Краткое содержание анализа
Данный новостной материал раскрывает ключевые факторы, позволяющие китайскому искусственному интеллекту быстро догнать международных лидеров, таких как OpenAI: это инновационные кластеры, сформированные в лабораториях университетов, включая Технологический университет Цинхуа. Эти кластеры действуют как «сети с высоким уровнем доверия», практически сводя к нулю затраты на поиск и подбор квалифицированных специалистов. Компании, входящие в эти кластеры, сохраняют академические традиции и не следуют американской модели бизнес-модели, основанной на прямой продаже моделей искусственного интеллекта. Основная конкуренция между ними не сводится к тому, какая модель наиболее умна, а к тому, кто сможет стать предпочтительным вариантом для разработчиков и всей индустрии. Такая концентрация доверия является результатом сорока лет накоплений и не может быть воспроизведена за счет краткосрочных субсидий; это настоящий барьер для китайского искусственного интеллекта.
1. «Круг друзей» Технологического университета Цинхуа: поиск кадров происходит быстрее, чем покупка в интернете
Если вы хотите открыть компанию по разработке искусственного интеллекта и ищете технического директора (CTO), вам потребуется около трех месяцев на поиск кандидатов и шесть месяцев на пробный период; за год и половину вы можете так и не написать ни одной строки кода. Однако Ян Чжилинь, основатель компании Yuezhiànmiàn, смог найти соинвестора-сооснователя среди своих одноклассников из Технологического университета Цинхуа (они даже вместе играли в музыкальной группе, название которой связано с концепцией структур данных «расширяющихся деревьев»), и всего за несколько дней они сформировали команду. За три года никто из них не ушел из компании. Почему так быстро? Потому что доверие в этом кругу основано на глубоком знакомстве: профессор Тан Цзе еще в 2014 году назвал Ян Чжилиня одним из лучших студентов, что является очень авторитетным подтверждением его квалификации. Такую информацию невозможно получить, просто проведя интервью с несколькими людьми.
2. Инновационные кластеры как «суперкомпании без юридического статуса»
В экономике существует теорема Коуза, согласно которой компании существуют потому, что внутренние транзакционные издержки ниже, чем на рынке (например, Ford не покупает сварщиков ежедневно, а нанимает их на долгосрочной основе). Почему же компании по разработке искусственного интеллекта сосредоточены в районе Удаокоу? Потому что эти кластеры представляют собой своего рода «компании без юридического статуса», что позволяет снизить затраты на поиск и подбор кадров. Например, в районе Удаокоу можно встретить несколько компаний, работающих в области искусственного интеллекта; частые встречи способствуют формированию доверия, которое в 10 раз сильнее, чем однократное общение на ежегодных конференциях с последующим добавлением друг друга в социальные сети. Люди в этих кластерах вкладывают средства, перекупают специалистов и поддерживают друг друга, что значительно повышает эффективность работы по сравнению с компаниями, расположенными в других местах. Это как если бы все таланты в области искусственного интеллекта собрались в одном виртуальном «центре» — без лишних формальностей они могут сосредоточиться на работе.
3. Компании, вышедшие из лабораторий: их бизнес-модели отличаются от американских
Американские компании, такие как OpenAI, зарабатывают на продаже API, но китайские компании поступают иначе:
- 40% прибыли компании Zhipu приходится на предоставление услуг по приватизации моделей искусственного интеллекта государственным предприятиям (установка моделей на их собственных серверах);
- Компания DeepSeek предоставляет свои услуги бесплатно, и затраты на обслуживание 127 миллионов активных пользователей несет фонд Huànфāng;
- Компания Alibaba Qwen разрабатывает модели искусственного интеллекта для использования в сервисах Alibaba Cloud, при этом сами модели являются частью операционных издержек.
Почему? Потому что основатели этих компаний — профессора или студенты, для которых важно свободно делиться результатами своей работы (например, публикация научных статей). Они считают, что ключевым фактором успеха является не сама модель, а способность к ее эффективному и недорогому внедрению; открытые модели не мешают конкуренции, а, наоборот, способствуют распространению технологий среди большего количества разработчиков.
4. Важнее, чем умность модели, является статус предпочтительного варианта для разработчиков
Раньше соревнование велось за то, какая модель наиболее умна, но сейчас главное — быть первым выбором для разработчиков:
- На платформе Hugging Face китайские модели составляют половину всех загрузок;
- Доля китайских моделей на платформе OpenRouter для распространения моделей искусственного интеллекта выросла с 2% в прошлом году до 45% в этом;
- Национальные проекты по искусственному интеллекту в Малайзии и Сингапуре также используют китайские модели.
Это пример силы стандартов: как Excel стал стандартным программным обеспечением для офисной работы, так и китайские модели искусственного интеллекта занимают доминирующее положение на рынке. Как только модель становится предпочтительным вариантом для разработчиков, экосистема начинает развиваться сама по себе.
5. Барьеры, созданные инновационными кластерами: доверие, недоступное для покупки
Почему такие кластеры сложно воспроизвести? Причин три:
- Эффект кумулятивного роста: Технологический университет Цинхуа начал работать в области искусственного интеллекта в 1978 году; за сорок лет было подготовлено три поколения специалистов (Чжан Бо → Тан Цзе → Ян Чжилинь); новые районы, созданные в 2019 году, не могут сравниться с их достижениями;
- Доверие, сформированное в результате неудач: компания Zhipu изначально не имела большого успеха с проектами по созданию карт знаний; Ян Чжилинь уехал за границу, но вернулся после переосмысления своих подходов; такое доверие невозможно купить за деньги;
- Высокая концентрация талантов и частые встречи: в районе Удаокоу плотность талантов в области искусственного интеллекта одна из самых высоких в стране; частые встречи способствуют формированию доверия.
Конечно, у таких кластеров есть и недостатки: людям извне трудно в них проникнуть. Однако для местных властей важно не просто привлекать самые успешные компании, а создавать условия для развития инноваций.