Сокращение разрыва в производительности
В течение многих лет США были бесспорным лидером в создании передовых моделей искусственного интеллекта (AI). Тем не менее, Китай усердно работал над повышением качества своих собственных моделей. В 2023 году существовал значительный разрыв в производительности между китайскими и американскими моделями при оценке по отраслевым стандартам, таким как Massive Multitask Language Understanding (MMLU) и HumanEval (который оценивает производительность кодирования). Разница была существенной, представляя собой двузначное расхождение. Перенесемся в 2024 год, и этот разрыв резко сократился, почти достигнув паритета.
Это почти сближение в производительности является свидетельством целенаправленных усилий Китая и стратегических инвестиций в развитие AI. Достижения страны – это не просто постепенные изменения; они представляют собой существенный скачок вперед в ее возможностях в области AI.
AI арсенал Китая: появляются новые модели
Быстрый прогресс Китая можно объяснить появлением новых и мощных моделей AI, включая:
- Серия Qwen от Alibaba: Эти модели предназначены для широкого спектра приложений, демонстрируя приверженность Alibaba развитию технологии AI.
- R1 от DeepSeek: Ориентируясь на конкретные задачи и отрасли, R1 от DeepSeek представляет собой целенаправленный подход к разработке AI.
- ManusAI: Эта модель подчеркивает растущее разнообразие в ландшафте AI Китая, удовлетворяя специализированные потребности и приложения.
- Hunyuan Turbo S от Tencent: Продукт одного из технологических гигантов Китая, Hunyuan Turbo S подчеркивает стремление страны оставаться в авангарде технологии AI.
Эти модели – не просто теоретические конструкции; это ощутимые продукты инвестиций и исследовательских усилий Китая, демонстрирующие стремление страны конкурировать с мировыми лидерами в области AI.
Инвестиции как катализатор
Улучшение возможностей Китая в области AI напрямую связано с его значительными инвестициями в три критические области:
- Инфраструктура AI: Китай вложил ресурсы в создание надежной инфраструктуры AI, включая центры обработки данных, высокопроизводительные вычислительные средства и передовые сети.
- Передовые вычисления: Признавая важность вычислительной мощности, Китай вложил значительные средства в разработку и приобретение передовых вычислительных возможностей, позволяющих его исследователям обучать и развертывать сложные модели AI.
- Исследования, спонсируемые государством: Правительство Китая сыграло решающую роль в содействии развитию AI посредством исследовательских инициатив, спонсируемых государством, предоставляя финансирование и поддержку университетам, исследовательским институтам и частным компаниям.
Этот многогранный подход создал плодородную почву для инноваций в области AI, позволяя китайским исследователям и разработчикам экспериментировать, повторять и в конечном итоге добиваться значительных прорывов.
Фактор стоимости: история двух моделей
Интересным аспектом развития AI в Китае является его способность производить конкурентоспособные модели за небольшую часть стоимости по сравнению с его американскими коллегами. Одним из примечательных примеров является недорогая модель, разработанная всего за два месяца с инвестициями менее 6 миллионов долларов. Это резко контрастирует с 100 миллионами долларов, которые, по сообщениям, OpenAI потратила на обучение своей модели GPT-4.
Эта экономическая эффективность подчеркивает изобретательность и эффективность Китая в разработке AI. Это также предполагает, что Китай может демократизировать технологию AI, сделав ее более доступной для более широкого круга пользователей и организаций.
AI гонка: агенты и инфраструктура
Глобальная гонка AI – это не просто создание лучших моделей; речь идет также о развитии агентских возможностей и инфраструктуры для их поддержки. Эта более широкая гонка привлекла внимание крупнейших технологических гигантов и академических институтов по всему миру.
Агентские возможности относятся к способности систем AI действовать автономно и интеллектуально в сложных средах. Это включает в себя такие задачи, как планирование, принятие решений и решение проблем. Разработка этих возможностей требует не только передовых алгоритмов, но и надежной инфраструктуры для поддержки их развертывания и работы.
Ключевые игроки на арене AI
В 2024 году OpenAI стала ведущим организационным участником в разработке моделей AI, выпустив семь заметных моделей AI. Это достижение укрепляет позиции OpenAI как ключевого игрока вобласти систем AI общего назначения.
