Давайте сравним Китай и Россию в подходе и планах внедрения ИИ для достижения лидерства в новом многополярном мире.
И почему теперь в нашей стране официально открывается прямая дорога для массового создания «национальных моделей» на базе зарубежного Open Source. Например, китайских лидеров DeepSeek, GLM, Qwen или даже Gemma 4 от Google.
Кажется, полная монополия ИИ-гигантов «Сбера» и «Яндекса» отменяется.
Одним из главных драйверов роста в новой экономической стратегии Китая (в рамках принятого 15-го пятилетнего плана на 2026–2030 годы) определены научно-технологические инновации («новые качественные производительные силы»). Страна официально переходит от модели экстенсивного бурного роста к стратегии высокого качества развития.
Технологический суверенитет и инновации будут главным локомотивом экономики. Власти заложили обязательный рост расходов на исследования и разработки не менее чем на 7% ежегодно. Особый упор сделан на коммерциализацию суверенного искусственного интеллекта, полупроводники, квантовые технологии, 6G-связь и биопроизводство.
Цифровая инфраструктура будет обеспечена форсированной цифровизацией традиционной промышленности. Планируется увеличить долю добавленной стоимости ключевых отраслей цифровой экономики до 12,5% ВВП за счет роботизации производств и внедрения ИИ в управление фабриками.
9th Digital China Summit 2026
В новой стратегии Китая искусственный интеллект официально закреплен как фундаментальный драйвер «новых качественных производительных сил». Главная цель Пекина — достичь полного технологического суверенитета и стать мировым лидером в сфере ИИ к 2030 году.
В 141-страничном документе слово «искусственный интеллект» встречается более 50 раз, а науку и технологии правительство впервые поставило на один уровень с обороной, экономическим ростом и международным влиянием.
«ИИ Плюс»
Это создание национальных моделей, независимых от западных технологий (таких как OpenAI или Google). Причём разработка ведется с жестким упором на соответствие контента социалистическим ценностям Китая.
ИИ для науки (AI for Science) нацелен на применение нейросетей для ускорения открытий в смежных критических областях. Сюда входят материаловедение, разработка новых лекарств, генетика и т. д.
Промышленная интеграция по программе «ИИ+» обеспечит масштабное внедрение ИИ в реальный сектор экономики. Нейросети оптимизируют логистику, управляют цепочками поставок и автоматизируют тяжелое производство.
Развитие суверенной экосистемы ИИ-чипов направлено на форсированное создание собственных графических процессоров и ускорителей вычислений силами собственных компаний в условиях жестких санкций США на импорт чипов.
Таким образом, государственная инициатива «ИИ+» — это масштабная десятилетняя программа Китая, официально закрепленная в 15-м пятилетнем плане (2026–2030 гг.), которая нацелена на тотальную интеграцию искусственного интеллекта во все сферы экономики, промышленности и общественной жизни к 2035 году.
И если предыдущие программы Пекина были сосредоточены на создании базовой ИИ-инфраструктуры (чипы, дата-центры), то «ИИ+» уже ставит задачу практического внедрения технологий на каждом заводе, в каждой школе и всюду в потребительском секторе.
Госсовет КНР утвердил три четких временных рубежа:
достичь 70% проникновения ИИ-агентов и умных терминалов в ключевые секторы к 2027 году, преодолеть планку в 90% к 2030 году и полностью завершить построение «умной социалистической экономики» к 2035 году.
Как устроена программа «ИИ+» для модернизации заводов.
Для промышленного сектора в рамках инициативы действует специализированное руководство — «ИИ+ Производство» (AI+ Manufacturing). Модернизация фабрик строится на трех технологических «китах» (алгоритмы, данные, вычислительные мощности) и разворачивается по четырем направлениям.
Внедрение агентного ИИ (Agentic AI) вместо простых чат-ботов.
В отличие от генеративного ИИ, который просто создает текст, на заводы внедряются автономные ИИ-агенты. Они способны самостоятельно принимать решения: управлять роботами на сборочных линиях, кодировать промышленные контроллеры, распределять сырье и мгновенно перестраивать конвейер при изменении задачи.
«Цифровые двойники» производств.
