Коли модель — не головне: Китай, США лідери в гонці штучного інтелекту
На початку 2020-х років Сполучені Штати Америки беззаперечно очолювали глобальну гонку у сфері штучного інтелекту (ШІ), зокрема великих мовних моделей (LLM). Проте вже до кінця 2024 року Китай продемонстрував вражаючий прогрес, підтвердивши здатність самостійно розробляти LLM, співставні за якістю з передовими зразками американської розробки. Таким чином, у 2025 році ключовим стає питання: чи зможе Китай не лише наздогнати, але й обійти США у сфері ШІ?
Аналітичний звіт лабораторії AI and Compute при RAND Corporation, підготовлений під керівництвом проф. Леннарта Хайма, дає однозначну відповідь: Китай досягне паритету за якісними характеристиками LLM, але не зможе подолати відставання у сфері апаратних обчислювальних потужностей (hardware), які й визначають реальне «інтелектуальне домінування».
Китайські LLM у 2025: технічний паритет, стратегічна ілюзія
У 2025 році очікується, що провідні китайські технологічні компанії (наприклад, Baidu, Alibaba, iFlytek, Zhipu.ai) представлять LLM, які за якісними параметрами (точність генерації, розуміння контексту, когнітивна глибина, багатомовність) не поступатимуться моделям GPT-4, Claude або Gemini.
Проте, як слушно зазначає RAND, технічна схожість мовних моделей ще не означає досягнення стратегічного паритету. LLM — це лише перший поверх нової піраміди когнітивних технологій. Реальні інституційні та економічні наслідки формуються на рівні обчислювальних інфраструктур і масштабів їх застосування.
Вузьке горлечко кремнію: десятикратне відставання у «залізі»
Попри технологічні амбіції КНР, її відставання у сфері обчислювальних потужностей залишається критичним. Згідно з дослідженням RAND:
США зберігають приблизно десятикратну перевагу у кількості та якості дата-центрів, кластерів графічних процесорів (GPU), доступі до передових чипів (зокрема Nvidia A100/H100, а також Google TPU);
Китай, у свою чергу, відчуває обмеження санкційного режиму США, який унеможливлює повноцінний імпорт найпотужніших напівпровідникових технологій (особливо з 2023 року після розширення обмежень на експорт чипів ШІ);
Власна мікроелектронна база КНР — поки що недостатня для виробництва конкурентних чипів у діапазоні <7 нм, що є ключовим для сучасного ШІ.
Таким чином, навіть найкраща модель у вакуумі без відповідної обчислювальної інфраструктури — лише теоретичний артефакт.
Найближче майбутнє: перехід від LLM до ШІ-агентів
Особливу увагу RAND приділяє новій парадигмі використання ШІ: переходу від генеративних LLM до автономних ШІ-агентів. Ці системи, на відміну від чат-ботів, здатні:
ініціативно взаємодіяти із зовнішнім середовищем;
приймати послідовні рішення, обробляючи довготривалі контексти;
виконувати завдання, які зазвичай доручалися аналітикам, програмістам, юристам чи науковцям.
Ключовою перевагою стає масштабованість: за наявності достатньої обчислювальної потужності одна країна зможе розгорнути мільйони ШІ-агентів, кожен з яких замінює десятки працівників інтелектуальної праці.
У цьому аспекті десятикратне апаратне відставання Китаю автоматично перетворюється на десятикратне (або й сторазове) відставання в продуктивності когнітивного сектору економіки. І саме це вирішуватиме характер гегемонії в новій епосі.
Висновки: перемагає не той, хто думає краще, а той, хто думає масштабніше
Нинішній етап розвитку ШІ визначається вже не стільки якістю окремих моделей, скільки масштабом їх розгортання. Подібно до індустріальної революції, де не одиничні винахідники, а інфраструктура фабрик і залізниць визначила переможців, у ХХІ столітті перемогу визначає "залізо" — тобто хмарні обчислення, GPU-кластери, мікроелектроніка.
Китай, попри вражаючий прорив у моделях, залишається вразливим через залежність від імпорту технологій і геополітичну вразливість. США ж, маючи:
інноваційну екосистему (OpenAI, Nvidia, Anthropic, Google DeepMind);
контроль над глобальними ланцюгами постачання;
військову інтеграцію ШІ-проєктів;
Всі вони мають усі шанси конвертувати технологічне лідерство в економічну й геополітичну перевагу вже в середині 2020-х років.
Постскриптум: імператив технологічного реалізму
Гонка штучного інтелекту — не лише змагання моделей. Це змагання між архітектурами мислення, системами виробництва знання та інфраструктурами майбутнього. Як зазначив один із рецензентів звіту RAND, «LLM — це лише мізки. Але без тіла і м’язів ці мізки залишаються в банці».
