Кинеске амбиције у области вештачке интелигенције стављене на пробу: Зашто ће милијарде инвестиција бити узалуд протраћене

Више од рата чипова: Прави разлог зашто кинеска офанзива вештачке интелигенције застаје

Народна Република Кина са вртоглавом одлучношћу тежи остваривању свог циља да до 2030. године постане водећа светска суперсила у области вештачке интелигенције. Док званичне изјаве дочаравају светлу будућност у којој 90 одсто економије функционише користећи вештачку интелигенцију, а интелигентни системи прожимају сваки аспект друштва, иза кулиса се појављује далеко сложенија слика. Кинеска офанзива вештачке интелигенције суочава се са фундаменталним структурним проблемима који се протежу далеко изван много дискутованих америчких ограничења извоза чипова. Јаз у талентима од преко пет милиона квалификованих радника, фрагментирана технолошка инфраструктура, драматичне регионалне неједнакости и предстојећа консолидација тржишта представљају егзистенцијалне изазове за амбициозне планове Пекинга.

Паралеле са проблемима немачке енергетске транзиције су запањујуће. Баш као што Немачка ризикује да пропасти своју дигиталну будућност због недостатка капацитета мреже, Кина се бори са другачијом врстом инфраструктурне неравнотеже. Док се центри података не могу градити у Франкфурту због недостатка електроенергетских веза, најсавременији објекти у западним кинеским провинцијама углавном стоје празни јер недостају низводна инфраструктура, људски капитал и практична потражња. У оба случаја, открива се фундаментална истина модерне технолошке политике: огромна улагања у појединачне компоненте постају неефикасна ако се целокупни систем не развија доследно.

У вези са овим:

• Кина и неијуан систематског прекомерног улагања: државни капитализам као акцелератор раста и структурна замка

Замка за таленте

Можда најкритичнија слабост кинеске стратегије за вештачку интелигенцију је драматичан недостатак квалификованих радника. Министарство људских ресурса и социјалне сигурности процењује да је тај јаз преко пет милиона људи, са запањујућим односом понуде и потражње од један према десет. У првој половини 2025. године, огласи за посао везан за вештачку интелигенцију су експлодирали за 37 процената у поређењу са истим периодом претходне године. Инжењери роботике и програмери алгоритама били су посебно тражени, а огласи за посао за ове позиције су порасли за преко 50 процената. Ове бројке не документују здраву експанзију, већ очајничку трку за оскудним ресурсима.

МекКинзи предвиђа да ће потражња Кине за стручњацима за вештачку интелигенцију порасти на шест милиона до 2030. године, док домаћи универзитети и Кинези који се враћају из иностранства могу да обезбеде, у најбољем случају, два милиона. Ово ствара јаз од четири милиона висококвалификованих радника, а вероватно ће се додатно проширити јер стопа наталитета у Кини опада годинама. УН предвиђа да ће се становништво радног доба смањити за 180 милиона до 2050. године у поређењу са 2023. годином, док становништво брзо стари. Просечна старост радне снаге порасти ће на преко 45 година. Кина се тако налази у демографској вези између економија у развоју попут Вијетнама и старећих индустријализованих земаља попут Јапана.

Површан поглед би могао навести на претпоставку да Кина има обиље дипломираних студената. Заиста, кинески универзитети годишње производе око 1,4 милиона дипломаца из области СТЕМ-а. Међутим, стварност открива квалитативну неслагање. Заиста најсавременија истраживања и развој граничних модела првенствено захтевају докторске кандидате. Резултати доктораната обучених за вештачку интелигенцију остају релативно ниски, што доводи до интензивне конкуренције за расположиве врхунске таленте. Искусни научници машинског учења у технолошким гигантима сада зарађују седмоцифрене плате у јуанима. Мањи стартапови извештавају да критична места у истраживању и развоју остају упражњена месецима, што значајно одлаже развој производа.

Проблем је погоршан специфичном природом интеграције вештачке интелигенције. За разлику од мобилне револуције 2010-их, када су основне технологије већ биле функционалне, а капитал је био првенствено потребан за аквизицију корисника и ширење логистике, имплементација вештачке интелигенције захтева континуирано, контекстуално специфично истраживање и развој. Болница не може једноставно да инсталира ChatGPT и прича о здравственој заштити заснованој на вештачкој интелигенцији. Потребни су месеци или године развоја да би се решили медицински токови рада, усклађеност са прописима и интеграција са постојећим системима. Без капитала пацијената који су спремни да финансирају ове вишегодишње циклусе развоја, већина пројеката са вештачком интелигенцијом плус застаје пре него што се реше изазови основне имплементације.

Недостатак интердисциплинарне стручности се показао посебно проблематичним. Студија Универзитета Ренмин из 2024. године открила је да Кина пати од недостатка врхунских талената, посебно научника и стручњака за вештачку интелигенцију са међуиндустријским стручним знањем. Интеграција вештачке интелигенције у традиционалне индустрије захтева појединце са дубоким техничким разумевањем и темељним познавањем индустрије. Пољопривредном систему вештачке интелигенције потребни су програмери који разумеју агрономију. Финансијској вештачкој интелигенцији потребни су стручњаци упознати са регулаторним захтевима. Ове интердисциплинарне вештине су ретке широм света, али посебно у Кини.

Компаније реагују разним стратегијама. Неке агресивно регрутују раднике у иностранству, ублажавају ограничења хукоуа и покушавају да врате таленте из иностранства. Друге улажу велика средства у интерне програме обуке. Влада промовише проширење наставних планова и програма за вештачку интелигенцију на универзитетима. Преко пет стотина кинеских универзитета је успоставило програме за стицање диплома из вештачке интелигенције од 2018. године. Међутим, културне и образовне промене захтевају време. Чак и уз убрзане напоре, јаз у талентима ће оптеретити кинески екосистем вештачке интелигенције у наредној деценији.

Геополитичка димензија додатно погоршава проблем. Док кинески универзитети постижу значајан напредак у образовању у области вештачке интелигенције, глобални технолошки центри настављају да привлаче врхунске таленте. Неизвесност која произилази из владиних регулација, идеолошке контроле и перципираних ограничења академских слобода подстиче неке таленте да мигрирају у иностранство или остану тамо. Иако се Кина може похвалити са 47 процената водећих светских истраживача вештачке интелигенције и 50 процената патената за вештачку интелигенцију, ове импресивне бројке не могу да прикрију чињеницу да сама скала потражње далеко премашује све расположиве ресурсе.

