Гонка искусственного интеллекта между США и Китаем выходит на новый уровень. Если раньше инвесторы оценивали прежде всего технологические достижения, то теперь рынок реагирует на саму экономику этого противостояния. Разрыв в инвестициях на развитие ИИ между американскими и китайскими компаниями растет, заставляя инвесторов задуматься: насколько оправданы колоссальные траты технологических гигантов из США?
Корреспондент CNBC Дейрдре Боса отмечает, что все «сводится к капитальным расходам». Именно объем инвестиций сегодня формирует не только технологическое лидерство, но и нервозность на фондовых площадках.
Почему инвесторы в США и Китае по-разному оценивают ИИ-прорывы?
В США любое новое достижение в сфере ИИ все чаще воспринимается как угроза. Показательной стала ситуация вокруг стартапа Altruist, представивший инструмент для налогового планирования на базе ИИ. Продукт способен за считанные минуты выполнять работу, за которую финансовые консультанты берут тысячи долларов.
Как подчеркнула Боса, «это не значит, что завтра Altruist заменит онлайн-сервис инвестиционного консультирования Schwab, но рынку этого уже достаточно, чтобы пересмотреть оценку целого сектора». После анонса о запуске стартапа акции американских брокерских компаний начали снижаться. Аналогичная ситуация ранее наблюдалась в игровом бизнесе, юридических услугах и страховании.
В Китае динамика противоположная. Там прорывы в ИИ воспринимаются как возможность для роста. Недавняя презентация новой модели генерации изображений и видео от ByteDance спровоцировала ралли в акциях медиа и игровых компаний. Для сравнения, похожий анонс от Google неделей ранее привел к распродаже акций американских гейминговых студий.
$500 млрд против $70 млрд: определяет ли объем инвестиций лидерство в гонке?
Ключевое различие кроется в масштабе инвестиций. Американские крупнейшие технологические компании в этом году планируют направить на развитие ИИ более $500 млрд. Китайские лидеры отрасли суммарно потратят около $70 млрд. Разрыв колоссальный.
При этом китайские компании продолжают выпускать конкурентоспособные модели и активно выходят на глобальный рынок. Рынок задается простым, но болезненным вопросом: а действительно ли для лидерства необходимо тратить полтриллиона долларов?
По словам Боса, до 17 февраля, Китайского Нового года ожидается как минимум пять крупных релизов моделей от китайских исследовательских лабораторий. Конкуренция усиливается, по уровню разработок китайские компании постепенно догоняют самые передовые модели, которые создают лидеры отрасли. Речь об ИИ системах высшего класса, задающих стандарты для всего рынка. Это касается как самих алгоритмов, так и аппаратного обеспечения.
Можно ли обойтись без NVIDIA?
Отдельный аспект противостояния касается чипов. Большинство разработчиков по всему миру предпочитают решения NVIDIA, даже если речь идет о предыдущих поколениях. Однако Китай активно развивает собственную альтернативу.
В ходе обсуждения на телеканале CNBC корреспондент Дейрдре Боса упомянула модель GLM, которая, по заявлениям разработчиков, была создана полностью на чипах Huawei. Сам факт разработки модели, созданной на китайских чипах, пока не означает полного технологического суверенитета от американских поставщиков. Однако, как отметила Боса, китайские разработчики постепенно сокращают отставание в создании ключевых компонентов для ИИ-систем.
Правительство КНР активно поддерживает национальные амбиции и вкладывает все ресурсы в развитие собственных чипов. Развитие идет одновременно по двум направлениям: совершенствование аппаратной базы и создание конкурентоспособных моделей.
В чем парадокс эффективности и почему рынок нервничает?
Американские компании инвестируют в ИИ беспрецедентные суммы, что давит на их маржу и усиливает волатильность акций. Китайские игроки работают с куда более скромными бюджетами, но демонстрируют сопоставимый прогресс.
Если окажется, что создание конкурентоспособных моделей возможно при существенно меньших затратах, то вся структура инвестиционного рынка может измениться. Тогда под вопросом окажется не только оценка отдельных компаний, но и сама логика нынешнего ИИ-бума.
Возвращаясь к реакции американского рынка на Altruist, Боса подчеркивает, что дело не в конкретном стартапе и не в немедленной угрозе лидерам индустрии. Проблема шире. «ИИ-инструменты для автоматизации задач становятся проще в использовании. Они становятся доступны для людей без технического образования», – отмечает она.
Журналист признает, что рынок пока не понимает, какими будут вторичные и третичные эффекты такой доступности. В качестве примера она вспоминает эксперимент с Monday.com – сервисом для управления проектами и корпоративными процессами. Команда CNBC смогла самостоятельно написать код, напоминающий базовый функционал этой системы. Прототип не стал полноценным конкурентом, но сам факт того, что подобный продукт можно относительно быстро воспроизвести без необходимой квалификации, усилил опасения инвесторов относительно целесообразности инвестиций.