Российская стратегия ИИ и облаков в условиях глобальной волатильности
Продолжаем аналитическую серию статей, подготовленную заместителем генерального директора Astra Cloud (входит в «Группу Астра») Константином Анисимовым. Как развивается и – главное – будет развиваться ИИ в России и мире? На очереди – анализ ситуации с ИИ в Китае.
(начало здесь)
Китайский ответ: открытые модели как стратегическое оружие
Китай выбрал другой путь.
В центре его стратегии – доступные открытые модели, которые можно масштабировать и адаптировать под локальные потребности по всему миру.
Яркий пример – серия моделей Qwen от Alibaba (Qwen‑2.5, Qwen3 и др.). Эти модели доступны в разных размерах – от компактных вариантов на сотни миллионов параметров до мощнейшей системы на 72 миллиарда параметров. Они распространяются под лицензией Apache 2.0, что позволяет компаниям по всему миру легально адаптировать их под собственные задачи, в том числе коммерческие.
На платформах вроде Hugging Face уже существуют тысячи производных моделей на базе Qwen, а репозитории набирают десятки тысяч «звёзд». Особое внимание привлекает модель DeepSeek R1, запущенная в январе 2025 года. По качеству она приблизилась к уровню GPT‑4o, но затраты на её обучение составили порядка $6 млн – в 15–20 раз дешевле сопоставимых западных моделей.
Это стало одним из ключевых событий, вызвавших нервную реакцию рынка, включая обвал акций NVIDIA: стало очевидно, что эффективные модели можно обучать гораздо дешевле, чем предполагалось ранее. Открытые китайские модели уже используются в здравоохранении, образовании, автомобильной промышленности и других отраслях у сотен тысяч корпоративных клиентов. Для многих рынков – особенно развивающихся – это реальная альтернатива западным API, позволяющая строить собственные продукты без жёсткой привязки к условиям нескольких американских провайдеров.
ИИ-модели под IoT-платформы
Как мы видим, Китай решает задачу монетизации ИИ совершенно иначе, чем американские компании: китайцы создают открытые модели, распространяют их по миру, а прибыль будет генерироваться через продажу компонентов или товаров, которые управляются или совместимы с китайскими ИИ моделями. Мы очень скоро увидим широчайшую номенклатуру – от компонентов умных домов, до роботов и самоуправляемых автомобилей.
Особенность китайской стратегии заключается в том, что Китай, по сути, сначала создал программный фундамент – открытые ИИ-модели, которые становятся «мозгом» всей будущей роботизированной техники. Реальная монетизация в этой модели происходит не через продажу самого ИИ, а на этапе экспорта самого широкого набора роботов и связанных с ними экосистем, работающих на китайском софте.
Это радикально отличается от европейского подхода. Пример с автопромом здесь очень показателен: китайские автопроизводители первыми разработали полноценные цифровые платформы и операционные системы с поддержкой ИИ, а уже затем строили автомобили вокруг этого программного ядра. В то время как Volkswagen и другие европейские бренды исторически делали наоборот – сначала создавали автомобиль как механическую систему, а программное обеспечение добавляли позднее как надстройку.
Made in China на новый лад
В результате китайские решения масштабируются быстрее, стоят дешевле и дают стране экспортное преимущество, тогда как европейские производители оказываются зависимыми от темпов обновления аппаратной базы и длинных циклов разработки продуктов.
Такой разрыв в стратегиях – программно-центричная vs. механико-центричная – и определяет сегодня разницу в темпах развития “умной” техники: Китай уже строит масштабные экосистемы, тогда как США и Европа всё ещё пытается встроить софт в старую промышленную архитектуру. Рассказы людей, которые приехали из поездок по Китаю про то, что китайские таксисты за время поездок порой ни разу не притрагиваются к рулю, уже не удивляют.
Такая стратегия ускоряет деглобализацию по американскому сценарию и превращает Китай из страны с дешёвой рабочей силой в глобального лидера автоматизации с продолжающейся экспансией экспорта.
(продолжение следует)
