Випробування амбіцій Китаю у сфері штучного інтелекту: чому мільярди інвестицій будуть витрачені даремно

Більше, ніж просто війна чіпів: справжня причина, чому наступ Китаю на ШІ застопорився

Китайська Народна Республіка із запаморочливою рішучістю прагне досягти своєї мети стати провідною світовою наддержавою у сфері штучного інтелекту до 2030 року. Хоча офіційні заяви навіюють світле майбутнє, в якому 90 відсотків економіки працюватиме з використанням штучного інтелекту, а інтелектуальні системи пронизуватимуть кожен аспект суспільства, за лаштунками вимальовується набагато складніша картина. Китайський наступ на ШІ стикається з фундаментальними структурними проблемами, які виходять далеко за рамки широко обговорюваних американських обмежень на експорт чіпів. Розрив у кваліфікованих працівниках, що становить понад п'ять мільйонів, фрагментована технологічна інфраструктура, різка регіональна нерівність та майбутня консолідація ринку створюють екзистенційні виклики для амбітних планів Пекіна.

Паралелі з проблемами енергетичного переходу Німеччини вражають. Так само, як Німеччина ризикує провалити своє цифрове майбутнє через брак потужностей мережі, Китай бореться з іншим видом інфраструктурного дисбалансу. У той час як центри обробки даних не можуть бути побудовані у Франкфурті через брак енергетичних підключень, найсучасніші об'єкти в західних китайських провінціях здебільшого стоять порожніми через брак інфраструктури, людського капіталу та практичного попиту. В обох випадках розкривається фундаментальна істина сучасної технологічної політики: гігантські інвестиції в окремі компоненти стають неефективними, якщо загальна система не розвивається послідовно.

Підходить для цього:

• Китай та Нейцзюань систематичного надмірного інвестування: державний капіталізм як прискорювач зростання та структурна пастка

Пастка талантів

Мабуть, найкритичнішою слабкістю китайської стратегії розвитку штучного інтелекту є різка нестача кваліфікованих працівників. Міністерство людських ресурсів та соціального забезпечення оцінює розрив у понад п'ять мільйонів людей, з приголомшливим співвідношенням пропозиції до попиту один до десяти. У першій половині 2025 року кількість оголошень про вакансії, пов'язані зі штучним інтелектом, різко зросла на 37 відсотків порівняно з аналогічним періодом попереднього року. Особливим попитом користувалися інженери-робототехніки та розробники алгоритмів, кількість оголошень про вакансії на ці посади зросла понад 50 відсотків. Ці цифри не свідчать про здорове зростання, а радше про відчайдушну гонку за дефіцитними ресурсами.

McKinsey прогнозує, що попит Китаю на фахівців зі штучного інтелекту зросте до шести мільйонів до 2030 року, тоді як вітчизняні університети та китайці, які повертаються за кордон, можуть забезпечити, у кращому випадку, два мільйони. Це створює розрив у чотири мільйони висококваліфікованих працівників, і він, ймовірно, ще більше збільшиться, оскільки рівень народжуваності в Китаї знижується вже багато років. За прогнозами ООН, населення працездатного віку до 2050 року скоротиться на 180 мільйонів порівняно з 2023 роком, тоді як населення швидко старіє. Середній вік робочої сили зросте до понад 45 років. Таким чином, Китай опиняється в демографічному хаосі між країнами, що розвиваються, такими як В'єтнам, та старіючими промислово розвиненими країнами, такими як Японія.

Поверхневий погляд може призвести до припущення, що Китай має велику кількість випускників. Дійсно, китайські університети щорічно випускають близько 1,4 мільйона випускників STEM-спеціальностей. Однак реальність виявляє якісну невідповідність. Дійсно передові дослідження та розробка передових моделей потребують насамперед докторантів. Результати досліджень у сфері штучного інтелекту залишаються відносно низькими, що призводить до жорсткої конкуренції за доступних найкращих спеціалістів. Досвідчені вчені з машинного навчання в технологічних гігантах зараз отримують семизначні зарплати в юанях. Менші стартапи повідомляють, що критичні посади в галузі досліджень та розробок залишаються вакантними місяцями, що значно затримує розробку продукту.

Проблема посилюється специфічним характером інтеграції штучного інтелекту. На відміну від мобільної революції 2010-х років, коли основні технології вже працювали, а капітал був потрібен насамперед для залучення користувачів та розширення логістики, впровадження штучного інтелекту вимагає безперервних, контекстуально-орієнтованих досліджень та розробок. Лікарня не може просто встановити ChatGPT та говорити про охорону здоров'я на базі штучного інтелекту. Потрібні місяці або роки розробки для вирішення медичних робочих процесів, дотримання нормативних вимог та інтеграції з існуючими системами. Без капіталу пацієнтів, готових фінансувати ці багаторічні цикли розробки, більшість проектів зі штучним інтелектом та іншими можливостями зупиняються, не вирішуючи основних проблем впровадження.

Відсутність міждисциплінарної експертизи виявляється особливо проблематичною. Дослідження, проведене Університетом Ренмін у 2024 році, показало, що Китай страждає від нестачі провідних фахівців, особливо вчених та фахівців у галузі штучного інтелекту з міжгалузевим досвідом. Інтеграція штучного інтелекту в традиційні галузі вимагає людей з глибоким технічним розумінням та глибокими знаннями галузі. Сільськогосподарська система штучного інтелекту потребує розробників, які розуміються на агрономії. Фінансовий штучний інтелект вимагає експертів, знайомих з нормативними вимогами. Ці міждисциплінарні навички є дефіцитними в усьому світі, але особливо в Китаї.

Компанії реагують різними стратегіями. Деякі агресивно набирають працівників за кордон, послаблюють обмеження хукоу та намагаються повернути талановитих людей з-за кордону. Інші значні кошти інвестують у внутрішні програми навчання. Уряд сприяє розширенню навчальних програм зі штучного інтелекту в університетах. Понад п'ятсот китайських університетів запровадили програми навчання зі штучного інтелекту з 2018 року. Однак культурні та освітні зміни потребують часу. Навіть за умови прискорення зусиль, дефіцит талантів обтяжуватиме китайську екосистему штучного інтелекту протягом наступного десятиліття.

Геополітичний вимір ще більше загострює проблему. Хоча китайські університети досягають значного прогресу в освіті в галузі штучного інтелекту, глобальні технологічні центри продовжують приваблювати найкращі таланти. Невизначеність, що виникає через державне регулювання, ідеологічний контроль та уявні обмеження академічної свободи, спонукає деяких талановитих фахівців мігрувати за кордон або залишатися там. Хоча Китай може похвалитися 47 відсотками провідних світових дослідників у галузі штучного інтелекту та 50 відсотками патентів на штучний інтелект, ці вражаючі цифри не можуть приховати той факт, що сам масштаб попиту значно перевищує будь-які наявні ресурси.