Google последовала за ней, запустив шесть значительных моделей и укрепив свое давнее лидерство в инновациях в области машинного обучения (ML). За последнее десятилетие Google неизменно находилась в авангарде исследований и разработок AI, внеся ошеломляющие 186 заметных моделей с 2014 года — более чем в два раза больше, чем следующий игрок в списке.
Другие крупные игроки включают:
- Meta: Разработав 82 модели с 2014 года, Meta внесла значительный вклад в AI, особенно в таких областях, как обработка естественного языка и компьютерное зрение.
- Microsoft: Microsoft разработала 39 моделей за тот же период, демонстрируя свое стремление интегрировать AI в свои продукты и услуги.
Эти компании не просто разрабатывают модели AI; они также формируют будущее технологии AI посредством своих исследований, разработок и усилий по развертыванию.
Подъем китайских фирм
Alibaba, представляющая растущее присутствие Китая в фундаментальной разработке AI, заняла третье место в 2024 году с четырьмя заметными моделями. Это сигнализирует о значительном сдвиге в глобальном инновационном ландшафте, где китайские фирмы не только расширяют развертывание, но и вносят свой вклад в исследования на передовом уровне и разработку моделей.
Успех Alibaba является свидетельством стратегических инвестиций Китая в AI и его способности превращать исследования в ощутимые продукты и услуги. Поскольку китайские фирмы продолжают внедрять инновации и разрабатывать новые технологии AI, они готовы играть все более важную роль в глобальной гонке AI.
Академические центры
Академические институты играют решающую роль в стимулировании инноваций в области AI посредством исследований, образования и развития талантов. Среди академических институтов Университет Карнеги-Меллона, Стэнфордский университет и Университет Цинхуа были самыми плодовитыми с 2014 года, выпустив 25, 25 и 22 заметные модели, соответственно.
Эти университеты не только проводят передовые исследования; они также обучают следующее поколение исследователей и инженеров AI, обеспечивая устойчивый поток талантов для стимулирования будущих инноваций.
Объем исследований: Китай лидирует
В дополнение к качеству моделей, Китай лидирует в мире по объему исследований AI. В 2023 году на китайских исследователей пришлось 23,2% всех публикаций, связанных с AI, по сравнению с 15,2% из Европы и всего 9,2% из Индии. Доля Китая неуклонно росла с 2016 года, поскольку вклад Европы снизился, а объем публикаций в США стабилизировался.
Это доминирование в объеме исследований указывает на приверженность Китая продвижению знаний в области AI и его способность привлекать и удерживать ведущие таланты AI.
Запрет на чипы AI: незначительная неудача?
Несмотря на запрет Америки на поставку чипов AI, Китай стал второй по величине страной по производству моделей AI по тексту, изображениям, видео и аудио. Из 1328 больших языковых моделей (LLM) AI в мире 36% возникли в Китае, заняв второе место после США.
Эта устойчивость демонстрирует способность Китая преодолевать препятствия и его решимость достичь самодостаточности в технологии AI.
Влияние против объема: США все еще удерживают преимущество
В то время как Китай лидирует по объему моделей AI и исследовательских публикаций, США все еще сохраняют преимущество во влиянии. Американские институты внесли основной вклад в 100 самых цитируемых статей по AI за последние три года.
Это предполагает, что, хотя Китай быстро догоняет с точки зрения количества, США продолжают производить одни из самых значимых и влиятельных исследований AI.
Глобально распределенная экосистема AI
В отчете были отмечены заметные достижения из таких регионов, как Ближний Восток, Латинская Америка и Юго-Восточная Азия, что сигнализирует о подъеме более глобально распределенной экосистемы инноваций AI. Это предполагает, что разработка AI больше не ограничивается несколькими доминирующими игроками, а становится все более децентрализованной и доступной для более широкого круга стран и регионов.
Роль Европы
Франция была ведущей европейской страной в 2024 году с тремя заметными моделями. В целом, однако, во всех основных регионах — включая США, Китай и ЕС — наблюдалось снижение количества выпущенных заметных моделей по сравнению с 2023 годом. Это снижение может быть связано с различными факторами, такими как усиление конкуренции, изменение исследовательских приоритетов или растущая сложность разработки AI.