Kina, umjetna inteligencija i strah od Zapada

Europski strah od umjetne inteligencije je zapravo strah od alata budućnosti.

Europa nema definiranu jasnu viziju koja bi se odnosila prema kineskoj umjetnoj inteligenciji. Sve o tome piše - Lorenzo Maria Pacini

Adaptacija: Darko Brlečić

Kina vrši mjerenja

Kineske tvrtke u području umjetne inteligencije imaju za cilj postići uspjeh na isti način na koji kineske tvrtke u sektorima električnih automobila, obnovljivih izvora energije i biofarmaceutike osvajaju tržište: radikalnom promjenom ekonomije ovih sektora. Drugim riječima, cilj im je nadmašiti svoje suparnike tako što će usvajanje umjetne inteligencije učiniti jeftinim i širokim, čime će eliminirati suparnike koji rade s poslovnim modelima visokih troškova i visoke marže.

Od 2018. američka vlada nastoji spriječiti razvoj kineske umjetne inteligencije, namećući ograničenja na izvoz čipova i zabranjujući pristup najnaprednijim modelima umjetne inteligencije stvorenim u SAD-u. Pokretanje DeepSeeka razbilo je ovu blokadu, demonstrirajući kinesku otpornost i sposobnost za inovacije.

Nakon toga, SAD je počeo isključivati ​​DeepSeek iz vladinih agencija, dok OpenAI lobira za zabranu velikih razmjera u SAD-u. Također je moguće da će američka vlada izvršiti pritisak na svoje saveznike da nametnu ograničenja DeepSeeku, kao što je već učinila s Huaweijem. Druge kineske AI tvrtke mogle bi se uskoro suočiti sa sličnim ograničenjima.

Zanimljiv je odgovor kineskih tvrtki. Od lansiranja DeepSeeka, dogodila se poplava novih AI modela visokih performansi iz Kine, kao što su Qwen iz Alibabe, Doubao iz ByteDancea, Hunyuan iz Tencenta i Ernie iz Baidua. Za razliku od svojih američkih konkurenata, ovi su modeli otvorenog koda i besplatni: dostupni su svakome u svijetu za preuzimanje, izmjenu i integraciju. Ali zašto kineske tvrtke prihvaćaju ovu strategiju?

Od pokretanja ChatGPT-a u studenom 2022., glavni američki tehnološki igrači kao što su OpenAI, Microsoft, Google i Meta slijedili su sličnu strategiju: akumulirali su Nvidijine najnaprednije AI čipove, uložili ogromne resurse u podatkovne centre, razvili vlasničke i zatvorene jezične modele i primijenili visoke naknade za pretplatu ili licence kako bi unovčili svoje proizvode.

Te tvrtke AI tretiraju kao ekskluzivni resurs, ograničavajući pristup svojim najmoćnijim modelima putem paywalla. OpenAI, Google DeepMind i Anthropic ograničavaju pristup svojim najnaprednijim modelima, nudeći ih samo putem plaćenih pretplata ili korporativnih ugovora. Ovi programi umjetne inteligencije procjenjuju se u milijardama dolara, a investitori očekuju ogromne financijske povrate.

U praksi, ulaganja tvrtki iz Silicijske doline u umjetnu inteligenciju temelje se na skupom poslovnom modelu visoke marže, zaštićenom jarkom intelektualnog vlasništva. Model je dodatno potkrijepljen previsokim troškovima pristupa računalnim resursima koji su dostupni samo najbogatijim tehnološkim divovima i koji učinkovito sprječavaju konkurenciju.

S druge strane, kineska strategija je upravo suprotna. Iako je teško nabaviti napredne računalne resurse, čak su i velike kineske tvrtke prisiljene razvijati inovativna rješenja za stvaranje modela visokih performansi bez pribjegavanja najnaprednijim čipovima. Umjesto da se fokusiraju na sirovu obradu, kineske tvrtke koncentriraju se na inteligentni inženjering i optimizaciju algoritama za razvoj svojih AI modela. Kako njihovi modeli počinju dosezati razinu onih u SAD-u, tvrtke su odlučile svoje proizvode učiniti otvorenim kodom kako bi dijelile resurse s programerima diljem svijeta i ubrzale poboljšanja.

