Инвестиции в искусственный интеллект уже превысили затраты на лунную программу, а к 2026 году расходы на эту технологию могут составить 700 миллиардов долларов, увеличившись почти вдвое за год. В США политики и деловые круги часто говорят о необходимости «опередить Китай» в данной области, но такой взгляд подразумевает общую для двух стран цель и примерное равенство возможностей. В реальности их задачи на рынке ИИ сильно различаются, отмечает IEEE Spectrum.
Как поясняет Селина Сюй (Selina Xu), возглавляющая исследования и стратегические инициативы по Китаю и ИИ в офисе экс-главы Google Эрика Шмидта (Eric Schmidt), детальный анализ развития ИИ в обеих странах демонстрирует, что они преследуют разные цели. Более того, их пути расходятся. По её мнению, США сосредоточены на масштабировании и стремлении к созданию «сильного искусственного интеллекта» (AGI), в то время как Китай делает акцент на экономической эффективности и практическом применении технологий.
Сюй считает, что мышление в категориях «гонки» может принести лишь вред — правительства и корпорации начнут игнорировать необходимые меры безопасности ради достижения иллюзорного «лидерства». Отчасти это уже происходит, например, в энергетическом секторе, где администрация США продвигает «атомные кампусы» с ослабленными нормативами безопасности для АЭС. Сам Шмидт ранее уже предостерегал об опасностях стремления США к абсолютному превосходству в сфере ИИ.
Источник изображения: Joss Broward / Unsplash
Ещё в 2010-х годах, по мере совершенствования систем машинного обучения, такие известные личности, как Стивен Хокинг и Илон Маск, предупреждали, что универсальный потенциал ИИ неотделим от его военного и экономического применения — повторяется модель соперничества времён Холодной войны. Некоторые аналитики полагают, что идея подобного «соревнования» выгодна ведущим лабораториям, инвесторам и медиа, которым проще оперировать упрощёнными показателями успеха, такими как размер моделей, результаты тестов и объёмы вычислительных мощностей.
В рамках концепции «технологической гонки» именно «искусственный интеллект общего уровня» представляет собой конечную цель, и победителем окажется тот, кто первым его создаст. Однако, по мнению аналитиков, нет уверенности в том, что государство, разработавшее AGI, автоматически станет лидером и сможет навязать свою волю, поскольку такой ИИ превзойдёт человеческий разум и окажется неподконтрольным и непредсказуемым. К тому же, Китай и США применяют принципиально разные подходы к реализации проектов в области ИИ, а экономические условия в этих странах также существенно различаются.
Источник изображения: Nicolas Hoizey / Unsplash
После длительного периода стремительного развития Китай переживает экономическое замедление, что заставляет страну искать новый «локомотив роста». Вместо инвестиций в «гипотетические» модели развития искусственного интеллекта, КНР рассматривает ИИ как практический инструмент для модернизации существующих отраслей — от медицины до энергетики и аграрного сектора, а также как средство для повышения качества жизни граждан. С этой целью технологии ИИ активно внедряются в промышленность, логистические системы, энергетику, финансовый сектор и государственные службы.
Автомобильные компании массово внедряют роботизированные системы на производстве с минимальным участием человека; согласно статистике за 2024 год, в Китае использовалось в пять раз больше промышленных роботов, чем в США. Агротехнологические модели помогают фермерам, в медицинской сфере инструменты на основе ИИ способствуют диагностике и лечению пациентов. Даже небольшие предприятия изучают возможности применения ИИ для увеличения эффективности своей работы.
Источник изображения: JESHOOTS.COM / Unsplash
В Соединенных Штатах модели искусственного интеллекта также находят всё более широкое применение в различных сферах, однако ключевой фокус смещён в сторону обслуживания и анализа данных с использованием крупных языковых моделей (LLM). Они задействуются для работы с неструктурированной информацией и автоматизации процессов общения. К примеру, финансовые учреждения внедряют LLM-ассистентов для поддержки клиентов в управлении счетами и обработки типовых обращений, а медики с их помощью выделяют важные сведения из историй болезней и клинических отчётов. Согласно мнению аналитиков, LLM в большей степени соответствуют структуре американской экономики, сконцентрированной на услугах, нежели промышленно ориентированной экономике Китая.
Безусловно, Китай и США соперничают в отдельных областях, связанных с ИИ, особенно в разработке и выпуске полупроводников, необходимых для функционирования систем искусственного интеллекта. Обе державы также стремятся контролировать цепочки поставок в интересах национальной безопасности. Китай, вне сомнений, работает над преодолением зависимости от американских микросхем.
Источник изображения: Rock Staar / Unsplash
Значимым полем для конкуренции выступает военное применение ИИ, поскольку это может дать одной из сторон технологическое превосходство в определённых видах вооружений. При этом Китай пока не определился с ключевым направлением финансирования для оборонного и промышленного секторов. После успешного появления DeepSeek в 2025 году, основной получатель инвестиций в разработку «универсального искусственного интеллекта» так и не выбран, и страна, по-видимому, не намерена концентрировать все ресурсы на AGI, считая это чрезмерно рискованным.
На практике американские и китайские компании продолжают взаимодействовать, несмотря на постепенное экономическое «разделение» двух государств. Фактически, как полагает Сюй, для создания безопасного и надёжного ИИ было бы предпочтительнее, чтобы учёные и регуляторы США и КНР установили диалог и договорились о неприемлемых границах, а затем соревновались в установленных рамках. Концепция «гонки вооружений» упускает из виду реальную практику на местах, обмен опытом между фирмами, совместное использование научных данных, миграцию специалистов между рынками, а также общую глубину взаимосвязи экосистем двух стран.
Источник: