Część 3 – przewidywanie tego, co nastąpi po DeepSeek
Omówiłem, że ucieleśniona sztuczna inteligencja, pionowe zastosowania sztucznej inteligencji w różnych branżach oraz masowa adopcja taniej sztucznej inteligencji to główne trendy w Chinach w ciągu najbliższych 2-3 lat. Podstawowym założeniem mojej prognozy jest to, że Chiny będą w stanie przewodzić rozwojowi sztucznej inteligencji, pomimo prób USA wstrzymujących ten postęp.
W tej ostatniej części omówię, dlaczego Stany Zjednoczone poniosą porażkę w wojnie o sztuczną inteligencję, podobnie jak w wojnie handlowej i wojnie o chipy, którą same zainicjowały. Nie ma wątpliwości – Stany Zjednoczone wypowiedziały wojnę Chinom, gdy w 2022 roku ograniczyły import zaawansowanych chipów. Chiny importowały wówczas chipy komputerowe o wartości 413 miliardów dolarów, co stanowiło 15% ich całkowitego importu. Była to największa kategoria importu Chin, przewyższająca ich import ropy naftowej o wartości 300 miliardów dolarów (a Chiny są największym importerem ropy na świecie).
Xie Feng, chiński ambasador w USA, postawił w zeszłym tygodniu granicę – „będziemy walczyć do końca w wojnie handlowej, wojnie technologicznej i w każdej innej wojnie, jaką USA będą chciały narzucić Chinom”.
Podczas gdy Stany Zjednoczone próbują powstrzymać rozwój sztucznej inteligencji w Chinach u samych podstaw, Chiny reagują, przyspieszając rozwój rodzimej technologii sztucznej inteligencji i szybko wdrażając zastosowania sztucznej inteligencji w szerokiej gamie branż i sektorów gospodarki.
Przewaga Chin w wojnie o sztuczną inteligencję
Jak już wspomniano, istnieją trzy poziomy stosu technologii AI tworzące kompletny ekosystem – układy scalone, podstawowe modele LLM i aplikacje.
Stany Zjednoczone próbują uniemożliwić Chinom dostęp do najnowocześniejszych chipów i LLM. Chiny jednak robią szybkie postępy w dążeniu do samowystarczalności:
- Chipy: Huawei wprowadził już na rynek serię Ascend, lokalnie produkowanych chipów AI, które pod względem wydajności zbliżają się do Nvidii; Alibaba opracowuje najnowocześniejsze chipy RISC-V oparte na technologii open source; Huawei poczynił również stałe postępy w rozwoju krajowej maszyny litograficznej EUV.
Zespół badawczy Uniwersytetu Pekińskiego opracował dwuwymiarowy tranzystor bizmutowy, który przewyższa wydajnością najbardziej zaawansowane komercyjne chipy firm Intel, TSMC, Samsung i belgijskiego Międzyuczelnianego Centrum Mikroelektroniki. Nowy chip jest o 40% szybszy niż najnowsze 3-nanometrowe chipy krzemowe firm Intel i TSMC, zużywając jednocześnie o 10% mniej energii. Ta innowacja może pozwolić Chinom całkowicie ominąć wyzwania związane z produkcją chipów opartych na krzemie. https://interestingengineering.com/innovation/chinas-chip-runs-40-faster-without-silicon - LLM: DeepSeek i Qwen zniwelowały dystans do ChatGPT, Llama i innych amerykańskich LLM-ów. Niskokosztowy, otwarty charakter tych chińskich LLM-ów pomoże im dotrzeć do szerszej bazy programistów/użytkowników i szybciej rozwijać się.
W części 2 serii omówiłem już przewagę Chin w zastosowaniach sztucznej inteligencji, jako największej na świecie bazy przemysłowej i rynku konsumenckiego. Poruszyłem również temat zalet modeli biznesowych chińskich firm z branży sztucznej inteligencji, a także długoterminowego wsparcia i planowania rządowego.
W tej części podkreślę dwie inne ważne zalety Chin: talent i energię.
