Компания Meituan, ведущая местная сервисная платформа Китая, известная прежде всего благодаря доставке еды, достигла значительного результата: она обучила модель искусственного интеллекта LongCat-2.0, имеющую 1,6 триллиона параметров. Эта модель была полностью обучена с использованием отечественных AI-чипов.
LongCat-2.0 стала первой в мире моделью с триллионом параметров, которая прошла обучение и инференс на чипах, произведенных в Китае. Масштаб этой модели ставит ее в ряд крупнейших языковых моделей в мировом масштабе. Однако более важным аспектом является то, что это демонстрирует о китайской экосистеме ИИ и неожиданных преимуществах, которые дает функционирование платформы доставки еды.
Ежедневно Meituan обрабатывает десятки миллионов заказов. Каждый заказ требует динамической маршрутизации в реальном времени для сотен курьеров, продавцов и клиентов в сложных городских условиях. Например, в часы пик обеда в Пекине в радиусе трех километров одновременно находятся сотни курьеров и тысячи заказов. При этом система должна учитывать множество переменных, таких как скорость приготовления блюд в ресторане, дорожно-транспортные происшествия, сбои лифтов и изменения адресов, требуя переоптимизации на уровне миллисекунд.
Эти данные реальной логистики, накопленные за более чем десятилетний период, представляют собой обучающий ресурс, который не может быть воспроизведен синтетическими наборами данных. Архитектура LongCat-2.0 оптимизирована именно под эту реальность: ее контекстное окно в 1 миллион токенов позволяет обрабатывать целые кодовые базы для задач агентского кодирования, а триллионный масштаб модели дает ей возможность справляться с комбинаторным взрывом крайних случаев при диспетчеризации в реальном времени.
Применение 50 000 отечественных AI-чипов знаменует собой прорыв для китайской полупроводниковой экосистемы. До появления LongCat-2.0 общепринятым мнением было то, что отечественные чипы еще не готовы к обучению в масштабах передовых систем. Координация работы 50 000 чипов, где отказ одного компонента может привести к краху всего процесса обучения, потребовала преодоления огромных инженерных трудностей.
Мотивация Meituan выходит за рамки просто оптимизации доставок. Базовая модель LongCat используется для питания внутренних ИИ-агентов, отвечающих за генерацию кода (EvoCUA), а также для систем поиска и рекомендаций, а также для саморазвивающихся операций. Благодаря владению всем стеком — от кремния до самой модели — Meituan сохраняет конфиденциальные операционные данные внутри компании, одновременно наращивая возможности, которые могут изменить представление о возможностях ее платформы.
Кроме того, наличие триллионной модели сигнализирует о более широкой тенденции: китайские интернет-гиганты, такие как ByteDance, Alibaba, Tencent и теперь Meituan, развивают свои ИИ-возможности, опираясь на собственные запасы данных. Для Meituan бизнес по доставке предоставил необходимые данные, а эти данные позволили создать модель, которая потенциально может трансформировать все аспекты деятельности компании.
В Сан-Франциско, в центре Ричмонд, более двухсот человек находятся в списке ожидания продуктового хранилища. Этот центр расположен всего в нескольких милях к западу от «AI Alley», где сосредоточены крупные компании, занимающиеся искусственным интеллектом, которые привлекают миллиардные инвестиции и выплачивают сотрудникам высокие зарплаты. Это, в свою очередь, приводит к резкому росту цен на жилье и арендную плату.
Сан-Франциско служит ярким примером того, как бурно развивающаяся индустрия ИИ способствует общему экономическому росту, одновременно маскируя растущее экономическое неравенство среди семей с низкими и средними доходами. Эта ситуация отражает более широкие национальные тенденции в США.
Согласно данным Министерства торговли, в первые три месяца года экономика США в целом продемонстрировала уверенный рост на уровне 2,1% в годовом исчислении, что во многом обусловлено увеличением инвестиций бизнеса в сферу ИИ. Тем не менее, потребительское настроение остается на уровне исторических минимумов из-за всплесков цен в военное время. Кроме того, по данным Федерального резервного банка Атланты, четверть населения с наименьшими доходами показала самый слабый рост заработной платы среди всех когорт в этом году.
Ив Ксавиер, директор программ общины в Центре Ричмонд, заявил CNN: «Неравенства в районе просто росли и росли. Мы не можем провести прямую линию к влиянию ИИ и сказать: 'Вот именно это'. Но не требуется гений-ученый, чтобы увидеть, как это расширяет неравенство в городе, который и так сталкивается с этими проблемами». Он добавил, что спрос на продуктовое хранилище некоммерческой организации увеличился примерно на 10% в этом году.
Растущий разрыв между самыми бедными и самыми богатыми американцами стал ключевой темой в экономике США, и эксперты считают, что ИИ играет в этом значительную роль. Согласно отчету Oxford Economics, миллиарды, вложенные в индустрию ИИ, создали группу хорошо оплачиваемых работников в технологических центрах по всей стране, включая Сан-Франциско, Нью-Йорк, Сиэтл, Лос-Анджелес, Сан-Хосе и Вашингтон, округ Колумбия. Эти работники входят в 10% самых состоятельных американцев, чьи расходы, по данным Moody’s, обеспечивают до 62% экономического роста США.
Мануэль Пастор, директор Института исследований равенства в Университете Южной Калифорнии, отметил: «Вы видите невероятную концентрацию богатства в результате ИИ для этих новых компаний, их основателей и первых сотрудников. Это усугубляет экономику победителей и проигравших».
Эксперты сообщили CNN, что сегодняшние победители в экономике явно связаны с разработкой и финансированием ИИ, включая ранних инвесторов. Компания SpaceX дебютировала на Уолл-стрит в прошлом месяце как крупнейшее первичное публичное размещение на данный момент. Эта компания, занимающаяся ИИ и освоением космоса, теперь стоит более 2,1 триллиона долларов, и инвесторы ожидают, что это станет удачей для пенсионных счетов американцев. Лидеры ИИ OpenAI и Anthropic, обе штаб-квартиры которых находятся в Сан-Франциско, также готовятся к собственным IPO, которые могут добавить триллионы новой рыночной стоимости. По данным фирмы Crunchbase, компании из Сан-Франциско составляют почти две трети мирового финансирования ИИ.
Среди тех, кто теряет, — огромные слои американцев, особенно недавние выпускники колледжей, которые испытывают трудности с поиском работы; люди с низкими доходами, которые продолжают накапливать долги из-за ощутимого повышения инфляции; а также работники творческих индустрий, по словам Пастора. Он подчеркнул, что «то, что люди выкладывают в интернет или в книги, приватизируется этими компаниями ИИ, что затрудняет заработок тем же людям. Это происходит с авторами, с музыкантами, с кем угодно, кто является творческим человеком».
Ажиотаж вокруг ИИ также искажает состояние предприятий на «Главной улице». Максим Дарме, старший экономист Allianz Trade, заметил: «Если исключить ИИ, инвестиции в бизнес фактически падали, что является довольно беспрецедентным явлением вне рецессий. Технология мощно поддерживает экономику, но в то же время сокращаются расходы в более традиционных областях».
Тем временем разрыв между более широким экономическим ростом, стимулируемым ИИ, и реальной жизнью миллионов американцев продолжает увеличиваться. Ксавиер подытожил, говоря о Сан-Франциско: «Неравенства здесь очень, очень очевидны. Это была проблема долгое время, и я думаю, что она просто продолжает оставаться проблемой».
Глобальная экономика переживает значительный сдвиг в рыночном режиме в текущем году. Этот сдвиг обусловлен масштабной гонкой за инфраструктуру, в результате которой технологические гиганты экспоненциально увеличили капитальные затраты до исторически высоких уровней. Это отражает широкое корпоративное наращивание, при котором внедрение генеративного ИИ достигло беспрецедентных масштабов. Тем не менее, наблюдается резкий контраст между быстрым внедрением в предприятиях и осторожным отношением общественности. Данный всесторонний обзор анализирует фактические данные о миллиардах, потраченных на ИИ, реальные этапы интеграции в бизнесе и меняющуюся точку зрения людей, балансируя огромный технологический оптимизм с сохраняющимися структурными проблемами.
Все четыре крупнейших технологических компании значительно увеличили свои капитальные затраты в период с 2024 по 2026 год, что связано с конкуренцией в области ИИ-инфраструктуры. Amazon стабильно занимала место среди крупнейших расходов, достигнув пика в 200 миллиардов долларов в 2026 году. В 2026 году капитальные затраты всех компаний достигли рекордных отметок: Amazon потратила 200 млрд долларов, Google — 190 млрд долларов, а Microsoft — 190 млрд долларов.
Meta почти удвоила свои расходы, увеличив их с 70 млрд долларов в 2025 году до 135 млрд долларов в 2026 году. Расходы Google, которые долгое время оставались стабильными, выросли более чем в три раза с 53 млрд долларов в 2024 году до 190 млрд долларов в 2026 году. Microsoft увеличила свои траты более чем в десять раз, поднявшись с 14 млрд долларов в 2018 году до 190 млрд долларов в 2026 году.
Доля организаций, использующих ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, увеличилась более чем в четыре раза, поднявшись с 20% в 2017 году до 88% в 2025 году. Использование генеративного ИИ более чем удвоилось всего за два года, увеличившись с 33% в 2023 году до 79% в 2025 году. Однако по состоянию на 2025 год, 62% организаций, использующих ИИ, все еще находятся на ранних стадиях внедрения, включая эксперименты (32%) и пилотные проекты (30%). Только 7% организаций, применяющих ИИ в 2025 году, полностью внедрили эту технологию во всю структуру предприятия.
В сфере потребительского использования, примерно один из шести человек использовал инструменты генеративного ИИ к концу 2025 года, причем 35,49% людей ежедневно пользуются инструментами ИИ. Наиболее популярные способы использования ИИ потребителями включают ответы людям через текст/электронную почту (45%), ответы на финансовые вопросы (43%), планирование маршрута путешествия (38%), составление электронных писем (31%), подготовку к собеседованию (30%), написание поста для социальных сетей (25%) и обобщение сложного или длинного текста (19%).
Соединенные Штаты занимают лидирующие позиции на мировом уровне, составляя 47,17% общего объема токенов LLM, что почти половина рынка. Следующий уровень, включающий Сингапур (9,21%), Германию (7,51%) и Китай (6,01%), представляет собой существенное снижение доли рынка, несмотря на то, что они являются следующими по величине участниками. В целом, 90% работников сферы технологий используют инструменты ИИ.
88% компаний в настоящее время используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, и 83% компаний считают ИИ приоритетом в своих планах. Девять из десяти организаций поддерживают ИИ для получения конкурентного преимущества. Согласно данным Forbes, наиболее распространенные области применения ИИ в бизнесе — обслуживание клиентов (56%), кибербезопасность и управление мошенничеством (51%), цифровые личные помощники (47%), управление взаимоотношениями с клиентами (46%) и управление запасами (40%).
Наиболее частой причиной, по которой предприятия не используют ИИ, является финансы/стоимость (51%). При этом 43% предприятий обеспокоены зависимостью от технологий, 35% беспокоятся об отсутствии технических навыков, а 80% о том, что ИИ будет использоваться для кибератак, и 78% — для кражи личных данных. 63% ведущих компаний увеличивают бюджеты на облачные сервисы для использования генеративного ИИ.
Большинство потребителей относятся к ИИ оптимистично: 50% потребителей видят ИИ положительно, а 54% считают, что ИИ может улучшить клиентский опыт. 78% опрошенных считают, что преимущества генеративного ИИ перевешивают риски. Среди владельцев бизнеса 97% полагают, что использование ChatGPT поможет их бизнесу, и около трех четвертей (74%) ожидают, что ИИ сможет генерировать ответы для клиентов, например, через чат-ботов.
Эксперты прогнозируют, что автоматизация приведет к замещению и созданию новых рабочих мест, а рост производительности труда благодаря ИИ может увеличить на 1,5 процентных пункта в течение следующих десяти лет. Более того, глобальный рост, обусловленный ИИ, может быть почти на 25% выше, чем при автоматизации без ИИ. Большинство участников рынка демонстрируют уверенность в потенциале ИИ, хотя некоторые опасения остаются относительно его безопасности и предвзятости.