Криза інфраструктури попри величезні інвестиції

Інфраструктура штучного інтелекту в Китаї являє собою парадокс монументальних масштабів. З одного боку, країна оголосила або побудувала понад 250 нових центрів обробки даних зі штучним інтелектом між 2023 і 2024 роками. Державні та приватні інвестори вклали мільярди в розширення інфраструктури цифрової магістралі. З іншого боку, місцеві джерела повідомляють, що до 80 відсотків цих новостворених обчислювальних потужностей залишаються невикористаними. Рівень використання багатьох інтелектуальних центрів обробки даних становить від 20 до 30 відсотків. Об'єкти, які коштують мільярди, здебільшого простоюють, тоді як їхні оператори відчайдушно шукають клієнтів, а постійні витрати на охолодження, електроенергію та обслуговування навантажують їхні баланси.

Ця дивна ситуація є результатом поєднання політичного тиску, спекулятивних надмірностей та фундаментальних прорахунків. Після лопання бульбашки на ринку житла та економічного спаду, спричиненого COVID, місцеві органи влади відчайдушно шукали нових рушійних сил зростання. Ентузіазм навколо ChatGPT наприкінці 2022 року зробив штучний інтелект ідеальним кандидатом. До 2023 року по всій країні було запропоновано понад 500 проектів центрів обробки даних. Місцева влада активно просувала ці ініціативи, сподіваючись стимулювати регіональну економіку. Державні підприємства, пов'язані з урядом інвестиційні фонди, а також приватні фірми та інвестори з ентузіазмом сприйняли нібито золоте майбутнє.

Однак, як це типово для поспішних проектів, реалістичного планування часто бракувало. Багато об'єктів було побудовано без урахування фактичного попиту чи технічних стандартів. Інженерів з відповідним досвідом було мало, а численні керівники покладалися на посередників, які завищували прогнози або використовували процеси закупівель для отримання субсидій. Як наслідок, багато нових центрів обробки даних не виправдали очікувань, будучи дорогими в експлуатації, важкими для заповнення та технічно невідповідними сучасним робочим навантаженням штучного інтелекту.

Підходить для цього:

• AI Boom в Китаї чи AI Bubble зараз розривається? Сотні нових центрів обробки даних порожні

Ключова проблема полягає в типі побудованої інфраструктури. Багато центрів обробки даних були розроблені для навчання великих мовних моделей і відповідно розташовані в західних провінціях з їх дешевшою енергією. Це узгоджувалося з Ініціативою західних обчислень Eastern Data, метою якої було перенести обробку даних з перевантажених мегаполісів на сході до багатих на ресурси регіонів на заході. Однак, коли попит змістився від чистого навчання моделей до логічного висновку – практичного застосування навчених моделей – багато західних об'єктів виявилися невдало розташованими. Логічний висновок зазвичай вимагає різних апаратних конфігурацій – швидших, більш чуйних чіпів, які пріоритезують низьку затримку та ефективність над чистою обчислювальною потужністю. Крім того, логічний висновок повинен відбуватися близько до кінцевих користувачів, тобто у великих містах на сході. Таким чином, західні центри обробки даних часто будуються не для тих завдань і розташовуються не в тих місцях.

У відповідь Пекін оголосив про будівництво центру обробки даних, орієнтованого на логічний висновок, у місті Уху, південно-східній префектурі, для обслуговування великих міських ринків, таких як Шанхай, Ханчжоу та Нанкін. Але це лише крапля в морі. Неправильний розподіл ресурсів на невідповідну інфраструктуру зв'язав мільярди капіталу, які можна було б використовувати більш продуктивно в іншому місці. Деякі проекти, очевидно, ніколи не мали на меті отримувати прибуток за рахунок фактичної обчислювальної потужності. Кілька звітів та інсайдерів підтверджують, що деякі компанії використовували центри обробки даних зі штучним інтелектом, щоб претендувати на субсидовані урядом зелені джерела енергії або земельні угоди. У деяких випадках цільова електроенергія продавалася назад у мережу, тоді як будівлі залишалися невикористаними. До кінця 2024 року більшість гравців у бізнесі прагнули отримати вигоду від політичних стимулів, а не від справжньої роботи зі штучним інтелектом.

Дефіцит обладнання ще більше загострює ситуацію. Незважаючи на масштабну державну підтримку розробки вітчизняних чипів, китайські компанії, що займаються штучним інтелектом, залишаються сильно залежними від іноземних технологій. США контролюють понад 70 відсотків світових обчислювальних потужностей і використовують експортний контроль, щоб обмежити доступ Китаю до передових чипів, таких як Nvidia H100, та критично важливих технологій упаковки. Прогнозується, що дефіцит поставок чипів штучного інтелекту в Китаї перевищить 10 мільярдів доларів до 2025 року. Вітчизняні альтернативи, такі як Ascend 910B від Huawei, відстають у продуктивності навчання великих мовних моделей. Більше того, передові кластери штучного інтелекту вимагають не лише чипів, а й високотехнологічних з'єднань, що охоплюють десятки тисяч процесорів. Американські фірми продовжують лідирувати в проектуванні на системному рівні.

Китайські компанії придбали майже мільйон процесорів Nvidia HGX H20 лише у 2024 році. Ця залежність зберігається, оскільки масштаби поставок Nvidia та зрілий програмний стек CUDA створюють проблему курки та яйця для китайської індустрії штучного інтелекту. Вітчизняному обладнанню бракує як обсягів, так і підтримки розробників. DeepSeek намагалася навчити свою модель R2 на чіпах Huawei Ascend, але була змушена вдатися до обладнання Nvidia через нестабільність продуктивності, слабші міжз'єднання та незрілість CANN. Навіть якби китайські виробники могли заполонити ринок нейронними процесорами Ascend або графічними процесорами Moore Threads, слабкий програмний стек робить їх непривабливими для розробників.

Програмна екосистема для китайських чіпів штучного інтелекту значно слабша, ніж у західного аналога. CUDA від Nvidia має переваги завдяки понад п'ятнадцятирічному досвіду документації та вдосконалення, великій базі користувачів та надійній інтеграції з популярними фреймворками машинного навчання, такими як PyTorch та TensorFlow. Фреймворк CANN від Huawei був представлений лише у 2019 році, через дванадцять років після CUDA. Розробники часто описують його як глючний, нестабільний та погано документований, з частими збоями під час виконання та обмеженою інтеграцією зі сторонніми розробниками. Ці проблеми не унеможливлюють масштабні навчальні запуску на китайському обладнанні, але роблять їх значно дорожчими.

