Çin süni intellekt sahəsində sadəcə ABŞ-ni təqib etmir, paralel sistem qurur: elit universitet proqramlarından tutmuş milyardlarla dollar gəlir əldə edən açıq süni intellekt startaplarına qədər. Bu sistemin əsasında Tsinghua Universitetinin yetirmələri, praqmatik mühəndislik üsulları, o cümlədən MLA və MoE, çiplərə sərt məhdudiyyətlər və inkişafı sürətləndirmək üçün mübahisəli metodlar dayanır. Z.AI, Moonshot AI və DeepSeek-in OpenAI və Anthropic-lə fərqi necə azaltdığını və bunun bazar üçün nə demək olduğunu izah edirik.
İnsanlar və məktəb: süni intellekt liderləri haradan çıxdı?
Çinin süni intellekt sıçrayışının mərkəzində Tsinghua Universiteti və onun bir növ “istedad fabriki” dayanır. Əsas məqamlardan biri budur ki, hələ 2005-ci ildə Türinq mükafatı laureatı Endryu Yao Tsinghua-da elit “Yao sinfi”ni yaradıb. Bu proqram bir növ yüksək səviyyəli mütəxəssislərin hazırlanması mərkəzinə çevrilib və bu günkü modellərin bir çox memarları məhz oradan çıxıb.
Professor Tan Jie Tsinghua-da aspirantdan professor və Z.AI-nin həmtəsisçisinə qədər yüksəlib. Onun laboratoriyası son dərəcə intensiv iş rejimi ilə tanınırdı: tədqiqatçılar testləri başa çatdırmaq üçün tez-tez gecə saat üçə qədər işləyirdilər. Marafonçu və triatlonçu olan Tan komandasını daim “son həddə” işləməyə sövq edirdi, eyni zamanda elmi tədqiqatları kommersiyalaşdırmağı da bacarırdı. Z.AI-nin ilkin kapitalının bir hissəsini onun Google və IBM səviyyəsində müştəriləri olan məlumat analitikası platforması təmin etmişdi.
Onun keçmiş tələbəsi Yan Çjilin isə hazırda Moonshot AI-yə rəhbərlik edir. O, 17 yaşında proqramlaşdırmağa başlayıb, Ümumçin informatika olimpiadasında iştirak edib, Tanın yanında təhsil alıb, daha sonra Karnegi Mellon Universitetində doktorluq dərəcəsi əldə edib və öz layihəsini qurmaq üçün Çinə qayıdıb. Moonshot adı Pink Floyd-un “Dark Side of the Moon” albomuna istinad edir. Yan özü də zərb alətlərində ifa edir və brendə şəxsi toxunuş əlavə edib.
Digər mühüm oyunçu DeepSeek və onun qurucusu Lyan Venfenqdir. O, fəaliyyətinə kompüter görməsi sahəsində başlayıb, daha sonra süni intellektin bazarları təhlil etdiyi hedc-fond yaradıb. 2023-cü ildə isə DeepSeek-i ayrıca layihəyə çevirib. Onun məqsədi Tanın missiyası ilə eyni idi: insana bənzər intellekt yaratmaq.
Bu şəxslərin hekayələrinin coğrafiyası fərqlidir. Tan Sıçuanın ucqar rayonlarından birində doğulub, Yan və Lyan isə ölkənin sahibkarlıq ənənələri güclü olan cənub bölgələrindəndir. Lakin əsas cazibə mərkəzləri Pekin və Hançjou olub. Tsinghua-nın keçmiş tədqiqatçılarının toplaşdığı məhz bu şəhərlərdə Çinin öz “Silikon Vadisi”nin analoqu formalaşıb.
İnfrastruktur və kadrlar: generativ süni intellektdən əvvəl nə vardı?
Generativ modellərin bumu sıfırdan başlamayıb. 2000-ci illərdə internetin sürətli inkişafı Çində alış-veriş, axtarış və ünsiyyət haqqında nəhəng məlumat massivləri yaradıb və şirkətlər elektron ticarətdə, eləcə də istifadəçi davranışının təhlilində maşın öyrənməsindən fəal şəkildə istifadə etməyə başlayıblar.
Paralel olaraq dövlət təhlükəsizlik məqsədləri üçün kompüter görməsini, xüsusilə üz və səs tanıma texnologiyalarını stimullaşdırıb. Nəticədə SenseTime da daxil olmaqla “süni intellektin dörd kiçik əjdahası” adlandırılan şirkətlər yaranıb. Onlar bu gün süni intellekt startaplarında çalışan mühəndislər üçün əsl məktəb rolunu oynayıblar.
Məhz bu baza, akademik sistem və “Yao sinfi” kimi proqramlar generativ süni intellektdə sonrakı sıçrayış üçün kadr fundamentini formalaşdırıb.
