Xitoyning ochiq sunʼiy intellekt sohasidagi tashabbusi Uchjen WIC sammitida kuchaymoqda

Bu oyda Shenʼchžendagi boʻlib oʻtadigan APEC iqtisodiy yetakchilari uchrashuvida China Southern Power Griddagi strategik masalalar eksperti va CSG Digital Research Institute Computing-Power-Grid Engineering Company direktori Lian Linyu sunʼiy intellektga asoslangan energiya tarmogʻiga oʻtish haqida soha fikrlarini baham koʻradi. U hisoblash yuklarini elektr taʼminoti bilan qanday muvofiqlashtirishni muhokama qiladi va AI hamda yashil energiya integratsiyasi uchun APEC doirasida amaliy hamkorlik variantlarini taklif etadi.

Global iqlim muammolari va sunʼiy intellektning portlashiga sabab boʻlgan energiya talabining ortishi sharoitida yashil energiyaga oʻtishni tezlashtirish dolzarb ustuvor vazifa boʻldi. Maqsad xavfsiz, ishonchli, yetarli, barqaror, inklyuziv, ekologik va qulay boʻlgan energiya tizimini yaratishdan iborat.

Bu maqsadga erishishning asosiy omili oltita asosiy tarmoqlarni muvofiqlashtiruvchi yangi tarmoq infratuzilmasini rivojlantirishdir: suv taʼminoti, elektr energiyasi, hisoblash, aloqa, yer osti shahar kommunikatsiyalari va logistika. Kengroq rejalashtirish turli mintaqalardagi toza energiya yetkazib berilishini energiya isteʼmoli bilan muvofiqlashtirish imkonini beradi.

Obʼektlarni birgalikda qurish va resurslarni almashish ortiqcha investitsiyalarni oldini olishga, energiya isteʼmolini kamaytirishga va xarajatlarni pasaytirishga yordam beradi. Birlikdagi koordinatsiya tufayli, hisoblash yuklari kabi energiya intensiv jarayonlar yashil energiya ortiqcha mavjud boʻlgan joylarda va vaqtlarda moslashuvchan ravishda rejalashtirilishi va amalga oshirilishi mumkin. Bu yashil energiya uchun mustahkam poydevor yaratadi, energiya tizimlarining barqarorligi, chidamliligini va qulayligini yaxshilaydi, shuningdek, global AI ning samarali rivojlanishiga hissa qoʻshadi.

Bu vizyonni amalga oshirish uchun hal qiluvchi yoʻl umumiy maqsadli va maxsus domenlar modellarini integratsiya qilish uchun energiya sektoridagi operatsiyalarning aniqligi, tezkor reaksiyasi va ishonchliligi burchaklashgan AIga yoʻnaltirilgan paradigma hisoblanadi. Sunʼiy intellektni energiya sektorining ishlab chiqarish jarayonlari va tashkiliy modellariga chuqur joriy etish sanoat AI ning rivojlanishi uchun zarur energiya infratuzilmasi qoʻllab-quvvatlashini taʼminlaydi. Bundan tashqari, aqlli idrok etish, ishonchli qaror qabul qilish va energiya tizimlarida xavfsiz ishlashga nisbatan qatʼiy talablarga javob berib, bu paradigma murakkab sanoat tizimlarini aqlli transformatsiya qilish uchun umumiy metodologiyalarni aniqlaydi va sanoat AI ning kengroq yangilanishi uchun texnologik yoʻl-yoʻriqni taklif etadi.

AIga asoslangan paradigmaning ahamiyati

Iqlim oʻzgarishi va AI inqilobi bilan bogʻliq umumiy bosimlar fonida energetika asosiy jang maydoniga aylangan va energiya tizimlari asosiy harakatlantiruvchi kuch hisoblanadi. AIga asoslangan paradigmani oʻrganish va energiya sektori uchun xos boʻlgan energiya infratuzilmasi va AI oʻrtasidagi ikki tomonlama kuchaytirishni amalga oshirish energiya tizimlarini modernizatsiya qilish, yashilga oʻtish, infratuzilmaning muvofiqlashtirilgan rivojlanishi va sanoat AI ning transformatsiyasi uchun hayotiy yoʻldir.