Відсутність спільних стандартів серед різних китайських постачальників чіпів ще більше фрагментує ринок. Кожен постачальник має власний несумісний низькорівневий програмний стек. Основні фреймворки штучного інтелекту в основному підтримують чіпи Nvidia. Вітчизняні чіпи штучного інтелекту повинні адаптуватися до кількох фреймворків, і кожне оновлення фреймворку вимагає повторної адаптації. Це призводить до втрати операторів та оптимізації для великих моделей, запобігання роботі моделей або їхньої неефективності, розбіжностей у точності через відмінності в архітектурі та програмній реалізації, а також високих витрат на портування, щоб забезпечити навчання великомасштабних моделей на вітчизняних чіпах.

Альянс інновацій екосистеми моделей і чіпів, заснований влітку 2025 року, намагається вирішити цю проблему. Він об'єднує Huawei, Biren Technologies, Enflame, Moore Threads та інші з метою створення повністю локалізованого стеку штучного інтелекту, який об'єднує апаратне забезпечення, моделі та інфраструктуру. Успіх залежить від досягнення сумісності через спільні протоколи та фреймворки, а також зменшення фрагментації екосистеми. Хоча об'єднання програмного забезпечення низького рівня може бути складним через різні архітектури, стандартизація середнього рівня виглядає більш реалістичною. Зосереджуючись на спільних API та форматах моделей, група сподівається зробити моделі портативними на різних вітчизняних платформах. Розробники могли б написати код один раз і запускати його на будь-якому китайському акселераторі. Однак, поки ці стандарти дійсно не існуватимуть, фрагментація означає, що кожна компанія повинна вирішувати кілька проблем одночасно на кількох фронтах на насиченому ринку.

Huawei зробила CANN з відкритим вихідним кодом на початку серпня 2025 року, можливо, в рамках своїх зобов'язань перед новим альянсом або як загальну спробу зробити свою серію Ascend 910 платформою вибору серед китайських компаній. До того часу інструментарій штучного інтелекту Huawei для нейронних процесорів Ascend розповсюджувався в обмеженій формі. Зрілість CANN відстає від CUDA, головним чином тому, що не було широкої, стабільної встановленої бази процесорів Ascend поза власними проектами Huawei. Розробники стежать за масштабом, і CUDA стала домінуючою, оскільки мільйони графічних процесорів Nvidia були поставлені та були широко доступні, що виправдовувало інвестиції в налаштування, бібліотеки та підтримку спільноти. Huawei та інші китайські розробники не можуть поставити мільйони нейронних процесорів Ascend або графічних процесорів Biren через санкції США.

Енергетична інфраструктура являє собою неоднозначну картину. Китай розширив свою мережу у вісімдесят разів швидше, ніж США, і є світовим лідером у сфері сонячної, вітрової та гідроенергетики. Ці масштабні інвестиції у відновлювані джерела енергії мають на меті зробити масштабування штучного інтелекту сталим. Ініціатива Eastern Data Western Computing Initiative переносить обробку даних до багатих на енергію та землі західних регіонів, які працюють на вітровій та сонячній енергії. Мета полягає не лише у зниженні витрат, але й у створенні більш надійної та стійкої інфраструктури. Очікується, що до кінця чотирнадцятого п'ятирічного плану у 2025 році буде встановлено мільйони ІТ-стійок.

Хоча західні регіони пропонують багаті ресурси вітрової та сонячної енергії та нижчі ціни на електроенергію, вони часто відстають у розвитку інфраструктури. Завдання полягає в ефективному поєднанні рясних ресурсів зеленої енергії в менш розвинених західних регіонах зі зростаючими потребами в обробці даних на сході. Потреби в обчислювальній техніці зосереджені у східних регіонах, де самозабезпечення відновлюваною енергією становить менше 40 відсотків, тоді як на заході знаходиться 70 відсотків встановлених потужностей відновлюваної енергії Китаю. Tencent планує розмістити свій найбільший інтелектуальний центр обробки даних у західному Китаї в Нінся, частково через нижчі ціни на електроенергію. Компанії, як правило, навчають свої великомасштабні мовні моделі в західних провінціях через нижчі витрати на електроенергію, але розміщують свої центри обробки даних, орієнтовані на застосування, на сході, де більша клієнтська база дозволяє швидше отримувати зворотний зв'язок щодо їхніх застосувань.

Хоча західні регіони пропонують низькі витрати на електроенергію, недоліки в транспорті, зв'язку та системах підтримки талантів ускладнюють залучення та утримання високотехнологічного персоналу. Багато західних центрів обробки даних залишаються бездіяльними, очікуючи буму в нижчих додатках для обробки даних. Співробітник постачальника хмарних послуг підтвердив, що коефіцієнт використання китайських інтелектуальних центрів обробки даних нижче 30 відсотків.

Наша китайська експертиза в розвитку бізнесу, продажах та маркетингу - Зображення: Xpert.Digital

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації

Регіональний поділ посилює розкол

Географічні відмінності в розвитку штучного інтелекту в Китаї відтворюють та посилюють існуючу економічну нерівність. Провінції східного узбережжя, такі як Гуандун, Цзянсу, Чжецзян та Шанхай, вже давно посідають лідируючі позиції, причому Гуандун демонструє особливо сильний імпульс розвитку. Шанхай та Пекін зберегли високу концентрацію діяльності у сфері штучного інтелекту завдяки політичній підтримці та можливостям технологічних досліджень і розробок. Центральні регіони, такі як Хубей, Хенань та Шаньдун, поступово перейшли до середнього діапазону, що свідчить про стабільне покращення. Однак західні провінції, такі як Цинхай, Тибет та Ганьсу, загалом залишаються на низькому рівні. Незважаючи на деякі покращення, розрив зі східним регіоном все ще очевидний, і проблема незбалансованого регіонального розвитку зберігається.

З 2014 по 2022 рік рівень штучного інтелекту в Китаї демонстрував значну тенденцію до покращення та регіонального розширення з часом. У 2014 році загальний рівень розвитку штучного інтелекту в країні був низьким, лише східні прибережні провінції продемонстрували видатні результати та продемонстрували ранні переваги цих регіонів у сфері штучного інтелекту. Тим часом центральні та західні регіони загалом почали розвиватися пізно, і їхній рівень розвитку загалом був низьким. До 2022 року рівень штучного інтелекту в країні значно покращився, а дельта річки Янцзи та околиця Бохай стали основними рушійними силами зростання. Пекін, Тяньцзінь та Хебей продемонстрували сильний імпульс розвитку, тоді як західний регіон, хоча й на нижчому рівні розвитку, продемонстрував чітку тенденцію до зростання.