Криза инфраструктуре упркос огромним инвестицијама

Кинеска инфраструктура вештачке интелигенције представља парадокс монументалних размера. С једне стране, земља је најавила или изградила преко 250 нових центара података вештачке интелигенције између 2023. и 2024. године. Јавни и приватни инвеститори уложили су милијарде у проширење дигиталне окоснице инфраструктуре. С друге стране, локални извори извештавају да до 80 процената овог новоствореног рачунарског капацитета остаје неискоришћено. Стопа искоришћености многих паметних центара података је на 20 до 30 процената. Објекти који коштају милијарде углавном су неактивни, док њихови оператери очајнички траже купце, а стални трошкови хлађења, струје и одржавања оптерећују њихове билансе стања.

Ова бизарна ситуација је резултат комбинације политичког притиска, спекулативног вишка и фундаменталних погрешних прорачуна. Након пуцања балона на тржишту некретнина и економског пада изазваног COVID-ом, локалне самоуправе су очајнички тражиле нове покретаче раста. Ентузијазам око ChatGPT-а крајем 2022. године учинио је да се вештачка интелигенција појави као идеалан кандидат. До 2023. године, широм земље је предложено преко 500 пројеката дата центара. Локалне власти су агресивно промовисале ове иницијативе, надајући се да ће подстаћи своје регионалне економије. Државна предузећа, инвестициони фондови повезани са владом, као и приватне фирме и инвеститори, са ентузијазмом су прихватили наводно златну будућност.

Међутим, као што је типично за брзоплете пројекте, често је недостајало реалистично планирање. Многи објекти су изграђени без обзира на стварну потражњу или техничке стандарде. Инжењери са релевантним искуством били су оскудни, а бројни руководиоци су се ослањали на посреднике који су надували прогнозе или злоупотребљавали процесе набавке како би обезбедили субвенције. Као последица тога, многи нови центри података нису испунили очекивања, били су скупи за рад, тешки за попуњавање и технички небитни за модерна радна оптерећења вештачке интелигенције.

У вези са овим:

• Бум вештачке интелигенције у Кини или је балон вештачке интелигенције пред пуцањем? Стотине нових дата центара стоје празно

Кључни проблем лежи у врсти изграђене инфраструктуре. Многи центри података су пројектовани за обуку великих језичких модела и сходно томе су се налазили у западним провинцијама са јефтинијом енергијом. Ово је било у складу са Иницијативом за источне податке и западно рачунарство (Eastern Data Western Computing Initiative), која је имала за циљ да пребаци обраду података из пренасељених градских подручја на истоку у регионе богате ресурсима на западу. Међутим, када се потражња померила са чистог обуке модела на инференцију – практичну примену обучених модела – многи западни објекти су се показали лоше позиционираним. Инференција обично захтева различите хардверске конфигурације – брже, брже чипове са бољим одзивом који дају предност ниској латенцији и ефикасности у односу на чисту рачунарску снагу. Штавише, инференција мора да се одвија близу крајњих корисника, тј. у великим градовима на истоку. Стога су западни центри података често изграђени за погрешне задатке и смештени на погрешним местима.

Као одговор, Пекинг је најавио изградњу дата центра фокусираног на инференцијално закључивање у Вухуу, југоисточној префектури, који ће опслуживати главна урбана тржишта попут Шангаја, Хангџоуа и Нанкинга. Али ово је само кап у мору. Погрешна расподела ресурса на неодговарајућу инфраструктуру везала је милијарде капитала које су могле бити продуктивније искоришћене негде другде. Неки пројекти очигледно никада нису имали за циљ да генеришу профит кроз стварну рачунарску снагу. Неколико извештаја и инсајдера потврђује да су неке компаније користиле дата центре вештачке интелигенције како би се квалификовале за зелену енергију или уговоре о земљишту које субвенционише влада. У неким случајевима, наменска електрична енергија је продавана назад у мрежу док су зграде остајале неискоришћене. До краја 2024. године, већина играча у послу је циљала да профитира од политичких подстицаја, а не од правог рада вештачке интелигенције.

Несташица хардвера додатно погоршава ситуацију. Упркос огромној владиној подршци развоју домаћих чипова, кинеске компаније за вештачку интелигенцију и даље у великој мери зависе од стране технологије. САД контролишу преко 70 процената глобалне рачунарске снаге и користе контролу извоза како би ограничиле приступ Кине напредним чиповима попут Нвидијиног Х100 и критичним технологијама паковања. Пројектовано је да ће кинески јаз у понуди чипова за вештачку интелигенцију премашити 10 милијарди долара до 2025. године. Домаће алтернативе попут Хуавејевог Асенд 910Б заостају у перформансама за обучавање великих језичких модела. Штавише, напредни кластери вештачке интелигенције захтевају не само чипове, већ и високо пројектоване међусобне везе које обухватају десетине хиљада процесора. Америчке фирме настављају да предњаче у дизајну на нивоу система.

Кинеске компаније су купиле скоро милион Nvidia HGX H20 процесора само у 2024. години. Ова зависност се и даље наставља јер Nvidia-ина величина понуде и зрели CUDA софтверски стек стварају проблем кокошке и јајета за кинеску индустрију вештачке интелигенције. Домаћем хардверу недостају и количине и подршка програмера. DeepSeek је покушао да обучи свој R2 модел на Huawei-јевим Ascend чиповима, али је морао да прибегне Nvidia хардверу због нестабилности перформанси, слабијих међусобних веза и незрелости CANN-а. Чак и ако би кинески произвођачи могли да преплаве тржиште Ascend NPU-овима или Moore Threads GPU-овима, слаб софтверски стек их чини непривлачним за програмере.

Софтверски екосистем за кинеске вештачке интелигенције чипове је знатно слабији од свог западног пандана. Нвидијин CUDA има користи од преко петнаест година документације и усавршавања, велике корисничке базе и робусне интеграције са популарним оквирима за машинско учење као што су PyTorch и TensorFlow. Huaweiјев CANN оквир је представљен тек 2019. године, дванаест година након CUDA. Програмери га често описују као баговски, нестабилан и лоше документован, са честим падовима током извршавања и ограниченом интеграцијом са трећим странама. Ови проблеми не онемогућавају велике тренинге на кинеском хардверу, али их чине знатно скупљим.

Недостатак заједничких стандарда међу различитим кинеским произвођачима чипова додатно фрагментира тржиште. Сваки произвођач има свој некомпатибилни нисконивоски софтверски стек. Мејнстрим АИ оквири првенствено подржавају Нвидиа чипове. Домаћи АИ чипови морају се прилагодити вишеструким оквирима, а свака надоградња оквира захтева поновљену адаптацију. То доводи до недостајућих оператора и оптимизација за велике моделе, спречавања рада модела или њихове неефикасности, разлика у прецизности због разлика у архитектури и софтверској имплементацији и високих трошкова портирања како би се омогућило обучавање модела великих размера на домаћим чиповима.