Pula talentów
Nie trzeba dodawać, że najważniejszym czynnikiem długoterminowego rozwoju sztucznej inteligencji jest wielkość i jakość kapitału ludzkiego danego kraju. Na tym polu Chiny mają miażdżącą przewagę.
W Chinach co roku 3,5 miliona absolwentów kierunków ścisłych (STEM) kończy studia licencjackie i magisterskie (prawie 100% z nich to Chińczycy), podczas gdy w USA 790 000 (w tym 25% studentów zagranicznych). Chińskie uniwersytety z roku na rok plasują się coraz wyżej w rankingu i obecnie stanowią połowę 50 najlepszych uniwersytetów badawczych (nie tylko w dziedzinie sztucznej inteligencji) na świecie, według magazynu Nature. Zobacz mój artykuł „Czyje uniwersytety są lepsze?” https://huabinoliver.substack.com/p/whose-universities-are-better-china
Według ITIF, czołowej fundacji badawczej, chińscy badacze sztucznej inteligencji opublikowali w ciągu ostatnich 5 lat trzy razy więcej prac naukowych z zakresu sztucznej inteligencji niż badacze z USA. Wśród 1% najczęściej cytowanych badań nad sztuczną inteligencją, chińskie prace naukowe przewyższają amerykańskie w stosunku 2:1. Chiny produkują połowę najlepszych na świecie badaczy sztucznej inteligencji i chociaż niektórzy z nich nadal pracują poza granicami Chin, 90% osób, które ukończyły studia podyplomowe w Chinach, pozostaje w Chinach.
Z drugiej strony, w USA, jak wynika z niedawnego raportu Paulson Institute, w czołowych laboratoriach sztucznej inteligencji pracuje więcej absolwentów chińskich uniwersytetów (38%) niż absolwentów amerykańskich szkół (36%). Jeśli uwzględnimy chińskich badaczy wykształconych w amerykańskich szkołach, ponad połowa badaczy w czołowych amerykańskich laboratoriach sztucznej inteligencji to etniczni Chińczycy.
Niektórzy waszyngtońscy ustawodawcy i liderzy branży wzywają do całkowitego zakazu pracy w sektorze sztucznej inteligencji dla obywateli Chin z powodu sfingowanych obaw o bezpieczeństwo narodowe. Takie posunięcie nie tylko poważnie sparaliżuje postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji w USA, ale także nieuchronnie doprowadzi do odpływu najzdolniejszych pracowników z USA z powrotem do Chin, co zapewni Chinom łatwe zwycięstwo.
Energia
Mniej oczywistą przewagą Chin w wyścigu sztucznej inteligencji jest energia.
Obecnie powszechnie wiadomo, że szybki postęp technologiczny w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) ma głębokie implikacje dla sektora energetycznego. Technologia AI jest w zasadzie wynikiem trzech czynników: układów scalonych, danych i energii elektrycznej.
Moc obliczeniowa to nie tylko wydajność układów scalonych, ale także energia potrzebna do ich zasilania. Niemal niewyczerpane zapotrzebowanie na szkolenia i wnioskowanie modeli (lub aplikacje AI) wymaga ogromnych ilości energii elektrycznej do zasilania centrów danych. Właśnie dlatego firmy takie jak Microsoft i Amazon rozważają budowę własnych elektrowni jądrowych, aby sprostać stale rosnącemu zapotrzebowaniu na energię elektryczną.
Amerykański sektor energetyczny dysponuje praktycznie zerową „rezerwą mocy”, aby sprostać nowym potrzebom centrów danych po dwóch dekadach niemal zerowego wzrostu zapotrzebowania w całym kraju, w miarę deindustrializacji. Każdy nowy gigawat zapotrzebowania centrów danych musi odpowiadać nowemu gigawatowi mocy wytwórczej.
Od około dwóch dekad całkowite zużycie energii elektrycznej w USA pozostaje na tym samym poziomie, rosnąc ze średnioroczną stopą wzrostu na poziomie 0,7% od 2007 r. Cały sektor energetyczny wyhamowuje od lat 70. XX wieku.