Дослідження нерівності доходів, спричиненої штучним інтелектом, показало, що вплив штучного інтелекту на нерівність доходів найсильніший у північно-східному регіоні, за яким іде західний регіон, тоді як у центральних та східних регіонах наслідки відносно менші. Штучний інтелект значно посилює розрив у доходах завдяки структурним удосконаленням промисловості та технологічним інноваціям. Регіональна неоднорідність показує, що ШІ не діє як вирівнювач, а радше посилює існуючі переваги. Провінції з сильною цифровою інфраструктурою, доступом до капіталу та кадровим резервом отримують непропорційно велику вигоду, тоді як слаборозвинені регіони відстають ще більше.

Цифровий розрив між містом і селом ще більше посилює цю нерівність. Незважаючи на нещодавні зусилля уряду щодо прискорення розвитку цифрової сільської інфраструктури в контексті відродження сільських районів у Китаї, засновані на успіхах у скороченні бідності, проблема цифрового розриву залишається актуальною. Що стосується фінансових інвестицій, то кошти, що виділяються на сільську цифрову інфраструктуру, значно відстають від коштів, що виділяються міським районам. Згідно з даними, фіскальні та соціальні інвестиції Китаю в сільськогосподарську та сільську інформатизацію на рівні повітів становлять лише тринадцять мільйонів юанів та тридцять мільйонів юанів відповідно, що призводить до загального рівня розвитку інформатизації лише тридцять сім, дев'ять відсотків.

Існує значна різниця у розгортанні апаратного забезпечення між сільською та міською місцевістю, що охоплює варіації в цифрових ресурсах, інфраструктурі, мережевому обладнанні та базових станціях. У 2022 році Китай досяг позначки в 2,3 мільйона базових станцій 5G по всій країні. Однак кількість сільських базових станцій 5G значно відстає від середнього показника по країні, що ще більше збільшує цифровий розрив. Водночас мета забезпечення еквівалентного покриття мережі та швидкості як у сільській, так і в міській місцевості ще не повністю досягнута.

Під час пандемії COVID-19 нерівність у розвитку апаратної інфраструктури стала ще більш помітною. Яскравим прикладом є тибетський студент коледжу, який живе в Ліньчжоу, Тибетський автономний район, і якого змусили двадцять хвилин їхати на мотоциклі до підніжжя гори, а потім піднятися на вершину за мінусової температури, щоб відвідувати онлайн-заняття. Цей анекдот підкреслює разючий дисбаланс у розвитку цифрового обладнання між сільською та міською місцевістю.

Відсутність центрів обробки даних на рівні округів та муніципалітетів, які є важливими для підтримки ефективних систем цифрових застосувань, перешкоджає розвитку генеративних технологій штучного інтелекту в сільській місцевості. Ця ситуація схожа на прислів'я «Навіть найвправніша домогосподарка не може готувати без рису», що підкреслює фундаментальну потребу в цих центрах обробки даних для просування цифрового розвитку сільських районів.

З точки зору програмних організацій, які становлять «м’яку силу» цифрового розвитку сільських районів, цифрове програмне забезпечення для сільських районів страждає від недоліків у цифровій компетентності, залученні талантів та управлінні порівняно з міськими районами. З одного боку, під впливом традиційного, егоїстичного мислення, поширеного в дрібних фермерських громадах, та посиленого невід’ємним відставанням у цифровому прогресі сільських районів, спостерігається помітна відсутність ентузіазму серед сільського населення щодо активної взаємодії з генеративними послугами штучного інтелекту для відродження сільського Китаю. Крім того, значна міграція сільської робочої сили, в результаті якої люди похилого віку, вразливі особи, жінки та діти формують основну робочу силу в сільських районах, посилює явища скорочення населення, депопуляції та старіння населення в сільських районах, впливаючи на сільське населення, економіку, суспільство та загальний розвиток.

Опитування, проведене в сільській місцевості, де ще не впроваджено електронне управління сільськими справами, показало, що 84,13 відсотка сільських чиновників назвали «високу частку літніх жителів села, що перешкоджає впровадженню технологій» основною перешкодою. Ці сукупні фактори суттєво перешкоджають впровадженню та просуванню генеративних технологій штучного інтелекту в сільських регіонах.

Регіональні відмінності також очевидні в індексі штучного інтелекту. Нещодавнє дослідження розробило комплексний індекс штучного інтелекту з сімома основними вимірами, призначений для аналізу на рівні провінцій та галузей. Порівняння Китаю та США показує, що за єдиною системою сукупний бал США перевищує китайський бал 59,4 на 68,1. Розбиття Китаю на сім основних регіонів для створення субнаціонального індексу виявляє разючі регіональні відмінності в розвитку штучного інтелекту в Китаї: північні, східні та південні регіони лідирують за сукупними балами, тоді як центральні та західні регіони значно відстають, що підкреслює наслідки регіональної концентрації інновацій та промислових ресурсів.

Ця географічна фрагментація має далекосяжні наслідки. Вона створює різні швидкості економічних перетворень, коли провідні регіони швидко переходять до економіки, заснованої на знаннях, тоді як відстаючі регіони залишаються застряглими в традиційному виробництві та сільському господарстві. Це загострює соціальну напруженість, оскільки розбіжності в доходах між регіонами зростають. Це ускладнює національну координацію, оскільки різні провінції мають різні рівні розвитку та пріоритети. А також це створює неефективний розподіл ресурсів, коли найсучасніші центри обробки даних простоюють у віддалених західних провінціях, тоді як східні мегаполіси борються за нестачу потужностей.

Підходить для цього:

• Китайська економіка в кризі? Структурні виклики зростання нації

Криза надлишкових потужностей та тиск на консолідацію

Ентузіазм будівельного буму 2023 та 2024 років зіткнув Китай із драматичною кризою надлишку потужностей. Тільки у 2023 році було запропоновано понад 500 проектів центрів обробки даних, і щонайменше 150 з них, як очікується, будуть введені в експлуатацію до кінця 2024 року. Цей розвиток подій відображає знайому закономірність економічного розвитку Китаю. Коли центральний уряд надає пріоритет певному сектору як стратегічному, місцева влада та компанії поспішають у нього з надмірним завзяттям, часто ігноруючи фактичні потреби чи раціональне планування. Результатом регулярно є надмірні інвестиції, надлишок потужностей та болісна фаза консолідації.

