Китай лидирует в потребительском ИИ, а США — в корпоративном
По мнению одного из самых известных в мире ученых и инвесторов в сфере ИИ Кай-Фу Ли, Китай находится на пути к тому, чтобы в течение нескольких лет занять доминирующее положение в сфере потребительских приложений искусственного интеллекта и производства робототехники, однако Соединенные Штаты сохранят значительное лидерство в области внедрения ИИ в корпоративном секторе и передовых исследований.
В редком и откровенном выступлении по видеосвязи из Пекина на конференции TED AI в Сан-Франциско во вторник Ли — бывший топ-менеджер Apple, Microsoft и Google, который сейчас руководит крупной венчурной фирмой и собственной ИИ-компанией — обрисовал технологический ландшафт, разделенный по географическому и экономическому признакам, что имеет глубокие последствия как для коммерческой конкуренции, так и для национальной безопасности.
«Китайская робототехника имеет преимущество за счет интеграции ИИ в условиях гораздо более низких затрат, эффективной цепочки поставок и быстрой реализации, поэтому такие компании, как Unitree, фактически опережают весь остальной мир в создании доступных гуманоидных ИИ-роботов общего назначения», — заявил Ли, имея в виду китайского производителя робототехники, который смог снизить цены по сравнению с западными конкурентами при одновременном расширении возможностей своей продукции.
Эти комментарии, прозвучавшие перед аудиторией из руководителей кремниеводолинских компаний, инвесторов и исследователей, стали одной из самых подробных публичных оценок Ли относительно сравнительных сильных и слабых сторон двух главных мировых сверхдержав в сфере ИИ. Они также указали на то, что гонка за лидерство в области искусственного интеллекта становится не единым состязанием, а серией параллельных гонок с разными победителями.
Почему венчурный капитал в США и Китае движется в противоположных направлениях
В основе анализа Кай-Фу Ли лежит кардинальное различие в том, как капитал распределяется в инновационных экосистемах двух стран. По словам Ли, американские венчурные капиталисты вливают средства в компании, занимающиеся генеративным ИИ, крупными языковыми моделями и корпоративным ПО, в то время как китайские инвесторы делают серьезные ставки на робототехнику и аппаратное обеспечение.
«Венчурные инвесторы в США не финансируют робототехнику так, как это делают венчурные фонды в Китае», — отметил Ли. «Точно так же венчурные инвесторы в Китае не финансируют генеративный ИИ так, как это делают в США».
Такое расхождение в инвестициях отражает различия в экономических стимулах и структуре рынка. В Соединенных Штатах, где компании привыкли платить за подписки на программное обеспечение и где высоки затраты на рабочую силу, корпоративные инструменты ИИ, повышающие продуктивность «белых воротничков», продаются по премиальным ценам. В Китае, где модели программной подписки исторически с трудом завоевывали популярность, а в экономике доминирует промышленность, робототехника предлагает более понятный путь к коммерциализации.
Как дал понять Ли, в результате каждая страна вырывается вперед в разных сферах — и эта тенденция может продолжиться.
«У Китая есть определенные трудности с тем, чтобы привлечь финансирование для компании на уровне OpenAI или Anthropic», — признал Ли, упоминая ведущие американские ИИ-лаборатории. «Но США, с другой стороны, столкнутся с проблемами в развитии инвестиционного интереса и создания ценности в секторе робототехники».
Почему американские компании доминируют в корпоративном ИИ, а китайские фирмы борются с подписками
Ли четко указал на ту сферу, где США сохраняют, судя по всему, устойчивое преимущество: заставить бизнес реально внедрять и оплачивать ИИ-программы.
«Корпоративное внедрение, безусловно, будут возглавлять Соединенные Штаты», — сказал Ли. «Китайские компании еще не выработали привычку платить за программное обеспечение по подписке».
Это кажущееся банальным различие в деловой культуре — готовность компаний платить ежемесячные сборы за ПО — стало критическим фактором в гонке ИИ. Взрывной рост расходов на такие инструменты, как GitHub Copilot, ChatGPT Enterprise и другое программное обеспечение для повышения производительности на базе искусственного интеллекта, подстегнул способность американских компаний инвестировать миллиарды в дальнейшие исследования и разработки.
Ли отметил, что Китай исторически преодолевал аналогичные проблемы в сфере потребительских технологий путем разработки альтернативных бизнес-моделей. «В первые дни интернет-софта Китай тоже сильно отставал, потому что люди не хотели платить за программы», — сказал он. «Но затем рекламные модели и модели электронной коммерции действительно подтолкнули Китай вперед».