Strategia handlowa, normy regulacyjne i debaty polityczne w amerykańskim przemyśle energetycznym zostały uwarunkowane tą pozornie nieubłaganą trajektorią i są obecnie nieaktualne.
W rezultacie istniejące elektrownie mają dziesiątki lat i wykorzystują nowoczesne technologie. Niewiele z nich można zmodernizować, a budowa nowych elektrowni zajmie lata i pochłonie miliardy dolarów. Sytuacja ta przypomina ogólną degradację infrastruktury w USA.
Oprócz sztucznej inteligencji, rośnie również zapotrzebowanie na energię elektryczną ze strony innych energochłonnych branż, takich jak produkcja półprzewodników i baterii. Wraz z reindustrializacją Stanów Zjednoczonych, zapotrzebowanie na energochłonne branże, takie jak górnictwo, przetwórstwo minerałów, produkcja chemiczna, metalurgia itp., gwałtownie wzrośnie. Sztuczna inteligencja musi konkurować o zasoby z wszystkimi tymi innymi potrzebami.
Analizy Rand, McKinsey i Goldman Sachs przewidują, że zapotrzebowanie USA na energię elektryczną dla centrów danych AI wzrośnie o 400–600% do 2030 roku. Przewiduje się, że same planowane lokalizacje centrów danych będą generować 2% roczny wzrost całkowitego zapotrzebowania na energię elektryczną w USA. Do 2030 roku całkowite zużycie energii elektrycznej w centrach danych przekroczy obecne zużycie w stanie Kalifornia (około 240 terawatogodzin).
Dla porównania, chiński popyt i podaż energii elektrycznej rosły zgodnie ze stopami wzrostu gospodarczego i przemysłowego (5-10% rocznie) przez ostatnie trzy dekady. W 2011 roku Chiny wyprzedziły Stany Zjednoczone pod względem produkcji energii elektrycznej. Obecnie Chiny produkują ponad dwukrotnie więcej energii elektrycznej (8392 TWh) niż Stany Zjednoczone (4065 TWh). Produkcja czystej energii i energii odnawialnej w Chinach jest czterokrotnie większa niż w USA, a różnica ta stale się powiększa.
Chiny wdrożyły najnowocześniejsze na świecie elektrownie jądrowe, inteligentne sieci z systemami przesyłu ultrawysokiego napięcia oraz magazyny energii elektrycznej. Od dekady kraj ten jest liderem w dziedzinie elektryfikacji, zwłaszcza biorąc pod uwagę gwałtowny rozwój branży pojazdów elektrycznych w ciągu ostatnich kilku lat.
W zeszłym roku China State Grid, największy na świecie dostawca usług komunalnych, ogłosił plan uruchomienia krajowej inteligentnej sieci energetycznej w ciągu najbliższych 10 lat, którego koszt wyniesie 800 miliardów dolarów.
Ponieważ wytwarzanie i przesył energii elektrycznej są w całości własnością państwa, Chiny mogą dokonywać długoterminowych inwestycji strategicznych w swój sektor energetyczny, w tym w dostawę energii elektrycznej do centrów danych AI.
Stawki za usługi komunalne w Chinach są ustalane jako usługa publiczna, podczas gdy w USA przedsiębiorstwa użyteczności publicznej są sprywatyzowane i nastawione na zysk. Taryfa za energię elektryczną w Chinach wynosi 0,075 USD/kWh, w porównaniu z 0,165 USD/kWh w USA.
Podsumowując, w miarę jak wojna o sztuczną inteligencję (AI) zaostrza się, Chiny wzmacniają każdy element stosu technologicznego AI, pokonując bariery narzucone przez USA i dążąc do szybszej innowacji i komercjalizacji. W dłuższej perspektywie przewaga Chin w zakresie kapitału ludzkiego i infrastruktury energetycznej zapewni im dodatkową przewagę konkurencyjną.
https://huabinoliver.substack.com/p/part-3-predicting-what-comes-after