Автомобільна промисловість пропонує повчальний паралельний проект. У цьому секторі конкурує близько 140 компаній, лише кілька з яких є прибутковими, а третина має коефіцієнт використання потужностей нижче 20 відсотків. Щоб запобігти втраті робочих місць на місцевому рівні, регіональні органи влади, тим не менш, допомагають навіть постачальникам, які переживають труднощі, залишатися на плаву за допомогою субсидій та інших форм підтримки. Таким чином, консолідація ринку сповільнилася, спалахнули цінові війни, а виробники перебувають під тиском, щоб збільшити експорт на більш прибуткові ринки. Тим часом епоха легкодоступних експортних ринків добігає кінця. США заборонили майже весь імпорт китайських автомобілів з міркувань національної безпеки за часів адміністрації Байдена, а ЄС запровадив тарифи на китайські електромобілі минулого року.

Інфраструктура штучного інтелекту розвивається за схожою траєкторією. Національна комісія з розвитку та реформ втрутилася, запровадивши суворіші правила. Нові проекти тепер повинні відповідати певним критеріям використання та подавати угоди про купівлю-продаж, перш ніж отримати схвалення. Крім того, місцевим органам влади заборонено ініціювати створення невеликої обчислювальної інфраструктури, якщо вони не можуть надати чіткого економічного обґрунтування. Державні закупівлі досягли 24,5 мільярда юанів, приблизно 3,4 мільярда доларів, лише у 2024 році, а на 2025 рік передбачено ще 12,4 мільярда юанів. Однак, незважаючи на значні державні інвестиції, зареєстровані коефіцієнти використання залишаються в межах від 20 до 30 відсотків, що ставить під загрозу як економічну життєздатність, так і енергоефективність.

За останні вісімнадцять місяців було закинуто понад 100 проектів, що є значним збільшенням порівняно з лише 11 у 2023 році. Це різке зростання кількості скасованих проектів сигналізує про перевірку реальності. Інвестори та оператори усвідомлюють, що багато з цих об'єктів ніколи не стануть прибутковими. Початкова криза, підживлена ​​ажіотажем навколо генеративного штучного інтелекту після запуску ChatGPT наприкінці 2022 року, перетворилася на кризу прибутковості. Ринки оренди графічних процесорів зазнали краху. Об'єкти, які коштували мільярди доларів, тепер недовикористовуються, прибутковість різко падає, а багато об'єктів застаріли ще до того, як вони були повністю введені в експлуатацію через зміну ринкових умов.

У липні 2025 року президент Сі Цзіньпін прямо застеріг від надмірного інвестування в штучний інтелект, повторивши свої попередні занепокоєння щодо надмірних інвестицій місцевих органів влади. Ці коментарі підкреслюють бажання політиків уникнути повторення надмірних потужностей, що спостерігаються в інших галузях, що розвиваються, таких як електромобілі, що сприяло дефляційному тиску. Хоча державний планувальник не уточнив, яка частина сектору потребує обмежень, інвестиції в усьому світі були особливо помітними в будівництво центрів обробки даних, які лежать в основі розвитку штучного інтелекту. Уповільнення цього розширення вплине на постачальників чіпів, мережевого обладнання та інших важливих серверних компонентів, від Cambricon Technologies Corp. до Lenovo Group Ltd. та Huawei Technologies Co.

29 серпня 2025 року Державна рада наголосила на необхідності забезпечення «впорядкованого потоку талантів, капіталу та інших ресурсів». Чжан Кайлінь, посадовець Національної комісії з розвитку та реформ, заявив журналістам на брифінгу, що уряд заохочуватиме провінції розвивати штучний інтелект скоординовано та взаємодоповнюючим чином. Мета полягає в тому, щоб використовувати їхні унікальні сильні сторони для сприяння зростанню без дублювання зусиль. «Ми рішуче уникатимемо невпорядкованої конкуренції або підходу «слідування за натовпом»», – сказав Чжан. Розвиток має базуватися на місцевих перевагах, ресурсах та промисловій основі.

Ринок програмного забезпечення відображає подібну динаміку консолідації. Адміністрація кіберпростору Китаю затвердила список із понад 180 основних мовних моделей для загального використання до серпня 2024 року, що ілюструє широкий спектр китайських технологічних компаній, які змагаються за частку внутрішнього ринку. Ці фірми конкурують не лише за частину ринку, але й за фінансування на тлі економічного спаду та спаду в індустрії венчурного капіталу Китаю. Учасники семінару наголосили, що хоча багато китайських стартапів залучили інвестиції від великих технологічних компаній, таких як Alibaba та Tencent, багато інвесторів залишаються скептично налаштованими щодо здатності стартапів у сфері штучного інтелекту генерувати дохід у короткостроковій перспективі. У пошуках економічно продуктивних інвестицій багато китайських венчурних фірм прагнуть диверсифікувати свої ризики шляхом об'єднання ресурсів, що свідчить про більш розпорошене середовище фінансування.

З огляду на обмеження як у фінансуванні, так і в апаратному забезпеченні для китайських розробників штучного інтелекту, учасники припустили, що Китай міг би досягти успіху в розвитку кількох фірм або лабораторій штучного інтелекту шляхом об'єднання ресурсів, але ці зусилля повинні бути вибірковими та цілеспрямованими, що зменшить ймовірність суттєвої прибутковості. Зрештою, учасники припустили, що таке середовище, ймовірно, призведе до посилення консолідації галузі на китайському ринку штучного інтелекту.

Ду Хай, старший менеджер хмарного підрозділу Baidu, передбачив, що це призведе до консолідації ринку. Близько десятка вітчизняних компаній-виробників чипів для штучного інтелекту, які зараз активно працюють, ймовірно, скоротяться до трьох-чотирьох окремих таборів. «Переможцями стануть ті, чиї чипи зможуть підтримувати найширший спектр моделей або забезпечити створення приголомшливого додатку, який стане фактичним стандартом».

Gartner прогнозує, що до 2029 року технологічний ландшафт GenAI консолідується, і на 75 відсотків менше гравців зменшиться, оскільки гіперскейлери та постачальники SaaS-платформ розширюються, а постачальники гібридних хмарних технологій поглинаються. Це не ринкові спекуляції, а неминучий наслідок економічних сил, які вже змінюють галузь. Паралелі з історичним розвитком інфраструктури вражають. Gartner визначає, що ми переходимо від періоду фрагментації постачальників до консолідації через придбання та ринкові зриви. Так само, як електроенергетична галузь еволюціонувала від тисяч місцевих генераторів до кількох великих комунальних підприємств, ШІ йде тим самим шляхом.