Dövlət və bazar: artım formulu
Çində süni intellekt həm iqtisadiyyat, həm də təhlükəsizlik baxımından prioritet sahədir. Model kifayət qədər sadədir: dövlət tədqiqatlara və fondlara vəsait yatırır, dövlət qurumları ilk sifarişçilərə çevrilir, qaydalar isə şirkətlərin birjaya çıxışını asanlaşdırır.
Rəqəmlər bunu aydın göstərir. Mərkəzi dövlət müəssisələrinin investisiya assosiasiyasının məlumatına görə, ilin birinci yarısında Çində kapital qoyuluşlarının demək olar ki, yarısı süni intellekt sahəsinin payına düşüb. Bu investisiyaların əsas hissəsi dövlət iştirakı olan fondlardan gəlib.
Eyni zamanda Çin şirkətləri sərt şəraitdə işləyirlər. ABŞ-nin ixrac nəzarəti səbəbindən onların qabaqcıl çiplərə çıxışı məhduddur. DeepSeek-in qurucusu Lyanın sözlərinə görə, çip təminatındakı fərq böyükdür: Alibaba və Z.AI tədqiqatçılarına OpenAI və Google komandalarının əldə etdiyi hesablama resurslarının beşdə birindən çoxu ayrılmır.
Ağıllı üsullar: daha az resursla güclü modellər necə yaradılır?
Çip və büdcə çatışmazlığı şəraitində Çin mühəndisləri “daha az resursla daha çox nəticə” əldə etməyin yollarını axtarırlar.
MLA, yəni multihead latent attention yaddaşa qənaət etməyə imkan verən texnikadır. Model dialoqun bütün tarixçəsini tam şəkildə saxlamaq əvəzinə keçmiş kontekstin “yığcam versiyasını” yaradır. Bu, avadanlığa düşən yükü və modelin istismar xərclərini azaldır.
MoE, yəni mixture of experts isə sorğunun avtomatik olaraq model daxilində “uyğun ekspertə” yönəldildiyi arxitekturadır. Bunu baş aşpazın hər yeməyi həmin sahə üzrə ixtisaslaşmış aşpaza tapşırması ilə müqayisə etmək olar. Bu yanaşma avadanlıq tələblərini proporsional şəkildə artırmadan cavabların keyfiyyətini yüksəltməyə imkan verir.
Məhz bu metodlar 2025-ci ilin yanvarında “DeepSeek şoku”na səbəb oldu. Şirkət güclü, açıq mənbəli və istismarı ucuz model təqdim etdi. Bazar dərhal reaksiya verdi və ABŞ texnologiya şirkətlərinin səhmləri qısa müddətə ucuzlaşdı. OpenAI-nin rəhbəri Sem Altman sosial şəbəkədə yazmışdı: “Yeni rəqibin ortaya çıxması həqiqətən də canlandırıcıdır”.
Mübahisəli praktikalar və rəqabət
Yarış təkcə texnologiyadan deyil, istifadə olunan metodlardan da ibarətdir. Çin şirkətləri öz araşdırmalarını dünyanın ən yaxşı təcrübələrinin diqqətlə öyrənilməsi ilə birləşdirirlər. Digər mühüm məqam ABŞ-nin süni intellekt laboratoriyalarında işləmiş mütəxəssislərin ölkəyə qaytarılmasıdır. Məsələn, Tencent OpenAI-dən iki Tsinghua məzununu işə götürüb, ByteDance isə Google-da çalışan bir tədqiqatçını geri qaytarıb və bir ildən az müddətdə populyar video generasiyası aləti yaradıb.
Metodların bir hissəsi mübahisə doğurur. Söhbət modellərin distilləsindən gedir: yeni sistem mövcud modelə yüz minlərlə sual verərək və cavabları təhlil edərək öyrədilir. Bu, inkişafı sürətləndirir, lakin ilkin model sahiblərinin istifadə qaydalarını poza bilər.
Anthropic Z.AI və Moonshot-u genişmiqyaslı distillə vasitəsilə şirkətin siyasətlərini pozmaqda ittiham edib. Şirkətlər bu iddialara münasibət bildirməyiblər. Bununla belə, sənayedə etiraf olunur ki, bu praktika bütün dünyada geniş yayılıb və Çində ondan daha fəal istifadə oluna bilər.
Fərqin hansı sürətlə azaldığına dair qiymətləndirmələr müxtəlifdir. İlon Mask iyunda proqnozlaşdırıb ki, Çin Anthropic-in Fable modelinə 2027-ci ilin birinci rübündən tez çata bilməyəcək. Z.AI-dən Tan isə buna qısa cavab verib: “Bu qədər uzun çəkməyəcək”. Ekspertlərin fikrincə, Çinin ən yaxşı modelləri hazırda ABŞ liderlərindən cəmi bir neçə ay geri qalır.
