Китай как «государство-платформа» усиливает техногонку

В своем 15-м пятилетнем плане правительство вновь сделало акцент на развитии «производительных сил нового качества», поставив амбициозную цель – сделать Китай мировым лидером в таких областях, как искусственный интеллект, квантовые технологии, биотехнологии, чистая энергия, беспилотные летательные аппараты и 6G.

Однако для понимания технологических амбиций Китая необходимо выйти за рамки общепринятого представления о его инновационной системе как о системе, полностью управляемой государственным планированием сверху вниз. Во многих наиболее динамичных секторах — от электромобилей (ЭМ) и аккумуляторов до солнечной энергетики и ИИ — ведущие компании находятся в частной собственности, а участие государства ограничено. Конкуренция на рынке зачастую настолько острая, а маржа настолько мала, что правительство время от времени вмешивается, чтобы сдержать то, что оно называет «чрезмерной конкуренцией».

«Государственная» платформа

Более точным способом описания инновационной системы Китая является представление ее в виде платформы, организованной государством. Вместо того чтобы заменять рынок, правительство структурирует его — определяя стратегическое направление, создавая экспериментальные зоны, облегчая закупки, координируя стандарты и обеспечивая регуляторную поддержку. Затем компании выходят на эти рынки и ведут интенсивную конкуренцию, стимулируя быстрое совершенствование и широкомасштабное внедрение.

Подход Китая напоминает подход таких платформенных компаний, как Nvidia или Apple: государство создает архитектуру, в рамках которой компании конкурируют, одновременно регулируя взаимодействия в более широкой экосистеме. В этой модели прибыльность на уровне компании не является основным показателем успеха. Вместо этого ценность накапливается на системном уровне за счет снижения затрат, интеграции цепочек поставок, ускорения циклов обучения и внедрения новых технологий, что в совокупности укрепляет национальный потенциал.

Эта динамика уже очевидна в секторах, где Китай стал доминировать на мировом рынке. В сфере солнечных панелей и электромобилей острая конкуренция зачастую снижала маржу прибыли, одновременно укрепляя международную конкурентоспособность Китая. Компания BYD иллюстрирует эту тенденцию: недавно она обогнала Tesla и стала крупнейшим в мире производителем электромобилей, несмотря на внутреннюю ценовую войну, которая оказала давление на ее прибыльность.

Еще один пример — солнечная энергетика. Многие компании испытывают финансовые трудности, однако Китай сейчас контролирует более 80% цепочки поставок солнечных панелей, причем острая конкуренция на внутреннем рынке способствует консолидации производства и укреплению глобального преимущества страны.

ИИ, похоже, сейчас следует по схожей траектории. Китайские компании, занимающиеся ИИ, многие из которых перешли на модели с открытым исходным кодом, испытывают значительное финансовое давление. Но открытый исходный код также служит стратегической цели, ускоряя распространение возможностей ИИ и сокращая разрыв с ведущими лабораториями США.

В то же время китайское правительство укрепляет экосистему в целом. Национальное бюро данных выпустило руководящие принципы по продвижению высококачественных обучающих наборов данных, а Министерство промышленности и информационных технологий продвигает создание общенациональной вычислительной сети для объединения и стандартизации архитектур, тем самым снимая ограничения по мощностям и смягчая последствия дефицита микросхем.

Поддержка через пилотные программы

Поскольку физический ИИ — включая автономные транспортные средства, роботов и дроны — переходит от стадии разработки к внедрению, следующий этап может оказаться еще более значимым. Поскольку эти системы требуют обширного взаимодействия с реальным миром, данные стали основным узким местом. Как утверждает один из нас (Чжан) в недавней статье, преимущество Китая заключается в его способности создать «маховик данных», при котором внедрение генерирует непрерывные потоки данных, которые, в свою очередь, улучшают производительность и надежность.

Пилотные программы, поддерживаемые правительством, играют ключевую роль в этих усилиях, ускоряя внедрение и облегчая сбор данных. В 2022 году компания Baidu получила первые в Китае разрешения на коммерческие услуги полностью беспилотных роботакси. За три года китайские компании, занимающиеся роботакси, расширили свою деятельность более чем на 20 городов по всей стране, а также на рынки Ближнего Востока и Европы.

Установление стандартов также стало важным инструментом для снижения затрат и обеспечения совместимости данных. Для координации сложных цепочек поставок, необходимых для гуманоидных роботов, китайские власти объединили более 120 компаний, академических учреждений и отраслевых групп для разработки общих стандартов.

Подобно тому, как такие компании, как Meta и Alphabet, полагаются на собственные данные в качестве конкурентного преимущества, Китай все чаще рассматривает данные, генерируемые физическим ИИ, как стратегический национальный актив. Новые правила трансграничной передачи автомобильных данных, окончательно утвержденные в начале этого года, вводят более строгий контроль, затрудняя иностранным компаниям использование китайских данных для обучения моделей. Эти правила уже дают ощутимый эффект: внедрение Tesla своих передовых систем помощи водителю задерживается, несмотря на значительное присутствие компании на китайском рынке.

Все это не означает, что китайская модель инноваций по своей сути превосходит западную. Соединенные Штаты остаются более открытыми, более плюралистичными и зачастую более эффективными в создании технологических прорывов. Подход Китая также сопряжен с серьезными рисками, включая ошибочные инвестиции, хронический переизбыток производственных мощностей и повсеместную неэффективность.

Однако не следует недооценивать влияние китайского государства как платформы. Если конечной целью является искусственный общий интеллект — который потенциально принесет огромные выгоды тому, кто разработает его первым, — США вполне могут сохранить лидерство. Если же ценность будет распределяться за счет недорогого внедрения, промышленной интеграции и обучения на уровне всей экосистемы, Америка может в конечном итоге создать самые передовые модели и все равно проиграть гонку за формирование промышленной революции, которую ИИ готов развязать.