Заводы создают полноценные виртуальные копии своих цехов. Интегрированный ИИ непрерывно собирает данные с тысяч IoT-датчиков, симулирует производственные процессы в реальном времени и наперед вычисляет износ деталей (предиктивное обслуживание), предотвращая дорогие простои оборудования.
Отраслевые промышленные мега-модели.
Вместо универсальных LLM правительство субсидирует создание узкоспециализированных ИИ-моделей под конкретные индустрии: новое материаловедение, аэрокосмическая отрасль, биофармацевтика, полупроводники и т. д. Например, ИИ самостоятельно синтезирует новые химические соединения или тестирует двигатели для самолётов, ускоряя R&D-цикл в разы.
Государственные венчурные фонды поддержки.
Для финансирования этой модернизации Госкомитет по делам развития и реформ КНР создал специальный фонд объемом 1 трлн юаней (~$138 млрд). Деньги направляются на субсидирование робототехники и закупку отечественного ИИ-софта фабриками.
Другие ключевые векторы инициативы «ИИ+».
Помимо науки и промышленности, Пекин активно разворачивает программу еще в двух критически важных сферах.
«ИИ+ Образование» (AI+ Education).
Министерство образования КНР запустило план создания сквозной ИИ-системы обучения от начальной школы до университетов к 2030 году. Цель — массово подготовить кадры, умеющие работать в связке с нейросетями, и повысить занятость молодежи на фоне автоматизации.
«ИИ+ Потребление» (AI+ Consumption).
Министерство коммерции запустило 17 мер для внедрения ИИ в бытовую технику, гаджеты, ритейл и роботов для ухода за пожилыми людьми. Стимулируя граждан менять старые устройства на «умные» девайсы с ИИ, Пекин разгоняет внутренний спрос. Главная задача инициативы — победить бережливость китайских домохозяйств, заставив граждан массово обновлять технику ради новых ИИ-функций.
От гаджетов до роботов
Экономическая логика Пекина проста: вместо предоставления стандартных скидок и льгот государство создает потребительские сценарии, где ИИ превращает привычные вещи из функциональных в интеллектуальные.
Поэтому власти изо всех сил стимулируют производителей быстрее переходить на выпуск потребительских товаров нового поколения.
Например, новая экосистема «Человек – Авто – Дом».
Это означает создание единой бесшовной цифровой среды, в которой искусственный интеллект связывает персональные гаджеты человека, его умный автомобиль и экосистему умного дома в единый организм, а связующим звеном всей системы выступает сквозной ИИ-ассистент.
Человек: ИИ-смартфоны нового поколения, умные очки с дополненной реальностью и синхронным переводом, носимые гаджеты и нейроинтерфейсы.
ИИ-ассистент анализирует ваши привычки, геопозицию и время суток. Например, видя, что машина подъезжает к дому, система автоматически включит свет в прихожей и откроет гараж.
Авто: Подключенные к сети электромобили с ИИ-бортсистемами, автопилотом и интеграцией с мобильными устройствами.
Возвращаясь с работы, вы можете прямо с экрана автомобиля отдать команду домашнему роботу начать уборку или включить умную мультиварку.
Дом: Умная бытовая техника, интеллектуальное освещение, системы наблюдения и безопасности, энергосбережение, а также человекоподобные роботы-помощники.
Из дома в машину вы можете голосом из гостиной или через пульт запустить прогрев сидений в авто, настроить кондиционер и автоматически передать со смартфона маршрут навигатора на бортовой экран машины.
Или возьмём потребительскую робототехнику.
Министерство промышленности КНР и еще семь ведомств перешли от абстрактной поддержки исследований к жесткой директивной коммерциализации.
Покупателям роботов государство напрямую компенсирует часть стоимости.
Робота-гуманоида можно взять в беспроцентную рассрочку, сопоставимую с покупкой автомобиля в кредит.
А для производителей домашних роботов открыт национальный фонд поддержки ИИ объемом 60 млрд юаней ($8,2 млрд). Это позволило компаниям резко снизить себестоимость розничных моделей.
Программа форсирует вывод человекоподобных и четвероногих роботов-компаньонов из демонстрационных залов в квартиры граждан.
Субсидируются роботы-сиделки для стареющего населения страны и роботы-няни/репетиторы для детей.