На початку 2025 року венчурне фінансування китайських стартапів у сфері штучного інтелекту скоротилося майже на 50 відсотків у річному обчисленні, що відображає ширшу обережність інвесторів на тлі повільного зростання, регуляторної невизначеності та геополітичної напруженості. Тільки у другому кварталі фінансування впало до 4,7 мільярда доларів, що є найнижчим рівнем за десятиліття. Цей страх інвесторів частково підживлювався продемонстрованою готовністю китайського уряду придушити передові інновації в ім'я подвоєння заходів для збереження ідеологічної чистоти.

Решта китайського ринку, хоча й подає деякі неоднозначні сигнали, все ж дає додаткові підстави для песимізму. Сектор нерухомості зазнав краху, рівень безробіття серед молоді перевищує 17 відсотків, а довіра споживачів знижується. Геополітична ситуація також не сприяє цьому: експортний контроль все ще впливає на технологічний сектор Китаю, тарифи загрожують економіці в цілому, а ідеологічно мотивована, зосереджена на контролі політика стримує більшість інвесторів. Ця фінансова криза створює особливу проблему для впровадження штучного інтелекту. Без терплячого капіталу, готового фінансувати ці багаторічні цикли розробки, більшість проектів зі штучним інтелектом застопоряться, перш ніж будуть вирішені основні проблеми впровадження.

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Майбутні сценарії між ейфорією та розчаруванням

Діапазон майбутніх прогнозів для китайської індустрії штучного інтелекту навряд чи може бути ширшим. Оптимістичні голоси, такі як Morgan Stanley, прогнозують, що китайські інвестиції в штучний інтелект можуть вийти на беззбитковість до 2028 року та генерувати 52-відсоткову рентабельність інвестованого капіталу до 2030 року. Основна індустрія штучного інтелекту може стати ринком вартістю 140 мільярдів доларів до 2030 року. Ця оцінка зростає до 1,4 трильйона доларів, якщо врахувати суміжні сектори, такі як постачальники інфраструктури та компонентів. Штучний інтелект може надати додатковий поштовх довгостроковому зростанню ВВП Китаю, компенсуючи такі фактори, як старіння робочої сили та уповільнення зростання продуктивності. Протягом наступних двох-трьох років ШІ може додати додаткові 0,2-0,3 відсоткових пункти до річного зростання Китаю.

Глобальний ринок людиноподібних роботів може досягти п'яти трильйонів доларів до 2050 року, при цьому один мільярд одиниць використовуватиметься, і тридцять відсотків з них - у Китаї. Підхід Китаю, орієнтований на ефективність та низьку вартість, створює інший шлях повернення інвестицій. Перевага у вартості, продемонстрована такими компаніями, як DeepSeek, які розробляють впливові моделі всього за п'ять, шість мільйонів доларів, може дозволити китайським фірмам проникнути на світові ринки, які не можуть дозволити собі або не бажають застосовувати західні рішення.

Наступні шість-дванадцять місяців будуть критичним періодом для китайських компаній, що займаються штучним інтелектом, оскільки все більша кількість корпоративних впроваджень, спрямованих на вирішення реальних проблем, почне демонструвати зростання продуктивності. У довгостроковій перспективі гуманоїди, або людиноподібні роботи, що працюють на базі штучного інтелекту, можуть широко використовуватися для промислових, комерційних та побутових цілей. У довгостроковій перспективі революція штучного інтелекту призведе до підвищення продуктивності завдяки підвищенню ефективності, оптимізації виробничих процесів та створенню нових продуктів, послуг і робочих місць.

На Азіатсько-Тихоокеанський регіон припадатиме 33 відсотки доходів від програмного забезпечення для штучного інтелекту у 2025 році, але оскільки Китай посилює свою участь у гонці ШІ зі Сполученими Штатами, аналітики очікують, що до 2030 року цей регіон становитиме 47 відсотків ринку. Прогнози показують, що до 2030 року лише на Китай припадатиме дві третини загальних доходів від програмного забезпечення для ШІ в Азіатсько-Тихоокеанському регіоні, що становитиме 149,5 мільярда доларів. Цей значний прогноз зростання ринку ШІ зумовлений наступними тенденціями, що формують галузь.

Але ці оптимістичні прогнози супроводжуються гнітючими попередженнями. Capital Economics прогнозує, що міхур на фондовому ринку, спричинений штучним інтелектом, лусне у 2026 році. Дослідницька фірма заявила, що зростання процентних ставок та вища інфляція призведуть до зниження вартості акцій. Починаючи з 2026 року, ці прибутки фондового ринку мають прогнозовано зникнути, оскільки вищі процентні ставки та зростання інфляції почнуть знижувати вартість акцій. Зрештою, вони очікують, що прибутковість акцій протягом наступного десятиліття буде нижчою, ніж у попередньому. І вони вважають, що тривале перевершування фондового ринку США може добігати кінця.

Міжнародний валютний фонд зазначив, що хоча спад є ймовірним, він навряд чи переросте в системну кризу, яка спустошить економіку США чи світу. Гурінчас зазначив, що, подібно до минулих тенденцій, ажіотаж навколо новаторської технології може не відповідати ринковим очікуванням у короткостроковій перспективі, що потенційно може призвести до зниження цін на акції. Однак він зазначив, що, на відміну від 1999 року, нинішній інвестиційний ландшафт характеризується технологічними компаніями, багатими на готівку, а не тими, що орієнтовані на борги.

Forrester прогнозує, що до 2026 року ШІ втратить свій блиск, проміняючи свою тіару на каску. Занепокоєння щодо рентабельності інвестицій підприємств переважать гіперболи постачальників. З цією корекцією ринку компанії надаватимуть пріоритет функціональності над стилем. Фінансові директори будуть залучені до більшої кількості угод зі ШІ. Фірми розподілятимуть свої ставки між екосистемами агентів та перерозподілятимуть таланти, оскільки агенти зі ШІ візьмуть на себе важку роботу. Розумні компанії інвестуватимуть в управління ШІ та навчання вільному володінню ШІ, щоб зменшити ризики та поступово планувати свій шлях до ШІ.

У звіті Bain оцінюється, що до 2030 року світові капітальні витрати на центри обробки даних на основі штучного інтелекту досягнуть 500 мільярдів доларів щорічно, що вимагатиме 200 ГВт додаткових потужностей, половина з яких припадатиме на США. Але сектор штучного інтелекту повинен генерувати 2 трильйони доларів річного доходу, щоб виправдати витрати. Наразі існує розрив у 800 мільярдів доларів. Один керівник заявив, що сектор виробництва чипів штучного інтелекту в Китаї все ще стикається з перешкодами у попиті та виробничих потужностях. Ринку потрібні реальні програми для масштабування. Саме попит на програми визначатиме все. Американський стиль відчайдушного розширення обчислювальних потужностей – це не вибір для китайських компаній.