Konkret müqayisələr də mövcuddur. Z.AI bildirir ki, onun GLM-5.3 modeli kibertəhlükəsizlik funksionallığı baxımından Anthropic-in Mythos 5 modeli ilə eyni səviyyədədir. Eyni zamanda modellərin parametrlərinin sayı artır: bir neçə Çin komandası 5–10 trilyon parametrə malik sistemlər üzərində işləyir. Bu göstərici Anthropic-in ən yeni modelləri üçün verilən qiymətləndirmələrlə müqayisə edilə bilər.
Məsələnin siyasi tərəfi də mühümdür. Anthropic Mythos-u təqdim etdikdə bəzi Çin rəsmiləri onu “süni intellekt erasının nüvə silahı” ilə müqayisə etmişdilər. Məhz buna görə ölkə daxilində yerli texnologiyaların və milli dəstək fondlarının inkişafına böyük əhəmiyyət verilir.
Pul, IPO və real gəlirlər
Maliyyə göstəriciləri sektorun nə qədər sürətlə böyüdüyünü göstərir. 2025-ci ilin ortalarına qədər Tan Z.AI üçün iri texnologiya şirkətləri və vençur investorlarından, o cümlədən Honq Konqdan olan Nil Şendən təxminən 1,25 milyard dollar vəsait cəlb edib. Bu investisiyaların əhəmiyyətli hissəsi dövlət dəstəyi olan fondların payına düşüb.
Jefferies-in qiymətləndirməsinə görə, həmin dövrdə Çin şirkətləri ABŞ rəqiblərinin xərclədiyi vəsaitin beşdə birindən də azını investisiya edirdilər. Buna baxmayaraq, yanvar ayında əvvəllər Knowledge Atlas Technology və ya Zhipu adlanan Z.AI Honq Konq birjasına çıxan ilk Çin süni intellekt startapı olub.
İyul ayına qədər Z.AI-nin illik təkrarlanan gəliri 1 milyard dollara çatıb. Bu, DeepSeek-in analoji göstəricisindən təxminən iki dəfə çoxdur. Müqayisə üçün, Anthropic-in illik gəliri iyul ayına qədər 65 milyard dollara çatıb.
Yəni miqyas hələ müqayisəolunmazdır, lakin artım dinamikası diqqətçəkəndir. Gavekal Technologies analitikinin fikrincə, Çin və ABŞ şirkətlərinin yanaşmaları arasında əsas fərq də buradadır: Çin şirkətləri resurs qənaətini maksimum həddə çatdırmağa çalışır, ABŞ oyunçuları isə daha müasir çiplərə və böyük kapital xərclərinə hazır olduqları üçün fundamental tədqiqatlara daha fəal investisiya qoyurlar.
Təcrübə mübadiləsi: “bağlı qapılar” olmadan rəqabət
Çinin süni intellekt icmasının maraqlı xüsusiyyətlərindən biri həllərin geniş şəkildə paylaşılmasıdır. “DeepSeek şoku”ndan sonra Moonshot öz K2 və K3 modellərində sürətlə MoE arxitekturasını və MLA-nın təkmilləşdirilmiş variantlarını tətbiq etdi. DeepSeek isə öz növbəsində Moonshot-da optimallaşdırılmış metodlardan öyrətmənin stabilliyini və sürətini artırmaq üçün istifadə etdi.
DeepSeek-də keçirilən görüşlərin birində investorlar Lyan Venfenqdən şirkətin “sirlərini bölüşməklə” rəqabət üstünlüyünü itirib-itirmədiyini soruşublar. Onun cavabı yerli fəlsəfəni yaxşı əks etdirir: “Bazar kifayət qədər böyükdür ki, burada hamıya yer çatsın”.
Bu yanaşma açıq texnologiyalar və elmi nəşrlər mədəniyyəti ilə üst-üstə düşür. Universitet mühitindən formalaşan bu ənənə biliklərin daha sürətli yayılmasına və texnoloji tərəqqinin sürətlənməsinə kömək edir.
Növbəti mərhələ: yeni sərhədlər
Sənaye liderləri qarşılarına daha iddialı məqsədlər qoyurlar. Z.AI-də Tan bir neçə həftə davam edən tədqiqat layihələrini idarə edə biləcək flaqman model hazırlayır. Bu model tapşırığı müstəqil şəkildə mərhələlərə bölməli və aralıq nəticələri izləməlidir.
Tan əməkdaşlara göndərdiyi xidməti qeyddə yazıb: “Kim texnoloji sərhədi cəmi bir addım irəli çəkə bilsə, bütün sahələrdə oyun qaydalarını dəyişəcək”.
Başqa sözlə, yarış artıq “kopyala və işə sal” prinsipi üzərində getmir. İndi əsas sual budur: növbəti böyük addımı ilk kim atacaq?
Material Raffaele Huanqın The Wall Street Journal üçün hazırladığı “The Brains Who Powered China’s Surprising AI Leap” məqaləsi əsasında hazırlanıb. İcmal və adaptasiya icmamız üçün təqdim olunur.
