Новые правила для сферы ИИ в Китае
Как сообщает Wccftech, ограничения в первую очередь касаются специалистов из компаний Alibaba и DeepSeek. Согласно новым правилам, которые должны вступить в силу 15 сентября, для выезда за границу им потребуется отдельное разрешение от правительства КНР. В Пекине объясняют эти шаги стремлением сдержать отток инженерных кадров в США.
Правительственные учреждения уже начали вводить ограничения для лиц, вовлеченных в передовые разработки в сфере искусственного интеллекта и признанных стратегически важными для страны, сообщают источники Bloomberg, знакомые с этим вопросом. Это означает, что перед поездкой за границу им необходимо получить одобрение соответствующих органов.
Китайские специалисты стали одной из ключевых сил американского ИИ
В американской индустрии искусственного интеллекта работает очень много специалистов китайского происхождения. Речь идет не только о программистах или инженерах среднего звена. Китайцы и выходцы из Китая занимают руководящие должности, возглавляют исследовательские направления, создают собственные стартапы и участвуют в разработке самых мощных языковых моделей, систем рассуждений, робототехники и компьютерного зрения.
Значительная часть этих людей давно живет в США, имеет американское гражданство или родилась уже в Соединенных Штатах. Но большое количество людей также приезжает в поисках более высоких зарплат, перспектив и свободы от коммунистов. Это не могло не привлечь внимание китайской партии, которая стремится любой ценой обогнать США.
Масштаб этого явления хорошо виден из исследования Carnegie Endowment, в котором прослеживалась карьера 100 ведущих китайских исследователей ИИ. Спустя шесть лет после первоначального исследования большинство из них осталось работать в американских учреждениях. Среди 87 специалистов, оставшихся в США, 41 работал в американских компаниях, 40 были профессорами американских университетов, а еще шестеро занимались докторскими или постдокторскими исследованиями. Более половины тех, кто перешел в частный сектор, работали в Google, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia или Tesla.
Особенно показательной стала кадровая политика Meta. В 2025 году Марк Цукерберг создал Meta Superintelligence Labs – подразделение, которое должно заниматься разработкой передовых моделей и систем искусственного интеллекта. Компания начала переманивать исследователей из OpenAI, Google DeepMind, Anthropic и других лабораторий. Среди ключевых фигур в новой структуре оказался Шэньцзя Чжао, бывший исследователь OpenAI, которого Meta назначила главным научным сотрудником Superintelligence Labs. Он отвечает за научное направление и исследовательскую программу лаборатории.
Чжао особенно интересен потому, что до перехода в Meta работал над ключевыми моделями OpenAI. Его имя фигурирует среди авторов технической документации OpenAI по o1, а его работа была связана с развитием моделей рассуждений, масштабированием и другими компонентами современных больших языковых моделей. В Meta он получил возможность определять направление развития уже другой большой AI-лаборатории.
Еще одна заметная фигура в Meta – Джейсон Вэй. Он работал в Google Brain, затем в OpenAI, где занимался рассуждением и ИИ-агентами, а с 2025 года перешел в Meta Superintelligence Labs. Его научные работы сыграли важную роль в популяризации концепции "chain-of-thought" в больших языковых моделях, "instruction tuning" и исследований так называемых "emergent abilities" – способностей, которые проявляются в больших моделях по мере масштабирования.
В Meta есть и другое направление, где китайские и китайско-американские исследователи играют заметную роль, – робототехника. Сяолонг Ван сейчас является Research Director в Meta Superintelligence Labs и руководит разработкой передовых моделей для embodied AI, то есть систем, которые должны не просто работать с текстом, а взаимодействовать с физическим миром через роботов. До прихода в Meta он работал в Nvidia, а также был соучредителем стартапа Assured Robot Intelligence. В 2026 году Meta приобрела эту компанию, после чего ее команда присоединилась к Superintelligence Labs.