Алијанса за иновације екосистема модела и чипова, основана лета 2025. године, покушава да реши овај проблем. Она уједињује Huawei, Biren Technologies, Enflame, Moore Threads и друге са циљем изградње потпуно локализованог AI стека који повезује хардвер, моделе и инфраструктуру. Успех зависи од постизања интероперабилности путем дељених протокола и оквира и смањења фрагментације екосистема. Иако обједињавање софтвера ниског нивоа може бити изазовно због различитих архитектура, стандардизација средњег нивоа делује реалније. Фокусирајући се на заједничке API-је и формате модела, група се нада да ће моделе учинити преносивим на домаћим платформама. Програмери би могли да напишу код једном и покрену га на било ком кинеском акцелератору. Међутим, док ови стандарди заиста не постоје, фрагментација значи да свака компанија мора да се истовремено носи са више проблема на више фронтова на засићеном тржишту.

Хуавеј је учинио CANN отвореним кодом почетком августа 2025. године, вероватно као део своје посвећености новом савезу или као општи покушај да своју Ascend 910 серију учини платформом по избору међу компанијама са седиштем у Кини. До тада, Хуавејев комплет алата за вештачку интелигенцију за Ascend NPU-ове дистрибуиран је у ограниченом облику. Зрелост CANN-а заостаје за CUDA-ом, првенствено зато што није постојала широка, стабилна инсталирана база Ascend процесора ван Хуавејевих сопствених пројеката. Програмери прате размеру, а CUDA је постала доминантна јер су милиони Nvidia GPU-ова испоручени и били широко доступни, што је оправдавало улагања у подешавање, библиотеке и подршку заједнице. Хуавеј и други кинески програмери не могу да испоручи милионе Ascend NPU-ова или Biren GPU-ова због америчких санкција.

Енергетска инфраструктура представља помешану слику. Кина је проширила своју мрежу осамдесет пута брже од САД и светски је лидер у капацитетима соларне, ветроелектране и хидроенергије. Ова огромна улагања у обновљиве изворе енергије имају за циљ да скалирање вештачке интелигенције учине одрживим. Иницијатива за рачунарство источних података и западних земаља (Eastern Data Western Computing Initiative) премешта обраду података у енергетски богате и земљиштем богате западне регионе, које покреће енергија ветра и сунца. Циљ није само смањење трошкова, већ и стварање робусније и одрживије инфраструктуре. Очекује се да ће милиони ИТ регала бити инсталирани до краја четрнаестог петогодишњег плана 2025. године.

Иако западни региони нуде обилне ресурсе ветра и сунца и ниже цене електричне енергије, они често заостају у развоју инфраструктуре. Изазов лежи у ефикасном комбиновању обилних ресурса зелене енергије у мање развијеним западним регионима са растућим потребама за обрадом података на истоку. Потребе за рачунарством су концентрисане у источним регионима, где је самодовољност обновљивим изворима енергије испод 40 процената, док се запад може похвалити са 70 процената инсталираних капацитета обновљивих извора енергије у Кини. Тенсент планира да лоцира свој највећи паметни центар података у западној Кини у Нингсији, делимично због нижих цена електричне енергије. Компаније имају тенденцију да обучавају своје велике језичке моделе у западним провинцијама због нижих трошкова електричне енергије, али своје центре података оријентисане на апликације базирају на истоку, где већа база купаца омогућава брже повратне информације о њиховим апликацијама.

Иако западни региони нуде ниске трошкове електричне енергије, недостаци у транспорту, комуникацијама и системима за подршку талентима отежавају привлачење и задржавање високотехнолошког особља. Многи западни центри података остају неактивни док чекају бум у низводним апликацијама. Запослени у добављачу услуга у облаку потврдио је да је стопа искоришћености кинеских паметних центара података испод 30 процената.

Фокус индустрије: B2B, дигитализација (од AI до XR), машинство, логистика, обновљиви извори енергије и индустрија

Више информација овде:

• Експертски пословни центар
• Кинески блог / Увиди

Тематски центар који нуди увиде и стручност:

• Платформа знања која покрива глобалне и регионалне економије, иновације и трендове специфичне за индустрију
• Збирка анализа, увида и основних информација из наших кључних области фокуса
• Место за стручност и информације о актуелним дешавањима у пословању и технологији
• Чвориште за компаније које траже информације о тржиштима, дигитализацији и иновацијама у индустрији

Регионална подела погоршава јаз

Географске разлике у развоју вештачке интелигенције у Кини реплицирају и погоршавају постојеће економске неједнакости. Провинције на источној обали, попут Гуангдонга, Ђангсуа, Џеђангa и Шангаја, дуго су држале водеће позиције, при чему је Гуангдонг показао посебно снажан развојни замах. Шангај и Пекинг су одржали високу концентрацију активности вештачке интелигенције, захваљујући политичкој подршци и технолошким истраживачким и развојним капацитетима. Централни региони попут Хубеја, Хенана и Шандонга постепено су се померили ка средњем распону, што указује на стално побољшање. Међутим, западне провинције попут Ћингхаја, Тибета и Гансуа остају на ниском нивоу у целини. Упркос неким побољшањима, јаз са источним регионом је и даље евидентан, а проблем неуравнотеженог регионалног развоја и даље постоји.

Од 2014. до 2022. године, ниво вештачке интелигенције у Кини показао је значајан тренд побољшања и регионалног ширења током времена. У 2014. години, укупни ниво развоја вештачке интелигенције у земљи био је низак, при чему су само источне приобалне провинције показале изванредне резултате и демонстрирале ране предности ових региона у области вештачке интелигенције. У међувремену, централни и западни региони су касно почели са развојем, а њихов ниво развоја је генерално био низак. До 2022. године, ниво вештачке интелигенције у земљи се знатно побољшао, а делта реке Јангце и Бохајска маргина постали су главни покретачи раста. Пекинг, Тјенђин и Хебеј показали су снажан замах развоја, док је западни регион, иако на нижем нивоу развоја, показао јасан узлазни тренд.

Студија о неједнакости прихода услед вештачке интелигенције открила је да је утицај вештачке интелигенције на неједнакост прихода најјачи у североисточном региону, затим у западном региону, док су ефекти релативно мањи у централним и источним регионима. вештачка интелигенција значајно погоршава разлику у приходима кроз структурна побољшања индустрије и технолошке иновације. Регионална хетерогеност показује да вештачка интелигенција не делује као изједначивач, већ појачава постојеће предности. Провинције са јаком дигиталном инфраструктуром, приступом капиталу и базенима талената имају несразмерне користи, док неразвијени региони додатно заостају.

