Генеральний директор Nvidia Дженсен Хуанг розкриває дві прості причини (енергетика та регулювання), чому Китай майже виграв гонку штучного інтелекту.

Парадокс штучного інтелекту: чому Захід відстає, незважаючи на найкращі технології

Енергетика та регулювання як ключові фактори глобальної конкуренції у сфері штучного інтелекту: недооцінений вимір технологічної боротьби за владу

Провокаційне твердження генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга про те, що Китай виграє гонку штучного інтелекту, викликало ажіотаж на Заході. Але за заголовком криється незручна правда, яка виходить далеко за рамки чистої сили чіпів. Глобальну гонку за домінування ШІ вирішуватимуть не лише алгоритми та обчислювальна потужність, а й два фундаментально недооцінені фізичні фактори: доступність енергії та ефективність державного регулювання. Поки Захід потурає ілюзії технологічної переваги, Китай усвідомив справжні вузькі місця та діє зі стратегічною безжальністю.

Перший вимір — це, здавалося б, ненаситний енергетичний голод штучного інтелекту. До 2030 року споживання електроенергії в центрах обробки даних подвоїться, що еквівалентно всьому річному споживанню Японії. У той час як у США технологічний розвиток гальмується обмеженнями неадекватної енергомережі, Китай проводить безжальную, але ефективну стратегію: величезні субсидії на електроенергію, будівництво десятків нових атомних та вугільних електростанцій та безпрецедентне розширення відновлюваних джерел енергії.

Другий вимір – це регуляторний парадокс. Хоча США проповідують дерегуляцію на федеральному рівні, хаотичний клаптик суперечливих законів на рівні штатів придушує будь-який швидкий розвиток. Китай, з іншого боку, використовує свою централізовану систему для створення чітких, стратегічних рамок, які впорядковано спрямовують інновації та забезпечують компаніям визначеність планування.

Цей аналіз показує, як прагматичний, державно-орієнтований підхід Китаю – поєднання масштабних інвестицій в інфраструктуру та стратегічної промислової політики – створює вирішальну конкурентну перевагу. Поки Захід залишається поглинутим дебатами щодо ідеального регулювання, Китай створює факти на практиці. Таким чином, перегони за майбутнє штучного інтелекту – це не стільки спринт за найкращим алгоритмом, скільки марафон за найнадійнішою інфраструктурою – перегони, які Захід ризикує програти ще до того, як зрозуміє справжні правила гри.

Пов'язано з цим:

• Центри обробки даних: Чому Німеччині потрібна кафедра з організації центрів обробки даних

Провокація, що стоїть за правдою: чому США вже програють гонку штучного інтелекту, ще до того, як вона по-справжньому розпочалася.

Дженсен Хуан, генеральний директор компанії-розробника чіпів Nvidia, заявив, що Китай виграє гонку штучного інтелекту, що швидко потрапило в заголовки західних ЗМІ. Але за цією провокаційною заявою криється фундаментальне розуміння, яке західний технологічний істеблішмент неохоче чує: гонка штучного інтелекту буде визначатися не дизайном чіпів чи складністю програмного забезпечення, а двома буденними, але вирішальними економічними факторами, важливість яких систематично недооцінюється. Ці два фактори - доступна енергетична інфраструктура та регуляторна гнучкість для її розширення. Хуан говорить про своєрідний цинізм, який паралізує Захід, тоді як Китай діє прагматично.

Хоча США за часів Трампа віддані дерегуляції та визнають, що інновації не повинні стримуватися регулюванням, вони одночасно зазнають невдачі в другій частині рівняння: забезпеченні фізичної інфраструктури, яка забезпечує функціонування систем штучного інтелекту. Це не абстрактне технічне питання, а сувора економічна реальність, яка визначить успіх чи невдачу в глобальній гонці штучного інтелекту.

