От ИИ-тигров к котятам: Китайские ИИ-стартапы сокращают амбиции
Когда-то провозглашенные «Шестью ИИ-тиграми» Китая, группа технологических стартапов, изначально готовых возглавить восхождение страны к глобальному лидерству в генеративном искусственном интеллекте (ИИ), сейчас сталкивается со значительным изменением стратегии. Вместо того, чтобы продолжать дорогостоящую гонку по созданию универсальных, фундаментальных больших языковых моделей (LLM), они теперь сосредотачиваются на выживании, сужая свое внимание на нишевых рынках и конкретных приложениях.
Стратегическое отступление от мечты об AGI
Самый показательный пример — Baichuan, соучредителем которого является Ван Сяочуань, бывший генеральный директор Sogou. На свою недавнюю вторую годовщину компания объявила об изменении направления, подчеркнув сокращение избыточных операций и концентрацию ресурсов на ИИ в здравоохранении. Этот сдвиг резко контрастирует с ее первоначальным видением стать китайской версией OpenAI.
Аналогично, Zero One (01.AI), основанная Кай-Фу Ли, бывшим президентом Google China, также объявила о стратегии «маленький, но изысканный», отказавшись от своих первоначальных амбиций по созданию платформы AI 2.0 и ускорению наступления общего искусственного интеллекта (AGI).
Другие «тигры», такие как MiniMax, сокращают свой корпоративный (B2B) бизнес, чтобы сосредоточиться на зарубежных рынках с приложениями для создания ИИ-видео. Между тем, Zhipu AI, Moonshot AI (Yuezhi Anmian) и Character AI (китайская версия), оставаясь активными в сообществе с открытым исходным кодом, также смещают свое внимание на рынок B2B SaaS (Software as a Service). Некоторые эксперты считают эту область «наименее инновационной» в индустрии ИИ.
«Шок» DeepSeek и бремя затрат
Этот синхронизированный стратегический сдвиг не является совпадением. По словам технического эксперта Ван Венгуана, многие китайские ИИ-компании уже отказались от независимого обучения LLM из-за высоких инвестиционных затрат и трудностей с конкуренцией с точки зрения экономической эффективности.
Однако настоящим переломным моментом стал январь 2025 года, когда стартап DeepSeek запустил свою модель DeepSeek R1. Эта модель произвела сенсацию своей высокой производительностью и превосходной экономической эффективностью (возможно, благодаря запатентованным методам оптимизации). Появление DeepSeek R1 заставило большинство оставшихся ИИ-стартапов, особенно малые и средние предприятия, понять, что они не могут угнаться за гонкой за фундаментальные модели с точки зрения технологий и затрат. Этот «шок» непосредственно побудил «Шесть ИИ-тигров» коллективно искать новые направления.
Преодоление проблем нишевого рынка
Переход на такие рынки, как ИИ в здравоохранении или B2B SaaS, не гарантирует легкого успеха. Рынок B2B SaaS, хотя и считается более реалистичным, также сталкивается с жесткой конкуренцией. Ван Венгуан отмечает, что технический барьер для создания базовой платформы LLM не слишком высок («Мне потребовалось около полугода, чтобы разработать ее самостоятельно»). На рынке существуют тысячи подобных платформ, которые легко копируются, что приводит к ценовым войнам (Ван предоставляет B2B-услуги всего за 40 000–50 000 юаней, ценовой порог, с которым крупным компаниям трудно конкурировать).
В этом контексте данные становятся решающим фактором конкурентного преимущества. «Чтобы создать конкурентное преимущество, определяющим фактором является то, какими данными вы обладаете, потому что каждый может использовать модель», — подчеркивает эксперт Alibaba Гао Пэн. Это именно слабость стартапов по сравнению с гигантами, такими как Alibaba, ByteDance, или компаниями, которые накопили специализированные данные, такие как DeepSeek.
