Сверхдержавы искусственного интеллекта

Но пока мы не знаем, где будет это узкое место, и четвертая волна ИИ остается непредсказуемой. На сегодня Соединенные Штаты ведут в командном зачете (90 к 10), но, думаю, через пять лет шансы Соединенных Штатов и Китая на лидерство в мире самоуправляемых автомобилей сравняются. В первую очередь причиной тому будет преимущество Китая в технологиях, требовательных к аппаратному обеспечению. Это, например, автономные беспилотные летательные аппараты. В приведенной ниже таблице я подвожу итог моей оценки перспектив Америки и Китая по всем четырем волнам ИИ: по состоянию на текущий момент и через пять лет (согласно моим прогнозам).

Соотношение сил Соединенных Штатов и Китая в четырех волнах ИИ в настоящее время и, по предварительной оценке, через пять лет

Завоевание рынков и вооружение повстанцев

И все же – что произойдет, если продукты на основе ИИ, так сильно влияющие на расстановку сил внутри США и Китая, выйдут на мировую арену? До сих пор большая часть достижений в области ИИ не выходила за пределы китайского и американского рынков, причем компании в основном предпочитали избегать прямой конкуренции на территории другой страны. Но хотя США и Китай – это две крупнейшие экономики мира, подавляющее большинство будущих пользователей ИИ до сих пор живет в других странах, в том числе развивающихся. Любая компания, желающая стать Facebook или Google эпохи ИИ, нуждается в стратегии привлечения этих пользователей и покорения их рынков.

Неудивительно, что китайские и американские технологические компании используют очень разные подходы к мировым рынкам. В то время как американские гиганты стремятся завоевать их, Китай вооружает «местных повстанцев».

Иными словами, гиганты Кремниевой долины, такие как Google, Facebook и Uber, хотят поставлять свою продукцию на эти рынки напрямую. Они, конечно, будут прилагать какие-то усилия для локализации, но в основном их тактика не изменится. Сделав один глобальный продукт, они постараются продать его миллиардам пользователей по всему миру. Этот подход «все или ничего» обладает огромным потенциалом, если кампания окажется успешной, но высоки шансы и остаться ни с чем.

Китайские компании, напротив, избегают прямой конкуренции и инвестируют в местные стартапы, с которыми Кремниевая долина ведет непримиримую войну. Например, в Индии и Юго-Восточной Азии Alibaba и Tencent вкладывают деньги и ресурсы в национальные стартапы, противостоящие гигантам, подобным Amazon. Этот подход базируется на собственном опыте китайских компаний. Такие люди, как основатель Alibaba Джек Ма, знают, насколько опасна может быть кучка местных повстанцев, сражающаяся с неповоротливым иностранным гигантом. Поэтому вместо того, чтобы одновременно пытаться раздавить местные стартапы и вытеснить компании Кремниевой долины, они предпочитают просто объединяться с местными.

Борьба на рынке транспортных услуг

Уже есть примеры того, как работает китайский подход. С тех пор как DiDi вытеснила Uber из Китая, она инвестировала средства в местные стартапы и сотрудничала сними, пытаясь делать то же самое и в других странах. В числе ее иностранных партнеров оказались Lyft в США, Ola в Индии, Grab в Сингапуре, Taxify в Эстонии и Careem на Ближнем Востоке. В Бразилии она инвестировала в 99 Taxi в 2017 году, а через некоторое время, в начале 2018 года, полностью выкупила эту компанию. Объединившись, в дальнейшем эти два стартапа образовали глобальный анти-Uber альянс, работающий на китайские деньги и получающий доход от использования китайского ноу-хау.

Получив инвестиции DiDi, некоторые из стартапов даже изменили свои приложения, чтобы стать похожими на нее, причем есть и такие, которые планируют использовать те же, что и она, инструменты ИИ: оптимизацию подбора водителей, автоматическое решение споров между пассажиром и водителем и, в конечном итоге, внедрение автономных транспортных средств.

Мы не знаем, как далеко зашел обмен технологиями между этими компаниями, но такие действия могут послужить альтернативной моделью глобализации ИИ. Национальные стартапы в этом случае будут опираться одновременно на международный опыт и локальные данные. Такая модель строится больше на сотрудничестве, чем на завоевании, и может оказаться более подходящей для глобализации технологии, требующей как лучших технических специалистов, так и сбора данных в реальном мире. Технологии, основанные на ИИ, требуют гораздо более глубокой локализации, чем интернет-услуги, о которых мы говорили раньше. Беспилотным автомобилям в Индии нужны данные о том, какие маршруты выбирают пешеходы на улицах Бангалора, а приложения для микрокредитования в Бразилии должны учитывать привычные расходы молодых людей в Рио-де-Жанейро.

В некоторой степени при обучении алгоритмов можно заново задействовать данные из других баз пользователей, но все же реальные данные ничем заменить нельзя.