Дигитални јаз између града и села додатно погоршава ове разлике. Упркос недавним напорима владе да убрза развој дигиталне руралне инфраструктуре у контексту тежње ка ревитализацији руралних подручја у Кини, заснованим на успесима у смањењу сиромаштва, проблем дигиталног јаза и даље постоји. Што се тиче финансијских улагања, средства додељена руралној дигиталној инфраструктури значајно заостају за средствима додељеним урбаним подручјима. Према подацима, кинеска фискална и друштвена улагања у пољопривредну и руралну информатизацију на нивоу округа износе само тринаест милиона јуана, односно тридесет милиона јуана, што резултира укупним нивоом развоја информатизације од само тридесет седам, девет процената.

Постоји значајна разлика у распоређивању хардвера између руралних и урбаних подручја, што обухвата варијације у дигиталним ресурсима, инфраструктури, мрежној опреми и базним станицама. Кина је 2022. године достигла прекретницу од 2,3 милиона 5G базних станица широм земље. Међутим, број руралних 5G базних станица знатно заостаје за националним просеком, што додатно проширује дигитални јаз. Истовремено, циљ обезбеђивања једнаке покривености мреже и брзине и у руралним и у урбаним подручјима још увек није у потпуности постигнут.

Током пандемије COVID-19, разлика у развоју хардверске инфраструктуре постала је још израженија. Упечатљив пример је тибетански студент који живи у Линџоуу, у аутономној области Тибета, који је био приморан да вози мотоцикл двадесет минута до подножја планине, а затим се попне на врх на ниским температурама како би похађао онлајн наставу. Ова анегдота истиче оштру неравнотежу у развоју дигиталног хардвера између руралних и урбаних подручја.

Недостатак центара података на нивоу округа и општина, који су неопходни за одржавање ефикасних система дигиталних апликација, омета напредак генеративних технологија вештачке интелигенције у руралним подручјима. Ова ситуација је слична пословици „Чак ни највештија домаћица не може да кува без пиринча“, што истиче фундаменталну потребу за овим центрима података како би се унапредио дигитални развој руралних подручја.

Из перспективе софтверских организација које представљају „меку моћ“ руралног дигиталног развоја, рурални дигитални софтвер пати од недостатака у дигиталној компетенцији, стицању талената и управљању у поређењу са урбаним подручјима. С једне стране, под утицајем традиционалног, себичног начина размишљања који преовладава у малим пољопривредним заједницама, а погоршан инхерентним заостајањем у руралном дигиталном напретку, постоји значајан недостатак ентузијазма међу руралним становништвом да се активно ангажује у генеративним услугама вештачке интелигенције за ревитализацију руралне Кине. Штавише, значајна миграција руралне радне снаге, што доводи до тога да старије особе, рањиве особе, жене и деца чине примарну радну снагу у руралним подручјима, интензивира феномене руралне депопулације, депопулације и старења становништва, утичући на рурално становништво, економију, друштво и укупни развој.

Анкета спроведена у руралним подручјима која још увек нису имплементирала електронско управљање сеоским пословима открила је да је 84,13 одсто сеоских званичника навело „висок удео старијих сељана, што омета усвајање технологије“ као главну препреку. Ови комбиновани фактори значајно отежавају усвајање и промоцију генеративних вештачких интелигенција у руралним регионима.

Регионалне разлике су такође евидентне у индексу вештачке интелигенције. Недавна студија је развила свеобухватни индекс вештачке интелигенције са седам основних димензија, дизајниран за анализу на нивоу покрајине и специфичну за индустрију. Поређење Кине и САД показује да, према јединственом оквиру, композитни резултат САД премашује кинески резултат од 59,4 за 68,1. Разлагање Кине на седам главних подручја ради креирања поднационалног индекса открива изразите регионалне разлике у развоју вештачке интелигенције у Кини: северни, источни и јужни региони предњаче у композитним резултатима, док централни и западни региони значајно заостају, што истиче ефекте регионалне концентрације иновација и индустријских ресурса.

Ова географска фрагментација има далекосежне последице. Она ствара различите брзине економске трансформације, при чему водећи региони брзо напредују ка економијама заснованим на знању, док заостали региони остају заглављени у традиционалној производњи и пољопривреди. Погоршава друштвене тензије како се разлике у приходима између региона повећавају. Компликује националну координацију, јер различите покрајине имају различите нивое развоја и приоритете. Такође ствара неефикасну расподелу ресурса, при чему најсавременији центри података стоје неупотребљени у удаљеним западним покрајинама, док се источне метрополе боре за капацитете.

У вези са овим:

• Кинеска економија у кризи? Структурни изазови земље у развоју

Криза прекомерних капацитета и притисак на консолидацију

Ентузијастичан грађевински бум 2023. и 2024. године суочио је Кину са драматичном кризом прекомерних капацитета. Само у 2023. години предложено је преко 500 пројеката дата центара, а очекује се да ће најмање 150 бити оперативно до краја 2024. године. Овај развој догађаја одражава познати образац у економском развоју Кине. Када централна влада да приоритет неком сектору као стратешком, локалне власти и компаније журе у то са претераним жаром, често занемарујући стварне потребе или рационално планирање. Резултат је редовно прекомерно улагање, прекомерни капацитет и болна фаза консолидације.

Аутомобилска индустрија нуди поучан паралелни пројекат. Око 140 компанија се такмичи у овом сектору, од којих је само неколико профитабилних, а трећина има стопу искоришћења капацитета испод 20 процената. Да би спречиле губитак локалних радних места, регионалне владе ипак помажу чак и добављачима који се боре да остану на површини кроз субвенције и друге облике подршке. Консолидација тржишта је стога успорена, избили су ратови цена, а произвођачи су под притиском да повећају извоз на профитабилнија тржишта. У међувремену, ера лако доступних извозних тржишта је у застоју. САД су забраниле скоро сав увоз кинеских возила из разлога националне безбедности под Бајденовом администрацијом, а ЕУ је прошле године увела царине на кинеска електрична возила.

Инфраструктура вештачке интелигенције прати сличну путању. Национална комисија за развој и реформе интервенисала је строжим прописима. Нови пројекти сада морају да испуњавају специфичне критеријуме коришћења и да поднесу уговоре о куповини пре него што добију одобрење. Поред тога, локалним властима је забрањено да покрећу рачунарску инфраструктуру малих размера, осим ако не могу да пруже јасно економско оправдање. Владине набавке су достигле 24,5 милијарди јуана, отприлике 3,4 милијарде долара, само у 2024. години, са додатних 12,4 милијарде јуана предвиђених за 2025. годину. Па ипак, упркос снажним владиним инвестицијама, пријављене стопе искоришћења остају између 20 и 30 процената, што угрожава и економску исплативост и енергетску ефикасност.