Бум розвитку інфраструктури штучного інтелекту в Китаї загальмував, оскільки країна побудувала сотні центрів обробки даних для підтримки своїх амбіцій у сфері штучного інтелекту, згідно з MIT Technology Review, але багато з них зараз простоюють. У 2023 та 2024 роках державні та приватні структури інвестували мільярди доларів, очікуючи, що попит на оренду графічних процесорів продовжуватиме зростати, але насправді їх впровадження знизилося, і в результаті багато операторів зараз намагаються вижити. Місцеві видання повідомляють, що до 80 відсотків цих нових обчислювальних потужностей залишаються невикористаними.

Ці розбіжні майбутні сценарії відображають фундаментальні невизначеності. Чи подолає Китай фрагментацію екосистеми програмного забезпечення? Чи зможуть вітчизняні виробники мікросхем достатньо швидко усунути технологічні розриви? Чи посилиться, послабиться експортний контроль США чи залишиться на поточному рівні? Чи посилить китайський уряд свій ідеологічний контроль, тим самим відбиваючи новаторів, чи він проводитиме більш прагматичну політику? Чи сприятиме світовий попит на недорогі рішення штучного інтелекту китайським підходам, орієнтованим на ефективність, чи побоювання щодо якості та довіри сприятимуть західним рішенням?

Відповіді на ці питання не лише визначатимуть долю Китаю, але й формуватимуть світовий ландшафт штучного інтелекту. Вимальовуються три можливі сценарії. Перший сценарій передбачає збереження домінування США. Контролюючи передові чіпи та провідні світові компанії зі штучного інтелекту, Вашингтон зберігає своє технологічне лідерство, тоді як Китай бореться з обмеженнями обчислювальної техніки та має обмежений доступ до ключових ринків. Другий сценарій зображує розділення розвитку штучного інтелекту на дві конкуруючі екосистеми. Одну очолюють США та їхні союзники, надаючи пріоритет прозорості та етичним стандартам, тоді як іншу домінує Китай, де контрольований державою штучний інтелект служить інструментом цифрового спостереження. Країни будуть змушені приєднатися до однієї з цих моделей, створюючи фрагментований цифровий ландшафт.

Третій сценарій передбачає, що Китай домінуватиме у сфері споживчого штучного інтелекту, але відставатиме у сфері високоякісних застосувань. Обмеження США на чіпи перешкоджають здатності Китаю розробляти передовий штучний інтелект для оборони та наукових досліджень, проте Пекін досягає успіху в масовому штучному інтелекті, пропонуючи доступні платформи, такі як DeepSeek, користувачам з усього світу. Однак цей баланс може різко змінитися, якщо Китай реалізує свої амбіції на Тайвані, де розташована TSMC, яка виробляє приблизно 90 відсотків найсучасніших чіпів у світі.

Зрештою, гонка за панування штучного інтелекту змінює динаміку світової сили. Хоча США наразі лідирують у передових дослідженнях у галузі штучного інтелекту, стратегічна спрямованість Китаю та державні інвестиції зробили його грізним конкурентом. Хоча Пекін стикається з такими перешкодами, як західні обмеження та ринковий скептицизм, його прогрес у сфері споживчого штучного інтелекту та вплив на ринках, що розвиваються, роблять гонку непередбачуваною. Незалежно від того, чи призведе ця конкуренція до подальшого домінування США, розділеного цифрового ландшафту чи зростання Китаю в критичних секторах, одне зрозуміло: штучний інтелект глибоко вплине на світову економіку, політику національної безпеки та міжполітичні альянси в найближчі роки.

Підходить для цього:

• Новий п'ятирічний план Пекіна та масштабна інвестиційна програма: як Китай кидає виклик світовому економічному порядку

Проблеми впровадження та недоліки управління

Окрім проблем з обладнанням та персоналом, Китай стикається з фундаментальними викликами впровадження, які часто ігноруються. Впровадження штучного інтелекту в бізнесі залишається фрагментарним та експериментальним. Хоча Китай є лідером у впровадженні генеративного штучного інтелекту, китайські організації ще не впровадили його настільки повно, наскільки могли б. Коли SAS опитала Düber щодо ступеня використання генеративного штучного інтелекту їхніми організаціями, дев'ятнадцять відсотків китайських організацій заявили, що вони «використовують та повністю впровадили генеративний штучний інтелект», що перевищує середній світовий показник в одинадцять відсотків, але відстає від світового лідера у повному впровадженні, США, на рівні двадцять чотири відсотки.

Тим часом, 64 відсотки респондентів з Китаю заявили, що їхня організація «використовує генеративний ШІ, але ще не повністю його впровадила», що значно перевищує середній світовий показник у 43 відсотки. Враховуючи акцент Китаю на ретельному регулюванні та авторизованому затвердженні генеративного ШІ, цілком логічно, що багато організацій проводять початкові випробування, перш ніж повністю інтегрувати генеративний ШІ у свої процеси. Зрозуміло, що Китай повністю відданий генеративному ШІ, але китайські організації діють обережно, навіть коли вони колективно приймають цю нову технологію.

Коли китайських респондентів запитували про проблеми з впровадженням, вони набагато рідше, ніж у середньому по світу, називали брак внутрішньої експертизи або адекватних інструментів: лише 31 відсоток сказав, що їм бракує потрібних інструментів для впровадження генеративного штучного інтелекту, порівняно з 47 відсотками у світі, тоді як лише 21 відсоток сказали, що їм бракує внутрішньої експертизи, порівняно з 39 відсотками у світі. Ці цифри різко контрастують з раніше обговорюваним дефіцитом талантів і свідчать про розбіжність між самосприйняттям і реальністю, або про різні стандарти того, що вважається «адекватною експертизою».

Конфіденційність даних та безпека даних посіли дві головні позиції щодо занепокоєння серед усіх респондентів опитування щодо впровадження генеративного ШІ, які назвали 76 та 75 відсотків відповідно. Однак понад половина респондентів (51 відсоток) висловили стурбованість щодо потреби у внутрішніх талантах та навичках. Навчання з управління та моніторингу було визнано особливо неадекватним. За даними SAS, менше ніж кожен десятий респондент (7 відсотків) повідомив про «високий» рівень навчання з управління та моніторингу генеративного ШІ. Тридцять два відсотки повідомили про «адекватний» рівень, тоді як 58 відсотків — явна більшість — сказали, що їхнє навчання з управління та моніторингу було «мінімальним».