Energiya tizimlari jamoat xizmatlari mandati, strategik ahamiyati va tizimli murakkablik kabi noyob afzalliklarga ega. Sanoat ssenariylari boʻyicha AIga asoslangan energetika arxitekturasida texnik yutuqlarga erishish ikkita ikki tomonlama foyda keltirishi mumkin: energiya infratuzilmasiga ishonchli qoʻllab-quvvatlash va innovatsion yetakchilik, bu esa oʻz navbatida sanoat AI ning umumiy taraqqiyotini va iqtisodiyotning real sektoridagi raqamli aqlli yangilanishni tezlashtiradi.

Birinchidan, fundamental infratuzilma energiya ishlab chiqarish, sanoat operatsiyalari, shahar boshqaruvi va ijtimoiy ehtiyojlarni bogʻlab turgani uchun, AIga asoslangan paradigmadagi yutuqlar energiya tizimlarini modernizatsiya qiladi va sanoat AI ilovalari keng miqyosda joriy etilishini qoʻllab-quvvatlash uchun yanada barqaror, ishonchli va qulay quvvat manbalarini taʼminlaydi. Bundan tashqari, energiya tizimlari sanoatga xos AI ni oʻrganish uchun namuna boʻladigan sinov maydoni vazifasini bajaradi.

Energiya isteʼmoli real vaqt rejimida talab va taklifni muvozanatlashtirishni talab qiladi; ishlab chiqarish, uzatish va isteʼmol chambarchas bogʻliq va barcha operatsiyalar qatʼiy xavfsizlik qoidalariga rioya qilishi kerak. Shamol va quyoshdan tarmoqqa kiruvchi qayta tiklanuvchi energiya hajmi ortib borishi bilan, energiya ishlab chiqarish, yakuniy isteʼmol va energiya saqlash aktivlari oʻrtasida yanada yaqinroq koordinatsiya talab qilinadi, bu esa operatsion va koordinatsion murakkablikni oshiradi. AI energiya tizimining xatti-harakatini boshqaradigan fizik qonunlarni tushunishi, rivojlanayotgan holatlarni aniqlashi va operatsion xavfsizlikni taʼminlash uchun murakkab cheklovlar ostida ishonchli qarorlar qabul qilishi kerak. Ushbu muammolar boshqa sanoat sektorlarida ham keng tarqalgan. Shu sababli, AIga asoslangan paradigma doirasida erishilgan texnik yutuqlar va amaliy tajriba boshqa sanoatlar uchun qimmatli asos boʻlishi va sanoat AI ning kengroq rivojlanishini ragʻbatlantirishi mumkin.

Xitoy amaliyoti

Global iqlim oʻzgarishi va sunʼiy intellekt kengayishi natijasida elektr tarmoqlariga yuqori yuk tushishi bilan yuzlashgan Xitoy AI ning rivojlanishi uchun barqaror, toza, yetarli va qulay energiya bazasini yaratishga, yashil energiyaga oʻtishga va oltita asosiy infratuzilma tarmoqlarini muvofiqlashtirishga yordam beruvchi yangi tarmoqni rivojlantirishni ilgari surmoqda. AIga asoslangan paradigma ushbu vazifa uchun asosiy texnik qoʻllab-quvvatlashni taʼminlaydi.

Milliy muhim infratuzilmaning muvofiqlashtirilgan rivojlanishi talablariga javob berish uchun Xitoy toʻrt ustunga qurilgan integratsiyalashgan texnik tuzilmani taklif qildi va joriy etdi: AIga asoslangan oʻzaro taʼsir, AIga asoslangan arxitektura, AIga asoslangan jarayonlar va AIga asoslangan vositalarni integratsiya qilish.

