Рынок искусственного интеллекта в Китае в 2025 году
- Джимшер Челидзе
- 17 часов назад
- 24 мин. чтения
Предисловие
Внимание! Материал подготовлен с использованием технологий искусственного интеллекта.
Стратегическое значение для лидеров бизнеса
Данная статья представляет собой комплексный анализ состояния и перспектив рынка искусственного интеллекта в Китайской Народной Республике на период 2024–2025 годов с прогнозами до 2030 года. Её практическая ценность для руководителей и собственников компаний заключается в следующих ключевых аспектах:
1. Понимание конкурентного ландшафта
Материал раскрывает структуру китайской ИИ-экосистемы, описывает ведущих игроков (от технологических гигантов Alibaba, Baidu, Tencent до перспективных стартапов), их стратегии и инвестиции. Это критически важно для компаний, которые стремятся:
оценить угрозу конкуренции со стороны китайских ИИ-решений;
выявить возможности для партнёрства или заключения лицензионных соглашений с китайскими разработчиками;
понять, какие технологические подходы (мультимодальные модели, open-source инициативы, гибридные архитектуры) становятся стандартом в отрасли.
2. Инвестиционные и операционные прозрения
Статья содержит актуальные данные о:
объёме инвестиций в ИИ в Китае (84–98 млрд долларов США в 2025 году);
темпах роста рынка (20–34% ежегодно, в сегменте генеративного ИИ — 46,57%);
траектории развития вычислительной инфраструктуры, включая инициативу EDWC (Восточные данные — западные вычисления);
количестве и статусе ИИ-компаний (более 4 300 компаний, 70–75 единорогов).
Для руководителей компаний эта информация является руководством при:
составлении многолетних стратегических планов, учитывающих рост объёма рынка и доступности ИИ-инструментов;
планировании НИОКР и распределении бюджета для технологического развития;
оценке инвестиционной привлекательности сегмента ИИ.
3. Практические модели и механизмы поддержки
Статья описывает системный подход Китая к развитию ИИ, включая:
государственные программы («ИИ+», «1397») с конкретными целевыми показателями и этапами;
инфраструктурные инициативы (восемь национальных вычислительных хабов, специализированные парки, акселераторы);
финансовые механизмы (государственные венчурные фонды, грантовые программы, условия для ИПО).
Для российских и зарубежных руководителей это служит образцом для адаптации внутри своих компаний и стран:
как формировать внутренние ИИ-центры компетенций и инвестировать в вычислительную инфраструктуру;
как создавать партнёрства с университетами и исследовательскими центрами для подготовки кадров;
как разрабатывать многоуровневые стратегии внедрения ИИ в операционные процессы (производство, продажи, аналитика, поддержка клиентов).
4. Кадровые и организационные выводы
Материал показывает, что Китай обеспечивает массовое обучение ИИ-компетенциям (целевая аудитория — 10 млн специалистов к 2030 году), интегрирует ИИ-грамотность в школьные программы и создаёт новые карьерные траектории. Это значимо для руководителей, которые:
планируют подготовку собственных команд к эпохе ИИ;
хотят понять, какие профессиональные роли будут востребованы;
ищут модели непрерывного обучения и адаптации к технологическим изменениям.
5. Риски и возможности экспорта
Анализ технологических запретов (санкции США, ограничения на экспорт микропроцессоров) показывает, что Китай активно развивает собственную микроэлектронику. Для руководителей компаний это сигнал о:
необходимости рассмотрения отечественных и дружественных альтернатив американским решениям;
возможности экспорта ИИ-технологий в развивающиеся страны, используя стратегии Китая;
значимости внимательного отслеживания нормативно-регуляторной среды в области ИИ.
Рекомендации по использованию материала
Статья целесообразна для изучения:
C-level руководителями (генеральные директора, зам.директора по технологиям) для стратегического планирования и позиционирования компании на фоне глобальной ИИ-экономики;
Руководителями IT и R&D подразделений для выбора технологических платформ и архитектур, адаптации к экосистемным тренду;
Руководителями HR для планирования кадровой политики, подбора специалистов и организации обучения;
Аналитиками и консультантами, занимающимися цифровой трансформацией и стратегическим планированием;
Инвесторами и собственниками компаний для оценки инвестиционных возможностей и рисков.
Содержание
Вступление
Искусственный интеллект стал одним из ключевых направлений государственной стратегии технологического развития в Китайской Народной Республике. К 2025 году национальная отрасль искусственного интеллекта демонстрирует ускоренное развитие, формируя устойчивую экосистему, охватывающую как промышленные, так и научные сегменты. Китайские корпорации интегрируют решения искусственного интеллекта в корпоративные, государственные и потребительские сервисы, тогда как правительство страны оказывает многогранную поддержку развитию вычислительной инфраструктуры, созданию исследовательских кластеров и стимулированию новых технологических компаний.
Глубокая индустриализация искусственного интеллекта сопровождается возведением специализированных дата-центров, развитием собственных микропроцессорных технологий, внедрением высокопроизводительных облачных решений, а также формированием исследовательских альянсов. Важным аспектом становится поддержка инновационных стартапов, а также продвижение открытых моделей искусственного интеллекта и открытого программного обеспечения. В рамках этой статьи анализируются ключевые аспекты развития рынка искусственного интеллекта в Китае, описываются ведущие игроки и демонстрируются направления государственной политики, обеспечивающие лидерство страны в глобальной технологической гонке.
Также, в рамках развития ИИ в Китае существуют стратегические планы развития. Например, план госсовета КНР «ИИ+», а также стратегия «1397», которую сформулировали в Zhejiang Lab (базируется в China AI Town города Ханчжоу).
Рынок искусственного интеллекта в Китайской Народной Республике демонстрирует стремительную экспансию, становясь критически важным сектором национальной экономики и технологической стратегии страны. По состоянию на 2024–2025 годы китайская отрасль искусственного интеллекта переживает фазу интенсивного роста, характеризующуюся массовым внедрением технологий, наращиванием вычислительных мощностей, созданием широкой экосистемы игроков и беспрецедентной поддержкой со стороны государства.
Объём рынка и экономический вклад
Размер рынка искусственного интеллекта в Китае к 2024 году достиг значительных показателей. Согласно различным аналитическим оценкам, объём китайского рынка составил от 21,9 млрд долларов США до 29,0 млрд долларов США в 2024 году. Прогнозы на ближайшие годы указывают на динамичное расширение: к 2031 году рынок может вырасти до 219 млрд долларов США, а к 2032–2033 годам — достичь диапазона от 202 до 327 млрд долларов США. Это соответствует среднегодовым темпам роста на уровне 20–34 процентов, что существенно превышает показатели многих других отраслей национальной экономики.
Сегмент генеративного искусственного интеллекта развивается особенно быстрыми темпами. В 2025 году его объём оценивается в 11,46 млрд долларов США, с прогнозируемым увеличением до 113,61 млрд долларов США к 2031 году при среднегодовых темпах роста 46,57 процентов. Китайские эксперты прогнозируют, что к 2035 году экономический вклад генеративного искусственного интеллекта в валовой внутренний продукт страны достигнет 30 триллионов юаней, что эквивалентно примерно 4,2 триллиона долларов США. Согласно оценкам Goldman Sachs, искусственный интеллект может добавить к китайскому валовому внутреннему продукту от 0,2 до 0,3 процентного пункта ежегодно уже к 2030 году, что компенсирует замедление роста производительности и демографические вызовы. Morgan Stanley прогнозирует, что искусственный интеллект способен создать эквивалент трудовой стоимости в размере 6,7 триллиона юаней (около 930 млрд долларов США), что составит 4,7 процента валового внутреннего продукта Китая на уровне 2024 года.
Инвестиции и капитальные затраты
Капитальные вложения в отрасль искусственного интеллекта демонстрируют впечатляющую динамику. По данным Bank of America, общий объём инвестиций в искусственный интеллект в Китае в 2025 году может составить от 84 до 98 млрд долларов США, что представляет собой рост до 48 процентов по сравнению с предыдущим годом. Государственные вложения играют центральную роль, составляя до 400 млрд юаней (56 млрд долларов США) от общего объёма капитальных затрат. Крупнейшие интернет-компании вносят дополнительно около 172 млрд юаней (24 млрд долларов США), тогда как телекоммуникационные операторы и специализированные облигации покрывают остаток инвестиционной программы.
С 2000 по 2023 год государственные венчурные фонды вложили 184 млрд долларов США в более чем 20 тысяч сделок, связанных с искусственным интеллектом. Несмотря на существенный объём внутреннего финансирования, частные инвестиции в искусственный интеллект в Китае в 2024 году составили 9,3 млрд долларов США, что значительно уступает американским показателям в 109,1 млрд долларов США. В сфере генеративного искусственного интеллекта разрыв ещё более заметен: инвестиции в США превысили совокупные показатели Китая, Европейского союза и Великобритании на 25,4 млрд долларов США.
Проникновение технологий и уровень внедрения
Китай демонстрирует один из самых высоких показателей внедрения искусственного интеллекта в мире. По данным опроса SAS и Coleman Parkes Research, 83 процента китайских специалистов сообщили об использовании генеративного искусственного интеллекта в 2024 году, что существенно превышает показатели США (65 процентов) и глобальное среднее значение (54 процента). Согласно отчёту China Internet Network Information Center, число пользователей генеративного искусственного интеллекта в Китае к июню 2025 года достигло 515 миллионов человек, что соответствует уровню проникновения в 36,5 процента населения. Примечательно, что за первую половину 2025 года пользовательская база выросла на 266 миллионов человек, удвоившись за шесть месяцев с темпом роста 106,6 процента.
На корпоративном уровне внедрение искусственного интеллекта также набирает обороты. По состоянию на начало 2025 года большинство китайских предприятий находились в процессе тестирования генеративного искусственного интеллекта или инвестировали в соответствующие технологии, при этом значительная доля компаний уже использовала решения искусственного интеллекта и планировала расширение применения. Свыше 90 процентов китайских пользователей отдают предпочтение отечественным большим моделям.
Отраслевая структура и применение
Искусственный интеллект активно интегрируется в ключевые сегменты китайской экономики. Среди наиболее динамичных направлений выделяются производство, розничная торговля, телекоммуникации и здравоохранение. В производственном секторе внедряются роботизированные системы с поддержкой искусственного интеллекта, цифровые двойники и интеллектуальные системы контроля качества для таких отраслей, как производство электромобилей, аэрокосмическая промышленность и биомедицина. К середине 2025 года в Китае было зарегистрировано свыше 350 больших языковых моделей, охватывающих финансовые технологии, медицину и здравоохранение, образование, интеллектуальное производство, создание контента и корпоративные сервисы.
В структуре технологий и компонентов по-прежнему доминируют услуги, являющиеся крупнейшим и наиболее быстрорастущим сегментом искусственного интеллекта в Китае. При этом аппаратное обеспечение остаётся значительным сегментом информационно-коммуникационных технологий, занимая 43,2 процента рынка в 2024 году, тогда как программное обеспечение демонстрирует наиболее высокие темпы роста с прогнозируемым среднегодовым увеличением на 10,4 процента.
Вычислительная инфраструктура и мощности
Китай интенсивно наращивает вычислительные ресурсы для поддержки развития искусственного интеллекта. По состоянию на июнь 2024 года страна аккумулировала 26 процентов общемировой вычислительной мощности. Прогнозируется, что интеллектуальная вычислительная мощность вырастет на 43 процента в 2025 году, тогда как в период с 2023 по 2028 год ожидается среднегодовой рост на уровне 46,2 процента, существенно опережая показатели общего назначения вычислительных мощностей (18,8 процента). Общая вычислительная мощность Китая увеличивается примерно на 30 процентов ежегодно благодаря масштабным инвестициям в дата-центры и микропроцессорные технологии.
Международная позиция и лидерство
Китай занимает ведущие позиции в глобальном ландшафте искусственного интеллекта по ряду ключевых показателей. Страна владеет 74,7 процента мировых патентов в области искусственного интеллекта, подавая в четыре раза больше заявок, чем США, в 2022 году, и в шесть раз больше в период с 2014 по 2023 год. К апрелю 2025 года Китай подал 1,576 миллиона патентных заявок, связанных с искусственным интеллектом, что составляет 38,58 процента от общемирового числа — наивысший показатель в мире. В области генеративного искусственного интеллекта китайские изобретатели подали 38 210 патентных заявок в период с 2014 по 2023 год.
Китай также лидирует в сегменте открытых моделей искусственного интеллекта и является домом для значительной доли ведущих исследователей: 47 процентов лучших специалистов по искусственному интеллекту в мире базируются в Китае. На национальном уровне функционирует свыше 4 300 компаний искусственного интеллекта с совокупной стоимостью более 70 млрд долларов США. По состоянию на середину 2025 года в Китае насчитывается от 70 до 75 стартапов-единорогов в сфере искусственного интеллекта, что делает страну вторым по величине центром таких компаний после США. Общее количество компаний-единорогов в Китае превышает 150, с совокупной оценкой более 500 млрд долларов США.
Регистрация и регулирование моделей
Китай внедрил уникальную систему регистрации генеративных алгоритмических инструментов. По состоянию на апрель 2025 года реестр Cyberspace Administration of China содержал 3 739 зарегистрированных генеративных алгоритмических инструментов от примерно 2 353 уникальных компаний, при этом число записей увеличивается на 250–300 позиций ежемесячно. Более 50 процентов зарегистрированных инструментов являются базовыми моделями, что отражает многообразие и фрагментацию китайского ландшафта искусственного интеллекта, в котором сотни компаний — от технологических гигантов до стартапов и государственных предприятий — создают собственные большие языковые модели, генераторы изображений и мультимодальные системы.
Перспективы до 2030 года
К 2030 году Китай нацелен на достижение глобального лидерства в области искусственного интеллекта. Планируется, что основная отрасль искусственного интеллекта достигнет объёма около 140 млрд долларов США, тогда как с учётом сопутствующих секторов общий вклад может составить до 1,4 триллиона долларов США. Уровень внедрения искусственного искусственного интеллекта прогнозируется на уровне свыше 30 процентов к 2030 году с последующим пиком в начале 2030-х годов и достижением полного проникновения в последующие годы. Стратегические приоритеты включают развитие гуманоидной робототехники, где к 2050 году глобальный рынок может достичь 5 триллионов долларов США с миллиардом единиц в использовании, 30 процентов из которых будут базироваться в Китае.
Китайский рынок вычислительного оборудования для искусственного интеллекта формируется в условиях беспрецедентного давления экспортных ограничений со стороны США и стратегического императива технологической независимости. В результате в стране сложилась диверсифицированная экосистема производителей — от ведущих национальных корпораций до амбициозных технологических стартапов, стремящихся создать полноценную альтернативу микропроцессорным решениям от NVIDIA и других западных поставщиков.
Huawei и семейство Ascend: лидер отечественной вычислительной инфраструктуры
Компания Huawei Technologies занимает доминирующее положение среди китайских разработчиков микропроцессоров искусственного интеллекта благодаря линейке чипов Ascend, которая стала базовой платформой для множества национальных проектов в сфере искусственного интеллекта.
Cambricon: специализированный разработчик акселераторов искусственного интеллекта
Компания Cambricon Technologies, основанная в 2016 году, представляет собой «чистого игрока» в области микропроцессоров искусственного интеллекта, сфокусированного на разработке акселераторов для обучения и логического вывода в облачных дата-центрах. Компания является единственным китайским публичным производителем чипов искусственного интеллекта, не связанным с разработкой центральных процессоров или графических решений общего назначения.
По оценкам экспертов, технологический уровень чипов Cambricon отстаёт от эквивалентных решений NVIDIA примерно на четыре-пять лет, однако компания делает акцент на стоимостной эффективности и гарантированной доступности для внутреннего китайского рынка. В 2024 году Cambricon зафиксировала первую операционную прибыль за всю историю существования на фоне взрывного роста спроса на отечественные акселераторы. Акции компании выросли на 383 процента в течение 2024 года, что сделало её одной из самых успешных публичных компаний Китая, с дополнительным увеличением на 20 процентов в августе 2025 года после анонса DeepSeek о поддержке чипов «нового поколения отечественного производства».
Cambricon перевела производство с TSMC на фабрики SMIC для семинанометрового техпроцесса после введения американских санкций, при этом текущие мощности составляют свыше 30 тысяч пластин в месяц с планируемым увеличением до 100 тысяч пластин в месяц к 2026 году. Стратегическое партнёрство с ByteDance позволяет компании позиционироваться как ключевой поставщик инфраструктуры искусственного интеллекта в Китае.
Biren Technology: амбициозный претендент на роль «китайской NVIDIA»
Компания Biren Technology, основанная в 2019 году Чжан Вэнь, ветераном полупроводниковой индустрии, позиционируется как один из наиболее перспективных разработчиков графических процессоров для задач искусственного интеллекта.
Компания привлекла в июне 2025 года финансирование в размере 1,5 миллиарда юаней (207 миллионов долларов США) при участии государственных фондов провинции Гуандун и Шанхая и готовится к первичному публичному размещению в Гонконге. За всю историю Biren привлекла свыше 780 миллионов долларов США в восьми раундах финансирования, значительную часть которых обеспечил венчурный фонд HongShan (ранее Sequoia China). В октябре 2023 года компания была внесена Министерством торговли США в список Entity List, что ограничило доступ к американским технологиям.
Moore Threads: первопроходец в области универсальных графических процессоров
Компания Moore Threads Technology, основанная в октябре 2020 года Чжан Цзяньчжуном, бывшим глобальным вице-президентом NVIDIA и руководителем китайского подразделения компании, стала первым отечественным разработчиком «полнофункциональных» графических процессоров. Компания привлекла финансирование от Shenzhen Capital Group, GGV Capital, Sequoia Capital China, ByteDance и Tencent уже в первый год существования.
Для сегмента искусственного интеллекта компания анонсировала серверы MCCX D800 и ускорители MTT S5000. В июне 2025 года Moore Threads подала заявку на первичное публичное размещение на STAR Market Шанхайской фондовой биржи с целью привлечения восьми миллиардов юаней (около 1,12 миллиарда долларов США), получив одобрение всего за 88 дней — один из самых быстрых процессов в истории площадки. За период 2022–2024 годов компания накопила убытки свыше пяти миллиардов юаней при выручке 609 миллионов юаней. В октябре 2023 года Moore Threads также была внесена в список Entity List Министерства торговли США.
MetaX Integrated Circuits: стартап с командой из AMD
Компания MetaX Integrated Circuits, основанная в сентябре 2020 года в свободной экономической зоне Lingang в Шанхае, специализируется на разработке высокопроизводительных графических процессоров общего назначения для задач искусственного интеллекта и облачных вычислений. Основатель и генеральный директор Чэнь Вэйлян, а также ключевые члены команды ранее работали в американской корпорации AMD, обладая в среднем почти 20-летним опытом в области графических процессоров.
С момента основания MetaX привлекла финансирование в пяти раундах, включая один миллиард юаней (153,8 миллиона долларов США) в раунде серии A в августе 2021 года при участии China Structural Reform Fund и China Internet Investment Fund, а также один миллиард юаней в пред-B раунде в июле 2022 года. Среди инвесторов — Lightspeed China Partners, Sequoia China, Matrix Partners China, Chaos Investment и Guosheng Group. В 2024 году компания подала свыше 210 патентных заявок, получив одобрение более 120, из которых 97 процентов являются изобретениями.
В январе 2025 года MetaX подала документы на первичное публичное размещение на STAR Market с целью привлечения 3,9 миллиарда юаней (540 миллионов долларов США) и завершила процесс IPO-консультирования в июне 2025 года. За период 2022–2024 годов компания реализовала свыше 25 тысяч графических процессоров, получив выручку 1,1 миллиарда юаней при накопленных убытках около 3,3 миллиарда юаней.
Iluvatar CoreX: разработчик с уникальной гибридной архитектурой
Компания Iluvatar CoreX, основанная в декабре 2015 года в Нанкине (по другим данным — в Шанхае), специализируется на создании высокопроизводительных графических процессоров общего назначения, оптимизированных для задач искусственного интеллекта и глубокого обучения.
Отличительной особенностью продуктовой линейки Iluvatar является чип Core X с уникальной гибридной архитектурой, сочетающей элементы традиционных центральных процессоров и специализированных ядер искусственного интеллекта, что позволяет эффективно обрабатывать широкий спектр задач от робототехники до автономных транспортных средств и аналитики в реальном времени. По состоянию на 2024 год в компании работало около 300 сотрудников, а общий объём привлечённого финансирования превысил 334 миллиона долларов США, что обеспечило оценку свыше одного миллиарда долларов США и статус единорога.
В августе 2025 года появилась информация о планах Iluvatar провести первичное публичное размещение в Гонконге на фоне растущего интереса инвесторов к китайским производителям чипов искусственного интеллекта. Компания установила партнёрские отношения со множеством стартапов и исследовательских институтов, а также интегрировала свои решения с платформами управления вычислительными ресурсами, такими как Rise VAST от RiseUnion.
Hygon Information Technology: разработчик универсальных процессоров и ускорителей DCU
Компания Hygon Information Technology специализируется на разработке процессоров и ускорителей Deep Computing Unit для задач искусственного интеллекта, глубокого обучения и интенсивных численных вычислений.
Компания активно интегрирует свои решения в экосистему управления искусственным интеллектом, сертифицировав совместимость с платформой Rise VAST для эффективного распределения и планирования вычислительных ресурсов в гетерогенных средах. В сентябре 2025 года Hygon объявила о настройке ускорителей DCU для «мгновенного» развёртывания новой модели DeepSeek-V3.2-Exp через программный стек DTK. Продукты Hygon применяются в финансовой, телекоммуникационной и энергетической отраслях, а также демонстрируются на международных выставках в рамках инициативы «Один пояс, один путь».
Производственная база: SMIC и планы расширения мощностей
Ключевым производственным партнёром для большинства китайских разработчиков чипов искусственного интеллекта выступает компания Semiconductor Manufacturing International Corporation, являющаяся единственным китайским производителем, способным обеспечить массовое производство по семинанометровому техпроцессу. По состоянию на конец 2025 года консервативные оценки совокупных мощностей SMIC по передовым технологическим узлам (семь нанометров и менее) составляют 45 тысяч пластин в месяц с планируемым увеличением до 60 тысяч в 2026 году и 80 тысяч в 2027 году.
Согласно отчёту Financial Times, SMIC планирует удвоить производственные мощности по семинанометровому техпроцессу в 2026 году, при этом Huawei остаётся крупнейшим заказчиком. Китай нацелен утроить общий выпуск процессоров искусственного интеллекта к 2026 году: одна фабрика, специализирующаяся на производстве чипов Huawei, должна начать работу к концу 2025 года, а две дополнительные — в 2026 году, с совокупной мощностью, потенциально превосходящей текущие объёмы сопоставимых линий SMIC. Расширение позволит меньшим производителям, таким как Cambricon, MetaX и Biren, обеспечить более значительные доли мощностей SMIC и усилить конкуренцию на быстрорастущем внутреннем рынке.
Текущие мощности по семинанометровому техпроцессу оцениваются примерно в 30 тысяч пластин в месяц, что при консервативных оценках выхода годных и распределения позволяет поддерживать производство нескольких миллионов кристаллов Ascend ежегодно. Уровень загрузки фабрик SMIC во втором квартале 2025 года составил около 92,5 процента, что на 2,9 процентного пункта выше показателя предыдущего квартала, отражая высокий внутренний спрос, при этом доход от китайских клиентов достиг 84 процентов от общей выручки.
Тенденции финансирования и выхода на биржу
В условиях нарастающих торговых ограничений и необходимости масштабирования исследований и разработок китайские производители чипов искусственного интеллекта активно используют публичные рынки капитала для обеспечения долгосрочного финансирования. Глобальные инвестиции в стартапы в области чипов искусственного интеллекта превысили 11,6 миллиарда долларов США в 2025 году, при этом китайская компания Enflame Technology привлекла 700 миллионов долларов США в публично-частных инвестиционных раундах.
Февраль 2025 года ознаменовался резким ростом инвестиций китайских корпораций в отечественные стартапы в области полупроводников и искусственного интеллекта: было зафиксировано 42 корпоративных раунда финансирования, что на 27 процентов больше по сравнению с январём, причём 11 из них приходились на информационно-технологический сектор. Инвестиции поступали от таких технологических лидеров, как Tencent, Baidu, Ant Group и Lenovo, а также от корейской Samsung. Инвестиции в полупроводниковые стартапы достигли двухлетнего максимума, при этом восемь из 18 общих сделок пришлись на Китай.
Феномен первичных публичных размещений китайских производителей чипов искусственного интеллекта в 2025 году демонстрирует системную трансформацию отрасли: несмотря на накопленные миллиардные убытки и отсутствие прибыльности, компании получают ускоренное одобрение регуляторов и значительный интерес инвесторов в условиях стратегического императива технологической независимости. Появление моделей DeepSeek, требующих меньших вычислительных ресурсов, открыло новые возможности для отечественных производителей в сегменте логического вывода, исторически доминируемом NVIDIA, однако одновременно усилило конкуренцию за счёт снижения технологических барьеров входа.
В программном обеспечении для искусственного интеллекта Китайский рынок представлен широкой экосистемой разработчиков фаундейшн-моделей и компаний, создающих прикладные решения на их основе. Ключевыми особенностями являются конкуренция «большой пятёрки» провайдеров базовых моделей, стремительный рост числа коммерческих моделей и активное развитие open-source инициатив.
«Большая пятёрка» провайдеров фаундейшн-моделей
Alibaba (Qwen)
Платформа Qwen включает семейство моделей от лёгких Qwen-7B до крупных Qwen-174B, поддерживающих мультимодальность (текст, изображение, код) и облачные сервисы с адаптацией под задачи e-commerce и автоматизации бизнеса.
Baidu (ERNIE)
Серия ERNIE охватывает языковые, визуальные и мультимодальные модели, использующие специализированные архитектуры Knowledge Enhanced Learning и Retrieval Augmented Generation. ERNIE-3.0 Titan (260 млрд параметров) применяется в финансовых, медицинских и облачных продуктах компании.
Tencent (Hunyuan)
Модель Hunyuan разработана совместно с Tsinghua University, поддерживает мультимодальный ввод и используется в облачном сервисе Tencent Cloud AI, интегрируясь в игровые, развлекательные и образовательные приложения.
ByteDance (Doubao/Agent)
Базовые модели Doubao (до 70 млрд параметров) оптимизированы для генерации контента и создания интеллектуальных агентов. ByteDance активно продвигает их в своих медиа- и рекламных платформах, предлагая гибкую подписочную модель API.
Zhipu AI (GLM)
Серия GLM (General Language Model) включает модели GLM-130B и GLM-10B, отличающиеся эффективным обучением через автокодировщики и автодекодеры. Zhipu активно развивает open-source направление, выпуская облегчённые версии моделей для исследовательских сообществ.
Масштаб и конкуренция провайдеров
К началу 2025 года в Китае зарегистрировано более 200 коммерческих фаундейшн-моделей, что создаёт интенсивную конкуренцию и стимулирует специализацию по отраслям. Концентрация рынка вокруг «большой пятёрки» обеспечивает стандартизацию и качество, однако нишевые стартапы выигрывают за счёт инноваций в области мультимодальности, скорости отклика и стоимости владения.
Open-source и независимые лаборатории
Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI) публикует библиотеку FlagAI с поддержкой распределённого обучения и мультимодальных фреймворков.
Shanghai AI Lab выпускает открытые модели для компьютерного зрения и робототехники, делая упор на исследовательскую совместимость и промышленное применение.
Независимые инициативы, такие как PaddlePaddle от Baidu, MindSpore от Huawei и PaddleOCR, предлагают развитые экосистемы для разработки и развёртывания собственных моделей.
Прикладные решения и сервисы
Корпоративные ассистенты и чат-боты
DeepSeek Assistant — решение для автоматизации внутренних процессов и аналитики большого бизнеса с возможностью fine-tuning под корпоративные данные.
MiniMax AI — платформа для создания виртуальных агентов в клиент-ориентированных сценариях (поддержка пользователей, HR-боты, интеллектуальные FAQ).
Генерация контента и медиа
ByteDance Doubao применяется для автоматической генерации рекламных текстов, видеоскриптов и описаний продуктов на платформах Toutiao и Douyin.
SenseTime Open Platform — мультимодальная модель для синтеза изображений, видео и аудио с применением GAN-архитектур и diffusion-методов.
Отраслевые решения
Ant Group AI SDK — инструменты для финансового сектора: кредитный скоринг, обнаружение мошенничества, автоматизированное соответствие нормативным требованиям.
iFLYTEK AI Suite — решения для образования и здравоохранения: автоматическое распознавание речи, перевод и интеллектуальные учебные платформы.
Huawei Cloud EI — платформа для промышленного Интернета вещей и умных фабрик, включающая модули прогнозного обслуживания и цифровых двойников.
Перспективные стартапы
Moonshot AI специализируется на reasoning-модулях и динамическом планировании для логистики и робототехники, привлекая инвестиции от Sequoia China и Sinovation Ventures.
Langmind предлагает решения для semantic search и комбинированного QA-движка с интеграцией LLM, активно сотрудничает с крупными e-commerce корпорациями.
ColaView — стартап в области компьютерного зрения, разрабатывающий open-source фреймворк для анализа промышленных изображений и видео.
YiLabs фокусируется на малых языковых моделях (до 5 млрд параметров) для edge-устройств, снижая задержки и объём передачи данных.
Вывод
Программный ландшафт ИИ в Китае сочетает усилия гигантов отрасли и инновационные подходы стартапов, формируя экосистему с высокой конкуренцией и богатой инфраструктурой open-source. Акцент на прикладных решениях и адаптации фаундейшн-моделей под конкретные задачи позволяет удовлетворять спрос как корпоративного, так и потребительского сегмента, а государственная поддержка исследовательских инициатив и кластеров способствует ускоренному развитию отрасли.
Китай создаёт мощную инфраструктуру для ускорения развития искусственного интеллекта, сочетая государственные программы по наращиванию вычислительных мощностей, формирование инновационных кластеров в городах-хабах и поддержку стартапов через акселераторы и исследовательские центры. Эта многоуровневая система охватывает стратегические дорожные карты («ИИ+», «1397»), сеть национальных хабов EDWC, инновационные парки, ведущие научные институты и динамичные акселераторы.
Государственные стратегии и дорожные карты
«ИИ+» Государственного совета КНР задаёт трёхэтапную дорожную карту: к 2027 году—70% проникновения ИИ-агентов и устранение узких мест, к 2030 году—90% и формирование «умной экономики», к 2035 году—наступление «умного общества» на основе шести доменов применения (наука, промышленность, потребление, социальная сфера, управление, международное сотрудничество) и восьми системных опор (вычисления, данные, кадры, регулирование и пр.).
«1397» из Zhejiang Lab выступает операционной рамкой: единая стратегическая цель—интеллектуальные вычисления, три направления (национальный суверенитет, научные прорывы, отраслевые инновации) и девять ключевых задач от международных научных проектов до орбитальных вычислений и AGI-исследований.
«Восточные данные — западные вычисления» (EDWC)
Инициатива «Восточные данные — западные вычисления» направлена на балансировку плотности потребления энергии между восточными и западными регионами страны, где создаются централизованные дата-центры, способные снабжаться возобновляемыми источниками энергии в западных провинциях и передавать данные из восточных мегаполисов.
Государственная инвестиционная программа предусматривает:
Формирование 8 национальных вычислительных хабов до 2025 года с суммарной целевой мощностью свыше 300 ЭФлопс.
Развитие сети магистральных оптических каналов между дата-центрами и центрами обработки данных в крупнейших городах Китая, а также интеграция энергии гидроэлектростанций Сычуани и запада Европы.
Привлечение локальных операторов облачных платформ для совместного управления ресурсоёмкими задачами ИИ, что снижает суммарную стоимость владения дата-центрами на 20–25 процентов.
Кластеры и индустриальные парки
Пекинский кластер Zhongguancun Science City (ZGC)
Zonguancun Science City, часто называемый «китайской Силиконовой долиной», включает несколько IT-парков и тематических индустриальных зон для ИИ-компаний. В 2025 году завершён первый этап строительства Zhongguancun AI Park с общей площадью свыше 350 000 м² и фондами поддержки стартапов на сумму 1 млрд юаней. На территории ZGC открыты:
Chaoyang Industrial AI Park — площадка для масштабных пилотных проектов с высокопроизводительными вычислительными кластерами и R&D-центрами ведущих корпораций.
Western Beijing AI Science and Technology Park — зона для стартапов и академических лабораторий с льготными налоговыми режимами и грантовыми программами.
Шанхайский кластер AI-лабораторий
Shanghai AI Laboratory — национального уровня исследовательский институт, основанный в 2019 году совместно правительством Шанхая и четырьмя ведущими университетами (Фудань, Цзяо Тун, Цинхуа и Чжэцзян).
Лаборатория реализует программы:
Open Innovation Program — предоставление вычислительных мощностей и данных для совместных проектов с промышленными партнёрами.
Talent Program — стипендии и гранты для молодых исследователей, включая доступ к инфраструктуре SuperPoD и ускорителям TPUs.
Industry Collaboration — совместные проекты с SenseTime, iFlytek и коммерческими инкубаторами по разработке мультимодальных и робототехнических решений.
Ханчжоуский кластер China AI Town (Zhejiang Lab)
China AI Town создан как специализированная зона для ИИ-стартапов и R&D-центров на базе Zhejiang Lab, с общей площадью 200 000 м² и инфраструктурой для пилотирования вычислительных систем.
Институт Zhejiang Lab координирует стратегию «1397», поддерживая проекты по интеллектуальным вычислениям, распределённым системам и орбитальным вычислениям, а также организует тематические акселераторы и лаборатории совместно с Alibaba Cloud и NetEase.
Пилотные площадки для «умных фабрик» и автономного транспорта, предоставляющие стартапам доступ к реальным сценариям тестирования и промышленным данным.
Исследовательские центры искусственного интеллекта
Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)
BAAI — некоммерческая академия, созданная при поддержке правительства Пекина, площадкой для разработки открытых базовых моделей (FlagAI) и стандартов в области безопасности ИИ.
Основные направления:
Разработка мультимодальных моделей и фреймворка FlagAI для распределённого обучения на кластерах GPU.
Организация ежегодной конференции AIGC Conference для обмена результатами исследований и стандартизации протоколов взаимодействия.
Партнёрство с Alibaba, Huawei и Tencent для проверки и сертификации фаундейшн-моделей на соответствие нормативам.
Международные научно-образовательные альянсы
China-UK AI Research Centre — совместная инициатива Tsinghua University и University of Oxford по развитию безопасного ИИ и объяснимого машинного обучения.
Sino-US AI Lab Exchange — программы стажировок и обменов для молодых исследователей, поддерживаемые Министерством науки и технологий КНР и NSF США.
Акселераторы и венчурные программы
ZGC Innovation and Incubation Alliance
Объединение венчурных фондов и технологических корпораций в ZGC управляет акселерационной программой для ИИ-стартапов, включая:
Pre-seed и seed-гранты до 5 млн юаней на прототипирование и пилотные проекты.
Доступ к вычислительным мощностям Alibaba Cloud и Huawei Cloud со скидками до 70 процентов.
Менторские программы от экспертов Baidu, Tencent, SenseTime и венчурных фондов Sequoia China и Hillhouse Capital.
Plug and Play China
Китайское подразделение глобального акселератора Plug and Play запускает ежегодные batch-программы для ИИ-стартапов:
Focus Tracks: Healthcare AI, FinTech AI, Smart Manufacturing AI.
Demo Day с участием главных технологических заказчиков и инвесторов КНР.
Corporate Innovation Programs — проекты с Huawei, China Mobile и Industrial and Commercial Bank of China.
Zhongguancun InnoWay
Городская инициатива Пекина по поддержке венчуров и стартапов:
Венчурный фонд InnoWay Capital с капиталом 2 млрд юаней.
Регулярные pitch-сессии и инвестиционные форумы.
Программа «Интеграция производства и исследований» для стартапов, реализующих пилоты на предприятиях China National Petroleum Corporation и State Grid.
Корпоративные и отраслевые платформы
China AI Innovation Alliance — коалиция из более чем 200 компаний, научных институтов и вузов для выработки стандартов, обмена данными и совместных R&D-инициатив.
AI Accelerator Fund при China Development Bank — фонд на сумму 10 млрд юаней для долгосрочного финансирования инфраструктурных проектов ИИ и крупных R&D-центров.
Заключение
Эффективность комплексного подхода Китая к развитию инфраструктуры искусственного интеллекта заключается в синергии государственных программ, академических институтов, инновационных кластеров и акселераторских экосистем, что позволяет стране одновременно стимулировать прорывные исследования, масштабировать вычислительные мощности и поддерживать широкий спектр технологических стартапов.
Китайская экосистема искусственного интеллекта формируется в виде разноуровневой сети инновационных кластеров, хабов и исследовательских центров, распределённых по всей стране. География системы учитывает экономические и энергетические ресурсы регионов, а структура обеспечивает плотную интеграцию академии, индустрии и предпринимательства.
Национальные вычислительные хабы EDWC
В рамках инициативы «Восточные данные — западные вычисления» образованы восемь супер-кластеров, сосредоточенных в западных провинциях Сычуань, Гуйчжоу, Юньнань, Тибет, Внутренняя Монголия, Цинхай, Синьцзян и Ганьсу. Эти центры используют избыток гидро- и ветроэнергии, а магистральные оптические сети связывают их с восточными мегаполисами Пекином, Шанхаем и Гуанчжоу, обеспечивая единое пространство ресурсов.
Восточные инновационные треугольники
Пекинская агломерация: Zhongguancun Science City объединяет ZGC AI Park, Chaoyang Industrial AI Park и Western Beijing AI Science Park, создавая «Пекинский AI-треугольник» с R&D-центрами Baidu, Huawei и Tsinghua University.
Шанхайский кластер: Shanghai AI Laboratory и соседние индустриальные парки (Пудун, Чжаосюнь) образуют континуум стартапов и промышленных партнёров, включая SenseTime и iFlytek, поддерживаемых университетами Фудань и Цзяо Тун.
Ханчжоуский кластер China AI Town: Zhejiang Lab — центр «1397», с лабораториями для «умных фабрик» и пилотных площадок Alibaba Cloud, NetEase и Ant Group, формирует западный берег технологической зоны дельты Янцзы.
Южные и западные региональные кластеры
Гуанчжоу–Шэньчжэнь: кластеры в районе Гуандун-Гонконг-Макао сочетают исследовательские отделения Huawei, Tencent и облачные площадки в фристор-зоне Хуаньчжоу, поддерживая финтех и edge-AI решения.
Чэнду–Чунцин: быстрорастущий хаб в Сычуани и Чунцине фокусируется на «умных» производствах и робототехнике, используя ресурсы EDWC и грантовые программы правительства Сычуани.
Университетские и академические инкубаторы
Кластеры университетов Пекина и Шанхая интегрируют акселераторы Plug and Play China и ZGC Incubation, предоставляя студентам и исследователям seed-гранты и доступ к вычислительной инфраструктуре.
Региональные университеты в Чжэцзяне, Чунцине и Хунани создают мини-кластерные лаборатории, направленные на отраслевые применения (биомедицина, сельское хозяйство, умные города).
Сетевые акселераторы и венчурные платформы
ZGC Innovation Alliance и Zhongguancun InnoWay управляют акселерацией стартапов в Пекине, Шанхае и Ханчжоу, что позволяет компаниям быстро масштабировать решения в национальные и международные проекты.
Plug and Play China и международные инкубаторы (Y Combinator, Techstars) совместно с китайскими фондами вкладываются в региональные кластеры Гуандуна и Цзянсу.
Цифровые и физические экосистемы
Физические: индустриальные парки, дата-центры EDWC, R&D-кластеры при университетах и научных институтах.
Цифровые: облачные платформы Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Huawei Cloud и межрегиональные сети обмена данными (национальный дата-линк).
Интеграция уровней
Государственные программы задают стратегические цели и обеспечивают финансирование для национальных хабов.
Региональные и городские власти развивают кластеры и парки, привлекая инвестиции и создавая льготные условия.
Университеты и исследовательские центры генерируют технологии и таланты, а акселераторы и фонды превращают инновации в коммерческие продукты.
Таким образом, география и структура китайской инновационной экосистемы ИИ представляют собой иерархию взаимосвязанных кластеров различных масштабов, обеспечивающих сквозную цепочку от фундаментальных исследований до массового внедрения и экспорта технологий.
До 2030 года Китай нацелен превратить искусственный интеллект в один из главных драйверов экономического и социального развития, опираясь на наращивающуюся вычислительную мощность, расширение экосистемы разработчиков и масштабное внедрение в ключевые отрасли.
Объём рынка и экономическое влияние
К 2030 году специализированный рынок ИИ (аппаратное обеспечение, программные решения и услуги) может превысить 200 млрд долларов США при среднегодовом росте порядка 25%.
Совокупный вклад ИИ в валовой внутренний продукт Китая прогнозируется на уровне 4–5% ежегодно, что эквивалентно 1–1,2 трлн долларов в течение десятилетия благодаря автоматизации, повышению эффективности и созданию новых сервисов.
Развитие вычислительной инфраструктуры
Мощности EDWC вырастут до 500 ЭФлопс, включая ввод в эксплуатацию двух дополнительных хабов в Ганьсу и Цинхай, а также интеграцию орбитальных вычислительных узлов по программе «1397».
Построенные к 2027 году национальные супер-кластеры будут обеспечивать доступ к вычислениям учёным и бизнесу через облачные сервисы, снижая барьер входа для стартапов и исследовательских групп.
Эволюция экосистемы разработчиков
Количество коммерческих фаундейшн-моделей вырастет с 200 до более чем 500, при этом «большая пятёрка» (Alibaba, Baidu, Tencent, ByteDance, Zhipu) расширит линейки мультимодальных и отраслевых моделей, а open-source инициативы (FlagAI, InternLM, PaddlePaddle) станут общенациональной площадкой для совместной разработки и сертификации.
Появятся гибридные архитектуры, дополняющие фундаментальные исследования и создающие платформы общего назначения для междисциплинарных задач.
Индустриализация и массовое внедрение
В производстве и сельском хозяйстве уровень автоматизации возрастёт до 50–60%, благодаря «умным фабрикам» и точному земледелию на базе ИИ-агентов, что повысит общую производительность на 20–30%.
В здравоохранении и образовании ИИ-консультанты и VR/AR-платформы будут обслуживать свыше 300 млн пользователей, обеспечивая доступность дистанционных услуг и персонализированного обучения.
Развитие кластеров и региональных экосистем
Пекин, Шанхай и Ханчжоу сохранят роль лидеров, а Чэнду–Чунцин и Гуандун–Гонконг–Макао станут точками притяжения инвестиций и международных партнёрств.
Инновационные зоны при университетах и корпорациях получат статус национальных лабораторий со специальным режимом ФТА и безналоговыми льготами.
Кадры и международное сотрудничество
Обучение ИИ-специалистов к 2030 году охватит свыше 10 млн человек через программы В2, магистратуру и онлайн-курсы, а «ИИ+» интегрирует базовый курс ИИ-грамотности в школьную программу.
Китай активизирует участие в глобальных инициативах по регулированию ИИ под эгидой ООН, продвигая модель инклюзивного диалога и технологического обмена с развивающимися странами.
Регулирование, этика и стандарты
Будут приняты единые национальные стандарты для фаундейшн-моделей и безопасного использования ИИ, а нормативная база «ИИ+» дополнят меры по аудиту алгоритмов и защите персональных данных.
Китай выйдет на уровень сопоставимости с Европейским союзом по вопросам этики и прозрачности, обеспечив совместимость решений при экспорте технологий.
Инвестиции и финансовые механизмы
Объём прямых вложений в ИИ-стартапы вырастет до 150–200 млрд долларов США, включая венчурные, корпоративные и государственные фонды.
AI Accelerator Fund и региональные грантовые программы профинансируют более 2 000 проектов по пилотированию и коммерциализации в разных индустриях.
В сумме, к 2030 году Китай создаст сбалансированную, масштабируемую экосистему искусственного интеллекта — от вычислительных мощностей и базовых моделей до внедрения в социально-экономические процессы, поддерживаемую сильным кадровым потенциалом и прозрачным регулированием.
Карта ключевых игроков
Региональная карта инновационной экосистемы искусственного интеллекта в Китае:
Пекинская агломерация: Baidu (разработчик ERNIE), Huawei (Ascend), Zhipu AI (GLM), Zhongguancun AI Park
Шанхайский кластер: SenseTime, iFlytek, Shanghai AI Laboratory, Alibaba (Qwen) в дельте Янцзы
Ханчжоуский кластер: Zhejiang Lab / China AI Town, пилотные площадки Alibaba Cloud, NetEase
Гуанчжоу–Шэньчжэнь: Tencent (Hunyuan), Huawei Cloud, Ant Group (AI SDK) в Гуандонг-Гонконг-Макао
Чэнду–Чунцин: комплексы умного производства, инициативы Sichuan EDWC Hub
Западные хабы EDWC: Сычуань, Гуйчжоу, Юньнань, Тибет, Внутренняя Монголия — супер-ЦОДы с гидроэнергией и магистральными сетями
Справочник ключевых институтов
Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI): флагман открытых моделей FlagAI, безопасность ИИ, AIGC Conference
Shanghai AI Laboratory: Open Innovation Program, Talent Program, Industry Collaboration
China-UK AI Research Centre (Tsinghua–Oxford): Explainable AI и безопасный ИИ
Sino-US AI Lab Exchange: стажировки и обмены младших исследователей
Zhongguancun Science City (ZGC): Chaoyang Industrial AI Park, Western Beijing AI Science Park
China AI Town (Zhejiang Lab): реализация рамки «1397», пилотирование «умных фабрик» и автономного транспорта
Plug and Play China: тематические акселерационные программы Healthcare, FinTech, Smart Manufacturing
ZGC Innovation and Incubation Alliance: гранты до 5 млн юаней, скидки облаков, менторинг ведущих корпораций
Общие выводы
1. Китай выстроил сбалансированную экосистему искусственного интеллекта, объединяющую государственные, корпоративные и академические структуры.
2. Вычислительная мощность и микроэлектроника становятся ядром технологического суверенитета страны.
3. Массовое внедрение ИИ интегрировано в экономику как структурный элемент развития.
4. Инфраструктурные и кадровые программы («ИИ+», «1397», EDWC) обеспечивают устойчивый рост сектора.
5. Китай демонстрирует мировое лидерство по числу патентов, базовых моделей и ИИ-стартапов.
6. Основной риск связан с централизацией и зависимостью от внутренних поставщиков чипов.
7. Для внешних партнёров открываются возможности участия в кластерных и open-source инициативах.
Рекомендации на основе опыта Китая в развитии искусственного интеллекта
1. Руководители и собственники крупного бизнеса (корпорации, госкорпорации, холдинги)
Цель: повысить эффективность и устойчивость бизнеса через системное внедрение ИИ.
Ключевые рекомендации:
1. Создайте корпоративную стратегию ИИ, увязанную с общей цифровой трансформацией (по аналогии с китайской программой «ИИ+»).
2. Формируйте внутренние ИИ-центры компетенций (AI Competence Center) — объедините экспертизу ИТ, аналитики, HR и стратегии.
3. Инвестируйте в вычислительную инфраструктуру — локальные дата-центры, GPU-пулы, гибридные облака.
4. Развивайте собственные LLM-модели или адаптируйте отечественные open-source решения (Fine-tuning и/или RAG)
5. Переходите от пилотов к промышленным внедрениям — внедряйте ИИ в операционные процессы, закупки, поддержку, продажи.
6. Создайте партнёрства с университетами и исследовательскими институтами для подготовки кадров.
7. Используйте опыт Китая в регулировании ИИ — добровольная сертификация и аудит алгоритмов повысят доверие рынка и регуляторов.
Результат: формирование внутренней «ИИ-экосистемы» компании — инфраструктура + кадры + модели + корпоративные данные.
2. Руководители и собственники малого и среднего бизнеса (МСП)
Цель: увеличить конкурентоспособность и снизить издержки через доступные ИИ-инструменты.
Ключевые рекомендации:
1. Используйте готовые ИИ-платформы и SaaS-сервисы, не строя инфраструктуру с нуля (YandexGPT, Сбер, GigaChat, Kandinsky, CoPilot, etc.).
2. Автоматизируйте повторяющиеся процессы: документооборот, обработку заказов, маркетинг, подбор персонала.
3. Внедрите чат-ассистентов для клиентов — на сайте, в Telegram, WhatsApp или CRM.
4. Применяйте генеративный ИИ для маркетинга: тексты, баннеры, видео, SEO-описания.
5. Инвестируйте в аналитику данных — понимание клиентов и прогнозирование спроса.
6. Объединяйтесь с другими компаниями региона в мини-кластеры (по китайскому принципу кластеризации).
7. Используйте государственные меры поддержки ИИ и цифровизации (Минцифры РФ, нацпроект «Цифровая экономика»).
Результат: снижение операционных затрат на 10–30% и рост производительности без масштабных инвестиций.
3. Руководители ИТ-компаний и разработчики
Цель: найти стратегические ниши и масштабировать продукты на фоне перехода к ИИ-экономике.
Ключевые рекомендации:
1. Фокусируйтесь на отраслевых ИИ-решениях: промышленность, агро, финансы, образование, медицина.
2. Создавайте open-source библиотеки и фреймворки, как это делает китайская BAAI (FlagAI) или Huawei (MindSpore).
3. Интегрируйте LLM в существующие продукты — CRM, ERP, колл-центры, платформы BI.
4. Развивайте мультимодальные решения (текст + изображение + речь), ориентированные на русскоязычный рынок.
5. Формируйте консорциумы и ИИ-альянсы — объединяйтесь с университетами и венчурными фондами для НИОКР.
6. Ведите экспорт технологий в дружественные страны, используя китайский опыт трансфера через совместные предприятия.
Результат: формирование экспортно-ориентированной ИТ-индустрии, способной конкурировать технологически, а не только ценой.
4. Обычные люди (граждане, студенты, специалисты)
Цель: адаптироваться к эпохе ИИ, повысить личную эффективность и конкурентоспособность.
Ключевые рекомендации:
1. Освойте базовую ИИ-грамотность — понимание, как работают модели и где они применяются.
2. Используйте ИИ в повседневной работе: Copilot, ChatGPT, Claude, Notion AI, Midjourney, Runway и др.
3. Развивайте навыки «человека рядом с ИИ» — умение формулировать запросы, анализировать и интерпретировать результаты.
4. Сфокусируйтесь на креативных, аналитических и управленческих навыках, которые усиливаются ИИ, а не заменяются им.
5. Следите за развитием этики и законодательства — понимание прав, рисков и защиты данных.
6. Пройдите бесплатные онлайн-курсы по AI и Data Science (Coursera, Stepik, МФТИ, ИТМО, AI Alliance Russia).
7. Используйте ИИ для личного роста: обучение, карьерное планирование, фитнес, финансы, самоорганизация.
Результат: повышение личной продуктивности в 1,5–2 раза и устойчивость к технологическим изменениям рынка труда.
Список источников приведен в скачиваемой версии статьи