Показательна и карьера Фэй-Фэй Ли – одной из самых известных исследовательниц искусственного интеллекта китайского происхождения в США. Она родилась в Китае, переехала в Соединенные Штаты и стала профессором Стэнфордского университета. Именно ее работа над ImageNet стала одним из фундаментов современного компьютерного зрения. В индустрии Ли занимала должность вице-президента Google и главного научного сотрудника по ИИ и машинному обучению в Google Cloud. Сегодня она является соучредителем и генеральным директором World Labs – компании, которая разрабатывает так называемые системы пространственного интеллекта, способные воспринимать, генерировать и моделировать трехмерный мир.
Китайское происхождение имеют и некоторые заметные предприниматели нового поколения. Александр Ван родился в США в семье китайских иммигрантов, которые работали физиками в Лос-Аламосской национальной лаборатории. Он основал Scale AI, одну из важнейших компаний в сфере подготовки и маркировки данных для обучения моделей. В 2025 году Meta привлекла Вана к руководству своей AI-структурой, а сейчас он является Chief AI Officer и возглавляет Meta Superintelligence Labs. Таким образом, человек китайского происхождения фактически оказался на одном из самых высоких уровней управления разработкой ИИ в одной из крупнейших технологических компаний США. Ван считается одним из ключевых игроков рынка ИИ в целом.
Есть и примеры тех, кто не просто работал в больших корпорациях, а создал собственную ИИ-компанию. Тим Ши учился в Университете Цинхуа, а затем в Стэнфорде, где занимался исследованиями в области искусственного интеллекта. Он работал на раннем этапе развития OpenAI, а впоследствии стал соучредителем Cresta – компании, которая создает системы искусственного интеллекта для автоматизации работы контакт-центров. Сейчас Ши также занимается новым проектом Recursive Superintelligence.
Еще одним примером является Карина Хонг, которая выросла в Гуанчжоу, училась в MIT и Стэнфорде, а затем бросила учебу ради создания собственной компании в сфере искусственного интеллекта Axiom Math. Стартап разрабатывает системы, способные решать сложные математические задачи, генерировать доказательства и проверять логику рассуждений искусственного интеллекта. В 2026 году компания оценивалась примерно в 1,6 миллиарда долларов, хотя ей было всего около года.
Подобная ситуация наблюдается и в Nvidia. Например, Сюэтин Ли работает исследователем в Nvidia Research в Санта-Кларе. Она получила степень магистра в Университете Цинхуа, докторскую степень в Калифорнийском университете в Мерсед и занимается компьютерным зрением, 3D-моделями, affordance learning и self-supervised learning. Ее работа уже охватывает технологии, необходимые для создания моделей, способных понимать трехмерную среду.
Феномен китайских специалистов в американском ИИ не сводится к нескольким знаменитым фамилиям. США фактически получили огромный приток талантов через университеты и исследовательские лаборатории, а затем значительную часть этих людей взял Google, Microsoft, Meta, Nvidia, OpenAI и американские ИИ-стартапы. Особенно заметным этот эффект стал после появления генеративного ИИ, когда лучшие исследователи оказались в центре своеобразной кадровой войны между технологическими компаниями.
Конкуренция нарастает
Между тем Федеральная комиссия по связи США (FCC) рассматривает возможность запрета оптических трансиверов китайского производства, которые преобразуют электрические сигналы в световые импульсы для передачи по оптоволоконным сетям.
Параллельно Китай приступил к масштабному строительству дата-центров для искусственного интеллекта в пустыне Внутренней Монголии. В регионе много солнечной энергии, что позволяет сократить расходы на электроснабжение.
Это происходит на фоне того, что NVIDIA заключила стратегические соглашения с рядом больших финансовых институтов, среди которых Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs и KKR. Как отмечается в материале, партнеры планируют привлечь более 500 миллиардов долларов стороннего капитала для развития инфраструктуры искусственного интеллекта.
NVIDIA также подписала меморандумы о взаимопонимании по созданию специальной платформы финансирования вычислительных мощностей. По этой схеме гиперскалеры смогут привлекать долговое финансирование для покупки графических процессоров и серверных стоек NVIDIA.
По данным источников, такая модель должна снизить для NVIDIA риски, которые ранее возникали при сделках кольцевого финансирования с облачными партнерами, в частности с CoreWeave.