Ovaj pristup nudi brojne prednosti:

Mala ovisnost o naprednim AI čipovima

Niži zahtjevi za kapitalnim izdacima (capex).

Decentralizacija razvoja kako bi se iskoristio globalni AI talent

Prilike za programere koji imaju pristup naprednijim čipovima da doprinesu usavršavanju modela

Brže iteracije: AI napreduje kroz stalna poboljšanja, pri čemu se svaka nova verzija nadograđuje na prethodnu kako bi se poboljšale mogućnosti i poboljšala učinkovitost.

Zahvaljujući otvorenom kodu, kineske tvrtke stvaraju ekosustav u kojem programeri iz cijelog svijeta mogu doprinijeti poboljšanju modela, a da ne moraju snositi sve troškove razvoja.

Takav pristup mogao bi duboko transformirati gospodarstvo umjetne inteligencije. Kad bi kineski modeli otvorenog koda postigli istu snagu kao vlasnički modeli iz SAD-a, poslovni model temeljen na monetizaciji AI modela bio bi doveden u pitanje. Zašto plaćati za zatvorene modele kada postoje besplatne, otvorene i jednako moćne alternative?

Učinivši temeljne AI modele besplatnima i dostupnima, kineske tvrtke mogle bi uništiti poslovni model plaćanja za korištenje temeljen na zatvorenim i vlasničkim sustavima, koji se oslanjaju na ogromna kapitalna ulaganja. Takav bi pristup također smanjio važnost kontrole nad čipovima i poništio ekonomske prednosti američkih AI tvrtki.

Naravno, model besplatnog otvorenog koda nije sam sebi cilj, već dio šire strategije. Krajnji cilj kineskih tvrtki je premjestiti AI s temeljnih modela na aplikacije, područja u kojima Kina ima konkretne prednosti, kao što su podaci i tržište. Monetizacija će se dogoditi na razini aplikacije jer se AI integrira u različite industrije i slučajeve potrošačke upotrebe.

Umjesto zarade od AI modela, kineske će tvrtke generirati profit prodajom AI rješenja, izgradnjom integrirane umjetne inteligencije i ugradnjom AI u potrošačku robu i usluge. Postoje ogromne mogućnosti zarade u područjima kao što su humanoidni roboti, autonomna vožnja, inteligentna infrastruktura, industrijske i zdravstvene aplikacije i još mnogo toga.

Kineska vlada već ubrzava primjenu umjetne inteligencije u svojim poduzećima u državnom vlasništvu, od telekomunikacija i bankarstva do luka, energetike i javnih usluga poput bolnica, škola i državnih ureda. Privatne tvrtke u sektoru automobila, elektronike, farmacije i robe široke potrošnje također usvajaju AI. Nakon što dođe do širokog usvajanja, AI će biti sveprisutan i dostupan svima.

Priroda otvorenog koda kineskih AI modela potaknut će globalnu konkurenciju, stvarajući pravedno razvojno okruženje. Kina namjerava u potpunosti iskoristiti ovu situaciju, zahvaljujući svom ogromnom tržištu i podacima koji su ključni za razvoj najboljih aplikacija.

Ako Kina bude uspješna u ovom nastojanju, njezin uspjeh AI-a bio bi pobjeda slična onoj postignutoj u sektoru električnih vozila, gdje je "promijenila stazu" i pobijedila konkurenciju agilnijim i inovativnijim pristupom.