Током протеклих осамнаест месеци, више од 100 пројеката је напуштено, што је значајно повећање у поређењу са само 11 у 2023. години. Овај драматичан пораст отказаних пројеката сигнализира проверу реалности. Инвеститори и оператери схватају да многи од ових објеката никада неће постати профитабилни. Почетна криза, подстакнута помпом око генеративне вештачке интелигенције након лансирања ChatGPT-а крајем 2022. године, претворила се у кризу профитабилности. Тржишта изнајмљивања графичких процесора (GPU) су се урушила. Објекти који су коштали милијарде долара сада су недовољно искоришћени, приноси нагло опадају, а многи објекти су застарели чак и пре него што су били у потпуности оперативни због променљивих тржишних услова.

У јулу 2025. године, председник Си Ђинпинг је експлицитно упозорио на прекомерна улагања у вештачку интелигенцију, понављајући своју ранију забринутост због прекомерних улагања локалних самоуправа. Коментари наглашавају жељу креатора политике да избегну понављање прекомерних капацитета виђених у другим индустријама у развоју, као што су електрична возила, што је допринело дефлаторним притисцима. Иако државни планер није прецизирао који део сектора захтева ограничења, улагања су била посебно изражена на глобалном нивоу у изградњу дата центара који подржавају развој вештачке интелигенције. Успоравање ове експанзије би утицало на добављаче чипова, мрежне опреме и других битних серверских компоненти, од Cambricon Technologies Corp. до Lenovo Group Ltd. и Huawei Technologies Co.

Дана 29. августа 2025. године, Државни савет је нагласио потребу да се обезбеди „уредан проток талената, капитала и других ресурса“. Џанг Кајлин, званичник Националне комисије за развој и реформе, рекао је новинарима на брифингу да ће влада подстаћи покрајине да развијају вештачку интелигенцију на координисан и комплементаран начин. Циљ је да се искористе њихове јединствене снаге за подстицање раста без дуплирања напора. „Одлучно ћемо избегавати неуређену конкуренцију или приступ 'праћења гомиле'“, рекао је Џанг. Развој треба да се заснива на локалним предностима, ресурсима и индустријским темељима.

Тржиште софтвера одражава сличну динамику консолидације. Кинеска администрација за сајбер простор одобрила је листу од преко 180 главних језичких модела за општу употребу до августа 2024. године, што илуструје широк спектар кинеских технолошких компанија које се боре за удео на домаћем тржишту. Ове фирме се такмиче не само за део тржишта већ и за финансирање усред економског успоравања и пада кинеске индустрије ризичног капитала. Учесници радионице су нагласили да, иако су многи кинески стартапови привукли инвестиције великих технолошких компанија попут Алибабе и Тенсента, многи инвеститори остају скептични у погледу способности стартапова за вештачку интелигенцију да генеришу приход у кратком року. У потрази за економски продуктивним инвестицијама, многе кинеске фирме ризичног капитала желе да диверзификују свој ризик кроз обједињавање ресурса, што сугерише дисперзованије окружење за финансирање.

С обзиром на ограничења финансирања и хардвера за кинеске програмере вештачке интелигенције, учесници сугеришу да би Кина могла успети да унапреди неколико фирми или лабораторија за вештачку интелигенцију кроз обједињавање ресурса, али ови напори морају бити селективни и циљани, смањујући вероватноћу значајног поврата новца. На крају, учесници сугеришу да ће ово окружење вероватно довести до повећане консолидације индустрије на кинеском тржишту вештачке интелигенције.

Ду Хај, виши менаџер у Баидуовом одељењу за облак, предвидео је да ће ово довести до консолидације тржишта. Десетак домаћих компанија за вештачку интелигенцију које су тренутно активне вероватно ће се смањити на три или четири различита табора. „Победници ће бити они чији чипови могу да подрже најшири спектар модела – или да омогуће сјајну апликацију која постаје де факто стандард.“

Гартнер предвиђа да ће се до 2029. године технолошки пејзаж GenAI консолидовати у 75% мање играча, како се хиперскалери и SaaS добављачи платформи шире, а хибридни cloud добављачи апсорбују. Ово није тржишна спекулација, већ неизбежна последица економских сила које већ преобликују индустрију. Паралеле са историјским развојем инфраструктуре су запањујуће. Гартнер идентификује да прелазимо из периода фрагментације добављача у консолидацију кроз аквизиције и поремећаје на тржишту. Баш као што се електроенергетска индустрија развила од хиљада локалних произвођача до неколико великих комуналних предузећа, AI прати исти пут.

Финансирање ризичног капитала за кинеске стартапове у области вештачке интелигенције опало је за скоро 50 процената у односу на исти период прошле године почетком 2025. године, што одражава опрез инвеститора усред спорог раста, регулаторних неизвесности и геополитичких тензија. Само у другом кварталу, финансирање је пало на само 4,7 милијарди долара, што је најнижи ниво у последњој деценији. Овај страх инвеститора делимично је подстакнут демонстрираном спремношћу кинеске владе да угуши иновације на границама развоја у име удвостручавања мера за очување идеолошке чистоте.

Остатак кинеског тржишта, иако пружа неке помешане сигнале, пружа додатни разлог за песимизам. Сектор некретнина је доживео колапс, стопа незапослености младих прелази 17 процената, а поверење потрошача опада. Ни геополитичка ситуација не помаже, јер контроле извоза и даље утичу на кинески технолошки сектор, тарифе угрожавају ширу економију, а идеолошки вођене политике усмерене на контролу одвраћају већину инвеститора. Ова криза финансирања представља посебан проблем за примену вештачке интелигенције. Без стрпљивог капитала спремног да финансира ове вишегодишње развојне циклусе, већина пројеката са вештачком интелигенцијом ће се зауставити пре него што се позабаве кључним питањима имплементације.

Xpert.Digital поседује дубинско знање у различитим индустријама. То нам омогућава да развијемо прилагођене стратегије прецизно усклађене са захтевима и изазовима вашег специфичног тржишног сегмента. Континуираном анализом тржишних трендова и праћењем развоја у индустрији, можемо деловати проактивно и понудити иновативна решења. Комбинација искуства и стручности ствара додатну вредност и пружа нашим клијентима одлучујућу конкурентску предност.

