Шанхай сказал свое слово. И оно громкое
Пока Кремниевая долина обсуждала последний скандал с OpenAI, в Шанхае на AGI-NEXT собрались те, кто планирует эту долину обойти. Конференция, о которой мало писали на Западе, оказалась взрывной. Никаких скромных «мы догоняем». Только четкие дорожные карты, конкретные даты и открытый вызов.
Здесь не говорили об ИИ в будущем времени. Здесь его показывали в работе. И после трех дней презентаций становится ясно: разговор о мировом лидерстве в ИИ перестал быть монологом.
AGI-NEXT позиционируется как главная площадка Китая для обсуждения путей к искусственному общему интеллекту. В этом году фокус сместился с фундаментальных исследований на развертывание и коммерциализацию.
Qwen от Alibaba: Открытость как оружие
Команда Qwen (из Alibaba Cloud) пришла не с одной моделью, а с целым арсеналом. Их главный козырь — агрессивная открытость. Пока OpenAI строит планы на триллион долларов вокруг закрытой экосистемы, Qwen выкладывает в открытый доступ модели размером до 72 миллиардов параметров. Со всеми весами. И со всей документацией.
«Наша философия проста: если вы можете скачать модель, вы можете ее улучшить», — заявил технический директор. Звучит как прямой ответ на тезисы Дженсена Хуанга об открытых моделях. Но с китайской спецификой: вся инфраструктура заточена под локальные процессоры и облака.
Что анонсировали:
- Qwen2.5-72B: Флагманская модель, которая, по заявлениям, обходит Llama 3 70B по ключевым китайским и английским бенчмаркам. Особый упор на математику и код.
- Qwen-Agent SDK: Фреймворк для создания ИИ-агентов, который, по сути, клонирует функционал OpenAI GPTs, но работает локально. Демо показали агента, который сам планирует и бронирует путешествие, лазая по китайским сайтам (с чем у западных ассистентов вечные проблемы).
- Интеграция с железом: Готовые образы для запуска на серверах китайского производства. Это не просто модель, а готовый продукт «в коробке» для предприятий.
Kimi от Moonshot: Длинный контекст — это не фича, это философия
Если Qwen играет в открытость, то Kimi (от Moonshot AI) играет в специализацию. Их модель известна контекстом в 1 миллион токенов. На AGI-NEXT они показали, что это значит на практике.
Демо-стенд загружал целые технические мануалы (тысячи страниц) и тут же отвечал на каверзные вопросы из середины документа. Никакой поэтапной загрузки. Никаких summary. Просто «спроси о чем угодно». Это выглядело настолько убедительно, что стало понятно: полмиллиарда долларов финансирования пошли в дело.
Zhipu AI (GLM): Универсальный солдат от Tsinghua
Zhipu, рожденный в недрах Университета Цинхуа, выбрал путь максимальной универсальности. Их модель GLM — это швейцарский нож. Мультимодальность, агенты, тонкая настройка — все в одном флаконе.
Самое интересное заявление: они представили «национальный» проект по созданию распределенного суперкомпьютера для обучения ИИ, объединяющего мощности десятков университетов. Это прямой ответ на нехватку чипов NVIDIA и санкционные ограничения. Стратегия «опоры на собственные силы» в действии.
| Игрок | Ключевой анонс | Стратегия | Аналог на Западе |
|---|---|---|---|
| Qwen (Alibaba) | Qwen2.5-72B, открытые веса | Доминирование через opensource и облако | Meta (Llama) + AWS |
| Kimi (Moonshot AI) | Контекст 1M+ токенов, B2B-агенты | Глубокая специализация на long-context | Anthropic (Claude) в нише |
| Zhipu AI (GLM) | Национальный обучающий кластер, GLM-4 | Государственно-частное партнерство, полный стек | OpenAI (универсальность) + академические проекты |
А где же Tencent? В тени, но не в стороне
Tencent не делала громких анонсов на сцене. Их присутствие чувствовалось в кулуарах. Множество партнерских интеграций их моделей в игры, социальные сети и корпоративный софт. Их стратегия — не создавать новую революционную архитектуру, а быть лучшим в интеграции ИИ в повседневную цифровую жизнь миллиарда пользователей. Скучно? Зато прибыльно.
Не стоит забывать про регуляторный контекст. Все эти модели разрабатываются в рамках новых китайских правил для ИИ. Это накладывает отпечаток на возможности взаимодействия и контент-фильтры, делая их иногда строже западных аналогов.
Чем этот ответ отличается от американского?
Разрыв в качестве между GPT-4o и лучшими китайскими моделями еще есть. Но он перестал быть пропастью. Теперь это вопрос нескольких месяцев, а не лет. Китайские компании делают ставку на то, чего не хватает Западу:
- Глубокая локализация. Модели с рождения обучены на китайском интернете, понимают его мемы, сленг, бизнес-процессы. Попробуйте заставить ChatGPT разобраться в счете из китайского ресторана Taobao.
- Интеграция с «железом». Пока Google и другие зависят от NVIDIA, Китай создает полный стек: от чипов (пусть и менее мощных) до облаков и моделей. Это дает контроль над всей цепочкой.
- Фокус на B2B и правительство. Массовый потребительский рынок важен, но основной доход и поддержка идут от предприятий и государственных проектов, вроде умных городов и робототехники.
Что это значит для всех остальных?
Гонка превращается из спринта в марафон с двумя лидерами. Консолидация рынка ускорится, но по географическому признаку. У компаний вроде Индии или Европы появится выбор: чей стек технологий принимать? Американский с его инновациями, но зависимостью от политики? Или китайский с его интеграцией, но строгими рамками?
Совет для разработчиков за пределами этих двух экосистем: присмотритесь к открытым весам от Qwen. Это, возможно, самый быстрый способ получить мощную модель, не платя за API и не ввязываясь в политику. Но готовьтесь к тонкой настройке — культурный контекст в ней все же китайский.
Прогноз? Китай не станет глобальным лидером в потребительском ИИ для Запада (тут мешают и регуляции, и привычки). Но он гарантированно станет абсолютным хозяином ИИ-рынка в Азии. И доминирующим поставщиком ИИ-решений для развивающихся стран, которым нужны технологии «под ключ» без идеологических условий. Вот где настоящая битва и начнется.
