Китайские компании в сфере ИИ подрывают глобальное господство США в этой области. Это противостояние направило мир на путь технологической холодной войны, в которой остальным странам придётся выбирать американские или китайские системы ИИ. Поскольку конкурирующие модели становятся всё более закрытыми друг для друга, эксперты опасаются, что они «получат больше свободы действий, чтобы запереть пользователей в пузырях дезинформации и пропаганды».

Источник изображений: unsplash.com

В настоящее время пользователи по всему миру, от многонациональных банков до государственных университетов, выбирают большие языковые модели (LLM) китайских компаний, таких как DeepSeek и Alibaba, в качестве альтернативы американским системам. По словам осведомлённых источников, HSBC и Standard Chartered начали внутреннее тестирование моделей DeepSeek, а крупнейшая в мире нефтяная компания Saudi Aramco недавно установила DeepSeek в своём главном центре обработки данных.

Даже крупные американские поставщики облачных услуг, такие как Amazon Web Services, Microsoft и Google, предлагают модели DeepSeek клиентам, несмотря на установленный Белым домом запрет на использование этого приложения на некоторых правительственных устройствах из-за проблем с безопасностью данных. Недавно законодатели США представили законопроект, который запретит всем федеральным агентствам использовать ИИ, разработанный в Китае.

По данным исследовательской компании Sensor Tower, на сегодняшний день ChatGPT от OpenAI остаётся ведущим в мире потребительским чат-ботом на основе ИИ, с 910 миллионами глобальных загрузок по сравнению с 125 миллионами DeepSeek. Но, как и во многих других отраслях, китайские компании предлагают сходный уровень производительности LLM по значительно более низким ценам. Китайские компании ИИ устремились на мировой рынок, несмотря на препятствия, воздвигнутые на их пути США.

Обеспокоенный стремлением Китая к передовым технологиям для наблюдения или военных целей, Вашингтон ограничил доступ китайских компаний ИИ к американским компьютерным чипам, ноу-хау и финансированию и угрожает ещё сильнее ужесточить санкции. Пекин, в свою очередь, вкладывает гигантские средства в создание индустрии ИИ с минимальной зависимостью от США.

Военные аналитики свидетельствуют, что Народно-освободительная армия Китая, как и армия США, активно изучает возможности ИИ для получения стратегического преимущества, хотя трудно точно определить, насколько далеко зашли эти усилия. В дальнейшем срыв сотрудничества США и Китая в области безопасности может подорвать способность стран бороться с будущими военными и общественными угрозами от неконтролируемого ИИ.

В то время как американские компании ИИ стремятся достичь прорыва в создании искусственного суперинтеллекта, китайская индустрия ИИ гораздо больше сосредоточена на использовании ИИ для создания практических приложений, что может помочь ей быстро привлечь новых пользователей. Ведущие китайские компании ИИ, в том числе Tencent и Baidu, публикуют свои LLM с открытым исходным кодом, что позволяет разработчикам и компаниям по всему миру легко и недорого их внедрять. По данным Alibaba, на основе её флагманской модели Qwen уже создано более 100 000 производных моделей.

Несколько лет назад американский и китайский секторы искусственного интеллекта были тесно переплетены. В 2018 году на долю американских инвесторов приходилось до 30 % от $21,9 млрд финансирования китайского сектора ИИ. Китайские студенты массово поступали в американские университеты и компании Кремниевой долины. Сегодня венчурные инвестиции США в китайские компании ИИ в значительной степени иссякли. Гражданам Китая становится все сложнее учиться и работать в США.

Чем менее доминирующими являются американские компании ИИ, тем меньше власти будет у США для установления мировых стандартов использования этой технологии, утверждают отраслевые аналитики. Это открывает Пекину двери для использования китайских моделей в качестве троянского коня для распространения информации, отражающей его предпочтительный взгляд на мир.

«Фактор № 1, который определит, победят ли США или Китай в этой гонке, — это то, чья технология будет наиболее широко принята в остальном мире, — заявил президент Microsoft Брэд Смит (Brad Smith) на недавних слушаниях в Сенате. — Того, кто придёт первым, будет трудно вытеснить».

Группа учёных Делфтского технического университета (Нидерланды) отметила знаменательное событие в области дронов на автопилоте — управляемый искусственным интеллектом летательный аппарат впервые смог обойти пилотов-людей на международном соревновании. Это случилось на состязании A2RL Drone Championship 2025 в Абу-Даби.

Источник изображения: tudelft.nl

В большом крытом помещении в столице ОАЭ прошли два престижных мероприятия, посвящённых гонкам дронов. В Falcon Cup Finals друг с другом соревновались пилоты-люди. А на A2RL Drone Championship демонстрировались самые быстрые дроны, управляемые ИИ. В гонке A2RL Grand Challenge состязались лучшие пилоты-люди с самыми быстрыми навигационными системами ИИ. Абсолютным победителем вышел аппарат, созданный инженерами из Нидерландов.

Залогом их успеха стал прошедший тонкую настройку ИИ, «способный к эффективному управлению за доли секунды». Состязание проходило на извилистой трассе, где дроны разгонялись до 95,8 км/ч — на таких скоростях каждое движение должно быть отточенным, а ошибки недопустимы. Дроны с ИИ-навигаторами имели некоторые технические ограничения — в их распоряжении была только одна камера и один датчик движения, чтобы уравнять шансы с людьми. Создатели навигационных систем были также ограничены по времени, вычислениям и объёмам энергии.

