Оценить статью
(Голосов: 34, Рейтинг: 3.88)
 (34 голоса)
Поделиться статьей
Константин Матвеенков

Магистр экономики, программа МГИМО МИД России совместно с UIBE (Пекин): «Россия и Китай: экономические и политические тренды в Евразии»

В 1957 г. успешный запуск советского спутника стал неожиданностью для широкой американской общественности. Создалось ощущение, что США отстает от СССР в «космической гонке». Ответом выступила огромная национальная программа модернизации научно-технического потенциала Соединенных Штатов, в рамках которой миллиарды долларов были направлены на развитие образования и науки, а также передовых космических проектов.

Для Китая подобный поворотный момент наступил в 2016 г., когда искусственный интеллект американской компании DeepMind смог одержать считавшуюся невозможной победу над мировым чемпионом в игре Го — Ли Седолем. Этот матч в КНР посмотрели не менее 280 млн человек. Реакция Китая была решительной — в 2017 г. была опубликована национальная программа развития ИИ, согласно которой Китай уже к 2030 г. должен стать мировым лидером в области искусственного интеллекта.

Еще каких-то четверть века назад, когда разрыв между Китаем и США в области исследования ИИ был огромен, мало кто мог представить, что Пекин решится поставить столь амбициозную цель. Однако за прошедшие годы целенаправленной государственной поддержки Китай смог сократить отставание и, по словам известного ученого и предпринимателя Кай-Фу Ли, стать наравне с Соединёнными Штатами «сверхдержавой искусственного интеллекта».

Постепенное сокращение технологического отставания Китая стало поводом для серьезной дискуссии в профессиональных и правительственных кругах США. В итоговом отчете Комиссии национальной безопасности по искусственному интеллекту (NSCAI), который был опубликован в марте 2021 г., прямо говорится: «Впервые со времен Второй мировой войны технологическое превосходство Америки — основа ее экономической и военной мощи — находится под угрозой». Несмотря на откровенно алармистский характер некоторых статей, все они в итоге сводятся к одному важному вопросу: «Кто из двух стран сможет одержать верх в гонке искусственного интеллекта в ближайшее десятилетие?»

Ответ на этот вопрос не может быть дан однозначно, поскольку в настоящее время нет ни единой формулы с параметрами успешности развития ИИ, ни понимания веса всех долгосрочных факторов. Вместе с тем вполне возможно оценить сравнительные преимущества и научно-технические достижения Китая и США, а также попытаться спрогнозировать дальнейшие перспективы конкуренции в данной области.

Для комплексного сравнительного анализа можно выделить семь основополагающих факторов, которые помогают понять сильные и слабые стороны американского и китайского подходов в сфере ИИ:

  1. Государственная поддержка и национальные стратегии развития ИИ.
  2. Развитость экосистемы компаний и стартапов в области ИИ.
  3. Наличие передового оборудования (hardware).
  4. Количество и качество научных публикаций в сфере ИИ.
  5. Количество и качество патентов на применение технологий ИИ.
  6. Объем и разнообразие данных.
  7. Наличие специалистов в области ИИ.

Результат сравнительного анализа по семи основным параметрам показывает, что говорить о превосходстве Китая в сфере ИИ пока что преждевременно. На сегодняшний день США сохраняют за собой преимущество в четырех из семи критериев — по масштабу участия частного сектора, наличию аппаратного обеспечения, качеству патентов и количеству передовых специалистов.

Однако темпы, с которыми Китай догоняет Соединенные Штаты, создают предпосылки того, чтобы к 2030 году Китай выровнялся по кадрам, патентам и микроэлектронике. Более того, благодаря продуманной правительственной поддержке, расширяющейся коммерческой цифровой экосистеме, растущему количеству выпускников с научно-техническими специальностями и самому большому в мире объему накоплению данных, которые выступают в качестве «сырья» для ИИ, Китай, действительно, может стать мировым лидером в области искусственного интеллекта на горизонте 8–10 лет.

В 1957 г. успешный запуск советского спутника стал неожиданностью для широкой американской общественности. Создалось ощущение, что США отстает от СССР в «космической гонке». Ответом выступила огромная национальная программа модернизации научно-технического потенциала Соединенных Штатов, в рамках которой миллиарды долларов были направлены на развитие образования и науки, а также передовых космических проектов.

Для Китая подобный поворотный момент наступил в 2016 г., когда искусственный интеллект американской компании DeepMind смог одержать считавшуюся невозможной победу над мировым чемпионом в игре Го — Ли Седолем. Этот матч в КНР посмотрели не менее 280 млн человек. Реакция Китая была решительной — в 2017 г. была опубликована национальная программа развития ИИ, согласно которой Китай уже к 2030 г. должен стать мировым лидером в области искусственного интеллекта.

