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

Подробнее об этом здесь:

• Xpert Business Hub

Тематический центр с идеями и опытом:

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

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

 

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

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

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

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

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

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

Подробнее об этом здесь:

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