Підходить для цього:

• Стратегічний екстрений виклик Nvidia – Телефонний дзвінок на трильйон доларів: ставка Nvidia на майбутнє OpenAI

• Криза інфраструктури штучного інтелекту в Америці: коли завищені очікування зустрічаються зі структурними реаліями

Енергетичний вимір перегонів штучного інтелекту: Чому електрика — це нова нафта

Щоб зрозуміти критичність енергетичної проблеми, потрібно спочатку врахувати величезну кількість електроенергії, яку потребують системи штучного інтелекту. Згідно з прогнозами Міжнародного енергетичного агентства, світове споживання електроенергії центрами обробки даних зросте більш ніж удвічі до 2030 року, з приблизно 415 терават-годин у 2024 році до приблизно 945 терават-годин. Це приблизно еквівалентно поточному загальному річному споживанню електроенергії в Японії. Це експоненціальне зростання майже повністю зумовлене застосуванням штучного інтелекту. Один сучасний, оптимізований для використання штучного інтелекту центр обробки даних споживає в середньому стільки ж електроенергії, скільки близько 100 000 домогосподарств. Найбільший з цих об'єктів, що зараз будуються, може споживати в двадцять разів більше.

Згідно з поточними розрахунками, на США припадатиме майже половина цього світового зростання споживання електроенергії, що підкреслює абсолютну залежність американських технологічних компаній від доступності енергії. Китай демонструватиме ще сильніші темпи зростання – близько 170 відсотків, що підкреслює нагальну потребу у створенні нових потужностей. Європа відстає зі зростанням приблизно на 70 відсотків.

Ось у чому полягає центральна економічна проблема: хоча США мають модернізовану енергетичну інфраструктуру, ця інфраструктура недостатньо велика для задоволення очікуваних потреб в електроенергії для індустрії штучного інтелекту. Поки адміністрація Трампа просуває безпрецедентну програму дерегуляції зі своїм Планом дій щодо штучного інтелекту, щоб пришвидшити процеси видачі дозволів на центри обробки даних та електростанції, Америка насправді не розширює ці потужності. Хоча Міністр енергетики оголосив, що інфраструктура штучного інтелекту зрештою призведе до здешевлення електроенергії, це середньострокова надія, а не поточна реальність.

Китай, навпаки, обрав зовсім іншу стратегію. Країна значно збільшила свої енергетичні субсидії, що призвело до зниження витрат на електроенергію для великих центрів обробки даних до 50 відсотків. Ці інвестиції не є випадковими та не короткостроковими. Вони є частиною систематичної промислової політики, спрямованої на захист та просування вітчизняної індустрії штучного інтелекту. Поки генеральний директор Nvidia Хуан змушений доводити уряду США, що витрати на енергію можуть бути практично безкоштовними, оскільки інфраструктура вже існує, Китай діє відповідно, використовуючи величезні державні ресурси, щоб фактично знизити ці витрати.

Економічне значення цієї енергетичної субсидії величезне. Центр обробки даних, який може знизити витрати на електроенергію на 50 відсотків, збільшує свою прибутковість або може пропонувати свої послуги приблизно вдвічі дешевше, ніж конкуренти з країн з вищими витратами на енергоносії. Це класичний приклад маніпулювання державою конкурентними умовами, які в глобальній торговельній політиці зазвичай зустрічаються зі звинуваченнями в демпінгу. Однак у сфері штучного інтелекту це вважається законною політикою національної безпеки.

Енергетична стратегія Китаю щодо центрів обробки даних на основі штучного інтелекту є багатогранною. Країна будує нові вугільні електростанції у великих масштабах, що є екологічно проблематичним, але прагматичним з точки зору енергетичної політики. Водночас Китай інвестує у понад два десятки нових атомних електростанцій та докладає безпрецедентних зусиль для розширення вітрової, гідро- та сонячної енергетики. Різниця полягає в швидкості та цілеспрямованості: поки в Америці поширюються нечіткі плани щодо розширення ядерної енергетики, а реальність полягає в затримках, Китай будує конкретні речі.

