Чому стратегія штучного інтелекту Китаю так різко відрізняється від підходу Заходу

Штучний інтелектовий конкурс між Китаєм і Сполученими Штатами виявляє два принципово різні філософії щодо ролі технологій у майбутньому. Поки Вашингтон спрямовує величезні ресурси на досягнення теоретичних проривів—зокрема штучного загального інтелекту (AGI)—Пекін обрав контрастний підхід, зосереджений на впровадженні робочих рішень у суспільство вже сьогодні.

Прогалина у фінансуванні: куди фактично йдуть гроші

Розходження починається з розподілу ресурсів. Американські технологічні гіганти, такі як OpenAI, Meta і Google, спрямовують капітал у спекулятивні проекти AGI, роблячи ставку на те, що машини, здатні перевершити людський розум, відкриють безпрецедентні економічні переваги та геополітичне домінування. Їхня стратегія передбачає, що теоретична перевага перетворюється у реальну владу.

Фінансова структура Китаю розповідає іншу історію. У січні центральний уряд оголосив про фонд AI у розмірі 8,4 мільярда доларів спеціально для стартапів. Наступним був каскад провінційних, муніципальних і банківських установ, які запустили власні ініціативи підтримки AI під національним «AI+». До цього місяця уряд Пекіна офіційно затвердив додаткові директиви: впроваджувати AI у наукові дослідження, виробництво та освіту для прискорення економічного зростання до 2030 року.

Це розходження має величезне значення. Державна координація в Китаї фінансує розподілені, практичні впровадження. Модель США надає пріоритет проривним дослідженням із децентралізованим приватним фінансуванням.

Від теорії до операцій: де в Китаї справді працює AI

Розгортання DeepSeek у Ціонгані— спеціально збудованому місті південь від Пекіна—ілюструє операційну філософію Китаю. Сільськогосподарські системи AI допомагають фермерам оптимізувати вибір культур, керувати боротьбою з шкідниками та планувати посівні цикли. Метеорологічне управління міста використовує ті ж інструменти для підвищення точності прогнозів погоди. Місцева поліція застосовує AI для обробки даних кримінальних справ і визначення стратегій реагування. Муніципальна гаряча лінія 12345, яка обробляє сотні тисяч запитів громадян щодня, тепер використовує AI для автоматичного класифікування та маршрутизації звернень.

Це не експериментальні програми або пілотні проекти. Вони інтегровані у функціональну інфраструктуру міста.

У міських центрах подібні впровадження стали стандартом. Освітні системи AI оцінюють іспити. Медичні заклади мають вбудованих AI-асистентів, які надають медичні рекомендації у реальному часі практикуючим лікарям. Виробничі підприємства працюють у «темних фабриках»— цілком автоматизованих об’єктах без людського персоналу, де роботи проводять контроль якості та керують виробничими процесами.

Розподіл дата-центрів: навчання проти впровадження

Інфраструктурні витрати відображають стратегічний поділ. Американські дата-центри величезні, розраховані переважно на навчання AGI—потребують надзвичайної обчислювальної потужності для обробки величезних наборів даних. Китайські дата-центри працюють у менших масштабах, але з більшою щільністю по кількох регіонах, спроектовані для підтримки вже існуючих застосувань, а не гіпотетичних систем майбутнього.

Це розходження частково зумовлене обставинами. Обмеження експорту американських чипів стримують доступ Китаю до передових напівпровідників, що робить масштабне навчання економічно неефективним. Практична відповідь: оптимізуйте для того, що реально можна впровадити з доступною технологією.

Чому ця стратегія може дійсно спрацювати

Колишній генеральний директор Google Ерик Шмідт і аналітик Селіна Сюй зазначили у The New York Times, що фіксація США на AGI ризикує ігнорувати методологічну перевагу Китаю: технології, доступні сьогодні, вже достатньо потужні для значущих суспільних трансформацій. Очікування ідеальної теорії означає затримку у впровадженні функціональних інструментів.

Недавній провал запуску GPT-5 від OpenAI підтверджує цю тривогу. Генеральний директор Сэм Альтман публічно визнав запуск «хаотичним» і попередив про бульбашку інвестицій у AI—зазначаючи, що підхід, орієнтований на AGI, може стикнутися з реальними обмеженнями.

Неповна картина

Китай не цілком відмовився від досліджень AGI. І Alibaba, і DeepSeek оголосили про ініціативи, орієнтовані на AGI. Аналітики припускають, що Сі Цзіньпін може навмисно пом’якшувати публічний акцент на AGI, водночас тихо просуваючи його—стратегія «і так, і ні», а не чистий або.

Дані відкривають фундаментальне питання щодо майбутнього AI: чи найбільша цінність технології закладена у гіпотетичних надрозумних системах, чи вже вбудована у практичні інструменти, що змінюють функціонування суспільств сьогодні? Стратегія Китаю натякає, що друга ідея заслуговує на серйозне розгляд.