Оглавление

Американское преимущество в искусственном интеллекте начинает напоминать дом с трещинами в фундаменте — внешне всё ещё впечатляет, но структурные проблемы уже видны невооружённым глазом. Крис Миллер, автор бестселлера «Война чипов», выступил с тревожным заявлением перед сенатским комитетом: США рискуют проиграть Китаю битву за AI-таланты.

Массовое производство мозгов

Масштабы китайской образовательной системы поражают: в 2020 году страна выпустила 3,57 миллиона специалистов STEM против 820 тысяч в США. Это четырёхкратное преимущество в численности населения закономерно транслируется в количестве высококвалифицированных кадров.

Доля взрослых с магистерскими степенями в Китае выросла с 0,1% до 0,9% за два десятилетия, тогда как в США — с 8,7% до 14,1%. Рост в девять раз против полутора — разница, которая начинает ощущаться на рынке труда.

Министерство образования Китая системно перестраивает образовательные программы: пятая часть вузовских специальностей была реформирована за последние два года с акцентом на AI и микроэлектронику. Как отмечает CEO Xpeng Хэ Сяопэн, большинство новых сотрудников компании — свежие выпускники, и даже в условиях ограниченного пула талантов им удалось нанять 10 специалистов по технологиям вождения в этом году.

Китай демонстрирует классическую стратегию «залить количеством» — когда нет доступа к самым передовым технологиям, компенсируешь это массовостью подготовки кадров. Интересно, что быстрее сработает: американское качество или китайский масштаб? История полупроводниковой индустрии показывает, что количественное преимущество рано или поздно начинает конвертироваться в качественные прорывы.

Качество против количества

Несмотря на американское лидерство в создании прорывных моделей вроде ChatGPT от OpenAI и Gemini от Google, китайские компании демонстрируют впечатляющую эффективность. DeepSeek заявила о достижении результатов, сопоставимых с OpenAI, при существенно меньших затратах.

Аналитик UBS Вэй Сюн отмечает, что китайские интернет-гиганты потратили на капитальные расходы около 400 миллиардов юаней ($56,58 млрд) в этом году — примерно десятую часть от американских коллег, при этом достигая «сопоставимой» производительности AI-моделей.

Ещё более показательно различие в источниках финансирования: если в США говорят о «циклическом финансировании» AI-индустрии, когда деньги вращаются внутри одной экосистемы, то китайские разработчики в основном опираются на внутренние денежные потоки.

Скрытые преимущества

Китай обладает несколькими нетривиальными преимуществами:

  • Обилие данных — популярность коротких видео предоставляет огромные объёмы тренировочного материала
  • Патентная активность — китайские компании демонстрируют самый быстрый рост в получении американских патентов
  • Энергетическое превосходство — как отмечает Миллер, Китай лидирует в доступности электроэнергии

Huawei, занимающая пятое место среди коммерческих компаний по количеству патентов в США, сообщает о рекордных $630 млн доходов от лицензирования в прошлом году. Компания активно сотрудничает с университетами в AI-исследованиях.

Китай также стабильно занимает первое место в американском индексе, измеряющем успехи студентов на STEM-Олимпиадах, а научные публикации страны по версии Nature вчетверо превзошли американские показатели.

Энергия как ограничивающий фактор

Основательница Fusion Fund Лу Чжан указывает на ещё одну проблему: «Думаю, прежде чем у нас закончатся GPU, мы столкнёмся с нехваткой энергии». В триаде факторов AI-лидерства, которую выделил Миллер — вычислительная мощность, интеллектуальный капитал и электроэнергия — США сохраняют преимущество только в первом компоненте.

Пока американские компании сталкиваются с энергетическими ограничениями, Китай наращивает как кадровый, так и энергетический потенциал. Иммиграционные правила США дополнительно усложняют привлечение иностранных исследователей, в то время как Китай учится удерживать таланты внутри страны.

Источник новости: CNBC