Цифры по этим категориям демонстрируют разрыв между Китаем и США в ключевых областях. По последним оценкам, китайские компании уже в 10 раз превосходят конкурентов из США по количеству выполняемых заказов на доставку еды и в 50 – по расходам на мобильные платежи. Оборот электронной коммерции Китая примерно вдвое выше, чем в США, и этот разрыв только увеличивается. Данных о поездках через транспортные приложения недостаточно, чтобы составить полную картину, но в разгар конкуренции между Uber и DiDi количество поездок DiDi только в Китае в четыре раза превышало количество поездок Uber во всем мире. Что касается популярности услуг велопроката, то здесь Китай обходит США в 300 раз
[42] – поразительный показатель. Это уже помогло китайским компаниям-гигантам оставить своих американских коллег позади как по выручке, так и по рыночной капитализации.
В эпоху внедрения ИИ влияние этих цифровых экосистем будет гораздо глубже. Оно станет определять, какие отрасли стартапы ИИ «захватят» в каждой стране и какие неразрешимые проблемы решат.
Однако для создания экономики ИИ нужны не только предприниматели-гладиаторы и обилие данных. Нужна также целая армия хорошо обученных инженеров ИИ и поддержка правительства, способного понять всю мощь этой меняющей мир технологии. Эти два фактора – количество специалистов в области ИИ и государственная поддержка – последние фрагменты в картине. Без них наш анализ технологического противостояния между двумя супердержавами был бы неполным.
Глава 4. Повесть о двух государствах
Еще в 1999 году китайские исследователи ИИ блуждали во тьме в самом буквальном смысле этих слов. Сейчас я объясню, что имею в виду. В том году я посетил Научно-технический университет Китая с лекцией о нашей работе по распознаванию речи и изображений в Microsoft Research. Университет был одним из лучших технических вузов в стране, но находился в южном городе Хэфэй, в далекой от Пекина провинции.
Студенты начали занимать места в аудитории еще ночью, а во время лекции те, кому мест не досталось, приникали к окнам, надеясь хоть что-то услышать. Их интерес был настолько велик, что в конце концов я попросил организаторов разрешить им стоять в проходах и даже сидеть на сцене вокруг меня.
Они внимательно слушали, как я рассказывал об основах распознавания и синтеза речи, трехмерной графики и компьютерного зрения, делали заметки и засыпали меня вопросами. Китай, бесспорно, отставал от Соединенных Штатов более чем на десятилетие в исследованиях ИИ, но те студенты впитывали знания как губки. Волнение в комнате ощущалось на физическом уровне. Лекция затянулась, и когда я вышел из аудитории и направился к главным воротам университета, уже стемнело. Корпуса общежития тянулись по обе стороны улицы, но в кампусе царила тишина, и вокруг никого не было. И внезапно все изменилось. Как будто по команде, из общежитий полился поток студентов. Я остановился, с удивлением наблюдая картину, похожую на замедленную съемку эвакуации по пожарной тревоге. Происходившую в абсолютной тишине.
Только когда студенты уселись на бордюр вдоль тротуара и открыли свои учебники, я понял, что происходило: по правилам общежития свет в помещениях выключался в 11 часов, и студенты выходили на улицу, чтобы продолжить заниматься под уличными фонарями. В ту минуту в их мягком желтом сиянии я увидел перед собой сотни молодых, ярких и талантливых инженеров Китая. Тогда я не мог, конечно, знать, что будущий основатель одной из самых успешных китайских компаний, построенных на ИИ, тоже был там и пытался использовать для занятий два часа, оставшихся до наступления полной темноты.
Учебники, которые читали эти студенты, были по большей части устаревшими и плохо переведенными, но будущие молодые ученые старались выжать из них все до капли. Доступ в интернет в вузах оставался редкостью, а обучение за рубежом было возможно только в том случае, если его оплачивала какая-то организация. Лишь страницы учебников с замусоленными уголками и отдельные лекции изредка приглашаемых ученых были их окошком в мир, через которое они могли получить сведения о передовых исследованиях ИИ.