В крупных городах организованы специальные тест-зоны и ИИ-кластеры в торговых центрах и парках, чтобы люди могли бесплатно протестировать роботов или, например, системы умного дома перед покупкой.
Программа «ИИ+» обязывает застройщиков и муниципалитеты крупных городов (Шэньчжэнь, Шанхай, Пекин) создавать демонстрационные кластеры прямо внутри жилой инфраструктуры.
И чтобы граждане охотнее покупали дорогие умные гаджеты и роботов, государство развернуло финансовые стимулы.
Национальная программа Trade-in субсидирует обмен старой бытовой техники на новые ИИ-устройства.
Субсидируются процентные ставки по потребительским кредитам на покупку товаров с ИИ.
И даже в рамках пилотных зон власти запустили бесплатную раздачу домашних гуманоидов (таких как SeeLight S1 от GigaAI) в семьи для тестирования в быту.
Роботы учатся стирать, готовить еду и раскладывать вещи прямо на ходу, а полученные терабайты данных затем дообучат нейросети всех остальных серийных моделей.
Крупнейшие маркетплейсы (Alibaba, JD) обязаны внедрять «умный» ритейл в виде автономных ИИ-ассистентов для покупок и ИИ-инструменты для продавцов, а также создавать выделенные разделы на платформах под брендом «ИИ+ Потребление».
А для автономной доставки делается масштабное развертывание сетей беспилотных логистических грузовиков и дронов, особенно для снабжения отдаленных сельских районов и округов.
Китай перешел к жесткому графику: к концу 2026 года планируется развернуть более 10 000 гуманоидов в «режиме реальной работы», а общий объем производства роботов в стране в 2026 году превысит 100 000 единиц. Робототехника стала массовым бытовым товаром, а базовая цена на робота-компаньона упала до уровня стоимости бюджетного автомобиля (около 119 000 юаней / $17 600).
«Умное правительство» и «интеллектуальная цивилизация»
Профессор Хэ Чжэ из Центральной партийной школы Китая является ключевым экспертом и правительственным советником по вопросам цифровизации и технологического прогнозирования.
Он утверждает, что в будущем ИИ может стать соучредителем производства — то есть не просто инструментом, а полноценным участником, который будет предлагать идеи, принимать решения и брать на себя часть исполнительских функций. В результате человечество перестанет быть единственным источником творческой и решающей работы.
По мнению профессола Хэ Чжэ, переход к «умному правительству» — это не просто автоматизация чиновничьей работы, а полная трансформация государственной структуры на основе интеграции функций человека и искусственного интеллекта.
Хэ Чжэ считает, что искусственный интеллект неизбежно заменит человека в рутинных административных процессах: анализе документов, выдаче разрешений и обработке базовых запросов.
А освободившись от бюрократической рутины, чиновники сосредоточатся на политической этике, стратегическом планировании и общественном благе.
Профессор связывает создание «умного правительства» с построением нового уклада общества.
К 2035 году цифровая инфраструктура Китая должна превратиться в единую операционную систему, где робототехника, нейросети и государственные институты слиты воедино для создания максимально персонализированных госуслуг (концепция «правительства как сервиса»).
К 2035 году должна сформироваться так называемая «интеллектуальная цивилизация» и произойти интеграция робототехники в повседневную жизнь Китая.
Хэ Чжэ — не идеалист, а прагматик и указывает на оборотную сторону «умного правительства». Он предостерегает от «алгоритмической тирании» и слепого доверия машинам. Переход будет успешным только в том случае, если искусственный интеллект будет ограничен жесткими правовыми и этическими рамками, а последнее слово в ключевых решениях всегда будет оставаться за человеком.
Наша программа развития ИИ
В России есть прямой структурный и функциональный аналог — обновленная Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года и национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства».
Стратегия задаёт вектор и цели, а нацпроект «Экономика данных…» детализирует, как именно эти цели достигаются через конкретные проекты, программы и конкретные шаги по внедрению ИИ в жизнь страны.
Как и китайская инициатива, российская стратегия полностью сместила фокус с создания базовых технологий на их тотальное внедрение в экономику и госуправление.