Еще каких-то четверть века назад, когда разрыв между Китаем и США в области исследования ИИ был огромен, мало кто мог представить, что Пекин решится поставить столь амбициозную цель. Однако за прошедшие годы целенаправленной государственной поддержки Китай смог сократить отставание и, по словам известного ученого и предпринимателя Кай-Фу Ли, стать наравне с Соединёнными Штатами «сверхдержавой искусственного интеллекта».

Постепенное сокращение технологического отставания Китая стало поводом для серьезной дискуссии в профессиональных и правительственных кругах США. В итоговом отчете Комиссии национальной безопасности по искусственному интеллекту (NSCAI), который был опубликован в марте 2021 г., прямо говорится: «Впервые со времен Второй мировой войны технологическое превосходство Америки — основа ее экономической и военной мощи — находится под угрозой». Несмотря на откровенно алармистский характер некоторых статей, все они в итоге сводятся к одному важному вопросу: «Кто из двух стран сможет одержать верх в гонке искусственного интеллекта в ближайшее десятилетие?»

Ответ на этот вопрос не может быть дан однозначно, поскольку в настоящее время нет ни единой формулы с параметрами успешности развития ИИ, ни понимания веса всех долгосрочных факторов. Вместе с тем вполне возможно оценить сравнительные преимущества и научно-технические достижения Китая и США, а также попытаться спрогнозировать дальнейшие перспективы конкуренции в данной области.

Для комплексного сравнительного анализа можно выделить семь основополагающих факторов, которые помогают понять сильные и слабые стороны американского и китайского подходов в сфере ИИ. За рамками сравнения были оставлены военные аспекты применения ИИ, которые заслуживают отдельного изучения.

Государственная поддержка и национальные стратегии развития ИИ

Начиная с 2013 г. правительство Китая опубликовало несколько официальных документов национального уровня, в той или иной степени затрагивающих исследования и разработки в сфере ИИ, включая план «Интернет +», «Сделано в Китае 2025» и 13-й пятилетний план социально-экономического развития.

Все эти документы вместе складывались в одну картину, указывающую на сознательные усилия Китая поднять важность развития ИИ на государственном уровне. Однако эти попытки носили разрозненный характер, и ИИ представлялся, скорее, как одно из многих перспективных технологических направлений. Ситуация кардинально поменялась в июле 2017 г., когда была представлена первая комплексная национальная инициатива в области ИИ — Программа развития искусственного интеллекта нового поколения (新一代人工智能发展规划).

Данная Программа определяет три основные стратегические цели Китая, сроки их достижения, а также источники финансирования и бюрократические инструменты поддержки.

Во-первых, к 2020 году Китай должен выйти на уровень развитых стран по степени развития и применения ИИ, а индустрия искусственного интеллекта должна стать новой важной точкой экономического роста. При этом расходы на саму отрасль ИИ должны составить 22,5 млрд долл., а на развитие смежных отраслей — более 150 млрд долл. Об успешности реализации первой цели можно судить по тому, как Китай сумел войти в число лидеров по научным разработкам и публикациям, патентам, количеству компаний и специалистов в области ИИ, о чем подробнее будет сказано в следующих пунктах.

Во-вторых, к 2025 году Китай по некоторым технологиям ИИ должен выйти на мировой уровень, а искусственный интеллект стать основной движущей силой модернизации промышленности и других отраслей в Китае. К 2025 году фундаментальная отрасль будет аккумулировать 60 млрд долл., смежные — 745 млрд долл.

В-третьих, к 2030 году Китай должен стать мировым инновационным центром ИИ, что заложит крепкую базу для превращения КНР в ведущую экономическую державу. К концу десятилетия вложения в фундаментальную отрасль составят 150 млрд долл., в смежные — 1,5 трлн долл.

Основные меры, перечисленные в Программе, включают разработку законов, нормативных актов и этических норм, способствующих развитию искусственного интеллекта; создание стандартов технологии искусственного интеллекта; активную подготовку рабочей силы в области ИИ; осуществление широкого спектра научных исследований и др. Благодаря широкому спектру мер поддержки Программа стала мощным стимулирующим факторов в деле достижения Китаем лидерства в области ИИ и запустила цепную реакцию в разработке других профильных нормативно-правовых актов, как например в создании инновационных пилотных зон и модернизации высших учебных заведений.

