Глава Qwen: у китайских ИИ‑моделей менее 20 % шансов обойти западные аналоги — несмотря на IPO в сфере ИИ на $1 млрд, одних инвестиций недостаточно

В Китае на этой неделе произошёл заметный всплеск активности в сфере искусственного интеллекта: ряд местных ИИ‑компаний привлёк более $1 млрд посредством IPO на гонконгской бирже. Хотя эти размещения призваны продемонстрировать уверенность в секторе, они спровоцировали откровенные заявления от представителей китайской ИИ‑индустрии о том, что разрыв с США продолжает увеличиваться — и свежие инвестиции не способны легко его ликвидировать.

Оценка шансов на прорыв

По данным агентства Bloomberg, Джастин Лин (Justin Lin), руководитель направления открытых моделей Qwen в Alibaba Group, заявил, что у китайских компаний «менее 20 % шансов» опередить такие компании, как OpenAI и Anthropic, за счёт фундаментальных прорывов в ближайшей перспективе.

Его мнение поддержали коллеги из Tencent и Zhipu AI. Последняя компания — одна из первых китайских разработчиков базовых моделей, вышедших на публичный рынок. IPO Zhipu AI, а также компании Minimax, проходят на фоне усилий Пекина по стимулированию размещения tech‑компаний на внутренних биржах. Цели таких мер — снизить зависимость от американских рынков капитала и направить национальные сбережения в приоритетные сектора, включая полупроводники и ИИ.

Значение IPO для китайских ИИ‑стартапов

Привлечение более $1 млрд в рамках IPO за одну неделю — впечатляющий результат для китайских ИИ‑стартапов. Ещё два года назад такое было трудно представить. Эти размещения отражают сдвиг в политике китайских регуляторов, которые отдают приоритет внутреннему финансированию ИИ, передовых чипов и инфраструктуры данных. Гонконг выступает предпочтительной «офшорной» площадкой, позволяющей сохранить доступ к глобальному капиталу.

Для Zhipu AI, конкурента OpenAI, обучение и развёртывание больших языковых моделей (LLM) требует значительных капиталовложений — ещё до учёта ограничений, связанных с оборудованием. IPO дают:

• более длительные горизонты финансирования по сравнению с традиционными венчурными раундами;
• снижение зависимости от охладевшего с 2021 года венчурного рынка;
• защиту от геополитических колебаний, согласовывая интересы частного сектора с национальными технологическими приоритетами Пекина.

Ограничения, которые не преодолеваются капиталом

Однако IPO не решают ключевую проблему — доступ к наиболее дорогостоящим компонентам ИИ‑стека. Капитал может покрыть расходы на инженеров и аренду дата‑центров, но не создаёт передовые GPU или память с высокой пропускной способностью (HBM).

После проведения IPO и снижения давления, связанного с финансированием, ряд руководителей выразил опасения, что главным узким местом для Китая теперь стали доступность вычислительных мощностей и энергообеспечение.

На саммите AGI‑Next в Пекине 10 января Джастин Лин отметил: «Огромное количество вычислительных мощностей OpenAI направлено на исследования следующего поколения, тогда как мы работаем на пределе — большая часть наших ресурсов уходит на выполнение текущих обязательств».

Прогресс в сфере открытых моделей

Одна из областей, где Китай добился несомненных успехов, — открытые LLM. Китайские лаборатории активно используют открытые веса и архитектуры, чего нет в таком масштабе в США. Модели, такие как Qwen, DeepSeek и другие, существенно сократили разрыв в производительности на стандартных тестах, особенно в задачах, связанных с китайским языком и узкоспециализированными приложениями.

Преимущества открытых моделей:

• снижение дублирования усилий;
• ускорение итераций;
• более эффективное использование ограниченных вычислительных ресурсов за счёт распределения нагрузок по обучению и тонкой настройке между участниками экосистемы;
• соответствие предпочтениям Пекина в отношении технологических стеков, которые можно аудировать и контролировать на национальном уровне.

Тем не менее открытые модели не устраняют ограничений, связанных с оборудованием. Для обучения систем по‑прежнему требуются плотные кластеры передовых ускорителей, высокоскоростные сети и большие объёмы HBM — именно в этих областях китайские компании сталкиваются с серьёзными трудностями.

Ограничения, наложенные США

Экспортный контроль со стороны США лишил Китай доступа к наиболее производительным GPU для дата‑центров от Nvidia, а также к передовым производственным технологиям, необходимым для массового выпуска аналогов.

Отечественные альтернативы, такие как серия Huawei Ascend, быстро совершенствуются, но даже по оптимистичным оценкам они уступают текущему поколению американского оборудования по производительности и поддержке экосистемы. Кроме того, их производство осуществляется в значительно меньших объёмах.

В результате китайские разработчики ИИ сталкиваются с дилеммой, которой практически нет у их американских коллег: они могут обучать больше моделей или более крупные модели, но одновременное выполнение обоих задач перегружает доступную инфраструктуру.

Преимущества США в сфере ИИ

Сегодня ключевым отличием между США и Китаем является контроль США над большей частью передовых вычислительных мощностей в сфере ИИ.

Американские гиперскейлеры эксплуатируют кластеры GPU, насчитывающие десятки тысяч ускорителей, с программными стеками, отлаженными за годы эксплуатации. Частные инвестиции в американские ИИ‑компании по‑прежнему значительно превышают инвестиции в китайские, даже на фоне того, как китайские фирмы обращаются к публичным рынкам.

Не менее важно, что американские компании могут направлять капитал на закупку оборудования в глобальном масштабе — то, что китайские фирмы не могут повторить в текущих геополитических условиях.

Выводы

Несмотря на впечатляющий объём привлечённых в рамках IPO средств ($1 млрд за неделю), Китай по‑прежнему существенно отстаёт от США в ключевых аспектах гонки в сфере ИИ. IPO позволяют китайским ИИ‑компаниям оставаться жизнеспособными и конкурентоспособными на внутреннем рынке, но сами по себе не меняют расстановку сил в глобальной гонке.

В ближайшие годы вероятно формирование раздвоенной траектории развития:

• китайская ИИ‑экосистема будет быстро развиваться в областях, где масштаб не играет решающей роли (потребительские и промышленные платформы, прикладной ИИ);
• передовой край общего ИИ останется в регионах с доступом к обширным вычислительным ресурсам.

Капитал может поддерживать прогресс, но именно вычислительные мощности в конечном счёте определяют, будет ли этот прогресс иметь измеримое влияние за пределами Китая.

Прокомментировать в Телеграм: https://t.me/n8nhow

Подписаться на канал обучения n8n: https://t.me/n8ncoaching