Как же все изменилось с тех пор!
Строительный материал для сверхдержавы ИИ
Как я уже упоминал, для строительства сверхдержавы ИИ нужны четыре основные составляющие: изобилие данных, упорные предприниматели, высококвалифицированные исследователи ИИ и благоприятная политическая обстановка. Мы уже видели, как экосистема гладиаторских стартапов Китая подготовила поколение самых искушенных предпринимателей в мире и как альтернативная интернет-вселенная Китая породила богатейшую в мире экосистему данных.
В этой главе дается оценка потенциала США и Китая в том, что касается государственной поддержки и экспертных знаний по ИИ. Я верю, что в эпоху внедрения ИИ уровень Кремниевой долины вполне возможно будет превзойти, пусть это и непросто. Используя всю мощь государственной поддержки и преимущества прагматического подхода, Китай проложит себе путь к скорейшему внедрению технологий, меняющих правила игры на рынке.
Поскольку искусственный интеллект проникает в экономику все глубже, инженеров, работающих с ним, будет все больше. На этом этапе количество станет важнее качества. Чтобы экономика совершила рывок благодаря технологиям ИИ, недостаточно горстки элитных ученых, готовых открывать новые горизонты. Понадобится армия блестяще обученных инженеров, которые объединятся с предпринимателями, чтобы внедрить результаты уже сделанных открытий.
Китай готовит именно такую армию. За два десятилетия, прошедших со дня лекции в Хэфэе, сообщество специалистов по ИИ в Китае в значительной степени сократило разрыв с аналогичным сообществом в США. Хотя Америка все еще обходит все страны по числу исследователей-суперзвезд, китайские компании и научно-исследовательские организации пополняют свои ряды хорошо образованными инженерами, которым предстоит вступить в эпоху внедрения ИИ. Страна получила этих специалистов благодаря той жажде знаний, что я видел у них в Хэфэе. Китайские студенты, изучающие ИИ, больше не портят себе глаза, читая в темноте устаревшие учебники. Они пользуются открытой исследовательской культурой ИИ, способствующей усвоению знаний из первоисточника в режиме реального времени. Теперь благодаря интернету они могут получить доступ к последним академическим публикациям, обсудить в группах WeChat подходы ведущих исследователей ИИ и посмотреть лекции на экранах своих смартфонов.
Все это со временем позволит технологическому сообществу Китая догнать элиту интеллектуальных лидеров – ведь молодое поколение китайских исследователей-энтузиастов уже сегодня вносит свой вклад в науку. Это дает китайским стартапам возможность использовать передовые алгоритмы с открытым кодом при создании продуктов ИИ, имеющих практическое применение: автономных беспилотных летательных аппаратов, систем оплаты через распознавание лица и интеллектуальной бытовой техники.
Эти стартапы сейчас борются за кусочек рынка ИИ, где доминируют несколько крупных игроков – так называемые Семь гигантов эпохи ИИ: Google, Facebook, Amazon, Microsoft, Baidu, Alibaba и Tencent. Эти компании-гиганты, четыре из которых находятся в США, а три – в Китае, ведут свою смелую игру, стремясь удержать доминирующие позиции в экономике ИИ. У них есть миллиарды долларов и головокружительные запасы данных – этого достаточно, чтобы прибрать к рукам самых талантливых специалистов. Компании-гиганты ведут работу по созданию «энергосистемы» эпохи ИИ – частных вычислительных сетей для распространения машинного обучения во всех областях экономики, пытаясь стать «базовой инфраструктурой». Это явление вызывает беспокойство у тех, кто выступает за открытую экосистему ИИ, и чревато отставанием Китая в погоне за званием сверхдержавы ИИ. Но частные компании не смогут полностью реализовать экономический потенциал ИИ без прямой поддержки государства.