DeepSeek kao prijetnja

Otkako je DeepSeek pokrenuo globalni val umjetne inteligencije, američki narativ o "kineskoj prijetnji" je evoluirao. Od vijesti o američkom Ministarstvu trgovine koje zabranjuje korištenje DeepSeek-a u vladinim uređajima, do izjava ministra trgovine Howarda Lutnicka koji poziva na stroža ograničenja za modele umjetne inteligencije otvorenog koda, posebno one kineske, SAD proširuje svoje strategije obuzdavanja i na sektor umjetne inteligencije. Tako se pojavila nova varijanta “kineske prijetnje”: “kineska AI prijetnja”.

Washington je već dodao 80 tvrtki na svoj popis kontrole izvoza, od kojih je više od 50 sa sjedištem u Kini, optužujući ih da traže naprednu stručnost u superračunalstvu, umjetnoj inteligenciji i kvantnoj tehnologiji za vojne primjene. Nadalje, godišnje izvješće o globalnim prijetnjama američkih obavještajnih službi, objavljeno u utorak, tvrdi da Peking razvija lingvističke modele za širenje lažnih vijesti i ima za cilj prestići SAD kao vodeću silu u umjetnoj inteligenciji do 2030. godine.

To svakako nije slučajnost: svaki tehnološki napredak koji je Kina napravila posljednjih godina SAD je dočekao s uzbunom. Temeljna logika je jasna: Kina ne smije prevladati. Čim Peking pokaže znakove napretka u nekom strateškom sektoru, odmah ga se označi kao prijetnju, nakon čega slijede restriktivne mjere.

Gledajući unatrag, Sjedinjene Države već su ograničile kineskim tvrtkama pristup svom tržištu u sektoru baterija i električnih vozila, ali interne tehnološke poteškoće spriječile su ih da ih sustignu. Sada se ista strategija primjenjuje na AI. Od nametanja zabrana prodaje čipova kineskim tvrtkama do pritiska na saveznike da se pridržavaju ograničenja, svaka akcija ima za cilj isključiti Kinu iz globalnog tehnološkog sustava. Međutim, povijest pokazuje da te blokade ne samo da nisu uspjele, već su često imale suprotan učinak, potičući kineske inovacije i destabilizirajući međunarodne opskrbne lance.

Osim što mijenjaju njihov antikineski narativ, američka ograničenja riskiraju povratne udarce na sam SAD. Blokovi će potaknuti kineske tvrtke da intenziviraju neovisna istraživanja, ubrzavajući svoju tehnološku autonomiju. “Prijetnja kineske umjetne inteligencije” zapravo je odraz američke nesigurnosti i straha od gubitka primata u ovom sektoru.

Napredak umjetne inteligencije ovisi o globalnoj suradnji. Sjedinjene Države inzistiraju na pretvaranju umjetne inteligencije u geopolitičko pitanje, promičući izolaciju i podjele, čak idući toliko daleko da grade neku vrstu “tehnološke željezne zavjese”.

Umjetna inteligencija ne samo da bi mogla destabilizirati kinesko tržište rada, već i izvršiti pritisak na njegove energetske i infrastrukturne sustave. Unatoč nevoljkosti velikih tehnoloških tvrtki da prepoznaju problem – a još manje da otkriju potrošnju energije svojih podatkovnih centara – umjetna inteligencija, posebno veliki jezični modeli (LLM), zahtijeva ogromne količine prirodnih resursa i energije. Prema predviđanjima Međunarodne agencije za energiju (IEA), do 2026. podatkovni centri u Kini pokrivat će gotovo 6% ukupne potražnje za električnom energijom u zemlji. Proizvodnja energije i hlađenje ovih struktura zahtijevaju ogromne količine vode. China Water Risk, organizacija sa sjedištem u Hong Kongu, procjenjuje da bi ukupna potrošnja vode u kineskim podatkovnim centrima do 2030. mogla premašiti 3 milijarde kubičnih metara, što je vrijednost usporediva s godišnjom potrošnjom vode cjelokupnog stanovništva Singapura. Takozvani "rat sa stotinu modela umjetne inteligencije" u Kini mogao bi dovesti do pretjeranog natjecanja za ionako ograničene računalne resurse, stavljajući zemlju u loše svjetlo kada je riječ o ekološkim pitanjima.

Usklađivanje AI ambicija s klimatskim ciljevima predstavlja kolosalan izazov za Peking. Kina ima za cilj doseći vrhunac emisija CO2 do 2030., usvajajući strategiju smanjenja koja se temelji na dva stupa: umjesto da se ograniči na obuzdavanje potrošnje energije, vlada ima za cilj kontrolirati i intenzitet ugljika po jedinici BDP-a i ukupne emisije stakleničkih plinova. Iako je Kina svjetski lider u proizvodnji obnovljive energije, socioekonomski čimbenici i strukturne prepreke za elektroenergetsku mrežu znače da ugljen još uvijek čini dvije trećine nacionalne energetske mješavine. S ubrzanim širenjem računalne infrastrukture koja podržava rastuću potražnju za LLM-om, postoji rizik da energetski sustavi zemlje neće moći držati korak s procvatom AI. Kako bi ublažila ovaj problem, vlada pomiče podatkovne centre i računalne čvorove prema čišćim i jeftinijim izvorima energije, uvodeći strože standarde o energetskom intenzitetu i poboljšavajući koordinaciju u korištenju računalnih resursa.

Međutim, umjetna inteligencija također bi mogla ponuditi prilike za kineski energetski sektor. Koncept "inteligentnog energetskog mozga" postaje sve popularniji među kreatorima politika i istraživačima povezanim s državom, koji promiču integraciju računalne snage, umjetne inteligencije i energetske ekonomije. Projekt pod vodstvom vlade, sustav Tianshu-1, smanjio je potrošnju energije za više od 15% upotrebom umjetne inteligencije i velikih podataka za predviđanje, upravljanje i održavanje električnih mreža. Kineski LLM programeri također pokušavaju iskoristiti ovu priliku, ciljajući nove kupce i dizajnirajući specifične modele za industrijske primjene. Na primjer, China Southern Power Grid surađivao je s Baiduom na razvoju modela umjetne inteligencije za energetski sektor. Međutim, uspjeh ovih inicijativa nije zajamčen.

Ove unutarnje izazove usložnjavaju vanjski čimbenici, posebice ovisnost Kine o američkoj tehnologiji poluvodiča za razvoj umjetne inteligencije. Natjecanje između Kine i Sjedinjenih Država na ovom polju poprimilo je značajke prave “utrke u tehnološkom naoružanju”. U listopadu 2022. Bidenova administracija uvela je ograničenja na izvoz naprednih poluvodiča u Kinu, uključujući najnovije grafičke procesne jedinice (GPU), koje su ključne za obradu modela strojnog učenja.

Ova ograničenja također uključuju alate, softver i stručnost potrebne za proizvodnju vrhunskih čipova. Ove su mjere, motivirane kineskom strategijom spajanja vojne i civilne sfere te korištenjem umjetne inteligencije u autoritarnim programima nadzora, dodatno pooštrene u listopadu 2023., a u budućnosti se očekuju još veće.

Američka ograničenja, koja imaju izvanteritorijalnu primjenu, dodatno kompliciraju kinesko upravljanje energijom, jer su lokalne tvrtke prisiljene koristiti više starijih i manje učinkovitih čipova za aktivnosti umjetne inteligencije. Izvršni direktor DeepSeeka, kineskog LLM developera, priznao je da nacionalni modeli zahtijevaju četiri puta više računalnih resursa u usporedbi s američkim, dok još uvijek zaostaju generaciju u pogledu performansi. Studija koju su proveli istraživači sa Sveučilišta Yale procjenjuje da bi, kad bi Kina mogla koristiti ograničene čipove, ušteda energije bila jednaka godišnjoj potrošnji energije 12.000-67.000 američkih kućanstava. Nadalje, protekcionizam smanjuje mogućnosti algoritamskih poboljšanja, riskirajući rasipanje energije jednako potrošnji 1,8 milijuna američkih domova, kako u Kini tako i u SAD-u.

Iako je konsolidacija kineskog generativnog AI sektora još uvijek daleko, brojne se tvrtke natječu za ograničene računalne resurse. Neki akademski i korporativni laboratoriji, međutim, istražuju učinkovitije alternative, kao što je inteligencija inspirirana funkcioniranjem mozga. Neuromorfni modeli, temeljeni na moždanim strukturama i manje energetski intenzivni, predstavljaju obećavajuću globalnu perspektivu, a Kina čini značajan napredak na tom polju. Međutim, u kontekstu oštre geopolitičke konkurencije za razvoj sve naprednijih modela, malo je vjerojatno da će zemlja radikalno revidirati svoju strategiju razvoja umjetne inteligencije, koja se trenutno čini neučinkovitom.

Što bi kineska umjetna inteligencija mogla značiti za Europu

Unatoč poteškoćama, Kina ostaje glavni konkurent SAD-u u utrci umjetne inteligencije. Za kreatore politike, tvrtke i civilno društvo u Europi, ignoriranje rastućeg kineskog tehnološkog ekosustava više nije opcija, posebno s obzirom na napredak prema vrhunskim AI sustavima. U definiranju svoje globalne tehnološke strategije, Europa se mora pozabaviti dvama ključnim prioritetima.

Prvo, kao što je istaknuto u istraživanju MERICS-a, veze između europskog i kineskog ekosustava umjetne inteligencije dublje su nego što se često misli, posebno zahvaljujući istraživačkoj suradnji. Međutim, kineski centralizirani pristup, njezini geopolitički ciljevi i ambicije za vodstvom u sektoru čine nužnim imati strategiju koja se temelji na procjeni rizika kada se surađuje s kineskim tvrtkama, sveučilištima i istraživačkim institucijama. Američke politike, koje ponekad imaju izvanteritorijalne učinke, dodatno kompliciraju ravnotežu između nacionalne sigurnosti, etičkog tehnološkog razvoja i konkurentnosti. U ovom scenariju, europske vlade moraju ne samo poticati inovacije u umjetnoj inteligenciji, već i zaštititi lokalne talente i strateške tehnologije od utjecaja velikih američkih i kineskih kompanija.

Drugo, Europa mora definirati jasnu viziju o tome kako se odnositi prema Kini u globalnom upravljanju umjetnom inteligencijom. Kineska vlada uvela je neke od najambicioznijih propisa u svijetu o umjetnoj inteligenciji i provodi aktivnu diplomaciju na dva fronta: s jedne strane, predstavlja se kao lider svijeta u razvoju, a s druge, surađuje sa Zapadom na pitanjima vezanim uz sigurnost i rizike AI.

Unatoč razlikama, bilateralni razgovori sa Sjedinjenim Državama o ovim pitanjima su u tijeku. Kina je također potpisala Deklaraciju iz Bletchleya, koja je proizašla iz sigurnosnog samita o umjetnoj inteligenciji koji je 2023. godine organiziralo Ujedinjeno Kraljevstvo. Uz nekoliko iznimaka, Europska unija do sada je pokazala malo interesa za prevladavanje političkih i vrijednosnih razlika kako bi bolje razumjela i, ako je potrebno, surađivala s kineskim pristupom regulaciji umjetne inteligencije.

Prava prijetnja nije kineski tehnološki napredak, već pokušaj SAD-a i Europe da ometaju globalne inovacije iz političkih razloga.

Lorenzo Maria Pacini

Izvanredni profesor političke filozofije i geopolitike, UniDolomiti u Bellunu. Konzultant za stratešku analizu, obavještajne poslove i međunarodne odnose

https://strategic-culture.su/