Почему стоит присмотреться к тому, что сейчас делает Китай в сфере ИИ Сейчас нахожусь в Шанхае, где заканчивается WAIC - международная конференция по ИИ. Про саму выставку рассказывать не так интересно, там довольна классическая история: роботы, стенды, очереди за подарками.
А вот что действительно интересно: ⏺️Еще до конференции 29 стран подписали соглашение о создании WAICO, межправительственной организации по ИИ со штаб-квартирой в Шанхае. Соглашение подписали Россия, Бразилия, Индонезия и ещё два десятка стран.
⏺️Уже на следующий день конференцию впервые открывал Си Цзиньпин. В китайской политике и культуре уровень спикера отражает уровень темы. И здесь сразу становится понятно - ИИ стал вопросом обсуждений на самом высоком уровне. Больше всего мне понравилась эта цитата:
развитие ИИ должно быть не сольным выступлением одной страны, а симфонией международного сотрудничества
Помимо красивых цитат есть и конкретные шаги (которые кстати скажутся и на нас с вами): *️⃣
Открытые модели. Qwen, DeepSeek, GLM, Kimi. Прямо к конференции Moonshot выпустил Kimi K3 на 2,8 трлн параметров, крупнейшую открытую модель в мире. Пару лет назад опенсорс заметно отставал от закрытых моделей, сейчас разрыв почти исчез. В слепом тестировании разработчиков на Arena K3 заняла первое место по фронтенд-коду, обойдя флагманы Anthropic и OpenAI. Для страны без своих ИИ-лабораторий это неплохое готовое решение.
*️⃣
Обучение. Си пообещал развивающимся странам 5000 мест в обучающих программах по ИИ на ближайшие пять лет. В связке с моделями это работает так: вот инфраструктура, а вот люди, которых научат, как эти технологии использовать и интегрировать.
❗️
Но пока страны делят инфраструктуру, у компаний внутри страны идут свои гонки.*️⃣
Бизнес. Заметная часть программы в этом году посвящена агентам и мультиагентным системам, которым отдают целые рабочие процессы. Я каждую неделю работаю с компаниями и вижу, насколько это далеко от среднего уровня внедрения: у одних вовсю крутятся агенты, у других сотрудники в этом году впервые открыли чат с нейросетью.
Разрыв растет, потому что команды с культурой экспериментов подхватывают каждую новую волну технологий, а остальные откладывают на потом. Причем откладывают обычно не из-за денег. Чаще это звучит как «сначала наведём порядок в процессах, потом будем автоматизировать». Порядок не наводится никогда, а время и возможности постепенно уходят.
Догнать этот разрыв пока можно. Инструменты подешевели, типовые ошибки внедрения давно описаны, а кейсов в открытом доступе больше, чем можно успеть прочитать. Но ближайший год стоит потратить на пилоты и обучение команд, дальше разрыв будет только увеличиваться.
*️⃣
Люди. Умение пользоваться нейросетью стало базой, на уровне умения работать с почтой. Теперь хороший специалист должен уметь спроектировать процесс с агентами, развести ответственность между человеком и системой и провалидировать результат, когда система выдаёт правдоподобную чушь.
Этому пока почти нигде не учат. Курсы по промптам устарели, не успев стать массовыми, а программ по проектированию агентных процессов почти нет ни в вузах, ни в корпоративном обучении. Здесь есть хорошая возможность для всех, кто делает образовательные продукты. Главное, убедитесь, что вашей команде по силам делать такие программы.
Китай на этой неделе показал, что понимает цену вопроса. Поэтому страна вкладывается не только в модели, но и в людей, которые будут с ними работать. 
