23 сентября 2026 года в Made in China Journal вышел разбор профессора медиакоммуникаций RMIT University Хайцина Юя о китайской модели развития искусственного интеллекта, который автор сводит к формуле «государство строит сцену — предприятия играют» (政府搭台，企业唱戏): инфраструктурный statecraft плюс управляемый плюрализм. По этой логике Пекин строит ИИ не как рынок отдельных продуктов, а как государственную инфраструктуру на пяти опорах — энергия, вычисления, чипы, кадры и регулирование. Для читателя это готовая рамка, с которой новости о китайских моделях и чипах перестают быть набором разрозненных релизов и складываются в систему, где правила задают госзакупки, лицензии и стандарты.

image

Что произошло

В статье «China's Approach to AI: Infrastructural Statecraft, Managed Pluralism» Хайцин Юй разбирает устройство китайской ИИ-системы через пять опор, называя конкретные программы, компании и даты. Энергия: энергетические мощности Китая вдвое больше американских, а дата-центры планируется возводить совместно с АЭС и «зелёной» генерацией. Вычисления: программа «Восточные данные — западные вычисления» 2022 года переносит вычислительные хабы в Гуйчжоу, Ганьсу, Нинся и Внутреннюю Монголию через линии электропередачи ультравысокого напряжения. Чипы: через госзакупки защищена ниша для Huawei Ascend, Cambricon, Moore Threads и Biren, а Huawei строит полный стек Ascend — ModelArts — CANN как альтернативу CUDA. Кадры: в 2025 году половина сильнейших ИИ-исследователей мира родом из Китая, а ИИ преподаётся в начальной и средней школе. Регулирование: вместо одного общего закона действует серия инкрементальных актов, в которых лицензирование выполняет роль рычага отбора моделей.

Контекст

Чтобы понять смысл этой конструкции, автор отсылает к «войне ста моделей» (百模大战), которая идёт с 2023 года: десятки китайских LLM конкурируют на госдотациях, часть релизов — артефакт субсидий, а отбор чемпионов происходит через госзакупки и лицензии, а не только через публичные бенчмарки. Ставка закреплена в 15-м пятилетнем плане (2026–2030) курсом на «новые качественные производительные силы». Отдельный фон — экспортные ограничения США на чипы: именно они превращают строительство доморосшего стека Huawei из вопроса престижа в вопрос выживания отрасли. Получившуюся модель Юй описывает как «управляемый плюрализм»: предприятия конкурируют друг с другом, но на сцене, которую построило и продолжает контролировать государство, и часть западных заявлений о китайской «фривольной инновации» игнорирует именно эту системную ставку на энергию, вычисления и кадры.

Почему это важно для индустрии

Для отрасли главный вывод — появление второго параллельного вычислительного стека. Huawei Ascend — ModelArts — CANN строится как альтернатива CUDA с гарантированным спросом через госзакупки, поэтому при расчёте TCO и выборе serving-стека имеет смысл учитывать существование этой альтернативы, а при подключении китайских моделей через API — проверять лицензионные условия. Избыток энергии конвертируется в дешёвые «AI-фабрики» для тренинга и инференса: если китайские модели обучаются и обслуживаются на дотируемом вычислительном слое, давление на прайсинг модельного API будет нарастать, и фаундерам стоит перепроверить юнит-экономику своих продуктов. Лицензирование и госзакупки выступают механизмом отбора национальных чемпионов после консолидации «войны ста моделей», так что защитный ров смещается с качества отдельной модели на доступ к сцене. Косвенно это влияет и на эффект экспортных ограничений США — замещение Nvidia восходящим стеком Huawei/CANN, — и на глобальные цепочки редкоземельных металлов.

Почему это важно для пользователей

Сама статья — бесплатный открытый разбор с конкретикой: названия программ, компаний и дат позволяют собрать из потока новостей о китайских моделях и чипах целостную карту вместо набора заголовков. Главный навык, который она даёт, — понимать, что отдельные релизы китайских моделей это «спектакль» на подготовленной государством сцене, где правила задают госзакупки, лицензии и стандарты, и именно поэтому хайп вокруг очередного релиза стоит оценивать критичнее. Практический бонус для тех, кто пользуется китайскими моделями: после консолидации «войны ста моделей» список вендоров и API станет короче и предсказуемее, а на горизонте полугода стоит ждать независимых замеров стека Huawei Ascend/CANN, которые покажут, насколько альтернатива CUDA реальна на практике.

Что пока неизвестно / ограничения

Ключевые количественные тезисы статьи даны без методики в самом тексте. Заявление, что энергетические мощности Китая вдвое больше американских, — оценка автора без указанного способа подсчёта. Тезис о том, что в 2025 году половина сильнейших ИИ-исследователей мира родом из Китая, нуждается в сверке с независимыми данными о мобильности исследователей, прежде чем использовать его как факт. Центральное техническое утверждение — что Huawei строит полный стек Ascend — ModelArts — CANN как альтернативу CUDA — принципиально проверяемо, но в статье не проверено: в ней нет данных о зрелости софт-слоя CANN (ядра, компиляторы, совместимость фреймворков), энергоэффективности и независимых замерах на тренинге больших моделей, поэтому формулировки о переносе нагрузок с CUDA как реалистичном сценарии из источника не следуют. Наконец, это политико-аналитический разбор, а не релиз: в нём нет новых бенчмарков, архитектур или API, а сценарии консолидации «войны ста моделей» и возможные узкие места в зрелости CANN и качестве данных — интерпретации, зависящие от того, как будет финансироваться 15-й пятилетний план.

Источники

Автор

Look at AI, редакция