AIga asoslangan oʻzaro taʼsir operatorlarga kundalik til yordamida soʻrovlar yuborish va vazifalarni bajarish imkonini beradi, shu tariqa tarmoqlararo ish jarayonlari uchun texnik toʻsiqlarni kamaytiradi. AIga asoslangan arxitektura sanoat raqamli asoslarini AI atrofida qayta tashkil etadi, turli agentlar, algoritmlar va modellar oʻrtasida moslikni taʼminlaydi va oltita asosiy infratuzilma tarmoqlarining aqlli tizimlari oʻrtasidagi bogʻlanishni ilgari suradi. AIga asoslangan jarayonlar oltita asosiy infratuzilma tarmoqlariga xizmat qiluvchi aqlli agentlarga integratsiyalashgan rejalashtirish va tarmoqlararo infratuzilmaning ketma-ket qurilishi uchun avtonom ravishda yechimlar yaratish va hamkorlik qilish imkonini beradi. AIga asoslangan vositalarni integratsiya qilish turli kasbiy vositalarga kirishni birlashtiradi, oltita asosiy infratuzilma tarmoqi ichidagi uskuna, ish jarayonlari va bogʻliqliklarni xaritalaydi va AI ga vazifalarni birgalikda bajarish uchun talab qilinganda tegishli vositalarni chaqirish imkonini beradi.

Bu texnik tuzilma China Southern Power Gridda qoʻllaniladi, bu esa bogʻliq infratuzilmaning rejalashtirilishi, qurilishi, dispetseriyasi va ekspluatatsiyasini muvofiqlashtirish imkonini beradi. Oʻzining E-Hong AI platformasi orqali China Southern Power Grid tarmoq uskunalari, operatsion tizimlar va sunʼiy intellekt imkoniyatlarini bogʻlaydi, avval ajratilgan maʼlumotlar va vositalarni uzluksiz ish jarayonlari uchun birlashtiradi — bu AIga asoslangan arxitekturaning misolidir. Tarmoqlar qurilishi rejalashtirilishi uchun operatorlar Da-Wate orqali suhbatdosh tabiiy tilda ish talablarini kiritishi mumkin, bu ogʻir qoʻlda operatsiyalarni bartaraf etadi, bu esa AIga asoslangan oʻzaro taʼsirni namoyish etadi. Uning qoʻshimcha moduli Da-Wate Yun-Rui keyin tarmoq quvvati qayerda va qanday hajmda qurilishi kerakligini tahlil qiladi va avtomatik ravishda rejalar va hisobotlarni yaratadi. Avval bir necha kun oladigan vazifalar endi AI tomonidan boshqariladigan toʻliq ish jarayonlari tufayli 10 daqiqada yakunlanadi — bu AIga asoslangan jarayonlarning namoyishidir.

Elektr energiyasini dispetseriya qilishda Tian-Quan ishlab chiqarish va yuk sharoitlari, shuningdek, tarmoq xavfsizlik cheklovlariga asoslangan yuqori tezlikdagi murakkab hisob-kitoblarni amalga oshiradi. U energiya bozorining ishtirokchilariga savdo qilinadigan energiya hajmini va narxlarini aniqlashda yordam beradi, AI tomonidan boshqariladigan kasbiy vazifalar uchun tegishli maxsus hisoblash resurslarini taqdim etadi, bu esa AIga asoslangan vositalarni integratsiya qilishni ifodalaydi. Uskunani tekshirishda sunʼiy intellekt modellari tekshiruv tasvirlarini qayta ishlaydi, liniyalardagi xavflar va uskuna nuqsonlarini aniqlaydi, texnik xizmat koʻrsatishni ustuvorlashtirishga yoʻnaltiradi. Bu uskuna xizmat koʻrsatishini qatʼiy kalendar tekshiruvlaridan holatga asoslangan xizmat koʻrsatishga oʻtkazadi, bu esa AIga asoslangan jarayonlarning yana bir real misolidir. Ushbu ichki tadqiqotlar Osiyo-Tinch okeani mintaqasi iqtisodiyotlari uchun toza energiya va aqllroq infratuzilmani qurish boʻyicha yangi imkoniyatlar ochadi.

Shimoliy-Tinch okean mintaqasida yashil energiyani integratsiya qilish

AIga asoslangan paradigma doirasidagi texnik innovatsiyalar va oltita asosiy infratuzilma tarmoqlarini muvofiqlashtirilgan joylashtirish boʻyicha Xitoy tajribasi Shimoliy-Tinch okean mintaqasida yashil energiyaga oʻtish va energiya sohasiga AI ni integratsiya qilish uchun hamkorlikka yangi yondashuvlarni taklif etadi. Kelajakda APEC iqtisodiyotlari bir nechta yoʻnalishlarda koʻp darajali chegaralararo hamkorlikni chuqurlashtirishi mumkin:

Umumiy tadqiqot va ishlab chiqish: Shamol va quyosh kabi oʻzgaruvchan qayta tiklanuvchi energiya manbalaridan foydalanishni oshirish uchun AI yordamida takomillashtirilgan yondashuvlarni birgalikda ishlab chiqish. Tarmoqning yanada barqaror, ishonchli va yashil ishlashini taʼminlash uchun hisoblash yuklarini elektr taʼminoti bilan muvofiqlashtirish usullarini oʻrganish.

Chegaralararo namoyish loyihalari: Mahalliy energiya resurslariga va alohida iqtisodiyotlarning amaliy ehtiyojlariga moslashtirilgan energiya sektori va toza energiya boʻyicha AI yechimlari boʻyicha birgalikdagi pilot loyihalarni ishga tushirish. Tadqiqot natijalarini real amaliyotga tezkor oʻtkazish uchun yordamchi obʼektlarni muvofiqlashtirilgan rejalashtirish, qurish va ekspluatatsiya qilishni sinash.

Standartlarni muvofiqlashtirish va bilim almashinuvi: Xalqaro standartlarni ishlab chiqishda ishtirok etishni ragʻbatlantirish. Uskuna va tizimlarning chegaralar orqali mosligini yaxshilash va favqulodda reaksiya resurslarini muvofiqlashtirilgan dispetseriya qilishni taʼminlash uchun texnik spetsifikatsiyalar, maʼlumotlar almashinuvi protokollari va foydalanish qoidalarini almashish.

Infratuzilma va sanoat hamkorligi: Suv taʼminoti, elektr energiyasi, hisoblash, aloqa, yer osti shahar kommunikatsiyalari va logistika infratuzilmasini resurslarni almashish va muvofiqlashtirilgan ekspluatatsiya qilishga yordam berish. Misollar: elektr energiyasi ishlab chiqarish profillariga javoban hisoblash yuklarini rejalashtirish va shahar tiklanish dasturlari davrida quvurlar va kabellarni integratsiyalashgan joylashtirish. Ortib borayotgan qurilish va resurs yoʻqotishlarini kamaytirish, oʻzgaruvchan qayta tiklanuvchi energiya manbalaridan foydalanishni oshirish, shuningdek, qurilish va ekspluatatsiya paytida energiya isteʼmoli va uglerod chiqindilarini kamaytirish uchun mintaqalararo va korporativ hamkorlikni kengaytirish.

Kelajakda, texnologiyalarda birgalikdagi innovatsiyalar, foydalanish ssenariylarini birgalikda yaratish, standartlarni uygʻunlashtirish va oʻzaro foyda keltiruvchi ekotizimni rivojlantirish orqali APEC iqtisodiyotlari yashil, aqlli, ishonchli va inklyuziv zamonaviy energiya va infratuzilma tizimiga erishishni tezlashtirishi mumkin. Bu butun Shimoliy-Tinch okean mintaqasida barqaror rivojlanishga yangi turtki beradi.

Rekursiv oʻz-oʻzini takomillashtirish mavzusi — yaʼni AI ning keyingi AI ni yaratishda yordam berish qobiliyati — bu kuzda Xitoydagi model ishlab chiquvchilari orasida eng sezilarli mavzulardan biriga aylandi. Leiphone soʻroviga koʻra, umumiy tendensiya kuzatilmoqda: ishlab chiquvchilar AI ga modellarning vaznlarini qayta yozishga yoʻl qoʻymayapti. Buning oʻrniga, laboratoriyalar AI ni oʻquv konveyerlari, inferens tizimlari, GPU yadrolari, qum maydonchalari va agent uskunalar bilan ishlashga yoʻnaltirmoqda.

Shanghai Jiao Tung, Tsinghua, ByteDance, SenseTime va boshqa tashkilotlarning 35 ta tadqiqotchisi tomonidan sentyabr oyida tayyorlangan ishda beshta oʻz-oʻzini takomillashtirish darajasi taklif etilgan boʻlib, aksariyat ilgʻor tizimlar birinchi va ikkinchi darajalar orasida joylashgan.

