Две планеты, две религии
На дворе 22 февраля 2026 года. Пока OpenAI снова переносит релиз GPT-5 (теперь на "второй квартал"), а Anthropic выпускает Claude 3.5 с очередными обещаниями "инференса как у человека", в Шэньчжэне робот от Unitree уже третий месяц штампует микросхемы на заводе Huawei. Две разные вселенные. Две разные цели.
Западная пресса любит говорить о "гонке за AGI". Как будто это Олимпиада: кто первым пересечёт финишную черту сверхразума. Китайские инженеры смотрят на это с лёгким недоумением. "Зачем нам AGI, если робот за 50 тысяч долларов уже заменяет трёх рабочих на сборочной линии?" — спрашивает технический директор Zhipu AI в недавнем интервью TechCrunch China.
Контекст: Китай инвестировал $42 миллиарда в промышленную роботизацию за 2025 год. Для сравнения — весь бюджет OpenAI на разработку GPT-5 оценивается в $8-10 миллиардов. Разные масштабы, разные приоритеты.
Американская мечта: AGI как новая Манхэттенская программа
В Кремниевой долине AGI — это религия. Священный Грааль. Когда Сэм Алтман говорит о "миссии человечества", он не шутит. OpenAI, Anthropic, даже Google с их Gemini Ultra — все играют в одну игру: кто построит первый настоящий искусственный общий интеллект.
Проблема в том, что эта гонка дорогая. Очень дорогая. Тренировка GPT-5 требует столько энергии, сколько потребляет небольшой город. А выбросы CO2? Лучше не считать. Но кто считает выбросы, когда речь идёт о спасении человечества?
Американский подход можно описать одним словом: вертикальный. Они строят башни. Высокие, красивые, дорогие башни из кода и трансформеров. Каждая новая модель — GPT-4, GPT-4.5 Turbo, Claude 3.5 — это попытка построить башню выше предыдущей.
Китайская реальность: AI как молот, а не как божество
Пока американцы спорят о том, будет ли AGI дружелюбным, китайские компании выпускают GLM-4.7 — модель, которая на 40% дешевле в обучении, чем GPT-4.5, и на 60% эффективнее в задачах контроля качества на производстве. Не впечатляет? Завод Foxconn думает иначе.
Китайский подход горизонтальный. Они не строят башни. Они строят дороги. Много дорог. Qwen от Alibaba, Kimi от Moonshot, Zhipu — все эти модели оптимизированы под конкретные задачи: анализ производственных данных, управление цепочками поставок, контроль энергопотребления.
"Мы не гоняемся за AGI, — сказал недавно CEO DeepSeek. — Мы гоняемся за ROI". Return on investment. Та самая скучная экономика, которую в Кремниевой долине считают ниже своего достоинства.
| Метрика | США (фокус) | Китай (фокус) |
|---|---|---|
| Основная цель | AGI / сверхразум | Экономическая продуктивность |
| Ключевые игроки | OpenAI, Anthropic, Google | Alibaba (Qwen), Zhipu, DeepSeek |
| Инвестиции 2025 | $28 млрд (частные) | $42 млрд (гос.+частные) |
| Регулирование | Defiance Act (ограничение моделей) | Стандарты внедрения в промышленность |
| Измеримый результат | Benchmarks (MMLU, HumanEval) | Рост производительности труда (%) |
Регулирование: страх против прагматизма
Американский Defiance Act пытается контролировать то, чего ещё не существует. Законы пишутся под гипотетический AGI, который может "представлять экзистенциальную угрозу". Пока юристы спорят о том, как регулировать сверхразум, китайские регуляторы выпускают стандарты для AI-систем контроля качества на пищевых производствах.
Разница в менталитете поражает. США боятся того, что их модели станут слишком умными. Китай боится того, что его модели будут недостаточно полезными.
И да, китайцы тоже думают о безопасности. Но их безопасность — это не "дружелюбный AI". Это "надёжный AI". Модель, которая не сломает конвейер. Система, которая не отключит энергосеть. Приземлённые, практичные вещи.