Підходить для цього:

• Дилема штучного інтелекту в Німеччині: коли лінія електропередач стане вузьким місцем цифрового майбутнього

Парадокс регулювання: чому менше правил не призводить автоматично до більшої конкурентоспроможності

Адміністрація Трампа запровадила безпрецедентний масштаб програми дерегуляції. План дій щодо штучного інтелекту містить понад 90 заходів, спрямованих на усунення перешкод для розвитку ШІ. Урядовим відомствам доручено виявляти та вносити зміни до правил, які можуть перешкоджати розвитку ШІ. Федеральна торгова комісія має тлумачити антимонопольне законодавство у спосіб, зручний для бізнесу. Процеси видачі дозволів для центрів обробки даних та виробництва енергії мають бути прискорені. Все це чудово звучить на папері та, з точки зору суто вільного ринку, має сенс.

Але Хуан стверджує, що цієї дерегуляції недостатньо. Причина криється в тому, що можна назвати проблемою американської регуляторної клаптикової маси. Поки уряд у Вашингтоні проповідує дерегуляцію, окремі штати вже прийняли власні закони про штучний інтелект. Каліфорнія, Колорадо, Юта та Техас ухвалили спеціальні правила щодо ШІ. Близько 15 інших штатів розглядають можливість прийняття аналогічних правил. Крім того, існує безліч законів про захист та безпеку даних, які опосередковано впливають на ШІ. Хуан говорить приблизно про 50 нових правил, які можуть виникнути в результаті цієї федеральної системи, і попереджає про цей регуляторний лабіринт, який душить інновації.

Це класичний приклад економічного явища, відомого в літературі як регуляторна фрагментація. Компанії, що працюють на національному рівні, повинні стикатися з різноманітністю місцевих норм, що призводить до витрат на дотримання вимог, затримок і, зрештою, конкурентних недоліків. Китай не стикається з цією проблемою завдяки своїй централізованій системі влади. Хоча регіональні відмінності також існують, вони інтегровані в єдину національну стратегію. Індустрія штучного інтелекту знає свою позицію та що їй потрібно робити.

Парадокс полягає в наступному: Хуан стверджує, що Захід потерпає від регулювання саме тому, що це регулювання фрагментоване, суперечливе та постійно переосмислюється. Єдина європейська регуляторна система могла б забезпечити ясність, навіть якщо вона була б обмежувальною. Американська система, з іншого боку, є найгіршим з обох світів: регулювання існує, але воно локально фрагментоване, неефективне та надмірно дороге.

Таким чином, у США існує проблема дерегуляції, яка насправді є прихованою проблемою регулювання. Це піднімає фундаментальне питання: чи справді регулювання стримує Америку, чи це радше недосконале впровадження регулювання?

Китайський підхід: централізоване планування зустрічається зі стратегічним прагматизмом

У той час як США фрагментують свої зусилля між окремими державами, Китай дотримується інтегрованого, централізованого підходу. Країна розуміє, що ШІ — це не лише технічна проблема, а й економічна та геополітична. Відповідно, було створено масштабну інвестиційну базу. За оцінками Bank of America, Китай планує збільшити свої інвестиції в ШІ до 700 мільярдів юанів (приблизно 98 мільярдів доларів) до 2025 року. Це становить зростання приблизно на 48 відсотків у річному обчисленні. Цей безпрецедентний рівень інвестицій демонструє, що китайська політична система ставиться до ШІ як до стратегічного пріоритету.

Ці інвестиції аж ніяк не розподілені хаотично. Вони дотримуються чіткої стратегії. У своїй Програмі дій AI+, опублікованій у 2025 році, Китай окреслив три фази. До 2027 року технології штучного інтелекту мають бути інтегровані в шість основних сфер: наука, промисловість, споживання, загальний добробут, управління та глобальна співпраця. Це не риторика інноваційної екосистеми стартапів, а радше мова централізованої наддержави, яка використовує ШІ як інструмент у своїй комплексній промисловій політиці.

Державний сектор здійснює прямі та значні інвестиції. Суверенний фонд добробуту для індустрії штучного інтелекту, створений у 2025 році, складається з 60,06 млрд юанів (приблизно 7,2 млрд євро) з терміном дії 13 років. У ньому беруть участь державні банки та фінансові установи. Окрім цього національного фонду, існують інші спеціалізовані фонди для кластерів штучного інтелекту: Шанхайський фонд піонерів штучного інтелекту з приблизно 2,7 млрд євро, Шеньчженьський фонд штучного інтелекту та робототехніки з приблизно 1,2 млрд євро та вісім інших регіональних галузевих фондів у Пекіні, кожен з яких має щонайменше 1,2 млрд євро.

Це інституційна основа для китайського наступу на розвиток штучного інтелекту. Країна не має жодних ілюзій щодо цих викликів. Дефіцит поставок чипів штучного інтелекту в Китаї, за оцінками, до 2025 року перевищить десять мільярдів доларів. Вітчизняні альтернативи, такі як Ascend 910B від Huawei, все ще відстають за продуктивністю навчання великих мовних моделей. Рівень використання китайських центрів обробки даних зі штучним інтелектом коливається від 20 до 30 відсотків, що означає, що значні потужності залишаються невикористаними, а прибутковість знаходиться під загрозою. Це вирішується стратегічним потенціалом Китаю для масштабних інвестицій, тоді як Захід повинен оцінювати прибутковість кожного окремого проекту.

Вітчизняна чіп-індустрія як сфера економічного впливу

Ключовою причиною енергетичних субсидій Китаю є цілеспрямоване просування вітчизняної індустрії чіпів. Це неможливо зрозуміти без урахування взаємодії між Nvidia та китайськими виробниками чіпів, такими як Huawei та Cambricon.

США запровадили суворе ембарго на експорт найпотужніших чіпів Nvidia до Китаю. Це класичне технологічне ембарго, яке історично, як правило, неефективне, оскільки змушує країни розробляти власні рішення. Сам Хуан попереджав уряд, що це ембарго є контрпродуктивним. Заборона на експорт змушує такі країни, як Китай, інвестувати в альтернативні рішення.

Особливий інтерес тут представляє випадок Cambricon. Компанія зазнала краху, коли Huawei, її основний клієнт, вирішила розробляти власні чіпи штучного інтелекту через HiSilicon. 98 відсотків доходів Cambricon зникли за одну ніч. Але в новій ситуації, коли Nvidia практично не існує на китайському ринку, Cambricon стала зіркою китайської індустрії штучного інтелекту.

Між 2020 і 2024 роками компанія інвестувала загалом 5,6 мільярда юанів у дослідження та розробки, що еквівалентно приблизно 780 мільйонам євро. Основна увага приділялася програмному забезпеченню, зокрема інтерфейсам, які дозволяють моделям, навченим на графічних процесорах Nvidia, працювати на чіпах Siyuan від Cambrico. Ця сумісність програмного забезпечення вважається вирішальною перевагою порівняно з серією Ascend від Huawei, яку важко інтегрувати в існуючі системи через проблеми з програмним забезпеченням.

У першій половині 2025 року Cambricon отримав прибуток у розмірі 1 мільярда юанів, що становить приблизно 140 мільйонів доларів. Його ринкова капіталізація подвоїлася протягом кількох тижнів до приблизно 580 мільярдів юанів. Аналітики Goldman Sachs очікують, що дохід Cambricon зросте до 13,8 мільярда юанів до 2026 року, а його частка ринку зросте з приблизно 3 відсотків сьогодні до 11 відсотків у 2028 році. Це відбувається за прямої підтримки великих китайських компаній, таких як Alibaba, Tencent та Baidu, які мають великий інтерес до створення конкурента Huawei.

Енергетичні субсидії мають прямий економічний вплив на цей розвиток. Якщо витрати на електроенергію для центрів обробки даних, що використовують китайські чіпи штучного інтелекту, знизяться на 50 відсотків, використання цих чіпів стане більш економічно привабливим. Це класичний приклад просування промисловості шляхом субсидування ресурсів, а не результатів.

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

Революція ефективності: Чому DeepSeek та китайські стартапи штучного інтелекту змінюють технологічну парадигму

Значна частина плутанини на Заході щодо можливостей штучного інтелекту в Китаї пов'язана з вражаючою появою компанії під назвою DeepSeek. Компанія, що базується в Ханчжоу, викликала світову сенсацію у 2025 році своїми моделями штучного інтелекту з відкритим кодом V3 та R1. Революційністю DeepSeek була не лише якість моделей, а й неймовірна економічна ефективність їхньої розробки.

Компанія DeepSeek стверджувала, що розробила свою передову мовну модель DeepSeek-V3 лише за 5,6 мільйона доларів. Це спричинило шок на світових технологічних та інвестиційних ринках, оскільки фундаментально поставило під сумнів західне розуміння вартості розробки штучного інтелекту. OpenAI та інші західні компанії витратили мільярди на порівнянні моделі. А ось китайський стартап, який, схоже, створював порівнянну модель за крихітну частку цієї вартості.

Реальність складніша. Експерти Semianalysis оцінюють, що вартість обладнання лише для парку графічних процесорів DeepSeek, ймовірно, становить близько 1,6 мільярда доларів. До цього додаються орієнтовні експлуатаційні витрати приблизно в 944 мільйони доларів. Ці цифри разюче контрастують з офіційно оголошеними 5,6 мільйонами доларів. Таким чином, це класичний випадок оманливої ​​інформації, коли повідомляється лише про прямі витрати на навчання кінцевої моделі, тоді як вся інфраструктура, дослідження та розробки ігноруються.

Водночас, той факт, що DeepSeek зміг залучити ці величезні кошти на інфраструктуру, свідчить про наявність фінансових ресурсів, що стояли за цим. Приватний стартап не зміг би здійснити ці інвестиції без підтримки великого джерела фінансування. Тісний зв'язок з державними або пов'язаними з державою інвесторами в Китаї часто обговорюється як спекулятивний, але чітко не задокументований.

Незалежно від точної структури фінансування, технічний результат реальний. DeepSeek довела, що інтелектуальна архітектура та алгоритми можуть значно підвищити ефективність навчання ШІ. Компанія використала техніку під назвою «Архітектура змішаних експертів» разом із методом розрідженої уваги, який обробляє лише відповідні частини контексту. Це дозволило створити модель із вражаючою продуктивністю та значно нижчим споживанням енергії.

Економічний вплив цієї революції ефективності є значним. Пізніше DeepSeek знизила ціни на свої API на 50-75 відсотків, що значно збільшило тиск на західних постачальників. Компанія, яка бажає використовувати послуги штучного інтелекту, тепер може вибирати між дорогими західними моделями або обрати дешевшу китайську альтернативу. Це класичний економічний механізм: коли конкурент знижує ціни завдяки ефективності, частка ринку західних постачальників зменшується, а норми прибутку стискаються.

Це чітко ілюструє взаємодію між витратами на енергію та технологічною ефективністю. Китай може експериментувати з дешевшою енергією та швидше виконувати ітерації. Неефективна модель коштує в Китаї менше, ніж на Заході. Це забезпечує швидші цикли навчання та швидші інновації. DeepSeek є результатом сотень випробувань, сукупна вартість яких була б економічно непосильною на Заході, але які субсидуються в Китаї дешевою енергією.

Підходить для цього:

• DeepSeek V3.1 – Сигналізація для OpenAI та Co: китайський штучний інтелект з відкритим кодом створює нові виклики для відомих постачальників

Технологічна ілюзія Заходу: Чому перевага чіпів Nvidia — це вигадка

Хуан стверджує, що новітні американські моделі штучного інтелекту не набагато випереджають своїх китайських конкурентів. Це незручна правда, яка підриває впевненість Заходу в технологічній перевазі. Захід звик вірити, що чіпи Nvidia та західні моделі штучного інтелекту просто кращі, просунутіші, елегантніші. Сам Трамп стверджує, що новий чіп Blackwell на десять років випереджає будь-який інший чіп на планеті.

Це перебільшення, можливо, пов'язане з плутаниною між продуктивністю та насиченістю ринку. Чіп Blackwell справді вражає, але він не випереджає на десять років. Значна частина технологічної переваги Заходу зумовлена ​​двома факторами: по-перше, власними наборами даних, де західні компанії мають перевагу; і по-друге, десятиліттями досвіду в оптимізації апаратного та програмного забезпечення.