Више информација овде:

• Искористите предности 5 области стручности компаније Xpert.Digital у једном пакету – већ од 500 евра месечно

Будући сценарији између еуфорије и разочарања

Распон будућих пројекција за кинеску индустрију вештачке интелигенције тешко да би могао бити шири. Оптимистични гласови попут Морган Стенлија предвиђају да би кинеске инвестиције у вештачку интелигенцију могле да достигну тачку рентабилности до 2028. године и да генеришу повраћај од 52 процента на уложени капитал до 2030. године. Основна индустрија вештачке интелигенције могла би да постане тржиште вредно 140 милијарди долара до 2030. године. Ова процена скаче на 1,4 билиона долара када се укључе повезани сектори као што су добављачи инфраструктуре и компоненти. Вештачка интелигенција би могла да пружи додатни подстицај дугорочном расту БДП-а Кине, надокнађујући факторе као што су старење радне снаге и успоравање раста продуктивности. Током наредне две до три године, вештачка интелигенција би могла да дода додатних 0,2 до 0,3 процентна поена годишњем расту Кине.

Глобално тржиште хуманоидних робота могло би достићи пет билиона долара до 2050. године, са милијардом јединица у употреби, а тридесет процената њих у Кини. Кинески приступ вођен ефикасношћу и ниским трошковима ствара другачији пут ка повраћају инвестиција. Предност у трошковима коју су показале компаније попут DeepSeek-а – развијајући утицајне моделе за само пет, шест милиона долара – могла би омогућити кинеским фирмама да продру на глобална тржишта која не могу себи да приуште или нису вољна да усвоје западна решења.

Наредних шест до дванаест месеци биће критичан период за кинеске компаније које се баве вештачком интелигенцијом, јер ће све већи број имплементација у предузећима које покушавају да реше проблеме из стварног света почети да показује повећање продуктивности. Дугорочно гледано, хуманоиди, или роботи слични људима које покреће вештачка интелигенција, могли би се широко користити у индустријске, комерцијалне и кућне сврхе. Дугорочно гледано, револуција вештачке интелигенције ће се претворити у повећање продуктивности повећањем ефикасности, поједностављивањем производних процеса и отварањем нових производа, услуга и радних места.

Азијско-пацифички регион ће чинити 33% прихода од софтвера за вештачку интелигенцију у 2025. години, али како Кина појачава своје учешће у трци за вештачку интелигенцију са Сједињеним Државама, аналитичари очекују да ће регион представљати 47% тржишта до 2030. године. Прогнозе показују да ће само Кина чинити две трећине укупних прихода од софтвера за вештачку интелигенцију у Азијско-пацифичком региону, који ће износити 149,5 милијарди долара, до 2030. године. Ова значајна пројекција раста за тржиште вештачке интелигенције покреће се следећим трендовима који обликују индустрију.

Али ове оптимистичне пројекције прате страшна упозорења. Capital Economics предвиђа да ће балон на берзи, вођен вештачком интелигенцијом, пући 2026. године. Истраживачка фирма је саопштила да ће растуће каматне стопе и већа инфлација спустити вредности акција. Од 2026. године па надаље, ови добици на берзи требало би да се предвидљиво смањују, како више каматне стопе и повећана инфлација почињу да спуштају вредности акција. На крају крајева, они очекују да ће приноси од акција бити лошији у наредној деценији него у претходној. И сматрају да се дугогодишњи надмашни учинак америчке берзе можда ближи крају.

Међународни монетарни фонд је приметио да, иако је пад могућ, мало је вероватно да ће се развити у системску кризу која би уништила америчку или глобалну економију. Гуринчас је приметио да, слично прошлим трендовима, помпезност око револуционарне технологије можда неће испунити тржишна очекивања у кратком року, што би потенцијално могло довести до пада цена акција. Међутим, напоменуо је да, за разлику од 1999. године, тренутни инвестициони пејзаж карактеришу технолошке компаније богате готовином, а не оне вођене дуговима.

Форестер предвиђа да ће до 2026. године вештачка интелигенција изгубити свој сјај, замењујући своју тијару заштитном кацигом. Забринутост око поврата инвестиције предузећа ће надмашити хиперболу добављача. Са овом корекцијом тржишта, компаније ће дати приоритет функцији у односу на стил. Финансијски директори ће бити увучени у више послова са вештачком интелигенцијом. Фирме ће распоредити своје улоге по екосистемима агената и прерасподелити таленте док агенти вештачке интелигенције преузимају тежак посао. Паметне компаније ће улагати у управљање вештачком интелигенцијом и обуку за течно коришћење вештачке интелигенције како би ублажиле ризик и полако мапирале своје путовање у вези са вештачком интелигенцијом.

Извештај компаније Bain процењује да ће до 2030. године глобални капитални издаци за центре података са вештачком интелигенцијом достићи 500 милијарди долара годишње, што ће захтевати 200 GW додатних капацитета снаге - од чега половина у САД. Али сектор вештачке интелигенције мора да генерише 2 билиона долара годишњег прихода да би оправдао издатак. Тренутно постоји јаз од 800 милијарди долара. Један руководилац је рекао да се кинески сектор чипова за вештачку интелигенцију и даље суочава са препрекама у потражњи и капацитетима производње. Тржишту су потребне апликације из стварног света да би се скалирало. Потражња за апликацијама ће одредити све. Амерички стил очајничког ширења рачунарске снаге није избор за кинеске компаније.

Бум кинеске инфраструктуре вештачке интелигенције је у застоју, јер је земља изградила стотине дата центара како би подржала своје амбиције у области вештачке интелигенције, према МИТ Технолоџи ревјуу, али многи сада стоје неактивни. Државни и приватни субјекти су уложили милијарде долара 2023. и 2024. године, са очекивањем да ће потражња за закупом графичких процесора наставити да расте, али је усвајање заправо опало и као резултат тога, многи оператери се сада боре за опстанак. Локалне публикације извештавају да до 80 процената ових нових рачунарских капацитета остаје неактивно.

Ови различити будући сценарији одражавају фундаменталне неизвесности. Хоће ли Кина превазићи фрагментацију свог софтверског екосистема? Могу ли домаћи произвођачи чипова довољно брзо затворити технолошке јазе? Хоће ли америчке контроле извоза пооштрити, олабавити или остати на садашњем нивоу? Хоће ли кинеска влада појачати своју идеолошку контролу, тиме обесхрабрујући иноваторе, или ће водити прагматичнију политику? Хоће ли глобална потражња за јефтиним решењима вештачке интелигенције фаворизовати кинеске приступе усмерене на ефикасност, или ће забринутост због квалитета и поверења фаворизовати западна решења?