Важным нововведением при разработке дрона стала глубокая нейросеть, которая отправляла команды не на контроллер, которым обычно пользуется человек, а прямо на двигатели машины. Такой механизм помог создать очень эффективную модель ИИ, которой было достаточно ограниченного числа датчиков на борту дрона. Более того, эта технология позволила подойти к «пределам физических возможностей системы». Достижение может отразиться на практическом применении не только дронов, но и других машин с автономной навигацией, включая роботов и автомобили.

Разработчики из студии ZOOM Platform выпустили большие обновления для первых двух частей FlatOut. Гоночные аркады теперь полностью совместимы со Steam Deck, они также получили несколько важных технических улучшений и поддержку русского языка.

Источник изображений: Steam

Ключевые нововведения, актуальные для FlatOut и FlatOut 2:

• поддержка русского, чешского, венгерского и польского языков;
• поддержка Steam Deck и мастерской Steam;
• добавлены коллекционные карточки Steam;
• совместимость с сервисом «облачных» сохранений Steam Cloud;
• улучшенный рендеринг моделей, повышена производительность, а также исправлены различные технические недочёты.

Отдельно для первой FlatOut было улучшено качество музыкальных композиций и реализована поддержка ультрашироких мониторов. Второй части вернули неиспользуемый трек Papa Roach — «Blood Brothers», а реанимированный для неё мультиплеер теперь работает через сервис OpenSpy.net.

Ранее гоночная аркада FlatOut: Ultimate Carnage получила аналогичное по набору опций обновление. Расширенная версия оригинальной FlatOut 2 с марта 2024 года полностью совместима со Steam Deck, переведена на русский язык и может похвастаться наличием важных технических улучшений.

Культовая гоночная аркада FlatOut: Ultimate Carnage от финской студии Bugbear Entertainment спустя 15 лет после релиза получила в Steam неожиданно крупное обновление с рядом долгожданных изменений.

Источник изображений: Steam

Во-первых, FlatOut: Ultimate Carnage наконец отвязали от службы Games for Windows Live, отключение которой состоялось ещё в 2014 году. Вместе с GfWL, правда, из игры пропал мультиплеер.

Во-вторых, с выходом патча FlatOut: Ultimate Carnage обзавелась поддержкой русского языка (наряду с некоторыми другими) и достижений (всего 34 трофея), а также полной совместимостью со Steam Deck.

Вдобавок в неожиданном обновлении FlatOut: Ultimate Carnage исправили ряд багов и вылетов, сократили время загрузок, сделали лаунчер игры опциональным и добавили подборку цифровых бонусов.

С выходом патча игра превратилась во FlatOut: Ultimate Carnage Collector's Edition. Новое издание доступно владельцам оригинального бесплатно и продаётся в российском Steam за 142 рубля (с учётом 80-процентной скидки до 10 марта).

Стоит отметить, что вышедший патч — дело рук не сотрудников Bugbear, а компании ZOOM Platform Media (принадлежит Jordan Freeman Group), в прошлом разместившей FlatOut: Ultimate Carnage в своём цифровом магазине.

FlatOut: Ultimate Carnage — расширенная версия оригинальной FlatOut 2 с улучшенной графикой и дополнительным контентом. Издание дебютировало на Xbox 360 в 2007 году, а в августе 2008-го добралось до ПК.

Инженеры Цюрихского университета (Швейцария) разработали алгоритм искусственного интеллекта Swift, предназначенный для управления дронами. Платформа состязалась с чемпионами мира в этой дисциплине, победила в 15 гонках из 25 и показала лучшее время на трассе, где дроны разгоняются до 80 км/ч и развивают ускорение до 5g — многие люди в таких условиях теряют сознание.

Источник изображения: uzh.ch

Гонки дронов с видом от первого лица (FPV) — это состязание по скоростному пролёту БПЛА по маршруту с воротами, через которые нужно пройти чисто и избежать крушения. Операторы ориентируются по картинке с камеры, установленной на дроне. В ходе испытаний система Swift соревновалась с тремя чемпионами в пилотировании БПЛА: Томасом Битматтой (Thomas Bitmatta), Марвином Шеппером (Marvin Schäpper) и Алексом Вановером (Alex Vanover). Перед основными заездами у них была неделя, чтобы попрактиковаться в прохождении трассы, а Swift AI тренировался в симуляции, где была воссоздана виртуальная копия трассы.

При работе с ИИ использовалось глубокое обучение с подкреплением (deep reinforcement learning) — способ, основанный на методе проб и ошибок: во время тренировки дрон падал несколько сотен раз, но в условиях симуляции это не составило проблем. Во время гонки данные с камеры направлялись в нейросеть, которая помогала обнаружить ворота на трассе. Эта информация дополнялась показаниями датчика инерции, который помогал оценить положение, ориентацию и скорость дрона — совместный поток транслировался в другую нейросеть, а она уже принимала решения и отдавала дрону команды.

Анализ гонок показал, что Swift был всегда быстрее человека на старте и выполнял более крутые повороты, чем операторы-люди. Но непобедимым ИИ не стал — он проиграл 40 % гонок, и БПЛА несколько раз рухнул. Система предположительно оказалась чувствительной к внешним условиям, например, к освещению. Но Swift преимущественно справился с особенностями реального мира: аэродинамической турбулентностью, размытием камеры и перепадам освещённости — всё это способно сбить с толку системы, обученные следовать заранее рассчитанной траектории.

На практике такая навигационная система поможет спасателям искать людей в горящих зданиях и, например, проводить инспекции крупных сооружений, в том числе кораблей. Технологией неизбежно заинтересуются и вооружённые силы.