Китай виграє в гонці штучного інтелекту? Яснісна картина за межами заголовків

Ключові моменти

• Генеральний директор Hugging Face Клеман Делангу розповів CNBC на цьому тижні, що Китай «явно домінує на відкритих моделях прямо зараз».
• Модель Kimi K3 компанії Moonshot, заснованої в Пекіні, випущена в липні 2025 року, дорівнювала або перевершувала деякі моделі Anthropic і OpenAI за стандартними тестами продуктивності.
• Американські експортні обмеження блокують Китаю доступ до найпередовіших чипів, уповільнюючи швидкість навчання китайськими лабораторіями та запуску великих моделей штучного інтелекту.
• Експерти вважають, що китайський штучний інтелект може стати стандартною технологією для країн, що розвиваються, що несе як комерційну, так і політичну вагу.
• США утримують переваги в продуктивності моделей найвищого рівня, приватних інвестиційних капіталах і спеціалізованих талантах.

На цьому тижні генеральний директор стартапу штучного інтелекту Hugging Face висловив твердження, яке вразило: Китай виграє. Клеман Делангу розповів CNBC, що він «не був би здивований», якби китайські компанії першими досягли передової лінії штучного інтелекту, тобто найпередовіших можливостей будь-якої моделі в світі, до кінця 2025 року або в 2026 році.

Це сміла заява. То що насправді відбувається?

У яких сферах Китай явно лідирує?

Китай явно лідирує у двох сферах: відкритих моделях і робототехніці. Відкриті моделі — це системи штучного інтелекту, які будь-хто може завантажити, змінити та запустити на своїх комп'ютерах, замість того щоб платити за доступ до них через веб-сайт компанії. Кожна основна відкрита модель прямо зараз походить з китайської лабораторії.

На комерційній стороні китайські моделі конкурують за ціною. Більшість реальних завдань штучного інтелекту не потребують найкращої доступної моделі, тому дешевші китайські альтернативи знайшли клієнтів у західних компаніях та, за словами аналітиків, у країнах, що розвиваються, в Африці. Деніел Ремлер, старший співробітник аналітичного центру Center for a New American Security, розповів CNBC: «Виходячи з поточних тенденцій, здається більш ймовірним, ніж ні, що китайський штучний інтелект стане стандартним для країн, що розвиваються». Якщо це станеться, стверджує він, ці країни можуть політично вирівнятися з Пекіном, і китайські технологічні фірми отримають точку опори на цих ринках.

Kimi K3 компанії Moonshot, випущена в липні, була близька до топових американських моделей за стандартними еталонами і перевершувала їх у деяких конкретних тестах. Попит був настільки високим, що Moonshot мала призупинити нові підписки, тому що не мала обчислювальних потужностей для обслуговування користувачів.

Що утримує США попереду?

Чипи. США все ще контролюють найпотужніші процесори штучного інтелекту, чипи, які виконують важку обчислювальну роботу, необхідну для навчання та запуску великих моделей штучного інтелекту. Експортні обмеження запобігають китайським компаніям законно купувати ці процесори, що обмежує, наскільки великими та спроможними можуть стати їхні моделі.

Крім чипів, США мають приватний інвестиційний капітал у масштабі, який Китай не може легко дорівняти. Компанії як Anthropic і OpenAI залучили рекордні суми, які фінансують величезну обчислювальну інфраструктуру, яку вимагає сучасний передовий штучний інтелект. Топові дослідники штучного інтелекту все ще переїжджають до США для роботи.

Кіган МакБрайд, директор з політики науки та технологій у Tony Blair Institute for Global Change, сформулював це ясно: «США наразі мають найспроможніші моделі в світі, сильні технологічні альянси та переважну перевагу в обчисленнях».

Китай працює над обходом обмежень на чипи, отримуючи обчислювальні потужності в інших країнах, дистилюючи знання з американських моделей та створюючи власну промисловість чипів. Цей внутрішній сектор чипів все ще значно відстає від американських та нідерландських виробників.

Що буде далі?

Аналітики кажуть, що питання більше не в тому, чи може Китай конкурувати на вершині штучного інтелекту. Може, або скоро зможе. Справжнім питанням є те, чи адаптується США достатньо швидко, щоб утримати свою перевагу, коли китайські лабораторії покращуватимуть витрати, швидкість розгортання та глобальний охоплення поряд з чистою продуктивністю моделей.

Для звичайних людей практичним наслідком є вибір: більш спроможні та дешевші інструменти штучного інтелекту надходять з більшої кількості місць, що зазвичай означає нижчі ціни та ширший доступ. Геополітичний аспект, хто формує правила та стандарти глобального штучного інтелекту, розгортатиметься протягом років.