Тем не менее, предположил он, кому-то потребуется «найти новую бизнес-модель, которая не сводится просто к оплате за использование программного обеспечения или к ежемесячной основе. В Китае этого в ближайшее время не произойдет».
Вывод таков: у американских компаний, создающих корпоративные инструменты ИИ, есть окно возможностей — возможно, весьма значительное, — в течение которого они могут генерировать выручку и реинвестировать в исследования и разработки, не сталкиваясь с серьезной китайской конкуренцией на своем ключевом рынке.
Как ByteDance, Alibaba и Tencent обойдут Meta и Google в потребительском ИИ
В сфере потребительских ИИ-приложений — тех, что встроены в социальные сети, электронную коммерцию и развлекательные платформы, которыми ежедневно пользуются миллиарды людей, — Ли видит решительный прорыв Китая вперед.
«Что касается потребительского использования, то это вполне вероятно», — заявил Ли, имея в виду достижение или превышение Китаем уровня США по развертыванию ИИ. «Китайские гиганты, такие как ByteDance, Alibaba и Tencent, определенно будут двигаться намного быстрее своих эквивалентов в Соединенных Штатах — таких компаний, как Meta, YouTube и других».
Ли указал на культурное преимущество: китайские технологические компании в последнее десятилетие одержимо занимались оптимизацией вовлеченности пользователей и соответствия продукта рынку в условиях жесточайшей конкуренции. «Китайские гиганты работают с невероятным упорством и овладели искусством поиска соответствия продукта рынку», — отметил он. «Теперь им нужно добавить к этому технологии. Так что это неизбежно произойдет».
Эта оценка совпадает с недавними наблюдениями в отрасли. Приложение TikTok от компании ByteDance стало самым скачиваемым приложением в мире благодаря сложной системе рекомендаций контента на базе ИИ, а китайские компании первыми внедрили функции на основе искусственного интеллекта в таких областях, как стриминговая коммерция и короткие видеоролики, которые западные компании скопировали позже.
Ли также отметил, что Китай уже более широко внедрил ИИ в некоторых областях. «Есть много областей, где Китай также проделал отличную работу, например, более широкое использование компьютерного зрения, распознавания речи и перевода», — сказал он.
Удивительный сдвиг в сторону открытого исходного кода: китайские модели обходят Llama от Meta
Пожалуй, самый яркий пример, приведенный Ли, касался разработки ИИ с открытым исходным кодом — сферы, в которой Китай, судя по всему, перехватил лидерство у американских компаний за удивительно короткое время.
«10 моделей с открытым исходным кодом [с самым высоким рейтингом] созданы в Китае», — сообщил Ли. «Эти компании теперь превзошли модель Llama от Meta, которая раньше занимала первое место».
Это знаменует собой значительный сдвиг. Модели Llama от Meta еще в начале 2024 года широко воспринимались как золотой стандарт для крупных языковых моделей с открытым исходным кодом. Однако китайские компании — включая собственную фирму Ли 01.AI, а также Alibaba, Baidu и другие — выпустили поток моделей с открытым исходным кодом, которые, согласно различным бенчмаркам, теперь превосходят свои американские аналоги.
Вопрос об открытом исходном коде стал камнем преткновения в развитии ИИ. Ли привел множество аргументов в пользу того, почему модели с открытым исходным кодом окажутся критически важными для будущего технологии, несмотря на то, что закрытые модели от таких компаний, как OpenAI, стоят дороже и зачастую демонстрируют превосходную производительность.
«Я считаю, что у открытого исходного кода есть ряд серьезных преимуществ», — утверждал Ли. С моделями с открытым исходным кодом «вы можете изучить их, настроить, улучшить. Они ваши, они бесплатны, и они важны для создания приложений или настройки модели под конкретную задачу».
Он провел аналогию с операционными системами: «Люди, работающие с операционными системами, обожали Linux, и именно поэтому его популярность взлетела до небес. И я думаю, что в будущем открытый исходный код также позволит людям настраивать суверенную модель для конкретной страны, оптимизировать ее для определенного языка».
Тем не менее, Ли предсказал, что оба подхода будут сосуществовать. «Я не думаю, что модели с открытым исходным кодом победят», — сказал он. «Я думаю, что подобно тому, как у нас есть Apple, которая является закрытой системой, но обеспечивает несколько лучший опыт, чем Android… мы увидим больше приложений, использующих модели с открытым исходным кодом, больше инженеров, желающих создавать такие модели, но большая часть денег все же останется в сегменте закрытых моделей».
Почему производственное преимущество Китая делает гонку робототехники «еще не оконченной, но» практически решенной
Говоря о робототехнике, Ли выразился прямо: сочетание производственного мастерства Китая, более низких затрат и агрессивных инвестиций создало преимущество, которое американским компаниям будет трудно преодолеть.
На прямой вопрос о том, завершилась ли уже гонка робототехники победой Китая, Ли ответил с осторожной оговоркой. «Она еще не окончена, но я думаю, что США все еще способны предложить лучшие исследовательские идеи в области робототехники», — сказал он. «Однако венчурные фонды в США не финансируют робототехнику так, как венчурные фонды в Китае».
Проблема носит структурный характер. Создание роботов требует не только программного обеспечения и ИИ, но и масштабного аппаратного производства — именно тех элементов интегрированной цепочки поставок и недорогого производства, совершенствованием которых Китай занимался десятилетиями. В то время как американские лаборатории в университетах и таких компаниях, как Boston Dynamics, продолжают создавать впечатляющие исследовательские прототипы, превращение этих прототипов в доступные коммерческие продукты требует производственной экосистемы, которой обладает Китай.
Такие компании, как Unitree, наглядно продемонстрировали это преимущество. Гуманоидные и четвероногие роботы компании стоят лишь малую часть от цены их американских аналогов, предлагая при этом сопоставимые или превосходящие возможности — такое соотношение цены и производительности может оказаться решающим на коммерческих рынках.
Что беспокоит Ли больше всего: не общий искусственный интеллект (AGI), а сама гонка
Несмотря на свой в целом сбалансированный тон в отношении развития ИИ в Китае, Ли выразил беспокойство по поводу одной сферы, где, по его мнению, глобальное сообщество разработчиков ИИ сталкивается с реальной опасностью — речь идет не о далеком риске появления сверхчеловеческого ИИ, а о краткосрочных последствиях слишком быстрых темпов движения.
Отвечая на вопрос о рисках AGI, Ли переформулировал проблему. «Я меньше боюсь того, что ИИ станет самоосознающим и создаст угрозу для людей в краткосрочной перспективе», — сказал он, — «но я больше переживаю о том, что его могут использовать злоумышленники для совершения ужасных вещей, или что ИИ-гонка заставит людей работать настолько усердно, яростно и стремительно по принципу „двигайся быстро и ломай“, что они начнут выпускать продукты с проблемами и уязвимостями, которые могут быть использованы».
Он продолжил: «Меня это очень беспокоит. На самом деле я думаю, что произойдет какое-то ужасное событие, которое послужит тревожным звонком из-за подобного рода проблем».
Точка зрения Ли имеет особый вес благодаря его уникальному опыту работы как в сфере китайских, так и американских разработок в области ИИ. За свою карьеру, охватывающую более трех десятилетий, он занимал руководящие должности в Apple, Microsoft и Google, а также основал венчурный фонд Sinovation Ventures, который инвестировал в более чем 400 компаний в обеих странах. Его ИИ-компания 01.AI, основанная в 2023 году, выпустила несколько моделей с открытым исходным кодом, которые входят в число самых мощных в мире.
Для американских компаний и директивных органов анализ Ли представляет сложную стратегическую картину. Соединенные Штаты обладают явными преимуществами в области корпоративного ИИ-ПО, фундаментальных исследований и вычислительной инфраструктуры. Однако Китай движется быстрее в потребительских приложениях, производит робототехнику с меньшими затратами и потенциально вырывается вперед в разработке моделей с открытым исходным кодом.
Такое разветвление предполагает, что вместо единственного «победителя» в гонке ИИ мир может двигаться к технологическому ландшафту, где разные страны преуспевают в разных областях — со всеми вытекающими отсюда экономическими и геополитическими сложностями.
Поскольку конференция TED AI продолжилась в среду, оценка Ли висела над последующими дискуссиями. Его послание казалось ясным: гонка ИИ — это не одно состязание, а множество, и США с Китаем выигрывают в разных дисциплинах.
Стоя позже в конференц-зале, один венчурный инвестор, пожелавший остаться неназванным, подытожил царившую в комнате атмосферу: «Мы больше не конкурируем с Китаем. Мы соревнуемся на параллельных путях». Сроднятся ли эти пути со временем или разойдутся в совершенно отдельные технологические экосистемы — это, пожалуй, главный вопрос следующего десятилетия.
