Новая география инноваций. Глобальная борьба за прорывные технологии

«Это стало спасением для Lilium, то, что они сделали, было просто замечательно, – говорит Герман Хаузер, британско-австрийский соучредитель Arm, одной из самых известных технологических компаний, появившихся в Европе. – Нам необходимо заключать сделки с Китаем. Поступать иначе – просто глупо. Нельзя игнорировать крупнейший рынок, крупнейшую экономику в мире. Люди настолько ориентированы на доллар и все еще так сосредоточены на США, что не многие знают: Китай является крупнейшей экономикой по паритету покупательной способности и вскоре станет таковой и в долларовом выражении. Они уже являются ведущим рынком в ряде областей, таких как смартфоны, платежные системы и электромобили. BYD недавно обогнал Tesla, став крупнейшим производителем электромобилей в мире. Так что просто глупо игнорировать это. Вам придется иметь дело с Китаем, нравится вам это или нет»[34].

Хаузер, который сейчас возглавляет Amadeus – базирующийся в Кембридже венчурный фонд, ориентированный преимущественно на технологически сложные стартапы в Европе, большую часть своего времени он уделяет продвижению технологического суверенитета – идеи о том, что Европа должна занять более независимую позицию в технологических вопросах. «Я думаю, что в глубине души у европейцев есть очень сильное ощущение, что Европа должна быть независимой от США и Китая, – говорит он. – Мы, безусловно, способны быть независимыми… США оказывают большое давление на Европу, особенно в отношении политики по Китаю, но я недостаточно разбираюсь в политике, чтобы знать, происходит ли это так же, как когда американцы настойчиво говорят о разъединении с Китаем и заявляют, что не будут с ним сотрудничать, а если посмотреть на реальное положение дел, то после этих заявлений они увеличили объем торговли на 25 %. Европейские политики тоже будут говорить правильные вещи, чтобы американцы были довольны, но что они будут делать на самом деле? Нужно смотреть на показатели торговли, и я думаю, что эти показатели все еще довольно обнадеживающие».

Европейские предприниматели испытывают на себе последствия напряженности в отношениях между США и Китаем. Им необходимы крупные суммы иностранного капитала для создания масштабных компаний, и порой такие инвестиции могут прийти только из таких стран, как Китай, но они опасаются попасть между двух огней в соперничестве, в котором часто считают себя нейтральными наблюдателями. Tencent заплатил 8,4 млрд долларов за финскую игровую студию Supercell – одна из крупнейших технологических сделок на континенте за всю историю. Генеральный директор компании Илкка Паананен сказал мне: «Мы, как представители нейтральных стран Северной Европы и компании из этих стран, не смогли бы построить эти по-настоящему глобальные бизнесы, имеющие клиентов во всех странах мира… И это становится все более сложной задачей из-за нарастающей разобщенности в мире. Конечно, с экономической точки зрения это вызывает некоторое беспокойство»[35].

После десятилетий рекордного роста китайские технологические компании сейчас страдают от кардинально изменившейся бизнес-среды как внутри страны, так и за рубежом. Давление со стороны регулирующих органов усложняет для них приобретение новых активов и сохранение существующих на Западе – регионе, который десятилетиями был единственным направлением их усилий по международной экспансии. Tencent пришлось полностью выйти из капитала Tesla, продав свои 5 % акций как раз тогда, когда производитель электромобилей стал крупнейшей автомобильной компанией в мире.

Китайское правительство также начало закручивать гайки для крупных технологических компаний. В декабре 2023 года оно ввело новые ограничения для игровых компаний, нацеленные на сокращение времени, которое люди проводят за видеоиграми. Tencent, некогда компания стоимостью почти в триллион долларов, потеряла треть своей рыночной капитализации. На фоне этих потрясений Валлерстайн, самый влиятельный американец в китайском технологическом гиганте на протяжении большей части истории компании, в январе 2024 года ушел с должности директора по инновационным исследованиям и теперь является советником компании по таким вопросам, как климат и здравоохранение.

Я спросил Валлерстайна, рок-гитариста, который живет и дышит Tencent, уроженца Калифорнии, чья личная история вплетена в миф о создании одного из крупнейших технологических гигантов Китая, испытывает ли он какие-либо противоречивые чувства из-за напряженности между страной, откуда он родом, и страной, которая сделала его тем, кто он есть; что он думает о негативном восприятии китайских технологий, о текущем тупике и о том, как ситуация может развиваться дальше.