С самого момента зарождения ИИ как отдельной научной дисциплины и технологии Соединенные Штаты оставались мировым лидером в области инноваций в этой отрасли. Вместе с тем в последние годы эта страна стала отставать в создании благоприятной правовой среды для развития технологий ИИ. Данные об американском законодательстве на федеральном уровне демонстрируют резкое увеличение в последние несколько лет числа предложенных законопроектов, затрагивающих ИИ. Однако из 131-го законопроекта, предложенного в 2021 г., лишь 2% получили статус закона. Согласно базе данных ОЭСР, 20 из 36 политических инициатив, направленных на развитие ИИ в США, не имеют статуса выше директивы или руководящего принципа финансирования.

Первым по-настоящему важным шагом на пути законодательного регулирования сферы применения ИИ стал опубликованный администрацией Д. Трампа в феврале 2019 года Исполнительный указ №13859 о сохранении американского лидерства в области искусственного интеллекта. Перед федеральными органами власти было поставлено несколько задач, включая продвижение многостороннего сотрудничества и снятие барьеров для ИИ-инноваций, однако в Исполнительном указе отсутствовали долгосрочные цели и не были выделены достаточные средства на претворение планов в жизнь.

Данный исполнительный указ и ряд других законодательных актов заложили основу для кодификации общенационального плана развития ИИ в рамках единого Закона о национальной инициативе в области ИИ от 2020 г. Главная цель Национальной инициативы — обеспечение неизменного лидерства США в области исследований и разработок искусственного интеллекта через тесную координацию усилий между правительством, бизнесом и гражданским обществом.

Оценить степень участия государства (помимо изучения законодательных документов) можно по объему финансовой поддержки сферы искусственного интеллекта. Известно, что в период за 2000 – 2021 гг. правительство США суммарно выделило около 8 млрд долл. на проекты в области ИИ, из которых большая часть была связана с военными разработками. Объем государственных расходов Китая в данной сфере точно неизвестен, но, согласно доступным данным, они в одном только 2018 г. могли составлять от 2 млрд до 8,4 млрд долл.

Таким образом, и Китай, и Соединенные Штаты на самом высоком правительственном уровне понимают важность ИИ для своего экономического развития, национальной безопасности и международной политики, однако придерживаются разных подходов в разработке мер регулирования искусственного интеллекта. В США законодатели полагаются на конкурентоспособность частного сектора и рыночные механизмы, предоставляя возможность брать на себя большую часть расходов на ИИ технологическим гигантам, таким как Apple, Google, Amazon и Meta. Подход минимального вмешательства также объясняется представителями Белого дома незрелостью технологии искусственного интеллекта и нежеланием обременять нормативно-правовыми актами данную технологическую сферу. При этом частному сектору разрешено создавать собственные стандарты и добровольно принимать на себя ограничения. Китай же использует более централизованный подход с достаточно жесткой вертикалью ответственных органов власти и активными стимулирующими мерами финансового и правового характера, стремясь воспроизвести схему своих прошлых успехов с ВИЭ, электромобилями или высокоскоростными железными дорогами.

Развитость экосистемы компаний и стартапов в области ИИ

Помимо государственного финансирования и правительственных программ поддержки другим важным фактором развития искусственного интеллекта является частный сектор. Ежегодный объем трат на исследования и разработки некоторых крупных корпораций может превышать бюджеты национальных инициатив.

Измерить степень зрелости рынка ИИ в той или иной стране можно с помощью анализа количества компаний, занимающихся разработкой и/или внедрением искусственного интеллекта. Определенную сложность представляет размытость определения термина «компания в области ИИ» (так как само определение ИИ не стандартизировано), в связи с чем данные из разных источников могут различаться. Например, в западных источниках указывается, что в 2019 г. в США насчитывалось 2130 фирм в области ИИ, а в Китае лишь 398. Китайская консалтинговая компания Equal Ocean определила, что в 2020 г. доля китайских компаний, занимающихся искусственным интеллектом, составляла примерно 25% от всех компаний в мире из этой сферы против доли в 38% у США, или 1454 китайских компании против 2257 американских.

Среди этих нескольких тысяч компаний тренд развития искусственного интеллекта задают «Гиганты эпохи ИИ» — Google, Amazon, Meta, Microsoft, Apple, Baidu, Alibaba и Tencent, почти поровну поделенные по количеству между Китаем и США. «BAT» (Baidu, Alibaba и Tencent) вместе составляют примерно половину всех негосударственных инвестиций в развитие искусственного интеллекта Китая, и на глобальном уровне конкурируют за те же сферы, что и Google (поиск и обработка языка), Amazon (онлайн-ритейл) и Facebook (социальные сети). Ко второму уровню ведущих китайских компаний в области ИИ относятся Huawei, JD, iFlytek, Pony.ai, SenseTime, Hikvision, Dahua Technology, DJI, Megvii, Cambricon, Horizon Robotics, которые предлагают продукты и услуги от беспилотного вождения до распознавания человеческой речи, не уступающие самым инновационным американским аналогам.

