Надежды Китая на развитие ИИ упираются в стену по мере расширения разрыва с США из-за дефицита чипов

Ведущие китайские исследователи в области искусственного интеллекта теперь заявляют вещи, противоречащие оптимистичным заголовкам прошлого года. Их страна, вероятно, не догонит США в ближайшее время. Проблема сводится к компьютерным чипам.

«Истина может заключаться в том, что разрыв на самом деле увеличивается», — сказал Тан Цзе, основатель китайской ИИ-компании Zhipu, на конференции в Пекине в прошлые выходные. «Хотя мы добиваемся успехов в определенных областях, мы должны признать вызовы и неравенство, с которыми мы сталкиваемся».

Дефицит чипов стал очевиден, когда Nvidia представила новое оборудование Rubin в январе. Компания назвала несколько американских фирм в качестве покупателей, но исключила из списка всех китайских разработчиков ИИ. Американские правила запрещают Nvidia продавать продукцию напрямую в Китай.

Китайские компании начали обсуждать аренду вычислительных мощностей в дата-центрах Юго-Восточной Азии и на Ближнем Востоке, чтобы получить доступ к чипам Rubin, сообщили WSJ люди, знакомые с этими переговорами. Это следует за усилиями прошлого года по получению чипов линейки Blackwell от Nvidia.

Эти обходные пути через другие страны в основном легальны. Но они означают, что китайские разработчики ИИ в итоге получают меньше чипов и больше проблем, чем их американские конкуренты с глубокими карманами.

Лидеры отрасли оценивают шансы на догоняние в 20% или менее

На той же конференции Джастин Лин, отвечающий за разработку модели ИИ от Alibaba под названием Qwen, ответил на вопрос, сможет ли какая-либо китайская компания опередить OpenAI и Anthropic в ближайшие три-пять лет. Он оценил шансы в 20% или менее.

Американские экспортные ограничения отпугнули многие китайские фирмы от создания передового ИИ, требующего огромных вычислительных мощностей. Вместо этого они сосредотачиваются на внедрении ИИ в повседневные продукты. Тем временем американские компании продолжают покупать новейшие чипы, чтобы продвигаться вперед.

«Огромное количество вычислительных ресурсов в OpenAI и других американских компаниях посвящено исследованиям следующего поколения, тогда как мы растянуты до предела», — сказал Лин. «Просто выполнение требований по поставкам поглощает большую часть наших ресурсов».

Аналитики UBS подсчитали, что крупнейшие интернет-компании Китая потратили около 57 млрд долларов на капитальные проекты в прошлом году, большая часть из которых пошла на ИИ. Это составляет примерно одну десятую от того, что потратили американские компании.

Тем не менее, Китай пока никто не списывает со счетов. Разработчики, такие как DeepSeek, доказали, что могут добиться многого при минимальных ресурсах. Еще две ИИ-компании, Zhipu и MiniMax, привлекли более 1 млрд долларов вместе через размещение акций в Гонконге в этом месяце. Акции MiniMax подорожали более чем вдвое по сравнению с начальной ценой.

«Несмотря на более сложную операционную среду, инвесторы продолжают закладывать в цены возможность технологического догоняния или прорыва», — сказала Алисса Ли, давний технологический инвестор, теперь работающая в ИИ-стартапе. «Этот оптимизм сам по себе говорит об уровне инноваций, продемонстрированном китайскими компаниями».

DeepSeek сокращает разрыв за счет эффективности

DeepSeek привлек внимание в США год назад благодаря мощной модели ИИ. С тех пор она поделилась методами повышения эффективности разработки ИИ, и некоторые западные исследователи переняли эти подходы. В этом месяце DeepSeek опубликовала две статьи, описывающие новую архитектуру обучения, позволяющую разработчикам создавать более крупные модели с использованием меньшего количества чипов, а также архитектуру памяти, которая помогает моделям работать эффективнее.

Модели от DeepSeek и Alibaba сократили разрыв с ведущими американскими моделями до четырех месяцев, по сравнению со средними семью месяцами в последние годы, согласно данным Epoch AI. Многие ведущие китайские модели являются открытыми (open source), что означает, что любой может скачать и изменить их. Это повышает узнаваемость китайских компаний, в то время как ведущие американские модели остаются закрытыми.

Но у DeepSeek были трудности. При создании своей новой основной модели в прошлом году она попробовала чипы от Huawei и других китайских производителей. Результаты оказались недостаточными, поэтому, по словам людей, знакомых с проектом, компания переключилась на чипы Nvidia для некоторых задач. Компания добилась прогресса и планирует выпустить модель в ближайшие недели.

«Основным узким местом является производственная мощность чипов», — сказал Яо Шуньюй из Tencent на мероприятии в Пекине. Яо недавно покинул OpenAI, чтобы возглавить усилия Tencent в области ИИ.

Одобрение чипа H200 вряд ли изменит ситуацию

Недавнее решение Вашингтона разрешить Nvidia продавать свои чипы H200 в Китай, вероятно, мало что изменит, заявили инсайдеры отрасли. Линейка H200 уступает Rubin на два поколения и стала слишком слабой для обучения топовых моделей ИИ. Компании все еще ждут одобрения Пекина на покупку чипов, при этом китайские чиновники разрабатывают правила регулирования закупок, как ранее сообщалось в Cryptopolitan.

Бизнес Nvidia в Китае продолжает сталкиваться с политическими препятствиями. Выручка от Китая снизилась на 45% по сравнению с годом ранее до примерно 3 млрд долларов в последнем квартале. Тем не менее, в целом выручка Nvidia за третий квартал составила 57 млрд долларов, увеличившись более чем на 60%, и компания стала первой стоимостью 5 трлн долларов осенью прошлого года.

Более долгосрочная проблема для Nvidia заключается в том, что китайские компании могут создать программное обеспечение с открытым исходным кодом, работающее на многих типах чипов, а не только на чипах Nvidia. Значительная часть преимущества Nvidia исходит от ее программной платформы CUDA, которая привязывает разработчиков к использованию ее чипов.

«Это настоящий кошмарный сценарий», — сказал аналитик Seaport Джей Голдберг.

Если китайские разработчики, вынужденные использовать отечественные чипы, создадут программные инструменты, которые получат мировое распространение, это может пробить брешь в конкурентном рве Nvidia.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг видит это иначе. «Как я давно говорил, Китай отстает от Америки в ИИ на наносекунды», — написал он в X в ноябре. «Важно, чтобы Америка победила, опережая всех и привлекая разработчиков по всему миру».