Однак китайські компанії швидко наздогнали їх в обох сферах. Моделі DeepSeek не поступаються своїм західним конкурентам, але в деяких конкретних областях вони перевершують їх. Чіпи Huawei Ascend, хоча й не такі просунуті, як Nvidia, достатньо хороші, щоб впоратися з багатьма практичними застосуваннями. Перфекціонізм Заходу, уявлення про те, що лише найкраще рішення є достатньо хорошим, ставить його в економічно невигідне становище порівняно з прагматичним, задовільним підходом Китаю, який приймає поняття «достатньо добре».

Це також приклад того, що можна назвати пасткою надмірної оптимізації. Захід оптимізує свої чіпи та моделі до досконалості, що є дорогим та трудомістким. Китай створює швидше та ітеративно, що призводить до швидшого проникнення на ринок, навіть якщо рішення не ідеальні. Недосконалий чіп, який є доступним, кращий за недосконалий чіп, який таким не є.

Регуляторна стратегія Китаю: централізоване планування з пісочницями

Китай шукає цікавий компроміс між централізованим контролем та локальними експериментами. Країна створила понад 20 національних пілотних зон інновацій у сфері штучного інтелекту, які функціонують як регуляторні «пісочниці». Це місця, де компанії можуть тестувати технології штучного інтелекту з певним ступенем регуляторної свободи. Це розумний механізм, оскільки він дозволяє впроваджувати інновації, залишаючись при цьому в централізованих рамках.

Це різко контрастує з американською системою, де держави конкурують у створенні власних правил, що призводить до фрагментації. Хоча фрагментація також існує в Китаї, вона організована в рамках єдиної національної стратегії ШІ. Це дозволяє швидше впроваджувати зміни на національному рівні, без необхідності для кожного штату переосмислювати власні правила.

Водночас, Китай має чітку стратегію регулювання контенту, пов'язаного зі штучним інтелектом, та його використання. Китайський уряд зберігає контроль над контентом, а це означає, що моделі штучного інтелекту, доступні в Інтернеті, контролюються та повинні відповідати китайським стандартам. Це обурливо для західних лібералів, але це також має економічну перевагу, оскільки компанії точно знають, куди рухається їхній розвиток. Немає жодної регуляторної невизначеності.

Водночас Китай активно просуває моделі штучного інтелекту з відкритим кодом, особливо для країн, що розвиваються. Це геополітична стратегія, спрямована на руйнування західної монополії на штучний інтелект та залучення країн, що розвиваються, до китайської технологічної сфери. Якщо моделі DeepSeek поширяться в Африці, Південній Америці та Південно-Східній Азії, це означатиме, що ці регіони залежатимуть не від OpenAI чи інших західних постачальників штучного інтелекту, а від Китаю.

Західний оптимізм як культурне гальмо

Хуан говорить про те, що він називає західним цинізмом. Це напрочуд проникливий культурний діагноз технологічної конкуренції. Він має на увазі, що на Заході є проблема з менталітетом. Захід постійно каже, що регулювання душить інновації, що серйозні проблеми вирішуються недостатньо швидко, що уряд некомпетентний. Це постійні скарги без дій.

Китай, навпаки, каже, що великі проблеми можна швидко вирішити, а потім будує. США кажуть, що нам потрібні атомні електростанції, а потім, можливо, будують одну. Китай каже, що нам потрібно два десятки атомних електростанцій, і будує два десятки. Це не питання технологій, а питання культурних переконань та інституційної спроможності.

Оптимізм, до якого закликає Хуан, не є наївним. Це оптимізм, що ґрунтується на розумінні того, що основні інфраструктурні проблеми можна вирішити, якщо є політична воля. Історично США мали таке. Залізниці, електрифікація, автостради, космічна програма, сам інтернет — усе це стало можливим завдяки масштабним державним інвестиціям та дерегуляції. Але в сучасну епоху західний оптимізм, здається, вичерпався.

Енергетичний політичний аспект: чому енергетичний перехід та штучний інтелект конкурують

Тут залишається прихованим глибше питання. Величезні енергетичні потреби центрів обробки даних зі штучним інтелектом конкурують із переходом на зелену енергетику. Уряди та компанії поставили собі за мету досягти нульових викидів до 2050 або 2045 року. Це вимагає величезних інвестицій у відновлювані джерела енергії та ядерну енергетику. Водночас вони хочуть побудувати інфраструктуру штучного інтелекту в безпрецедентних масштабах.

Китай зрозумів, що ці дві цілі не обов'язково повинні суперечити одна одній, якщо чітко визначити пріоритети. З одного боку, країна розширює виробництво електроенергії з вугілля, що є екологічно проблематичним, але з іншого боку, вона також зосереджує величезні ресурси на відновлюваних джерелах енергії та ядерній енергетиці. Її енергетичний баланс є прагматичним, а не ідеалістичним.

Захід, навпаки, намагався поєднати енергетичний перехід та економічне зростання виключно за допомогою зелених засобів, що призвело до своєрідного паралічу. Вони хочуть атомної енергетики, але будівництво електростанції займає десятиліття. Вони хочуть відновлюваних джерел енергії, але вони мінливі. Вони хочуть центрів обробки даних зі штучним інтелектом, але вони також хочуть вирішити кліматичну кризу. У Китаї ця напруженість сприймається прагматично, а не вирішується з моральних міркувань.

Генеральний директор Microsoft Сатья Наделла нещодавно пояснив у подкасті, що в Microsoft мільйони чипів штучного інтелекту лежать невикористаними на складах через брак інфраструктури живлення. Це протилежність прогресу. Це ситуація, коли капітал є, але фізична інфраструктура відсутня. Це класичний провал інфраструктурної політики.

Звернення Хуанга як сигнал тривоги: економічні наслідки

Заява Хуанга про те, що Китай виграє гонку штучного інтелекту, таким чином, не є песимістичним прогнозом, а зверненням до економічної раціональності. Він не стверджує, що Китай технологічно перевершує чи є більш інноваційним. Він стверджує, що Китай створює інфраструктурні передумови для функціонування ШІ, тоді як Захід блокує цей шлях.

Це має безпосередні наслідки для прибутковості компаній, що займаються штучним інтелектом. Центр обробки даних у Китаї, який отримує електроенергію на 50 відсотків дешевше, може бути або прибутковішим, або пропонувати послуги дешевше. Це створює ціновий тиск на західних постачальників послуг зі штучного інтелекту. Якщо OpenAI пропонує модель штучного інтелекту за 100 доларів за навчальний прогін, але китайська компанія пропонує ту саму послугу за 50 доларів, хто виграє?

Економічна відповідь проста: дешевша компанія домінуватиме на ринку. Це особливо актуально для ринків, де ціна має вирішальне значення, таких як країни, що розвиваються, та ринки, які потребують необмеженої обчислювальної потужності, тобто навчання ще більших моделей.

Водночас для західних компаній існує психологічний ефект. Якщо китайські конкуренти швидші та дешевші, інвестори стають більш скептично налаштованими щодо прибутковості західних стартапів у сфері штучного інтелекту. Це може призвести до посилення кредитування, що, своєю чергою, придушує інновації. Це свого роду самоздійсненне пророцтво: песимізм щодо західної конкурентоспроможності призводить до погіршення інвестиційних умов, що, своєю чергою, погіршує конкурентоспроможність.

Геополітичні виміри: ШІ як сила

За всіма цими економічними факторами криється глибша геополітична реальність. Штучний інтелект більше не розглядається як наукове досягнення чи економічна інновація, а як інструмент влади. Країна, яка є лідером у сфері ШІ, має не лише економічні, а й військові та політичні переваги.

Адміністрація Трампа це розуміє. Звідси суворі обмеження на експорт чіпів Nvidia до Китаю. Звідси й оголошення про те, що найсучасніші чіпи не експортуватимуться. Трамп каже, що найсучасніші технології будуть недоступні за межами США. Це свого роду цифрове ембарго, подібне до ембарго на нафту чи інші критично важливі товари на попередніх етапах геополітики.