Будущее ИИ в Китае
Эксперты, в том числе Кай-Фу Ли, похоже, согласны с тем, что гонка за создание фундаментальных моделей ИИ в Китае вскоре консолидируется всего до трех основных игроков: DeepSeek, Alibaba и ByteDance. «Стартапы, которые продолжают заниматься технологией LLM, все потерпят неудачу», — прогнозирует эксперт Цзян Шао, который предсказывает, что лидер (возможно, DeepSeek) захватит 50–80% доли рынка. В конечном итоге гонка будет заключаться в том, кто первым достигнет AGI.
В настоящее время DeepSeek высоко ценится за свою талантливую техническую команду, идеалы и обильные ресурсы. Ван Венгуан даже предполагает, что DeepSeek может подняться на первое место в мире, если решит более агрессивно заниматься коммерциализацией.
Для некогда многообещающих «Шести ИИ-тигров» будущее выглядит менее радужным. Отказ от фундаментальной гонки LLM и поиск выживания на нишевых или конкурентных рынках B2B выявляет суровую реальность: без значительного преимущества в данных или действительно дифференцированных ключевых технологиях создавать чудеса в индустрии ИИ чрезвычайно сложно. Первоначальная мечта «победить Соединенные Штаты и превзойти OpenAI» постепенно уступает место более реалистичной цели выживания и развития на нестабильном рынке ИИ.
Глубокое погружение в стратегические сдвиги
Первоначальная эйфория вокруг «Шести ИИ-тигров» нарисовала картину стремительных инноваций и разрушений. Венчурный капитал тек свободно, подпитывая амбициозные проекты, направленные на создание моделей ИИ общего назначения, способных конкурировать с моделями, разработанными OpenAI и другими мировыми лидерами. Однако вскоре стали очевидны реалии рынка и огромные ресурсы, необходимые для конкуренции на этом уровне.
Разворот Baichuan к ИИ в здравоохранении — яркий пример этой стратегической перекалибровки. Сектор здравоохранения предоставляет множество возможностей для применения ИИ: от улучшения диагностики и планирования лечения до ускорения разработки лекарств и персонализации ухода за пациентами. Сосредоточившись на этой конкретной области, Baichuan может использовать свой опыт для разработки целевых решений, которые решают реальные проблемы, потенциально принося доход и создавая устойчивую бизнес-модель.
Переход Zero One к «маленьким, но изысканным» решениям отражает аналогичное признание необходимости сосредоточиться на областях, в которых компания может преуспеть. Вместо того, чтобы пытаться построить широкую платформу ИИ, которая может делать все, Zero One сосредотачивается на разработке специализированных инструментов и приложений, которые отвечают конкретным потребностям. Этот подход позволяет компании использовать свои сильные стороны и избегать чрезмерного распыления ресурсов.
Сосредоточение MiniMax на зарубежных рынках с приложениями для создания ИИ-видео — еще один пример стратегического разворота, направленного на поиск ниши, в которой компания может процветать. Спрос на видеоконтент быстро растет, и инструменты на основе ИИ могут помочь создателям более эффективно создавать высококачественные видеоролики. Ориентируясь на зарубежные рынки, MiniMax может открыть новые возможности и диверсифицировать свои потоки доходов.
Переход Zhipu AI, Moonshot AI и Character AI к B2B SaaS отражает стремление найти более стабильный и предсказуемый источник дохода. Рынок B2B SaaS предлагает потенциал для получения повторяющихся потоков доходов и долгосрочных отношений с клиентами. Однако конкуренция на этом рынке жесткая, и компаниям необходимо предлагать убедительные решения, отвечающие конкретным потребностям бизнеса.
Понимание преимущества DeepSeek
Появление DeepSeek в качестве потенциального лидера на китайском ландшафте ИИ обусловлено несколькими факторами. Во-первых, компания собрала высококвалифицированную техническую команду с опытом в таких областях, как глубокое обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение. Во-вторых, DeepSeek демонстрирует сильную приверженность исследованиям и разработкам, постоянно расширяя границы технологии ИИ. В-третьих, компания имеет доступ к значительным ресурсам, что позволяет ей инвестировать в инфраструктуру и талант, необходимые для конкуренции на самом высоком уровне. Наконец, DeepSeek имеет четкое видение будущего ИИ, сосредотачиваясь на разработке моделей ИИ общего назначения, которые могут решать широкий круг проблем.
