Лидерство в LLMs определит в перспективе лидерство в развитии широкого спектра технологий и успешность развития всей экономики.
Источник фото: techno-news.net
LLM вписываются в шестой технологический уклад (нано, био, инфо и когнитивные технологии), причем переход из пятого в шестой технологический уклад может быть только после освоения доминирующих технологий в пятом укладе (микроэлектроника, компьютеры, программное обеспечение, телекоммуникации, интернет, мобильные технологии и т.д.).
Шестой технологический уклад зависит не только от доминирования в ИИ, но и от интеграции ИИ в биотехнологии, медицину, материалы нового поколения и квантовые вычисления. Здесь LLMs играют ключевую роль как инструменты анализа и синтеза данных, что ускоряет прогресс во всех этих направлениях.
Доля США в глобальной вычислительной мощности под задачи ИИ ближе к 70% по планам внедрения на 2025 год (совокупная мощность около 1000-1100 EFLOPS за счет масштабного внедрения передовых чипов от Nvidia) и около 20% за Китаем (примерно 300-320 EFLOPS) по предварительным оценкам. Все остальные страны формируют 9-13%.
Точную пропорцию сложно оценить из-за интенсивного внедрения китайских чипов собственной разработки.
Китай вкладывает немыслимые ресурсы в развитие собственных чипов, но все еще зависит от Nvidia. Бесперебойные поставки передовых чипов Nvidia невозможны из-за многоступенчатого экспортного контроля США, причем этот контроль будет только усиливаться.
Санкции США (например, ограничение на поставки GPU с производительностью >480 GB/s межчиповой связи) уже существенно замедляют китайские проекты. Однако, Китай разрабатывает обходные пути: создание менее производительных чипов, объединение кластеров из менее мощных устройств и оптимизация математических алгоритмов, что позволило создать DeepSeek.
Из самых передовых китайских разработок: Huawei Ascend Series, Baidu Kunlun Series, Alibaba Hanguang 800, активные разработки ведет Tencent, Inspur и Horizon Robotics, также существуют более слабые чипы типа Cixin Technology Cixin P1 и Intellifusion DeepEdge10Max в основном для университетов и несложных вычислений.
Китай делает ставку на RISC-V архитектуры и развитие технологий, которые менее подвержены контролю со стороны США. Пример — разработка локальных экосистем для использования менее производительных, но массовых и дешевых чипов.
До состояния Nvidia образца 2023 года Китаю потребуется еще минимум два, а скорее три года сверх-активных разработок, но Nvidia сделала рывок после внедрения Blackwell в 2024 и набрала очень высокий темп инноваций. Догнать Nvidia практически невозможно, но можно постепенно сократить разрыв, чем Китай и занимается.
Сейчас есть два неоспоримых лидера в ИИ инновациях: США и Китай, которые формируют около 90 и даже 95% по некоторым позициям от глобального рынка ИИ решений и продуктов, а пропорция сильно смещена в пользу США.
В целом, США концентрируют примерно 70% лучших ученых, инженеров, программистов, связанных с разработками ИИ. Учитывая долю вычислительных мощностей, человеческих ресурсов и ИИ продуктов, США формируют свыше 70% рынка ИИ.
В эту поляну пытается вклиниться Китай с огромным отставанием следует Европа, Япония, Израиль и Россия. Для Китая ИИ – это национальный приоритет.
Китай сильно зависит от господдержки. Недавно Китай представил план, предполагающий выделение ¥1 трлн (около $138 млрд) в течение пяти лет для развития инфраструктуры и сервисов ИИ. Цель состоит в том, чтобы стать мировым лидером в области ИИ к 2030 году.
В 2025 году ByteDance планирует вложить более $12 млрд в инфраструктуру для ИИ, схожие инвестиции от других технологических компаний Китая, как Huawei, Alibaba и Tencent.
Учитывая, как зажег DeepSeek (зажег, но уже лег, скоро введут жесткие лимиты), битва обещает быть очень интересной.