Американо-китайское соперничество в ИИ началось примерно в 2017 году, когда Китай опубликовал первый стратегический документ — план развития ИИ нового поколения, рассчитанный до 2030 года. В нем была обозначена вполне конкретная задача: к этой дате Китай должен стать мировым лидером в области базовых исследований, прикладных технологий и применения искусственного интеллекта, а также мировым центром инноваций в области ИИ. С учетом стратегической значимости ИИ для гражданского и военного применения стало понятно: растет серьезный конкурент, который в случае успеха к 2030 году может сместить США с олимпа глобального доминирования не только в технологиях, но и в военно-политической сфере.
Так совпало, что на 2017 год пришелся глобальный расцвет применения ИИ в технологиях компьютерного зрения. Apple представила iPhone X с Face ID. Распознавание лиц стало сверхточным, что позволило использовать технологию в умных камерах, для совершения оплаты «лицом». В медицинской диагностике ИИ впервые начал демонстрировать сопоставимые с человеком результаты при анализе рентгеновских снимков.
Поскольку задача компьютерного зрения — научить машину распознавать определенные параметры в визуальных данных, используя алгоритмы, главными составляющими развития технологии на тот момент были исходные данные для обучения системы, алгоритмы и чипы, которые обеспечивают вычисления. Накопленных визуальных данных у Китая с 1,5-миллиардным населением было много, и с этим ничего нельзя было поделать. Но алгоритмы — продукт интеллектуального труда, и, как представляли в США, самые светлые умы человечества трудятся в американских исследовательских центрах и технологических корпорациях. Да и американское «железо» самое передовое, поэтому при наличии экспортных ограничений Китай останется без двух главных составляющих успеха в развитии технологии ИИ.
Введенные ограничения на поставки мощных чипов, конечно, создали трудности технологическим компаниям Китая. Обучение ИИ для них стало сложнее и дороже. Но технологии не стояли на месте. Со временем, кроме вычислительных ресурсов, решающее значение приобрели характеристики алгоритмов и оптимизация соотношения между размером модели и объемом данных, что позволило добиваться сопоставимого качества при меньших затратах вычислительной мощности.
Это произошло по мере развития генеративного ИИ, что стало логичным продолжением прогресса машинного обучения. Стало понятно, что распознавание определенных параметров — первый шаг к генерализации. Оказалось, что текст можно рассматривать тоже как «изображение», составленное из последовательностей символов. Значит, модель можно обучить находить определенные параметры в языке: буквы, морфемы, синтаксические конструкции. И родилась идея, что языковая модель, натренированная на общих данных, может строить универсальные представления, работающие за пределами исходной задачи. Иными словами, модель становится способной к «генерализации» — применению полученных знаний для анализа новых данных и принятия решений в условиях, с которыми ранее не сталкивалась.
Так пришли к большим языковым моделям, причем прорыв в этой сфере совершила американская OpenAI со своим ChatGPT. Китайские технологические компании стали пытаться влиться в эту струю, занимаясь собственными разработками. У них были и исходные данные, и необходимые компетенции, применяемые для компьютерного зрения, — здесь они были лидерами. Помогла распространенность систем распознавания лиц в Китае как среди обычных пользователей, так и в работе правоохранительных органов. Примерно через два года после появления ChatGPT, в январе 2025-го, китайская DeepSeek представила свою языковую модель R1. По уровню она была сопоставима с уже не самой передовой на тот момент моделью от ChatGPT o1. Рассуждения были чуть лучше у о1, зато математические способности по тесту MATH-500 оказались выше у R1. Важными преимуществами DeepSeek стали общедоступность и бесплатность модели. А главное, если верить заявлениям разработчиков, модель была обучена на маломощных чипах, разрешенных к поставкам в Китай с учетом экспортных ограничений.
Узнать наверняка, какие вычислительные мощности были затрачены на обучение модели DeepSeek, мы не можем. Но дело в том, что количество параметров модели и ее производительность к тому моменту уже не были прямо пропорциональны требуемой вычислительной мощности.
Китайские власти тратят огромные средства на поддержку полупроводниковой отрасли, но все же перспективы лидерства в ИИ сейчас уже не зависят напрямую от количества чипов и их производительности. И этот аргумент используют американские технологические компании, такие как Nvidia, когда лоббируют в администрации Белого дома смягчение экспортных ограничений. Все-таки китайский рынок очень велик, и бизнес в нем крайне заинтересован.
Вероятно, будущие позиции стран на глобальной ИИ-арене определятся комплексом факторов: стратегическим видением на уровне государства и бизнеса, гармонизацией стандартов, выработкой межнациональной регуляторики, трансфером капитала и интеллектуальных ресурсов. Китай проявляет большую активность. В 2023-м он предложил глобальную инициативу по управлению ИИ и призвал все страны укреплять обмен информацией и техническое сотрудничество. В сентябре 2025 года на Генассамблее ООН премьер Госсовета КНР Ли Цян выдвинул международную инициативу по сотрудничеству ИИ+. В то же время опубликованный администрацией Трампа план действий в области ИИ представляется американоцентричной стратегией, направленной на обеспечение лидерства за счет дерегулирования и экономической конкурентоспособности американских компаний.
США пока сохраняют лидерство в области фундаментальных технологий: у них наиболее продвинутые генеративные модели, фреймворки, вычислительный потенциал. Но американцы концентрируются на коммерциализации с учетом интеллектуальной собственности. При сохранении нынешних тенденций в будущем не исключено разделение целевых рынков китайских и американских компаний: США будут разрабатывать сложные и продвинутые продукты для специальных задач, а Китай замкнет на себе массовый сегмент за счет общедоступности и масштабируемости своих ИИ-решений.
Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора