25-avgust kuni “The Wall Street Journal” xabar berishicha, Xitoy AI modellari so‘nggi yillarda AQSHning yetakchi modellari bilan farqni tez qisqartirmoqda. Buning ortida qisqa muddatda to‘satdan yuzaga kelgan texnologik yutuq emas, balki Tsingxua universiteti kabi oliy ta’lim muassasalarida uzoq yillar davomida shakllangan mutaxassislar tarmog‘i, ochiq kodli texnologiyalar, mutaxassislarning mamlakatga qaytishi va hisoblash quvvatidan samaraliroq foydalanish kabi omillarning umumiy ta’siri turibdi. Nashrning fikricha, Zhipu AI hammuassisi Tan Sze, Moonshot AI asoschisi Yang Jilin hamda DeepSeek asoschisi Liang Venfen kabi tadqiqotchilar Xitoyning ushbu AI quvib yetish jarayonidagi muhim kuchni tashkil etadi.
“The Wall Street Journal” ma’lumotiga ko‘ra, Xitoy va AQSHdagi bir qator soha vakillari Xitoyning eng yaxshi AI modellari hozirda AQSHning eng ilg‘or modellari imkoniyatlaridan atigi bir necha oy ortda qolayotganini ta’kidlagan. Joriy yil iyun oyida Mask Xitoy Anthropic’ning eng kuchli modeliga faqat 2027-yilning birinchi choragida yetib olishini bashorat qilgan edi. Tan Sze esa bunga javoban, “bunchalik uzoq vaqt kerak bo‘lmaydi”, degan.
Nashr Xitoydagi AI mutaxassislari tizimining shakllanishini 20 yildan ko‘proq vaqt avvaliga taqaladi. 2005-yilda Tyuring mukofoti sovrindori Yao Tsy-Chji Tsingxua universitetida kompyuter sohasi bo‘yicha eng iqtidorli mutaxassislarni tayyorlaydigan “Yao dasturi”ni tashkil etdi. Shu bilan birga, Tan Sze uzoq vaqt Tsingxua universitetida ma’lumotlarni qazib olish va mashinaviy o‘rganish bo‘yicha tadqiqot olib bordi. Keyinchalik uning laboratoriyasi Xitoydagi AI mutaxassislarining muhim manbalaridan biriga aylandi. Yang Jilin Tan Szega shogird tushib, Tsingxua universitetida mashinaviy o‘rganish algoritmlarini tadqiq qildi, so‘ng Karnegi-Mellon universitetida doktoranturada o‘qidi va Xitoyga qaytgach, Moonshot AI kompaniyasiga asos soldi.
Universitetlar va startaplar o‘rtasidagi xodimlar almashinuvi asta-sekin AI mutaxassislari tarmog‘ini shakllantirdi. 2018-yilda Xitoy ilmiy xodimlarning kompaniya tashkil etishi va ilmiy natijalarni tijoratlashtirishiga qo‘yilgan cheklovlarni yanada yumshatdi. Keyingi yili Tan Sze Tsingxua universiteti laboratoriyasidan keyinchalik Zhipu AI’ga aylangan kompaniyani inkubatsiya qildi. OpenAI 2020-yilda GPT-3’ni chiqarganidan ancha avval Zhipu shu darajadagi modelni yaratishni o‘z oldiga maqsad qilib qo‘ygan edi.
Biroq AQSHdagi AI kompaniyalari bilan taqqoslaganda, Xitoy kompaniyalari uzoq vaqt davomida mablag‘ va ilg‘or chiplar yetishmasligi muammosiga duch kelgan. Jefferies hisob-kitobiga ko‘ra, tegishli davrda Xitoy texnologik kompaniyalarining investitsiya hajmi AQSHdagi hamkasblarining beshdan biriga ham yetmagan. Shu sharoitda hisoblash quvvatidan foydalanish samaradorligini oshirish Xitoy AI kompaniyalarining quvib yetishidagi muhim yo‘nalishga aylandi.
DeepSeek bunga misol bo‘la oladi. Xabarda aytilishicha, DeepSeek ko‘p boshli latent e’tibor mexanizmi (MLA) orqali model ishlashi paytida xotira sarfini kamaytirdi hamda Xitoyda aralash ekspertlar modelini (MoE) nisbatan erta joriy qilib, chiplarning hisoblash quvvatiga bo‘lgan ehtiyojni qisqartirdi. Ushbu texnologiyalar 2025-yil boshidagi “DeepSeek zarbasi” uchun muhim asos bo‘ldi. O‘shanda kompaniya chiqargan arzon, ochiq kodli model AQSH texnologiya aksiyalari bozorida keskin tebranishlarni keltirib chiqardi va Xitoydagi raqiblarini texnologik yo‘nalishlarini qayta ko‘rib chiqishga majbur qildi.
Xitoy AI kompaniyalari o‘rtasidagi texnologik almashinuv ham takomillashuv sur’atini yanada tezlashtirdi. Moonshot AI’ning keyingi modellari DeepSeek foydalangan yoki sinovdan o‘tkazgan MoE hamda MLA variantlarini qo‘lladi, DeepSeek esa Moonshot AI optimallashtirgan o‘qitish texnologiyasidan foydalandi. Turli jamoalar ilmiy maqolalar, ochiq kodli modellar va texnik amaliyotlar orqali bir-biridan o‘rganib, yopiq modellar yo‘nalishidan farqli texnologik tarqalish mexanizmini shakllantirdi.
Shu bilan birga, mutaxassislarning mamlakatga qaytishi ham yana bir texnologik yo‘nalishga aylandi. Tencent avval OpenAI’da ishlagan Tsingxua universitetini tamomlagan ikki mutaxassisni ishga oldi, ByteDance esa ilgari Google’da faoliyat yuritgan xitoylik tadqiqotchilarni jalb qildi. Nashrning fikricha, AQSH AI kompaniyalaridagi texnologik taraqqiyot, xorijdagi mutaxassislarning qaytishi va Xitoyning mahalliy tadqiqot tarmog‘i Xitoy AI kompaniyalarining quvib yetish sur’atini birgalikda tezlashtirdi.
Biroq hisoblash quvvati hanuz Xitoy AI kompaniyalari duch kelayotgan asosiy cheklov bo‘lib qolmoqda. Liang Venfen joriy yil may oyida AQSH va Xitoy AI kompaniyalari o‘rtasidagi eng muhim farq mutaxassislar emas, balki chiplar ekanini aytdi. Alibaba, Zhipu va boshqa yetakchi laboratoriyalar tadqiqotchilarining ta’kidlashicha, ular oladigan yuqori darajadagi chiplar soni ko‘pincha OpenAI va Google’dagi hamkasblarinikining atigi beshdan biriga teng.