Одговори на ова питања не само да ће одредити судбину Кине, већ ће и обликовати глобални пејзаж вештачке интелигенције. Појављују се три могућа сценарија. Први сценарио види САД у одржавању своје доминације. Са контролом над напредним чиповима и водећим светским компанијама за вештачку интелигенцију, Вашингтон задржава своје технолошко лидерство, док се Кина бори са рачунарским ограничењима и има ограничен приступ кључним тржиштима. Други сценарио приказује подељени развој вештачке интелигенције у два конкурентска екосистема. Један предводе САД и њихови савезници, дајући приоритет транспарентности и етичким стандардима, док другим доминира Кина, где државно контролисана вештачка интелигенција служи као алат за дигитални надзор. Земље ће бити приморане да се ускладе са једним од ових модела, стварајући фрагментирани дигитални пејзаж.

Трећи сценарио предвиђа да Кина доминира у потрошачкој вештачкој интелигенцији, али да заостаје у врхунским апликацијама. Америчка ограничења у вези са чиповима ометају способност Кине да развије најсавременију вештачку интелигенцију за одбрану и научна истраживања, али Пекинг се истиче у вештачкој интелигенцији за масовно тржиште, нудећи приступачне платформе попут DeepSeek-а глобалним корисницима. Међутим, ова равнотежа би се могла драматично променити ако би Кина остварила своје амбиције на Тајвану, дому TSMC-а, који производи отприлике 90 одсто најнапреднијих чипова на свету.

На крају крајева, трка за превласт вештачке интелигенције мења глобалну динамику моћи. Док САД тренутно предњаче у напредним истраживањима вештачке интелигенције, стратешки фокус Кине и државне инвестиције учинили су је снажним конкурентом. Иако се Пекинг суочава са препрекама као што су западна ограничења и тржишни скептицизам, његов напредак у потрошачкој вештачкој интелигенцији и утицај на тржиштима у развоју чине трку непредвидивом. Без обзира да ли ова конкуренција води ка континуираној доминацији САД, подељеном дигиталном пејзажу или успону Кине у критичним секторима, једно је јасно: вештачка интелигенција ће дубоко обликовати глобалну економију, политику националне безбедности и међуполитичке савезе у наредним годинама.

У вези са овим:

• Пекиншки нови петогодишњи план и масовни инвестициони програм: Како Кина доводи у питање глобални економски поредак

Проблеми у имплементацији и недостаци у управљању

Поред проблема са хардвером и особљем, Кина се бори са фундаменталним изазовима имплементације који се често занемарују. Усвајање вештачке интелигенције у предузећима остаје фрагментирано и експериментално. Иако је Кина лидер у усвајању генеративне вештачке интелигенције, кинеске организације је још увек нису имплементирале у потпуности колико би могле. Када је САС анкетирао Дибера о мери у којој њихове организације користе генеративну вештачку интелигенцију, деветнаест процената кинеских организација је рекло да „користе и да су у потпуности имплементирале генеративну вештачку интелигенцију“, што је изнад глобалног просека од једанаест процената, али заостаје за светским лидером у потпуној имплементацији, САД, са двадесет четири процента.

У међувремену, 64 одсто испитаника из Кине је рекло да њихова организација „користи генеративну вештачку интелигенцију, али је још није у потпуности имплементирала“, што је знатно изнад глобалног просека од 43 одсто. С обзиром на то да Кина наглашава пажљиву регулацију и овлашћено одобравање генеративне вештачке интелигенције, логично је да многе организације спроводе почетне тестове пре него што у потпуности интегришу генеративну вештачку интелигенцију у своје процесе. Јасно је да је Кина потпуно посвећена генеративној вештачкој интелигенцији, али кинеске организације поступају опрезно, чак и док колективно прихватају ову нову технологију.

Када су питани о изазовима у имплементацији, кинески испитаници су далеко ређе него глобални просек наводили недостатак интерне стручности или адекватних алата: само 31 одсто је рекло да им недостају прави алати за имплементацију генеративне вештачке интелигенције, у поређењу са 47 одсто на глобалном нивоу, док је само 21 одсто рекло да им недостаје интерна стручност, у поређењу са 39 одсто на глобалном нивоу. Ове бројке су у оштрој супротности са претходно поменутим недостацима талената и указују на неслагање између самоперцепције и стварности, или различите стандарде за оно што представља „адекватну стручност“.

Приватност података и безбедност података рангиране су као две највеће бриге међу свим испитаницима у вези са имплементацијом генеративне вештачке интелигенције, које је навело 76 односно 75 процената. Међутим, више од половине испитаника (51 проценат) изразило је забринутост због потребе за интерним талентима и вештинама. Обука за управљање и праћење утврђена је као посебно неадекватна. Према SAS-у, мање од једног од десет испитаника (7 процената) пријавило је „висок“ ниво обуке за управљање и праћење генеративне вештачке интелигенције. Тридесет два процента пријавило је „адекватни“ ниво, док је 58 процената – јасна већина – рекло да је њихова обука за управљање и праћење „минимална“.

Када су упитани о оквирима организационог управљања за генеративну вештачку интелигенцију, само пет процената испитаника је рекло да имају „добро успостављен и свеобухватан“ оквир управљања. Више од 55 процената је рекло да је њихов оквир управљања „у развоју“, док га је 28 процената описало као „ад хок или неформалан“. Приближно један од 11 процената је рекао да њихов оквир управљања генеративном вештачком интелигенцијом „не постоји“. Ови недостаци у управљању стварају значајне ризике за имплементације, посебно у регулисаним индустријама или са осетљивим апликацијама.

Фрагментирани токови података кроз индустрије ометају могућност консолидације података у кохерентан, приступачан фонд ресурса за примене вештачке интелигенције. Ови силоси података спречавају ефикасну обуку модела вештачке интелигенције и ограничавају увиде у различите секторе. Владини агенти и предузећа раде на побољшању интероперабилности података и промоцији размене података између индустрија и структуриране, прекограничне циркулације података у оквирима недовољно регулисаних оквира како би се откључала пуна вредност кинеског екосистема података. Решавањем ових изазова везаних за податке, Кина може додатно ојачати свој екосистем вештачке интелигенције, истовремено доприносећи кохерентнијем и иновативнијем глобалном пејзажу података.

Имплементација генеративне вештачке интелигенције такође није довољно интегрисана са управљањем руралним подручјима. Као водећа снага у новим технологијама, генеративна вештачка интелигенција ће додатно закомпликовати постојећу структуру разноврсних интереса у оснаживању ревитализације руралних подручја у Кини. За владу, која има истакнуту позицију, дигитални јаз који проистиче из економских разлика између града и села захтева значајна улагања у радну снагу, ресурсе и финансије како би се премостио овај јаз. Овај процес карактерише продужени временски оквир поврата инвестиције. За разлику од тржишта, које даје приоритет само економским факторима, управљање руралним подручјима које води влада подразумева холистичку процену вишеструких трошкова управљања.