К 2030 году в России планируется достичь 95% внедрения ИИ-технологий в ключевых отраслях и поднять уровень доверия граждан к ИИ с 55% до 80%.
Суверенные экосистемные LLM являются прямым аналогом китайских моделей — российские генеративные сети YandexGPT / YandexART и GigaChat (от Сбера). Они уже глубоко интегрированы в потребительский сектор: от умных колонок до умного дома и интеллектуальных приложений, которыми ежедневно пользуются миллионы граждан.
Например, в рамках беспилотной логистики и транспорта в России действует программа автономных грузоперевозок (например, беспилотные тягачи на трассе М-11 «Нева» и автономные карьерные самосвалы в Кузбассе). А Яндекс активно тестирует и внедряет роботакси в Москве и Иннополисе, а также роботов курьеров с ИИ, парк которых активно расширяется.
Если говорить об ИИ в медицине и госуслугах, то здесь Россия в некоторых аспектах идет даже быстрее Китая. ИИ-ассистенты уже интегрированы в ЕМИАС для расшифровки КТ, МРТ и рентгеновских снимков во многих регионах, а голосовые и чат-помощники автоматизируют взаимодействие граждан с государством.
Но есть и отличия, а также особенности подхода РФ.
Во-первых, это масштаб внутреннего рынка.
Китай ориентируется на внутренний рынок объемом в 1,4 млрд человек для удешевления технологий за счет масштаба. Россия вынуждена внедрять ИИ в условиях меньшего потребительского рынка, делая упор на B2B-сектор (крупную промышленность, добычу сырья) и госсектор.
Во-вторых, инфраструктурный вызов. Как и Китай, Россия находится под жесткими санкционными ограничениями на импорт передовых чипов и технологий. Однако у России меньше собственных мощностей для производства полупроводников, поэтому фокус смещен на оптимизацию софта и создание суверенных облачных дата-центров.
Я очень доволен тем, что российский законопроект об ИИ радикально переписали после критики.
Теперь он даже называется по-другому и вполне адекватно: «О поддержке развития технологий ИИ».
Сильно упростили и ситуацию с авторскими правами на обучение, и теперь больше никто не запрещает использовать зарубежные датасеты.
Закон вводит два четких статуса для тяжеловесов рынка: модель может быть «суверенной» или «национальной». Обе категории обязаны хранить данные и обрабатывать все запросы строго на серверах внутри России и соответствовать местным законам.
Суверенная модель должна создаваться отечественным юрлицом с нуля на всех этапах жизненного цикла. А вот в национальных моделях официально разрешили использовать зарубежные компоненты и — что самое важное — готовый open source вроде того же GLM или Kimi.
Означает ли всё это, что теперь в России начнут активно появляться национальные модели ИИ на основе китайских open source, дообученные на зарубежных и российских датасетах для внутреннего рынка и более активной цифровизации страны?
Да, именно к этому всё и идёт. Открывается прямая дорога для массового создания «национальных моделей» на базе зарубежного open source.
Разработчикам национальных моделей больше не нужно изобретать велосипед — они могут легально брать за основу лучшие мировые архитектуры.
На фоне санкций и ограничений со стороны западных компаний (вроде OpenAI или Google), китайские открытые ИИ-платформы (линейки DeepSeek, GLM от Zhipu AI, Qwen от Alibaba) стали главными донорами технологий для российского ИИ-рынка. Новые нормы позволяют брать эти мощные «болванки» и адаптировать под внутренние нужды.
Смягчение правил и отказ от обязательного обучения только на российских данных убирают главные юридические барьеры для отечественных разработчиков.
Легализация мировых датасетов — это очень позитивный шаг. Предыдущие требования использовать только данные из РФ физически ограничивали качество моделей. Теперь закон разрешает обучение на любых доступных массивах данных, если правообладатель явно не закрыл их техническими средствами. Это позволяет легально дообучать модели на гигантских международных базах знаний.
Более того, новый закон выводит из-под жёсткого контроля мелкие сервисы и ИИ на чужих API. Фокус направлен исключительно на большие фундаментальные модели с параметрами от 1 млрд.
Согласно планам правительства, получившие статус национальных модели будут внедряться по двум ключевым направлениям.