Важный нюанс: китайский подход к регулированию не означает отсутствие контроля. Напротив — контроль жёсткий. Но он фокусируется на том, как AI внедряется в экономику, а не на том, как он мыслит.
Инфраструктура: чипы и реальность
Пока Nvidia продаёт H200 за бешеные деньги, а глава Anthropic критикует их за экспорт в Китай, Huawei выпускает Ascend 910C — чип, который на 30% медленнее, чем H200, но стоит втрое дешевле и потребляет на 40% меньше энергии.
Математика простая: один суперчип за $100 тысяч или десять хороших чипов по $10 тысяч? Для тренировки GPT-5 нужен первый вариант. Для автоматизации тысячи заводов — второй.
Китай строит AI-инфраструктуру без американских чипов не потому, что хочет. Потому что должен. И этот "должен" превратился в конкурентное преимущество: их системы дешевле, энергоэффективнее, масштабируемее.
Кто выиграет? Неправильный вопрос
Спросите любого аналитика: кто выиграет гонку за AI? Они начнут говорить про технологическое лидерство, про геополитическое доминирование. Бред.
Правильный вопрос: какая стратегия создаст больше ценности к 2030 году? И здесь картинка становится интересной.
Сценарий А: США достигают AGI в 2028 году (оптимистичный прогноз). Что дальше? Этический комитет ООН обсуждает, можно ли его включать. Инвесторы ждут возврата $100 миллиардов. А заводы продолжают работать как в 2020-м.
Сценарий Б: Китай не достигает AGI. Вообще. Но к 2030 году автоматизирует 45% производственных задач (против 22% в США). Производительность труда растёт на 4,2% в год (против 1,8% в США). Экономический апокалипсис или освобождение от рутины? Для Китая — второе.
США играют в шахматы на 100 ходов вперёд. Китай играет в го: занимает территорию, контролирует ресурсы, строит инфраструктуру.
Ирония судьбы: как американский AGI может проиграть китайской автоматизации
Представьте: 2029 год. OpenAI объявляет о создании AGI. Мировые СМИ сходят с ума. Акции взлетают. А через месяц выясняется, что этот AGI требует столько энергии, что его могут себе позволить только пять компаний в мире. И он не умеет управлять роботом-сварщиком.
Тем временем в Китае GLM-6.0 (не AGI, просто хорошая модель) управляет сетью из 50 тысяч роботов на 200 заводах. Каждый робот стоит дешевле, чем один час работы GPT-6. Каждый завод увеличил выпуск на 18%. Каждая провинция отчитывается о росте ВВП.
Кто победил? Тот, кто построил AGI? Или тот, кто построил экономику?
Китайские роботы уже захватили CES 2026. Не своими интеллектуальными способностями. Своей ценой. Надёжностью. Практичностью.
Что делать, если вы стартап? (Совет, который никто не даст)
Забудьте про AGI. Серьёзно. Если у вас нет $5 миллиардов и команды из 300 гениев — забудьте.
Посмотрите на то, что делают китайские компании. Не копируйте их (законы разные, культура разная). Но усвойте принцип: решайте конкретные проблемы. Измеряйте результат в деньгах. В производительности. В сокращении издержек.
Создайте AI, который увеличивает продажи на 15%. Не AI, который "понимает контекст лучше человека". Создайте систему, которая сокращает брак на производстве с 3% до 0,5%. Не систему, которая "проходит тест Turing на 95%".
Пока Кремниевая долина молится на алтарь AGI, умные деньги уже уходят в прикладные решения. Новые миллиардеры ИИ Китая стали богатыми не потому, что построили AGI. Потому что построили бизнес.
И последнее: если через три года OpenAI действительно выпустит AGI, и он изменит мир — я съем свою шляпу. Но пока что ставлю на китайских роботов, которые уже сегодня делают реальные вещи в реальных фабриках. Менее сексуально? Возможно. Более прибыльно? Определённо.