На запитання про структури управління в організації для генеративного ШІ лише п’ять відсотків респондентів відповіли, що мають «налагоджену та комплексну» структуру управління. Понад 55 відсотків сказали, що їхня структура управління «перебуває в стадії розробки», тоді як 28 відсотків описали її як «спеціальну або неформальну». Приблизно кожен 11-й відсоток сказав, що їхня структура управління генеративним ШІ «відсутня». Ці прогалини в управлінні створюють суттєві ризики для впровадження, особливо в регульованих галузях або з чутливими застосуваннями.

Фрагментовані потоки даних між галузями перешкоджають можливості консолідації даних у цілісний, доступний пул ресурсів для застосувань штучного інтелекту. Ці ізольовані системи даних перешкоджають ефективному навчанню моделей штучного інтелекту та обмежують розуміння між секторами. Урядові органи та підприємства працюють над покращенням сумісності даних та сприяють міжгалузевому обміну даними та структурованому транскордонному обігу даних у рамках недостатньо регульованих рамок, щоб розкрити повну цінність екосистеми даних Китаю. Вирішуючи ці проблеми, пов'язані з даними, Китай може ще більше зміцнити свою екосистему штучного інтелекту, одночасно сприяючи більш цілісному та інноваційному глобальному ландшафту даних.

Впровадження генеративного штучного інтелекту також недостатньо інтегроване з управлінням сільськими районами. Як провідна сила в нових технологіях, генеративний штучний інтелект ще більше ускладнить існуючу різноманітну структуру інтересів у розширенні можливостей відродження сільських районів у Китаї. Для уряду, який займає чільне місце, цифровий розрив, що виникає внаслідок економічної нерівності між містом і сільською місцевістю, вимагає значних інвестицій у робочу силу, ресурси та фінанси для подолання цього розриву. Цей процес характеризується тривалим терміном окупності інвестицій. На відміну від ринку, який надає пріоритет виключно економічним факторам, управління сільськими районами під керівництвом уряду передбачає цілісну оцінку багатогранних витрат на управління.

Розробники та постачальники технологій переважно взаємодіють з державними відомствами. Відповідно, їхні пропозиції значною мірою адаптовані до вимог уряду, потенційно нехтуючи справжніми потребами розвитку сільських районів та їхніх мешканців. Це посилює мінливий характер цифрового управління. На національному рівні, незважаючи на видання таких правових документів, як План дій щодо розвитку цифрових сіл на 2022-2025 роки та Тимчасові заходи щодо управління генеративними послугами штучного інтелекту, участь численних відомств може призвести до розмиття меж відповідальності, що спричинить затримки та зниження ефективності управління. Якщо ці проблеми не будуть вирішені швидко, вони не лише перешкоджатимуть активації внутрішньої мотивації сільських жителів до активної участі у генеративному відродженні сільських районів Китаю на основі штучного інтелекту, але й можуть породжувати нові цифрові конфлікти.

Велика консолідація штучного інтелекту: виживуть лише кілька китайських моделей.

Прагнення Китаю стати лідером у сфері штучного інтелекту до 2030 року стикається зі складним поєднанням структурних викликів, які виходять далеко за рамки часто згадуваних обмежень на експорт мікросхем. Розрив у кваліфікованих працівниках, що перевищує п'ять мільйонів, фрагментована інфраструктура з різко невикористаними потужностями, величезні регіональні відмінності між міськими центрами та сільськими периферіями, а також майбутня консолідація ринку після років спекулятивних надмірних інвестицій малюють картину, яка є значно більш тривожною, ніж свідчать офіційні заяви.

Ця парадоксальна ситуація особливо очевидна в центрах обробки даних: у той час як Франкфурт не може будувати нові об'єкти через брак електроенергії, найсучасніші об'єкти в західних провінціях Китаю здебільшого стоять порожніми через брак інфраструктури, людського капіталу та практичного попиту. В обох випадках стає зрозуміло, що гігантські інвестиції в окремі компоненти витрачаються даремно, якщо загальна система не розвивається послідовно.

Наступні 18-36 місяців будуть вирішальними. Або Китаю вдасться подолати фрагментацію за допомогою таких ініціатив, як Альянс інновацій екосистеми моделей і чіпів, скоротити розрив у кадрах завдяки масштабним інвестиціям в освіту та розумно використовувати існуючі, але недостатньо використані потужності. Або країна спостерігатиме, як інвестиції мігрують, найкращі таланти йдуть, а створення цифрової цінності переміщується в інші місця. Майбутня консолідація ринку буде жорстокою. З понад 180 основних мовних моделей, що зараз затверджені, можливо, виживуть лише три чи чотири. Сотні центрів обробки даних доведеться закрити або перепрофілювати. Венчурне фінансування залишається на найнижчому рівні за десятиліття.

Але було б передчасно відкидати амбіції Китаю. Його стратегія, орієнтована на ефективність, підхід, що передбачає першочергове розгортання, та економічні переваги таких рішень, як DeepSeek, можуть захопити значну частку ринку на світових ринках, які не можуть дозволити собі високоякісні західні рішення. Урядова підтримка залишається потужною, навіть якщо вона має стати більш скоординованою та менш марнотратною. А демографічні проблеми — старіння населення та скорочення населення працездатного віку — роблять підвищення продуктивності завдяки штучному інтелекту не необов'язковим, а необхідним.

Світовим спостерігачам не слід ні недооцінювати Китай, ні сприймати його офіційні заяви за чисту монету. Як це часто буває, реальність знаходиться десь посередині між цими крайнощами. Китай не стане нездоланним гегемоном у сфері штучного інтелекту і не опуститься до технологічної незначності. Натомість вимальовується складна, фрагментована картина: регіонально сконцентровані кластери передового досвіду на східному узбережжі, експериментальні впровадження в тисячах компаній, вражаючі провали в надто амбітних інфраструктурних проектах, інноваційні рішення для підвищення ефективності для конкретних випадків використання та постійна залежність від іноземних технологій у поєднанні з прискореними зусиллями щодо самодостатності.

Коли у 2030 році буде проведено остаточну оцінку, ймовірно, що ні найоптимістичніші, ні найпесимістичніші прогнози не справдяться. Китай досягне значного прогресу, але не досягне домінуючого положення, якого прагне Пекін. США продовжуватимуть лідирувати в передових дослідженнях, але китайські рішення будуть повсюдними в країнах, що розвиваються. І світ доведеться функціонувати з двома частково окремими, частково взаємопов'язаними екосистемами штучного інтелекту, співіснування, конкуренція та періодична співпраця яких формуватимуть геополітичний ландшафт двадцять першого століття.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування