Bir oy oldin ByteDance asoschisi Zhang Yimin Seed jamoasining umumiy yigʻilishiga tashrif buyurib, ikki yillik ichki bahs-munozarani yakunladi. U ByteDance boshqa ishlab chiquvchilarning modellaridan oʻzining katta til modellarini (LLM) yaratishni tezlashtirish uchun foydalanmasligini eʼlon qildi, shu jumladan yopiq ilgʻor modellar va ochiq vaznli modellar ham.
Bu qoida 2023-yilda belgilangan edi. Seed jamoasi ishining dastlabki bosqichlarida GPT API natijalaridan foydalanish boʻyicha tajribalar oʻtkazilgan. ByteDance 2023-yil aprel oyida GPT API chaqiruvlarini audit qilishni boshlaganidan soʻng, jamoa qatʼiy qoida qoʻydi: GPT tomonidan yaratilgan maʼlumotlar ByteDance oʻquv toʻplamlariga kirmasligi kerak. Bu cheklovchi mexanizm Xitoy tashqarisidagi hech kim distillyatsiya haqida muhokama qilishidan oldin paydo boʻlgan.
Birinchi ichki bahs 2025-yil yanvar oyida DeepSeek-R1 chiqarilgandan soʻng yuzaga keldi. Seed tadqiqotchilari aniq savolni berishdi: agar boshqa laboratoriyalar ilgʻor modellar natijalaridan maxfiy ravishda foydalanib, ortda qolganlarni qoplashayotgan boʻlsa, ular nima uchun shunday qila olmaydi? Baʼzilari Seedning oʻzining oldingi oʻqitilishini rad etmasdan, boʻshliqni bartaraf etish uchun distillelangan natijalardan ehtiyotkorlik bilan foydalanishni taklif qilishdi. Boshqaruv bu taklifni rad etdi.
Yil oʻtgach, AQSh laboratoriyalarida Nvidia Blackwell GPUlari keng joriy etilishi bilan munozara qayta boshlandi. Xitoy laboratoriyalari yuqori darajadagi B-seriya kartalarini sotib olish imkoniyatiga ega emas. Seedance 2.0 H20 klasterida oʻqitilgan boʻlib, uning samaradorligi B200 ning taxminan bir yigirma beshinchi qismi darajasida. GPT-5.5 va Claude 4.8, ayniqsa Claude Fable 5 modellarining mantiq, kodlash va fan sohasidagi taraqqiyoti Blackwell paydo boʻlishi bilan uygʻunlashdi. Yopiq modellar distillyatsiya qilinmasa ham, eng yaxshi ochiq vaznli modellar mumkin.
Bahsni umumiy yigʻilishga olib kelgan nuqta Moonshot kompaniyasining Kimi K3 modeli boʻldi. Moonshotning ochiq vaznli K3 modeli ilgʻor yopiq modellar darajasiga yetdi. Dunyoning birinchi oʻniga kirishni maqsad qilgan nisbatan kichik xitoy laboratoriyasi boʻlgan Seed uchun bu masala ajralmas edi: Seed, yuqori isteʼdod zichligi va katta hisoblash salohiyati bilan, teng darajadagi til modelini nima uchun yaratmadi? Distillyatsiya Seedga cheklangan oʻquv resurslarini boshqa joylarda samaradorligi isbotlangan yoʻnalishlarga yoʻnaltirish imkonini berardi.
Zhangning javobi qisqa edi. U Seedga vaqtinchalik orqada qolishga ruxsat berilishi mumkin, ammo raqobatchilarni distillyatsiya qilish orqali bu tafovutni yopishga yoʻl qoʻyolmasligini taʼkidladi. Bu pozitsiya 2023-yilgi siyosatga mos keladi, ammo stavkalar sezilarli darajada oshdi. Anthropic Tongyi Qianwen, Moonshot va MiniMaxni Claude natijalarini massaviy yigʻishda aybdor deb ochiq ravishda aybladi. Ushbu ayblovlar rost boʻlmasligi muhim boʻlsa-da, jeopolitik, huquqiy va tijorat xatari keskin oshdi va Seed oʻz pozitsiyasini saqlab qolmoqda, hatto koʻrsatkichlardagi koʻp yillik orqada qolish narxiga ham.
Qiziqarli stavka strategiyaning asosini tashkil etuvchi meta-stavkada yotadi. Seed strategiyasi laboratoriyalar bugungi mantiq koʻrsatkichlarida ustun turgan boʻlsa ham, Seed yaratmoqchi boʻlgan intellektda ustun kelmaydi, deb taxmin qiladi va ularning maʼlumotlarini hozir oʻzlashtirish Seedni ularning intellekt arxitekturasida, oʻzining emas, mustahkamlaydi. Bu stavka Zhang tomonidan model pozitsiyasidagi yoʻqotishlarni qabul qilish orqali qoʻllab-quvvatlanadi, bu baʼzi boshqa xitoy laboratoriyalari uchun amalga oshirish qiyinroq boʻlishi mumkin.
Jismoniy sunʼiy intellekt (Embodied AI) 2026 yilda robototexnika sohasidagi eng shov-shuvli poyga boʻldi. Oʻtgan oyda WAIC koʻrgazmasida insonga oʻxshash robotlarning raqs tushurishi va jang qilishi namoyishlari zavodlarning toʻliq miqyosdagi nusxalarida yigʻish, saralash va qismlarni tanlash vazifalarini bajarayotgan robotlar namoyishlariga yoʻl berdi.
Investorlar bu yoʻnalishni faol kuzatib bordi: 2026 yilning birinchi yarimida Xitoyda jismoniy sunʼiy intellekt va bogʻliq taʼminot zanjirlari sohasidagi 300 dan ortiq bitim 90 milliard yuanadan oshdi. Bundan tashqari, jismoniy sunʼiy intellekt bilan bogʻliq lavozimlarda band boʻlgan xodimlar birinchi toʻrt oyda toʻrtta baravar oshdi.
Biroq, barcha bu faollik ortida umumiy muammo yashiringan — bu maʼlumotlar. Hisoblash quvvati cheklangan modellar va imkoniyatlari cheklangan algoritmlar endi potentsial rivojlanishni maʼlumotlar cheklayotgani bilan duch kelmoqda. Robotlar toʻplangan internet kontentini, masalan, matn, tasvir va videoni avtomatik ravishda oʻzlashtira olmaydi. Ularga boshqa turdagi maʼlumotlar massivi kerak: materiallar orasidagi ishqalanishni, turli ogʻirliklar bilan ishlashda paydo boʻladigan kuchlarni, shuningdek, ushlash va obyekt oʻrtasidagi sabab-oqibat aloqani tushunish — veb-saytlar taqdim etmaydigan barcha nozik fizika.
Sanoat ekspertlariga koʻra, manipulyatsiya uchun yuqori sifatli global maʼlumotlar zaxirasi faqat bir necha yuz ming soatni tashkil etadi, ammo universal robotni qoʻllab-quvvatlash uchun ehtimol oʻnlab millionlar soni talab qilinishi mumkin.
Teleoperatsiya yuqori aniqlikdagi maʼlumotlarni yigʻish imkonini beradi, lekin bu qimmat jarayon. Birinchi shaxsdan video suratga olish arzon miqyosda kengaytirilishi mumkin, ammo unda boʻgʻimlar, kuchlar va traektoriyalar boʻyicha batafsillik yetishmaydi. Toza simulyatsiya esa virtual muhitdan haqiqiy dunyoga oʻtkazilganda muvaffaqiyatsizlikka uchraydi. WUWENAI asoschisi va Bosh ijrochi direktori Lyu Shensyang, avval Baidu da avtonom haydash maʼlumotlari va sinovlari loyihalarini boshqargan, bu usullarni muqobil sifatida emas, balki yagona konveyer sifatida koʻradi.
Tizim haqiqiy sharoitlarda maʼlumotlarni doimiy olish uchun koʻpmodalli maʼlumotlarni yigʻish komplekslarini oʻz ichiga oladi. Shu bilan birga, generativ global model simulyatsiyadagi ssenariylarni va cheklangan holatlarni kengaytiradi, va bu ikkala element oʻqitish va maʼlumotlarni yanada ishlab chiqarish uchun uzluksiz foydalaniladi. WUWENAI buni «virtual va haqiqiy maʼlumotlarni birlashtirishning yopiq tizimi» deb ataydi, u Uchta tarkibiy qismga qurilgan: Maʼlumotlar Zavodi, Global Model va Katta miqyosda oʻqitish, baholash va qayta aloqa taʼminlovchi Global Simulyator.
Lyu kompaniya shunchaki maʼlumot taʼminlash platformasidan tashqariga chiqayotganini taʼkidlaydi. Yuqori aniqlikdagi global simulyator haqiqiy fizikaniy hodisalarni ishonchli tarzda takrorlay olganida, robot AlphaGo darajasidagi manevrni bajarishi, simulyatsiyada millionlab arzon urinish-xato sikllarini oʻtkazishi va imitatsion oʻqitishdan kuchaytirish orqali oʻqitishga oʻtishi mumkin. WUWENAI yaqinda World Labs tomonidan SceniX sotib olinganidan bir necha oy oldin ushbu Real2Sim2Real stekini yetkazib berishni boshladi.
Lyu bu parallellikni sanoat uchun signal sifatida taʼkidlaydi: global modellar faqatgina haqiqiy maʼlumotlar, robototexnika simulyatsiyasi, miqyosli oʻqitish va haqiqiy dunyodan qayta aloqaga integratsiya qilinganda infratuzilma boʻladi. Faqatgina videolar va 3D yaratish yetarli emas.
Kompaniyaning strategiyasi mahsulotga emas, balki tuzilmaviy ahamiyatga ega. Jismoniy sunʼiy intellekt modellari parametrlar soni bilan emas, balki ular isteʼmol qiladigan maʼlumotlar hajmi bilan cheklangan va maʼlumotlar sanoati oddiy xom maʼlumotlarni yigʻishdan tartiblangan infratuzilmani yaratishga oʻtmoqda. Xitoy startapi WUWENAI uchun keyingi sinov – bu u World Labs, Tesla Optimus va Google DeepMind kabi gigantlar yonida jismoniy AI-infratuzilmasi sohasida jahon darajasidagi kompaniya boʻla oladimi yoki yoʻq. Yoʻl har holda ochilgan va WUWENAI asfalt yoyuvchi vazifasini oʻz zimmasiga olishga qaror qildi.