Это критическая информационная инфраструктура (энергетика, транспорт, связь), где критически важно импортозамещение, но создавать модели с нуля слишком долго и дорого.
А также госсектор и финтех. Государственные информационные системы (ГИС) и банковский сектор, где требуется строгое хранение и обработка данных на серверах внутри России.
Вместо монополии двух-трёх гигантов (вроде «Сбера» и «Яндекса»), которые способны потянуть суверенную разработку с нуля, на рынке появится множество сильных средних игроков. Компании второго эшелона, банки и крупные промышленные холдинги смогут быстро создавать свои брендированные «национальные» нейросети.
Они будут брать условный DeepSeek или Qwen, дообучать его на специфических российских датасетах (например, на юридической, медицинской или промышленной документации) и разворачивать на серверах внутри страны, полностью выполняя требования закона о безопасности.
Закон создаст здоровую нишевую конкуренцию. На рынке появится прослойка сильных специализированных игроков, создающих «национальные модели».
Внутренний корпоративный ИИ получит мощный импульс. Крупные банки (Т-Банк, ВТБ), операторы связи (МТС, МегаФон) и промышленные холдинги (Роснефть, Газпром) перестанут зависеть от API «Сбера» или «Яндекса». Они смогут развернуть условный DeepSeek или Qwen на своих серверах, дообучить на закрытых коммерческих данных и получить легальный статус национальной модели.
Ценовая конкуренция — тоже положительный фактор. Появление альтернативных ИИ-решений от других крупных холдингов заставит «Яндекс» и «Сбер» снижать цены на свои облачные API для малого и среднего бизнеса.
Заработает кастомизация под конкретные отрасли. Новые игроки будут конкурировать не «общей эрудицией» нейросетей, а узкой специализацией — ИИ для юристов, ИИ для медицины, ИИ для разных отраслей промышленности.
Полной децентрализации рынка ИИ не произойдет. «Сбер» и «Яндекс» уже плотно интегрированы в государственную цифровую инфраструктуру (например, совместные проекты «Сбера» с Минфином и другими ведомствами). Вытеснить их оттуда практически невозможно.
Поэтому «Яндекс» и «Сбер» останутся главными локомотивами и создателями фундаментальных технологий. Однако закон ликвидирует их жесткую экосистемную монополию на внедрение ИИ внутри страны. Российский бизнес получит долгожданную альтернативу и сможет строить свои независимые ИИ-сервисы.
И вишенка на торте
Ну, конечно же, китайская вишенка в том, что на западе начался массовый корпоративный переход с американских GPT и Claude Opus на китайские модели GLM 5.2, Kimi 2.7 и Deepseek v4.
Причина банально проста: китайские флагманы вплотную подошли к американским флагманам и отчасти даже обошли их.
А стоимость использования при сопоставимом результате и таком же качестве в 5-10 раз меньше.
Как говорится, «если нет разницы, то зачем платить больше».
Как Anthropic и OpenAI теперь будут выкручиваться в сложившейся ситуации, совершенно непонятно, ведь гигантские инвестиции должны окупиться.
Получается, что Китай своим выходом на мировой рынок со свободными и дешёвыми моделями ИИ может обрушить всю американскую индустрию корпоративного искусственного интеллекта, на который все они уже очень плотно подсели, и пути назад просто нет.
У Китая против США появился, как любят там говорить, мощный козырь на руках.
Пятилетний план Китая впервые призывает строить open-source ИИ-сообщества, что аналитики расценивают как стратегическую ставку против США. Китай внимательно изучил ситуацию и решил сделать open-source ИИ флагманской стратегией и конкурентным преимуществом перед Соединенными Штатами.
Мэйсэнь Сунь из Иллинойсского университета:
Сейчас ощущается реальная уверенность, что у Китая есть настоящий шанс стать лидером.
А мы в этом смысле находимся сейчас в благоприятных и комфортных условиях. Законодательные проблемы утрясли, суверенные модели для критических уровней созданы, китайские открытые модели доступны и не являются прямыми конкурентами и угрозой безопасности.
Не воспользоваться выгодным положением и открывающимися возможностями реальной ИИ-трансформации в сложившихся условиях было бы глупо и контрпродуктивно. Источник