«Я не думаю, что сейчас происходит реальное стратегическое планирование текущей ситуации. Есть определенные указания, есть высказывания на высоком уровне, делаются заявления, которые затем отражаются в политике, но я не вижу четкого представления о том, к чему все должно прийти.

Совершенно не ясно, каким образом китайские компании могли бы восприниматься позитивно в США, даже если они делают то, что по американским меркам считается хорошим. Мне кажется, что импорт в Китай большого количества американской интеллектуальной собственности – фильмов, спортивных мероприятий, медиаконтента, музыки, всего в духе Снуп Догга – должен приносить высшую оценку. Не знаю, существует ли инстанция, которая выдает такие оценки, но на практике я никогда не получал ни одобрения, ни рукопожатия со словами: „Эй, по крайней мере, вы, ребята, когда импортируете наши фильмы, музыку, игры или интеллектуальную собственность и платите нам за это справедливую цену, даете нам деньги, – это хорошо, это позитивно“.

Я считаю, что правительствам по всему миру необходимо определить, какие действия они считают позитивными, а не только негативными. Можно сказать: это плохо, нам это не нравится. Мы считаем, что вы воровали интеллектуальную собственность, – это плохо. Прекратите это делать. Но также нужно говорить: когда вы делаете вот это, – это хорошо, делайте больше. Я выступаю за поощрение позитивных действий между странами. Думаю, вполне нормально заявлять, что нам нравится такое поведение, мы хотим, чтобы люди импортировали больше иностранной продукции, нашей продукции или чего-то еще. Нам нужно разобраться, где кнуты, а где пряники. И где же пряники? Потому что, мне кажется, до сих пор были только кнуты.

Я не думаю, что люди действительно понимают, к чему они стремятся, куда движутся. Лучшие друзья Америки – это все те страны, с которыми Америка воевала. И когда лидеры говорят: „Хорошо, мы о чем-то договорились, мы провели переговоры, вопрос решен“, удивительно, как быстро люди прекращают конфликтовать и начинают ладить».

В 2015 году четыре исследователя из пекинской лаборатории Microsoft Research Asia (MSRA) опубликовали основополагающую статью, ставшую одним из важнейших прорывов в машинном обучении. Работа под названием «Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений», или просто ResNet, описывала, как можно выстраивать нейронные сети слоями для значительного повышения эффективности систем искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект – это общий термин, охватывающий различные подходы к имитации человеческого познания в машинах. Нейросети – один из популярных подходов. Они представляют собой своеобразные искусственные аналоги биологических нейронных сетей нашего мозга: сложное переплетение взаимосвязанных узлов, или нейронов, согласованно работающих над обработкой информации.

Исследователи давно предполагали, что нейронные сети можно выстраивать слоями для увеличения вычислительной мощности систем искусственного интеллекта. Однако реализация этого на практике оказалась сложной задачей. По мере увеличения глубины нейронных сетей качество проходящего через них сигнала ухудшалось. Это напоминает игру в «испорченный телефон» – чем больше участников, через которых проходит сообщение, тем сильнее оно искажается. В глубоком обучении это явление известно как проблема исчезающего, или затухающего, градиента.

Команда MSRA в Пекине решила эту проблему, предложив технику «обходных связей». Они разработали способ обучения нейронных сетей глубиной в сотни слоев без заметной потери сигнала. Это открыло путь к созданию более мощных систем ИИ, которые сделали возможными такие приложения, как распознавание лиц и автономное вождение. ResNet также является одним из ключевых усовершенствований, отличающих AlphaGo (программу DeepMind, играющую в го лучше людей) от AlphaZero – более продвинутого игрового бота с обобщенными возможностями, способного играть в несколько игр, включая го, шахматы и сёги – три наиболее стратегически сложные настольные игры в мире – на уровне, недоступном человеку.

Менее чем за десятилетие статья о ResNet набрала почти четверть миллиона цитирований в Google Scholar. Это самая цитируемая работа по искусственному интеллекту за всю историю. Это также самая цитируемая публикация в области компьютерных наук. Фактически это самая цитируемая научная статья, опубликованная в XXI веке. Авторами работы о ResNet стали Хе Каймин, Чжан Сянъю, Жень Шаоцин и Сунь Цзянь. Все четверо получили степени бакалавра, магистра и доктора наук в китайских университетах. Никто из них не работал за пределами Китая до публикации этой революционной работы. Все они получили награды на ведущих мировых конференциях по ИИ и конкурсах компьютерного зрения.

В 2015 году они выиграли ImageNet – крупное соревнование по искусственному интеллекту в Стэнфорде, приглашающее исследователей представить алгоритмы ИИ для распознавания объектов на изображениях. Система, представленная MRSA, стала первой, которая превзошла возможности человека в распознавании изображений на их наборе данных. ResNet не был единичным успехом. Последние три соревнования ImageNet были выиграны командами из Китая.

«Раньше Китай производил много некачественных исследований в области искусственного интеллекта, – говорит Джеффри Хинтон, признанный британский ученый-компьютерщик и профессор Торонтского университета. – Затем он стал производить много некачественных исследований и какое-то количество качественных. Теперь он производит много качественных исследований, причем некоторые из них – абсолютно мирового уровня»[36].

Хинтон является автором работы «Классификация ImageNet с помощью глубоких сверточных нейронных сетей», или AlexNet, которая была самой цитируемой статьей по искусственному интеллекту до появления ResNet. Она до сих пор остается второй наиболее цитируемой научной работой в этой области. Хинтон также выиграл соревнование ImageNet и получил практически все основные награды в области компьютерных наук, включая премию Тьюринга (известную как Нобелевская премия в области компьютерных наук) и, для полноты картины, настоящую Нобелевскую премию – на этот раз по физике. По его словам, обилие научных публикаций делает Китай единственной страной, которая находится в наилучшем положении для того, чтобы стать лидером в области искусственного интеллекта. По его мнению, растущая научная мощь Китая вполне может сделать его следующей глобальной державой, масштаб которой «сопоставим с Британской империей».

В 1990 году на долю Китая приходилось всего 1,2 % научных публикаций в мире. Сейчас он обогнал США, став ведущим мировым источником научных статей. Почти четверть всех научных публикаций в мире сегодня подготовлены в Китае. И речь идет не только о количестве. Китай также производит большую часть исследований высочайшего качества в мире. В 2022 году он опередил США в Nature Index – рейтинге стран, публикующих наибольшее количество статей в самых престижных научных журналах мира. Китай также сместил США с первого места в рейтинге, составляемом компанией Clarivate, которая анализирует цитируемость научных публикаций. Недавняя статья на обложке журнала The Economist о превращении Китая в научную сверхдержаву провозгласила: «Старый мировой научный порядок, в котором доминировали Америка, Европа и Япония, подходит к концу»[37].

Лаборатория Microsoft Research Asia, создавшая ResNet, начинала свой путь в крайне скромных условиях. Основанная в 1998 году как Microsoft Research China, она появилась в то время, когда интернетом пользовалось менее 0,1 % населения Китая. В лаборатории работало всего пять сотрудников, размещавшихся в заурядном офисном здании в районе Чжунгуаньцунь Пекина, который в то время состоял в основном из деревень и огородов с ухабистыми кривыми улочками, по которым ездили повозки, запряженные волами.

С тех пор этот район стал сердцем процветающего технологического сообщества Пекина. Теперь Чжунгуаньцунь известен как китайская Кремниевая долина и входит в десятку самых дорогих мест в мире для аренды коммерческой недвижимости. На его проспектах расположились ведущие университеты Китая, такие как Цинхуа и Пекинский университет, а также офисы крупнейших технологических гигантов страны – Baidu, Sina и ByteDance. Более половины всех китайских технологических стартапов-миллиардеров – более 100 компаний – базируются в этом районе.

ResNet – не единственное достижение лаборатории MSRA. Здесь были разработаны технологии обработки и визуализации рукописного ввода, заложившие основу для компьютерных технологий с использованием стилуса. Многие технологии, применяемые сегодня в системах распознавания лиц по всему миру, также были созданы в этой лаборатории. MIT Technology Review назвал MSRA «самой передовой исследовательской лабораторией в мире», а Институт Полсона – «важнейшим институтом в становлении и развитии китайской экосистемы искусственного интеллекта». Китайские СМИ окрестили ее «„Академией Вампу“ китайского интернета», проводя параллель с военной академией начала XX века, выпускавшей командиров как для Гоминьдана, так и для Коммунистической партии Китая[38].

MSRA, в которой сейчас работает более 200 научных сотрудников и 300 приглашенных исследователей, для Китая стала тем же, чем были Bell Labs или Xerox PARC для США в их период расцвета, и считается колыбелью китайской технологической элиты. Среди 7000 выпускников лаборатории – одни из самых влиятельных персон в технологической индустрии страны: Ван Цзянь, технический директор Alibaba; Ма Ин, главный научный сотрудник и руководитель направления ИИ в ByteDance (материнской компании TikTok); Инь Ци, основатель и генеральный директор Megvii, ведущей китайской компании по распознаванию лиц; Тан Сяооу, миллиардер, сооснователь и генеральный директор SenseTime, еще одной компании в сфере распознавания лиц; и Ли Шипэн, один из основателей MSRA, который сейчас возглавляет исследовательское направление в iFlyTek, одной из ведущих китайских компаний в области искусственного интеллекта.

Microsoft стала одной из первых крупных международных корпораций, создавших серьезную исследовательскую лабораторию в Китае, и тем самым заложила модель, которой впоследствии воспользовались многие. Свыше 1300 иностранных компаний открыли в Китае передовые исследовательские центры, чтобы задействовать потенциал растущего резерва научных кадров страны. Некоторые из этих центров были созданы по образу и подобию MSRA и укомплектованы бывшими сотрудниками этой лаборатории.

Чжан Яцинь был одним из пяти основателей MSRA. Сегодня он известная фигура в китайской технологической индустрии, а в 2008 году был факелоносцем во время Олимпийских игр в Пекине. Однако его жизненный путь начинался совсем не многообещающе.

Чжан потерял отца во время Культурной революции и воспитывался матерью и бабушкой. В детстве его мать не верила, что сын сможет даже поступить в университет. Председатель Мао считал образованные слои населения контрреволюционными и закрыл всю систему образования на целое десятилетие – с 1966 по 1976 год, – чтобы искоренить из общества элитарные и буржуазные тенденции. После смерти Мао в 1976 году школы и университеты постепенно начали возвращаться к жизни. В 1978 году Чжан сдал первый за 12 лет общенациональный вступительный экзамен в высшие учебные заведения Китая.

Он сдал экзамен и попал в заголовки национальных газет. Чжан Яцинь был всего лишь 12-летним ребенком – самым юным на тот момент абитуриентом, принятым в высшее учебное заведение в Китае. Этот вундеркинд поступил на инженерный факультет за тысячу километров от дома – в Научно-технический университет Китая (USTC), иногда называемый «китайским Калтехом», небольшой элитный научный вуз в Хэфэе, столице восточнокитайской провинции Аньхой.

После окончания университета Чжан получил стипендию на обучение в США, где в возрасте 23 лет защитил докторскую диссертацию в Университете Джорджа Вашингтона. В 31 год он стал действительным членом Института инженеров электротехники и электроники (IEEE) – самым молодым человеком, удостоенным этой чести за столетнюю историю организации. А в следующем, 1998 году, когда он получил звание «Выдающийся инженер года», президент Клинтон направил ему письмо, в котором назвал его «примером для подражания».

Чжан проработал в Microsoft 16 лет, занимая в том числе пост директора MSRA и председателя Microsoft China, высшего представителя компании в стране. В 2014 году, как раз когда отечественные технологические компании Китая начали быстро расти, он покинул Microsoft и стал президентом Baidu, где возглавил развитие новых технологий и бизнес-направлений. Сейчас Чжан преподает в Цинхуа, недалеко от своего бывшего офиса MSRA в Чжунгуаньцуне, и занимает пост декана Института исследований искусственного интеллекта (AIR) – самого престижного академического подразделения Китая по подготовке специалистов по ИИ.

Я спросил Чжана, почему он, в отличие от большинства ученых, которые уходят на высокооплачиваемые должности в быстрорастущей технологической индустрии Китая, решил пойти в обратном направлении. «Деньги для меня не имели большого значения, – сказал он. – Оглядываясь назад, я понимаю, что больше всего удовольствия мне приносила работа в Microsoft Research»[39]. AIR – это попытка Чжана воссоздать магию MSRA в университетской среде и подготовить новое поколение китайских специалистов по ИИ, способных совершать фундаментальные прорывы, подобные ResNet.

Примечания