Відповідь Китаю прагматична: якщо західні технології недоступні, ми розробляємо свої власні. Це класична схема в міжнародній економіці. Країни, відрізані від технологій, витрачають величезні ресурси на їх розвиток самостійно. Радянський Союз зробив це з ракетними технологіями та ядерною енергетикою. Китай зробив це з напівпровідниками та штучним інтелектом.

Ілюзія західного контролю

Тут прихована ключова іронія: США вважають, що можуть контролювати Китай за допомогою експортних обмежень. Насправді це лише призводить до того, що Китай швидше розробляє автономні рішення. DeepSeek частково є продуктом цих обмежень. Якби чіпи Nvidia були вільно доступні, китайські компанії могли б мати менше стимулів для розробки власних архітектур.

Хуан неодноразово говорив уряду США наступне: відкритий ринок, де домінує Nvidia, кращий для США, ніж фрагментований ринок, де Китай розробляє власні рішення. Це класичний випадок ефекту бумеранга, коли спроби контролювати іншу країну призводять до непередбачуваних наслідків.

Водночас, для уряду США присутній елемент економічної раціональності. Чорні списки та експортні ембарго не мають на меті контролювати Китай, а радше закріплювати світовий порядок, у якому домінують США. Це питання гегемонії. США хочуть не лише бути лідером у сфері штучного інтелекту, але й зробити всі інші країни залежними від найкращих чипів штучного інтелекту.

Але це за умови, що самі США мають достатні потужності для виконання цієї вимоги. Nvidia не може виробляти достатньо чіпів, щоб задовольнити світовий попит. Не кажучи вже про те, що США мають енергетичну інфраструктуру для постачання штучного інтелекту всьому світу. Якщо ж Америка відмовить іншим країнам у доступі до найкращого штучного інтелекту, це змусить ці країни шукати альтернативні рішення.

Економічний результат: хто домінуватиме у сфері штучного інтелекту?

За оцінками дослідницької фірми CCID Consulting, обсяг ринку штучного інтелекту в Китаї досягне 1,73 трильйона юанів до 2035 року, що становитиме приблизно 30,6% від загальносвітового обсягу. Це буде величезна частка ринку, враховуючи, що Китай починав з приблизно 15-20% світового ринку штучного інтелекту у 2024 році.

США, звичайно, залишатимуться величезним ринком штучного інтелекту. Але їхня відносна частка скоротиться, якщо Китай продовжуватиме описані стратегії. Це економічна логіка, що стоїть за заявою Хуанга. Річ не в тому, що Китай стане технологічно переважним. Річ у тому, що Китай знизить ціну на штучний інтелект за рахунок субсидій на інфраструктуру та енергетику, тим самим захопивши ринок.

Один момент, який часто ігнорується в західних дебатах, полягає в тому, що домінування не означає, що країна завжди має найкращі технології. Це означає, що країна домінує на ринку. IBM мала найкращі комп'ютерні технології в 1980-х роках, але втратила ринок ПК на користь швидших і дешевших конкурентів, таких як Compaq, а пізніше - азійських виробників.

Паралель зі штучним інтелектом є доречною. На Заході, можливо, все ще є кращі моделі. Але якщо китайський ШІ буде дешевшим, швидшим і достатньо хорошим, ринок тяжітиме до Китаю. Це не питання технологічної переваги, а питання економічної ефективності.

Аналіз показує, що хоча США просувають порядок денний дерегуляції, вони забувають, що самої лише дерегуляції недостатньо. Вони також повинні забезпечити фізичну інфраструктуру, на яку це дерегуляція може вплинути. Китай визнав, що енергетика, а не регулювання, є вузьким місцем, і тому масово субсидує витрати на електроенергію. Це створює економічні переваги, які перетворюються на нижчі ціни та швидші інновації. Західне переконання, що технологічна перевага автоматично призводить до домінування на ринку, є ілюзією, яку спростовує економічна реальність, у якій ціна та доступність важливіші за теоретичні показники. Таким чином, прогноз Хуанга не песимістичний, а раціональний.

Наша глобальна галузева та бізнес-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

☑ 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

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