Китай пока отстает от США в гонке за ИИ из-за ограничений в вычислительных мощностях
Эксперты отмечают, что шанс Китая обойти США в гонке за лидерство в ИИ в ближайшие 3–5 лет остаётся менее чем 20%, из-за разрыва в доступе к вычислительным мощностям и ограничений в ресурсах. В стране уже задействованы основные вычислительные ресурсы, что сдерживает масштабные разработки, и остаются нерешёнными ключевые проблемы, такие как отсутствие собственных литографических машин и ограниченное финансирование фундаментальных исследований.
По данным Interest Ingengineering, AI and Robotics, в ближайшие 3–5 лет шанс того, что Китай обойдёт США в гонке за лидерство в ИИ, остаётся менее чем 20%. Эксперты подчёркивают, что разрыв в доступе к вычислительным мощностям и ограниченность ресурсов — ключевые факторы, которые пока сдерживают развитие.
Основные ограничения в развитии ИИ в Китае
Аналитики и разработчики крупных технологических компаний в Китае указывают на серьёзные барьеры, мешающие достижению технологического лидерства в сфере искусственного интеллекта. По мнению Линь Цзюньянга, технического руководителя команды Qwen в Alibaba Group Holding, текущий уровень вычислительных мощностей в США превосходит возможности Китая на один–два порядка. Это создаёт значительное преимущество для компаний, таких как Google DeepMind и OpenAI, которые активно инвестируют в исследования следующего поколения ИИ.
В Китае, по его словам, основные вычислительные ресурсы уже задействованы для удовлетворения текущих потребностей, что ограничивает возможности для экспериментов и масштабных разработок. «Мы работаем в рамках существующих задач, максимально эффективно используя доступные GPU, но всё ещё не имеем достаточной свободы для определения новых парадигм», — отметил он.
Роль крупных языковых моделей
Тань Цзя (Tang Jie), сооснователь и главный ИИ-специалист компании Zhipu AI (Z. ai), указывает на важную роль языковых моделей в текущей гонке за ИИ. По его мнению, США уже имеют значительное преимущество, поскольку в их распоряжении находятся модели, которые пока не были выпущены в открытый доступ. Это, по его мнению, способствует дальнейшему расширению разрыва между двумя странами.
Однако Яо Шунью (Yao Shunyu), новый главный ИИ-специалист Tencent Holdings и бывший исследователь OpenAI, выступает с более оптимистичной оценкой. Он отмечает, что Китай имеет опыт быстрого масштабирования технологий в таких направлениях, как электромобили и высокотехнологичное производство. По его мнению, аналогичный подход может быть применён и к ИИ, если будут решены ключевые проблемы.
Проблемы, требующие решения
Эксперты подчеркивают, что для достижения технологического прорыва Китаю необходимо решить несколько фундаментальных проблем. В числе первоочередных задач — отсутствие собственных экстремальных ультрафиолетовых литографических машин, необходимых для производства передовых чипов. Также отмечается, что внедрение ИИ в бизнес-процессы происходит медленнее, чем в США, а ресурсы, выделяемые на фундаментальные исследования, остаются ограниченными.
«Мы уже умеем оптимизировать, но пока не готовы рисковать ради определения нового направления», — пояснил Яо Шунью.
Роль молодых исследователей
Однако оптимистичный взгляд на будущее связан с появлением нового поколения исследователей, родившихся в 1990–2000-х годах. Тань Цзя уверен, что именно они могут стать движущей силой в создании инновационных решений. При этом он подчёркивает необходимость улучшения условий для научной деятельности, включая чёткое определение границ конкуренции между крупными технологическими компаниями и стартапами.
В последние месяцы правительство Китая начало поощрять замену импортных чипов на отечественные. В частности, было рекомендовано приостановить некоторые заказы на чипы NVIDIA H200, несмотря на то, что США разрешили их поставки в страну. Эта мера, по мнению аналитиков, направлена на ускорение развития собственной микроэлектроники.
Интересно: Сможет ли Китай создать условия для рискованного научного эксперимента, необходимого для формирования новых парадигм в ИИ, при сохранении баланса между государственным контролем и свободой исследований?
Гонка за ИИ: Китай и США в технологической гонке
Гонка за искусственным интеллектом давно вышла за рамки отдельных компаний и стала глобальной борьбой за технологическое будущее. США и Китай — два главных участника этой гонки — движутся по разным траекториям. В то время как первые опираются на доступ к передовым чипам и масштабные инвестиции в исследования, Китай сталкивается с фундаментальными ограничениями, которые, как показывают эксперты, могут сдерживать его рост в ближайшие пять лет.
Ключевые барьеры: вычислительные мощности и чипы
Одним из главных факторов, определяющих успех в разработке ИИ, остаются вычислительные мощности. В США крупные игроки, такие как Google DeepMind и OpenAI, имеют доступ к экосистеме, где чипы, архитектура и инфраструктура работают в синергии. Это позволяет им не только создавать модели, а формировать новые парадигмы.