Модель DeepSeek R1 от DeepSeek является свидетельством технического мастерства компании. Говорят, что модель высокоэффективна и экономически выгодна, что позволяет DeepSeek конкурировать с более крупными игроками на рынке. Производительность модели впечатлила многих отраслевых наблюдателей, и ожидается, что она сыграет значительную роль в формировании будущего ИИ в Китае.
Данные: новая нефть в эпоху ИИ
В эпоху ИИ данные — это новая нефть. Компании, имеющие доступ к большим и качественным наборам данных, имеют значительное преимущество перед теми, у кого его нет. Данные необходимы для обучения моделей ИИ, и чем больше данных обучена модель, тем лучше она, вероятно, будет работать.
Однако не все данные создаются одинаково. Высококачественные данные — это данные, которые являются точными, полными и относящимися к поставленной задаче. Специализированные данные — это данные, относящиеся к определенной области или отрасли. Компании, имеющие доступ к специализированным данным, имеют больше возможностей для разработки решений ИИ, отвечающих конкретным потребностям.
Именно поэтому такие компании, как Alibaba, ByteDance и DeepSeek, имеют значительное преимущество перед небольшими ИИ-стартапами. Эти компании имеют доступ к огромным объемам данных, которые они могут использовать для обучения своих моделей ИИ и разработки инновационных решений.
Путь вперед для китайских ИИ-стартапов
Стратегические сдвиги, происходящие среди китайских ИИ-стартапов, отражают признание необходимости адаптироваться к реалиям рынка. Гонка за создание моделей ИИ общего назначения является дорогостоящей и конкурентной, и многие стартапы осознали, что они не могут конкурировать на этом уровне.
Вместо этого эти стартапы сосредотачиваются на поиске нишевых рынков и разработке специализированных решений, отвечающих конкретным потребностям. Этот подход позволяет им использовать свой опыт и избегать чрезмерного распыления ресурсов.
Однако путь вперед для китайских ИИ-стартапов не лишен проблем. Конкуренция жесткая, и компаниям необходимо предлагать убедительные решения, которые были бы одновременно инновационными и экономически эффективными. Им также необходимо уметь привлекать и удерживать лучших специалистов, которые пользуются большим спросом в индустрии ИИ.
Несмотря на эти проблемы, есть основания для оптимизма. Китай имеет большой и растущий рынок ИИ, и здесь есть много возможностей для инноваций и роста. Стартапы, которые способны адаптироваться к меняющейся среде и разрабатывать инновационные решения, имеют потенциал для процветания.
Более широкие последствия
Сокращение амбиций среди некоторых китайских ИИ-стартапов имеет более широкие последствия для глобального ландшафта ИИ. Это говорит о том, что гонка за создание моделей ИИ общего назначения становится все более сосредоточенной среди небольшого числа крупных игроков. Это может привести к снижению конкуренции и инноваций, поскольку небольшим игрокам становится все труднее конкурировать.
Однако это также говорит о том, что по-прежнему существует множество возможностей для специализированных решений ИИ, отвечающих конкретным потребностям. Стартапы, которые способны выявлять эти возможности и разрабатывать инновационные решения, по-прежнему могут процветать, даже на рынке, где доминируют крупные игроки.
Будущее ИИ в Китае и во всем мире, вероятно, будет формироваться под влиянием сочетания факторов, включая технологические инновации, динамику рынка и государственную политику. Еще предстоит увидеть, как эти факторы будут развиваться, но одно можно сказать наверняка: ИИ-революция все еще находится на ранних стадиях, и есть много возможностей как для признанных игроков, так и для стартапов, чтобы оказать значительное влияние.