Помимо количества компаний, стоит обратить внимание на объем корпоративных инвестиций, которые указывают на масштаб и скорость внедрения ИИ. Согласно подсчетам Artificial Intelligence Index Report, за период 2013–2021 гг. компании из США инвестировали в развитие искусственного интеллекта 149 млрд долл., а компании из Китая — 61,9 млрд долл., то есть в два с половиной раза меньше. При этом количество новых компаний в сфере ИИ, получивших инвестиции, за тот же период в Соединенных Штатах составило 3,2 тысячи, а в Китае — менее одной тысячи.

Информацию о росте потенциала компании в области искусственного интеллекта можно также получить на основе данных о слияниях и поглощениях, которые привносят в компанию уже готовые инновационные решения и новые таланты. Согласно статистике Всемирной организации интеллектуальной собственности, за период с 1998 года в мире были поглощены 434 компании в сфере ИИ, подавляющее большинство которых (283 компании) — американские. Alphabet, Apple и Microsoft были тремя наиболее активными компаниями с 18, 11 и 9 поглощениями, связанными с ИИ, соответственно. Китайские же компании почти не участвовали в слияниях и поглощениях. Согласно CB Insights с 2011 по 2017 гг. Tencent присоединил к себе 5 компаний из сферы ИИ, Baidu — две, Alibaba — лишь одну.

Еще одно проявление зрелости рынка — объем венчурного капитала, привлекаемого стартапами в области ИИ. Мировой лидер в области венчурного капитала, который связан с ИИ, — США. Их объем инвестиций в 2020 г. достиг 42 млрд долл. (57% от общемирового объема), а в период с 2012 по 2020 гг. американские стартапы в совокупности привлекли 174 млрд долл. Китайские стартапы в области искусственного интеллекта в последние годы также активно привлекают финансирование, которое в отдельные годы было соизмеримо с американскими стартапами. Так, в 2017 г. китайские компании привлекли около 50% от мировой стоимости венчурных инвестиций в ИИ-стартапы, в 2020 г., однако, инвестиции в стартапы сократились до 17 млрд долл. (24%).

Несмотря на общее отставание в объеме венчурных инвестиций, Китаю удается «взращивать» перспективные стартапы в сфере ИИ. Например, из десяти стартапов с самой высокой капитализацией в мире в области искусственного интеллекта семь — американские и три — китайские. За последнее десятилетие в Китае стремительный рост показали «Четыре маленьких дракона» — SenseTime, Megvii, CloudWalk и YITU. На них в Китае возлагаются большие надежды, хотя стоит отметить, что ни один из стартапов все еще не вышел на уровень нормальной рентабельности, чему не способствуют и американские санкции, введенные против этих компаний из-за их предполагаемого участия в репрессиях против уйгурского населения.

Индустрия искусственного интеллекта в Китае и США развивается по разным моделям. В то время как в Китае преобладает подход «сверху-вниз», где главным драйвером служат промышленная политика государства в сочетании с ресурсами крупнейших технологических компаний, США полагаются на свободный рынок и частные предприятия, чьи финансовые вложения в исследования и разработки намного превосходят инвестиции со стороны федерального правительства.

Наличие передового оборудования (hardware)

В ходе сравнения потенциалов двух стран важно оценить уровень прогресса в производстве физического оборудования, главным образом полупроводников. Это связано с тем, что обработка больших массивов данных невозможна без доступа к большим вычислительным мощностям. Передовое оборудование помогает сократить фазу обучения ИИ с нескольких недель до нескольких дней.

С момента изобретения полупроводников в середине XX в. США остаются неизменным лидером в производстве и применении передовых чипов. Соединенные Штаты занимают почти половину мирового рынка полупроводников — продажи интегральных микросхем американских компаний выросли со 102 млрд долл. в 2000 г. до 207,9 млрд долл. в 2020 г., что эквивалентно 47,2% всего глобального рынка.

В глобальной цепочке создания стоимости полупроводниковой промышленности американские фирмы занимают доминирующее положение на самом важном и капиталоемком этапе — этапе проектирования и разработки чипов — около 60% всех мировых продаж компаний, занимающихся созданием дизайна микросхем (fabless), приходится на США. Основной фактор, обеспечивающий конкурентоспособность Соединенных Штатов на данном этапе создания полупроводников, — значительные расходы на исследования и разработки, которые в 2020 году составили 74,3 млрд долл. В 2017 г. из топ-10 полупроводниковых фирм по расходам на НИОКР половина находилась в Соединенных Штатах: Intel, Qualcomm, Broadcom, Micron и Nvidea.

Второе важное преимущество полупроводниковой промышленности США, помимо лидерства на этапе проектирования, — сильная позиция в производстве полупроводникового оборудования, без которого свою деятельность не могут вести компании-изготовители (foundry). Рынок полупроводникового оборудования в 2021 г. вырос до 73 млрд долл., и около двух третей продаж приходится всего на четыре компании: Applied Material (США), Lam Research (США), Tokyo Electron (Япония) и ASML (Нидерланды). Учитывая чрезвычайно высокую стоимость капитальных затрат на производство полупроводникового оборудования, в ближайшее время появление конкурентов из Китая в этой сфере маловероятно.

Тем не менее, несмотря на сильную позицию в полупроводниковой промышленности, США не являются монополистом на рынке, как это было во времена зарождения микроэлектроники. Постепенная глобализация цепочек создания добавленной стоимости привела к появлению конкурентноспособных компаний в других регионах мира, прежде всего TSMC (Тайвань, КНР) и Samsung (Республика Корея). На фоне того, как доля TSMC в мировом объеме продаж производителей полупроводников превысила 50%, доля локального производства чипов в США за последние восемь лет, наоборот, упала более чем на 10%.

Что касается китайской полупроводниковой промышленности, то КНР, несмотря на значительную долю в мировом производстве электроники, традиционно сильно зависит от импорта полупроводников, объем которого в 2021 г. составил 432 млрд долл. При этом уровень самообеспеченности полупроводниками, по одной из оценок, не превышает 16%.

Тем не менее на фоне снижения объемов производства полупроводников в США с 37% в 1990 г. до 12% сегодня, Китай, наоборот, увеличил свою долю за тот же период с 1% до 15% и продолжает стремительно наращивать свои производственные мощности. Ассоциация полупроводниковой промышленности США прогнозирует, что в ближайшее десятилетие 40% прироста новых глобальных мощностей будет приходится на Китай, и его доля к 2030 г. вырастет до 24%, что сделает его крупнейшим поставщиком интегральных микросхем.

Столь стремительный прогресс полупроводниковой промышленности Китая был бы невозможен без активного участия государства, которое сделало своим приоритетом независимость в данной области. Правительство поддерживает местных производителей и разработчиков чипов с помощью налоговых льгот, административных преференций и прямых субсидий. Всего, как ожидается, в ближайшее десятилетие Китай проинвестирует не менее 100 млрд долл. на то, чтобы сократить отставание от США.

В пользу Китая могут сыграть и последние технологические тенденции полупроводниковой отрасли. Для разработок технологий ИИ, помимо традиционных чипов типа CPU и GPU, могут использоваться специализированные под машинное обучение и нейронные сети чипы ASIC и FPGA, которые гораздо более энергоэффективны и позволяют работать с большим объемом данных. Появление новых специализированных под ИИ интегральных микросхем открывает окно возможностей для Китая, так как в этой гонке китайские компании начинают с тех же позиций, что и американские. Если на рынке чипов CPU и GPU доминируют американские компании Nvidia, AMD и Intel вместе с тайваньской TSMC и корейской корпорацией Samsung, то шесть из десяти ведущих производителей чипов ASIC в 2018 г. были китайские компании.

Таким образом, в сфере аппаратного обеспечения Китай сегодня все еще заметно уступает США, исторически занимающих место пионеров микроэлектроники. При этом в последние годы, благодаря большому внутреннему рынку и активной правительственной поддержке, стремительно сокращается отставание как в производстве, так и в проектировании чипов.

Количество и качество научных публикаций в сфере ИИ

Научные исследования и разработки — неотъемлемая часть инновационного процесса и, даже если не имеют очевидного коммерческого применения, способствуют прогрессу в области искусственного интеллекта. Масштаб влияния того или иного государства на научно-академическую среду посредством публикаций в ведущих изданиях и их цитирования показывает, кто задает тренд в области ИИ и лидирует по исследованиям и разработкам.

Согласно данным ежегодного отчета Artificial Intelligence Index Report, в 2021 г. общее количество публикаций разного типа на тему ИИ достигло 334 тысяч. Однозначный лидер по данному показателю с середины 2000-х гг. — Китай, обеспечивающий около трети ежегодно публикуемых работ против 14% у Соединенных Штатов.

Долгое время считалось, что китайские исследователи хоть и обошли американских коллег по объему выпускаемых работ, тем не менее, сильно отстают по уровню их охвата и влияния. Однако анализ соотношения доли Китая и США в наиболее значимых работах, на которые чаще всего ссылаются другие исследователи, демонстрирует обратное. В 2013 г. Китай сравнялся с Соединенными Штатами по доле работ в наиболее цитируемом квартиле, в 2019 г. из 5% наиболее цитируемых статей в мире 39% приходилось на американских авторов и 38% — на китайских. В 2020 г. китайские ученые также вышли на уровень американских коллег в 10% чаще всего цитируемых научных статей. По оценкам Института искусственного интеллекта им. Аллена, Китай к 2025 г. обойдет США и в исследованиях самого высокого мирового уровня, к которым относится всего лишь 1% всех работ.

Влияние исследований и разработок страны можно проследить и по рейтингу ведущих институтов искусственного интеллекта, составляемому CSRankings: если с 2011 по 2015 гг. в топ-10 входили 3 китайских учреждения и 6 американских, то с 2016 по 2020 гг. уже 4 китайских и 5 американских.

Подводя итог в сравнении публикационной активности, можно сказать, что Китай значительно опережает США по количеству научных статей на тему ИИ и в целом равен по степени их важности и цитируемости. При сохранении нынешней тенденции Китай уже в ближайшие годы сможет стать абсолютным лидером по исследованиям и разработкам.

Количество и качество патентов на применение технологий ИИ

Одни только исследования и публикации не могут гарантировать успешность национальной стратегии в области искусственного интеллекта, поскольку идеи в статьях также должны быть реализованы в виде изобретений и патентов.

Патентные ведомства Китая и США принимают на себя около 2/3 всех патентных заявок в области ИИ и демонстрируют высокие темпы роста подачи новых заявок. По разным причинам Китай лидирует по количеству первичных патентов с 2014 г. (90% заявок подается местными просителями). США также оформляют большой объем патентов. Более половины из них — от организаций из других юрисдикций, что говорит о большой заинтересованности в американском рынке и юридической защите у изобретателей из других стран.

В связи с тем, что национальные критерии выдачи патентов различаются, простое сравнение количества первичных патентов, выданных CNIPA, не позволяет сравнить их по качеству с теми, что были приняты в USPTO или других международных патентных ведомствах. Для того, чтобы оценить значимость и качество патента, необходимо посмотреть на количество вторичных патентов, то есть повторных регистраций изобретений, но в других юрисдикциях, а также на процент заявок, одобренных к патентованию, и уровень цитируемости патента.

В случае с США более 30% заявок, поданных изначально для регистрации в USPTO, проходят процесс патентования в других юрисдикциях, главным образом во Всемирной организации интеллектуальной собственности (WIPO). В Китае же лишь 4% патентов на использование технологий ИИ, зарегистрированных изначально в КНР, подаются в другие юрисдикции. Это говорит о том, что подавляющее большинство китайских изобретений ориентировано на внутренний рынок, а также о, возможно, более высоком качестве патентов США, востребованных в других юрисдикциях. Более того, патенты из Китая занимают последнее место среди пяти основных стран-изобретателей в сфере ИИ как по соотношению семейств (патентные публикации, относящиеся к одному изобретению), одобренных к получению хотя бы одного патента, так и по уровню цитируемости.

Это означает, что в сфере патентования изобретений, связанных с искусственным интеллектом, Китай — лидер по количеству заявок. Вместе с тем он значительно уступает США по качеству и международному охвату патентов. Стоит отметить, что в Китае преобладание количества над качеством пять лет назад наблюдалась и в области публикаций научных статей, поэтому есть вероятность, что через несколько лет уровень влияния китайских патентов также может выровняться.

Объем и разнообразие данных

Современные методы машинного обучения, такие как глубокое обучение, показывают высокую точность и производительность только при наличии необходимого количества «обучающего материала». Именно поэтому часто можно слышать, что большие данные заняли место нефти как «самого ценного ресурса в мире».

У Китая есть безусловное преимущество перед Соединенными Штатами в количестве населения, что позволяет генерировать гораздо больший объем данных по мере растущей цифровизации общества. В 2018 г. Китай уже обошел США по объему данных, генерируемых за год, — 7,6 зеттабайт против 6,9 зеттабайт. И этот разрыв только увеличивается, поскольку рост объемов данных в Китае опережает среднемировой уровень на 3%, что в конечном итоге позволит генерировать в 2025 г. 48,6 зеттабайт против 30,6 зеттабайт в США.

Китай также имеет хорошие условия для генерации больших данных в промышленности. В 2018 г. объем данных Интернета вещей (IoT) оценивался в Китае на уровне 152 млн ТБ против 69 млн ТБ в США. Еще большее преимущество Китай сможет получить благодаря ускоренному разворачиванию сетей 5G, способных обеспечить беспилотный транспорт на дорогах, полностью автоматизированное производство и создание умных городов. На конец 2021 г. в Китае уже было установлено 1,3 млн базовых станций 5G по сравнению со 100 тыс. базовых станций 5G в США.

Для того, чтобы сравнить Китай и США в том, кто из них имеет большее преимущество в данных, было бы неверно попытаться просто сопоставить количество генерируемых данных, важно также учитывать глубину, качество, разнообразие данных и простоту доступа к ним.

Глубина данных указывает, насколько всесторонне фиксируется поведение пользователя в цифровой среде, какое количество его привычек и особенностей поведения можно собрать в виде данных. Преимущество Китая заключается в том, что большую популярность в стране получили так называемые суперприложения, позволяющие выполнять сразу все задачи, начиная от оплаты коммунальных счетов до бронирования мест в ресторане. В США же цифровые услуги четко разделены между разными компаниями: через Amazon покупаются товары, через Booking бронируются номера в отелях, через Uber заказывается такси, через Doordash доставляется еда на дом. Из-за ограничений в обмене данными между разными компаниями технологические платформы сосредотачивают в своих руках одностороннюю информацию о пользователях. В случае же с Китаем ведущие технологические компании, такие как Tencent, Alibaba и Meituan, имеют гораздо более широкое и глубокое представление о привычках пользователей в сети.

Данные также должны быть качественными, то есть достоверными, надежными и релевантными для создания алгоритмов под решение конкретной бизнес-проблемы. Считается, что данные, собранные в США более точные и структурированные, поскольку уровень оцифровки рукописных материалов в Соединенных Штатах на уровне медицинских, государственных и корпоративных учреждений выше.

Разнообразие данных, то есть неоднородность объектов, о которых собирается информация, позволяет делать алгоритмы ИИ более универсальными, подходящими под разные условия. Китай уступает США в разнообразии данных из-за географической ограниченности сервисов китайских компаний. Если услугами Google и Facebook пользуются люди разных национальностей почти во всех странах мира, то WeChat и Baidu популярны в основном среди китайцев и китайских диаспор за границей. В последнее время, однако, китайские компании, прежде всего Bytedance (TikTok), успешно вышли на глобальный рынок, что увеличивает разнообразие данных о пользователях.

В Китае в силу культурных и социальных причин есть преимущество над США в вопросах доступа к общественным и личным данным. Многие китайцы традиционно ставят вопросы безопасности выше конфиденциальности информации, считая, что общественные интересы должны преобладать над индивидуальными. Более того, правила обращения с данными в Китае только формируются и пока не столь строгие, как в Европе, что создает меньше барьеров для сбора компаниями больших объемов данных.

Таким образом, КНР имеет гораздо более благоприятные условия для формирования больших данных и доступа к ним, что дает серьезное преимущество для развития искусственного интеллекта.

Наличие специалистов в области ИИ

Важнейший фактор, который определяет глобальное лидерство в сфере искусственного интеллекта — количество и уровень подготовки талантов, без которых невозможно реализовать потенциал аппаратного оборудования и больших данных.

Точно измерить размер рабочей силы, занятой разработкой и внедрением ИИ, крайне сложно, так как традиционная статистика отдельно не учитывает специальности и профессии, которые связаны с ИИ. В качестве косвенного параметра сравнения можно использовать три способа: анализ предложений о трудоустройстве на онлайн-платформах, подсчет количества авторов статей об ИИ и анализ количества выпускников университетов по техническим специальностям (каждый из которых, однако, имеет свои ограничения).

Результаты исследования Global AI Talent Report показывают, что в 2019 г. в мире насчитывалось около 480 тыс. специалистов, работающих с различными аспектами искусственного интеллекта, из которых 39,4% находились в США и лишь 4,6% — в Китае. По количеству авторов статей на сайте arXiv.org отрыв США от Китая также существенен: из всех 57,5 тыс. авторов платформы 26,8 тыс. — американцы и только 6,4 тыс. — китайцев. Такой перевес в сторону США отчасти можно объяснить тем, что методология основывалась на сборе данных с англоязычных сайтов, типа LinkedIn, но все равно очевидно, что размер рынка труда и количество авторов в США больше.

Ситуация выглядит иначе, если анализировать количество выпускников технических специальностей (STEM: science, technology, engineering, maths) в Китае и США. Согласно данным Отчета о показателях науки и техники США от 2018 г., с 2000 по 2014 гг. количество выпускников со степенью бакалавра по техническим специальностям выросло в США на 54%, достигнув 650 тыс., а в Китае за то же время — на 360%, достигнув 1,65 млн выпускников.

Отдельный интерес в вопросе системы подготовки специалистов в области ИИ представляет количество выпускников с докторской степенью по естественно-научным и техническим специальностям. Несмотря на небольшое количество таких экспертов, именно они двигают научные разработки вперед и гарантируют инновационную конкурентоспособность страны. Согласно отчету американского Центра безопасности и новых технологий (Center for Security and Emerging Technology), в 2000 г. в США степень доктора наук по специальностям STEM получило в два раза больше человек, чем в китайских вузах. Однако начиная с середины нулевых годов, Китай стабильно выпускает большее количество специалистов с докторской степенью, и разрыв к 2025 г. может стать почти двухкратным. При этом приблизительно 45% докторов наук в КНР заканчивают университеты «мирового класса» (Double First Class University) — 42 элитных учебных заведения Китая, из которых 36 входят в число 500 лучших университетов мира.

В чем США, несомненно, обходят Китай, так это в привлечении талантов из других стран. За последние 20 лет около 40% выпускников докторантуры в американских вузах не являлись гражданами США, при этом треть международных студентов составляли китайцы. Что еще более важно, около 77% из международных выпускников за период 2000-2015 гг. остались жить и работать в США, а среди китайцев, решивших остаться в Америке, этот показатель еще выше — почти 90%.

В результате, Китай превосходит США по количеству выпускников научно-технических специальностей и приближается по качеству их подготовки, однако проигрывает конкуренцию за привлечение к себе иностранных экспертов, из-за чего большая часть лучших профессионалов в области ИИ все еще выбирает работу в американских компаниях.

По мнению исследователя ИИ Кай-Фу Ли, даже если Китай и будет испытывать недостаток в самых высококлассных специалистах, это не станет серьезным препятствием в борьбе за лидерство в искусственном интеллекте, так как прорывные открытия, как например глубокое обучение, уже случились и повторятся, скорее всего, только через несколько десятилетий. В ближайшем будущем, как говорит тайваньский предприниматель, решающим фактором станут большие данные и достаточное количество хорошо подготовленных, хотя и необязательно лучших, специалистов.

***

Результат сравнительного анализа по семи основным параметрам показывает, что говорить о превосходстве Китая в сфере ИИ пока что преждевременно. На сегодняшний день США сохраняют за собой преимущество в четырех из семи критериев — по масштабу участия частного сектора, наличию аппаратного обеспечения, качеству патентов и количеству передовых специалистов.

Однако темпы, с которыми Китай догоняет Соединенные Штаты, создают предпосылки того, чтобы к 2030 году Китай выровнялся по кадрам, патентам и микроэлектронике. Более того, благодаря продуманной правительственной поддержке, расширяющейся коммерческой цифровой экосистеме, растущему количеству выпускников с научно-техническими специальностями и самому большому в мире объему накоплению данных, которые выступают в качестве «сырья» для ИИ, Китай, действительно, может стать мировым лидером в области искусственного интеллекта на горизонте 8–10 лет.

Понимание преимуществ и недостатков как китайской, так и американской модели может помочь России в формулировании своей уникальной стратегии развития искусственного интеллекта. В настоящее время в нашей стране есть необходимые предпосылки для технологического рывка в данной сфере. Одним из главных преимуществ нашей страны считается высокий уровень базового физико-математического образования, сильная естественно-научная школа и наличие компетенций в области программирования. Однако значительное отставание в аппаратном обеспечении существенно ограничивает возможности реализовать потенциал человеческого капитала.

Для того, чтобы Россия смогла добиться регионального лидерства, заняв при этом существенную долю в отдельных направлениях ИИ, можно во многом использовать опыт «первопроходцев». С одной стороны, перспективностью обладают некоторые особенности китайской «дирижистской» модели, что объясняется повышенной степенью централизации управления и экономики в нашей стране. Для России это означает, что государство должно взять на себя большую ответственность за стимулирование и финансирование исследований и разработок в сфере ИИ, прописать более конкретные цели к 2030 г. и методы их достижения. С другой стороны, мы могли бы перенять опыт американской «рыночной» модели, в которой существенную роль играет благоприятная среда для осуществления предпринимательской деятельности и проведения исследований. Критически важно развернуть в обратном направлении тренд на «утечку мозгов» и добиться таких условий для работы и научных исследований, чтобы успешно конкурировать за лучших специалистов на международном рынке.

Оценить статью
(Голосов: 34, Рейтинг: 3.88)
 (34 голоса)
Поделиться статьей

Прошедший опрос

  1. Какие угрозы для окружающей среды, на ваш взгляд, являются наиболее важными для России сегодня? Отметьте не более трех пунктов
    Увеличение количества мусора  
     228 (66.67%)
    Вырубка лесов  
     214 (62.57%)
    Загрязнение воды  
     186 (54.39%)
    Загрязнение воздуха  
     153 (44.74%)
    Проблема захоронения ядерных отходов  
     106 (30.99%)
    Истощение полезных ископаемых  
     90 (26.32%)
    Глобальное потепление  
     83 (24.27%)
    Сокращение биоразнообразия  
     77 (22.51%)
    Звуковое загрязнение  
     25 (7.31%)
Бизнесу
Исследователям
Учащимся