В Китае, как отмечают эксперты, доступ к таким мощностям ограничен. Даже если компании, вроде Alibaba, Tencent или Zhipu AI, хотят проводить эксперименты, они сталкиваются с дефицитом GPU и отсутствием собственных высокотехнологичных чипов. Экстремальная ультрафиолетовая литография, необходимая для производства передовых процессоров, пока не освоена в Китае. Это означает, что страна зависит от импорта, а значит, от внешних условий, которые могут быстро измениться.
Однако в последние месяцы наблюдается значительное развитие отечественной микроэлектроники. Alibaba начала испытания собственного чипа для задач искусственного интеллекта, изготовленного на китайских производственных мощностях [!]. Tencent полностью перешла на использование китайских процессоров в своей ИИ-инфраструктуре, что подтверждает переход к массовому внедрению отечественных решений [!]. Эти шаги снижают зависимость от западных поставщиков и укрепляют позиции Китая в условиях ограничений на поставки западных чипов.
Важный нюанс: Технологическая зависимость — это не только вопрос стоимости. Это вопрос устойчивости, масштабируемости и, в конечном итоге, стратегической независимости.
Бизнес-интеграция и фундаментальные исследования
Ещё один важный аспект — интеграция ИИ в бизнес-процессы. В США ИИ активно внедряется в производство, логистику, финансы и другие сферы. Это создаёт обратную связь: чем больше данных используется, тем лучше становятся модели, а значит, выше их коммерческая ценность.
В Китае, как отмечают эксперты, этот процесс идёт медленнее. Компании предпочитают оптимизировать существующие процессы, а не рисковать ради экспериментов. Это связано с тем, что в стране пока нет достаточной культуры принятия рисков в научной среде. ИИ-исследования часто ориентированы на ближайшие результаты, а не на формирование новых направлений.
Однако в последние месяцы происходит сдвиг: китайские ИИ-модели, такие как Qwen, DeepSeek V3 и Kimi K2, получают всё большее признание как внутри страны, так и за её пределами. Использование китайских открытых моделей искусственного интеллекта выросло с 1,2% в конце 2024 года до почти 30% в 2025, охватив 100 триллионов токенов [!]. Alibaba отметила, что на основе Qwen уже создано более 170 000 производных моделей благодаря открытой лицензии, что сделало Qwen популярной среди разработчиков по всему миру, включая крупные компании, такие как Airbnb [!].
Важный нюанс: Технологическое лидерство не рождается из оптимизации. Оно формируется в процессе рискованного экспериментирования и долгосрочных исследований.
Молодое поколение и будущее исследований
Однако есть и оптимистичные сигналы. В Китае начинает формироваться новое поколение исследователей, родившееся в 1990–2000-х годах. Они выросли в цифровой эпохе и уже сейчас работают над инновационными решениями. По мнению Тань Цзя, именно они могут стать движущей силой, если будут созданы подходящие условия для исследований.
Важный нюанс: Государство уже начинает менять подход: в последние месяцы власти поощряют использование отечественных чипов, включая приостановку заказов на NVIDIA H200. Это может стимулировать развитие собственной микроэлектроники, что в долгосрочной перспективе укрепит позиции Китая в гонке за ИИ.
Однако остаётся важный вопрос: сможет ли страна создать условия для свободного научного экспериментирования, не теряя при этом контроля над развитием? ИИ — это не только технологии, это и культура, в которой рождаются идеи.
Регулирование и международный диалог
Новые правила регулирования искусственного интеллекта в Китае обязывают компании использовать только безопасные данные для обучения ИИ и маркировать все созданные с его помощью материалы, чтобы обеспечить прозрачность и контроль контента. Alibaba участвовала в подготовке этих правил, которые вступили в силу в ноябре, и оказала влияние на формулировку требований, направленных на обеспечение социальной стабильности и сохранение государственного контроля [!].
Также усилия Китая по усилению регулирования и контролю над ИИ-технологиями проявляются в проверке сделок с иностранными компаниями. Например, Министерство торговли Китая начало проверку сделки Meta⋆ с китайским стартапом Manus, сосредоточившись на соблюдении правил экспортного контроля. Эксперты рассматривают это как часть усиливающегося стремления Пекина сохранить ИИ-технологии и специалистов внутри страны [!].
Заключение
Технологическая гонка между Китаем и США продолжает ускоряться, и обе стороны активно развивают собственные экосистемы. Китай демонстрирует рост в производстве ИИ-моделей и переход на отечественные чипы, что снижает зависимость от западных поставщиков. США, в свою очередь, продолжают доминировать в доступе к передовым чипам и инвестициях в исследования. Для российского бизнеса важно следить за динамикой этой гонки, так как она может повлиять на доступ к технологиям и условия конкуренции на глобальном рынке.
Источник: Interest Ingengineering