Програмери и добављачи технологије првенствено комуницирају са владиним одељењима. Сходно томе, њихове понуде су углавном прилагођене владиним захтевима, потенцијално занемарујући стварне развојне потребе руралних подручја и њихових становника. Ово погоршава флуидну природу дигиталног управљања. На националном нивоу, упркос издавању правних докумената као што су Акциони план за развој дигиталних села 2022-2025 и Привремене мере за управљање генеративним услугама вештачке интелигенције, укључивање бројних одељења може довести до замагљених линија одговорности, узрокујући кашњења и смањујући ефикасност управљања. Уколико се ова питања брзо не реше, она неће само ометати активирање суштинске мотивације руралних становника да активно учествују у генеративној ревитализацији руралних подручја у Кини, вођеној вештачком интелигенцијом, већ би могла и да генеришу нове дигиталне сукобе.

Велика консолидација вештачке интелигенције: Само неколико кинеских модела ће преживети

Кинеска тежња ка лидерству у вештачкој интелигенцији до 2030. године суочава се са сложеном мешавином структурних изазова који далеко превазилазе често помињана ограничења извоза чипова. Јаз у талентима од преко пет милиона квалификованих радника, фрагментирана инфраструктура са драматично неискоришћеним капацитетима, огромне регионалне разлике између урбаних центара и руралних периферија и надолазећа консолидација тржишта након година спекулативног прекомерног улагања сликају слику која је знатно отрежњујућа него што званична саопштења сугеришу.

Ова парадоксална ситуација је посебно очигледна у дата центрима: Док Франкфурт не може да гради нове објекте због недостатка струје, најсавременији објекти у западним кинеским провинцијама углавном стоје празни због недостатка низводне инфраструктуре, људског капитала и практичне потражње. У оба случаја, постаје јасно да су гигантска улагања у појединачне компоненте протраћена ако се целокупни систем не развија доследно.

Наредних 18 до 36 месеци биће кључни. Или ће Кина успети да превазиђе фрагментацију кроз иницијативе попут Алијансе за иновације екосистема модела и чипова, затворивши јаз у талентима кроз огромна улагања у образовање и интелигентно користећи постојеће, али недовољно искоришћене капацитете. Или ће нација посматрати како инвестиције мигрирају, врхунски таленти одлазе, а стварање дигиталне вредности сели се негде другде. Предстојећа консолидација тржишта биће брутална. Од више од 180 главних језичких модела који су тренутно одобрени, можда ће преживети само три или четири. Стотине центара података мораће да се затворе или да буду пренамењени. Финансирање ризичног капитала остаје на најнижем нивоу у последњој деценији.

Али било би прерано одбацити амбиције Кине. Њена стратегија усмерена на ефикасност, приступ који ставља имплементацију на прво место и трошковне предности решења попут DeepSeek-а могли би да освоје значајан тржишни удео на глобалним тржиштима која не могу да приуште врхунска западна решења. Влада остаје снажна, чак и ако треба да постане координисанија и мање расипна. А демографски изазови – старење становништва и смањење броја радно способног становништва – чине да повећање продуктивности захваљено вештачком интелигенцијом није опционо, већ неопходно.

Глобални посматрачи не би требало ни да потцењују Кину нити да њене званичне изјаве узимају здраво за готово. Као што је често случај, стварност се налази негде између ових крајности. Кина се неће ни уздићи до тога да постане неосвојиви хегемон вештачке интелигенције, нити ће потонути у технолошку безначајност. Уместо тога, појављује се сложена, фрагментирана слика: регионално концентрисани кластери изврсности на источној обали, експерименталне имплементације у хиљадама компанија, спектакуларни неуспеси у преамбициозним инфраструктурним пројектима, иновативна решења за ефикасност за специфичне случајеве употребе и континуирана зависност од стране технологије, заједно са убрзаним напорима ка самодовољности.

Када се коначна процена направи 2030. године, вероватно је да се ни најоптимистичнија ни најпесимистичнија предвиђања неће остварити. Кина ће остварити значајан напредак, али неће постићи доминантну позицију коју Пекинг тежи. САД ће наставити да предњаче у граничним истраживањима, али ће кинеска решења бити свеприсутна у земљама у развоју. И свет ће морати да функционише са два делимично одвојена, делимично испреплетена екосистема вештачке интелигенције, чија ће коегзистенција, конкуренција и повремена сарадња обликовати геополитички пејзаж двадесет првог века.

☑️ Наш пословни језик је енглески или немачки

☑️ НОВО: Преписка на вашем матерњем језику!

 

Ја и мој тим смо срећни што вам можемо бити на располагању као ваш лични саветник.

Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме овде wolfenstein@xpert.digital:или ме једноставно позовите на +49 7348 4088 965. Моја имејл адреса је

Радујем се нашем заједничком пројекту.

 

 

☑️ Подршка малим и средњим предузећима у стратегији, консултацијама, планирању и имплементацији

☑️ Креирање или реорганизација дигиталне стратегије и дигитализације

☑️ Проширење и оптимизација међународних продајних процеса

☑️ Глобалне и дигиталне B2B платформе за трговање

☑️ Пионирски развој пословања / Маркетинг / Односи с јавношћу / Сајмови

Овде ћете сазнати како ваша компанија може брзо, безбедно и без високих баријера за улазак имплементирати прилагођена решења за вештачку интелигенцију.

Управљана AI платформа је ваше свеобухватно и безбрижно решење за вештачку интелигенцију. Уместо да се бавите сложеном технологијом, скупом инфраструктуром и дуготрајним процесима развоја, добијате готово решење прилагођено вашим потребама од специјализованог партнера – често у року од само неколико дана.

Кључне предности на први поглед:

⚡ Брза имплементација: Од идеје до апликације спремне за употребу за дане, а не месеци. Нудимо практична решења која стварају тренутну додату вредност.

🔒 Максимална безбедност података: Ваши осетљиви подаци остају код вас. Гарантујемо безбедну и усклађену обраду без дељења података са трећим лицима.

💸 Без финансијског ризика: Плаћате само за резултате. Велика почетна улагања у хардвер, софтвер или особље су потпуно елиминисана.

🎯 Фокусирајте се на свој основни посао: Концентришите се на оно што најбоље радите. Ми се бринемо о целокупној техничкој имплементацији, раду и одржавању вашег вештачке интелигенције.

📈 Спремно за будућност и скалабилно: Ваша вештачка интелигенција расте са вама. Обезбеђујемо континуирану оптимизацију и скалабилност и флексибилно прилагођавамо моделе новим захтевима.

Више информација овде:

• Решење за управљану вештачку интелигенцију - Индустријске услуге вештачке интелигенције: Кључ конкурентности у секторима услуга, индустрије и машинства