Oʻz-oʻzini takomillashtirishning amalga oshirilishi misollari

Zhipu kompaniyasi eng aniq ishlab chiqarish misolini namoyish etdi. GLM-5.3 tomonidan boshqariladigan infratuzilma agenti ikki hafta ichida Xitoyda ishlab chiqarilgan taxminan 100 000 tezlatgichdan iborat klaster uchun GLM-5.3-Flash uchun xizmat koʻrsatish infratuzilmasini yaratdi, ish tuzatishlarini koʻp marta foydalanish mumkin boʻlgan shablonlar shaklida saqlab qoʻydi. Keyinchalik, Tsinghua bilan hamkorlikda HarnessPro ishida agentlar oʻzining boshqaruv mexanizmini qayta yozishga muvaffaq boʻldilar.

DeepSeek oʻquv muhiti bilan ishlashni boshladi. Tsinghua ishtirokida yaratilgan DSec klasteri har kuni taxminan 3 million qum maydonchasini hosil qiladi, bu agentlarga kuchliroq agentlar uchun muhitlar yaratish imkonini beradi. DeepSeek Harness tizimi vositalar va hatto oʻzining asosiy ishga tushirish vaqtini ham qayta ishga tushirishsiz almashtirilishi va qaytarilishi mumkin boʻlgan plaginlar sifatida koʻrib chiqadi.

ModelBestdagi Forge Engineering loyihasi AI dan AI yaratish uchun zarur boʻlgan dasturiy taʼminotni yozishni talab qiladi. U maʼlumot berishicha, AI tomonidan yaratilgan ForgeTrain oʻquv tuzilmasi sakkiz soat ichida Megatron-LM bilan tenglashdi, va ForgeKernel operatorlari Huawei va NVIDIA ning rasmiy reytinglarini ortda qoldirdi.

Moonshot AI katta miqyosdagi ragdalanuvchi oʻquvga tayanadi. Kimi K3 ni oʻqitish Firecracker mikrovirtual mashinalaridagi 51 milliondan ortiq qum maydonchalaridan va klaster ichidagi muvaffaqiyatsiz ishga tushirishlarni 26 ta ssenariydan tiklaydigan agentdan, shuningdek, oʻquv retseptlarini baholaydigan agent mukofoti modelidan foydalanishni talab qildi. Xavflar oktyabr oyida paydo boʻldi, chunki K3.1 Pro dagi sub-agent chaqiruvlari nazoratdan chiqib ketdi va Kimi oylik ishtirokchilar kvotasini 25 foizga pasaytirdi.

Alibaba Qwen3.8-Max ning oʻzi bir oydan ortiq davomida oʻquv konveyerini mustaqil ravishda ishga tushirganini, 33 iteratsiyadan oʻtganini maʼlum qildi va Qwen Apex-35B-V1.0 kabi tashqi tashabbusotlar uchun asos boʻlib xizmat qiladi. ByteDance Seed jamoasi oʻz-oʻzini evolyutsion qila oladigan model identifikatorini taklif qiladi, deb daʼvo qiladiki, aksariyat tizimlar faqat yarim yopiq sikllar hisoblanadi, chunki baholash qoidalari hali ham odamlar tomonidan belgilab qoʻyilmoqda. Xiaomi MiMo-V2.6 da olti kun davomida ragdalanuvchi oʻquvni efirga yetkazdi.

Muhandislik tsikllari mavjud boʻlsa-da, Zhipu bosh ilmiy xodimi Tan Ze taʼkidlaganidek, murakkab vazifa qolmoqda: model qachon toʻxtashi, qachon oʻzini tuzatishi va oʻz oʻquvini qanday baholashi kerakligini ishonchli aniqlashi kerak.

Bu yili Xitoydagi ultra boy odamlar soni tarixiy maksimal darajaga yetdi, chunki texnologik magnatlar, shu jumladan DeepSeek asoschisi ham sunʼiy intellekt sohasidagi mamlakat ishtirokini kengaytirish fonida diqqat bilan kuzatilayotgan roʻyxatga qoʻshildi.

Seshanba kuni eʼlon qilingan Hurun China Rich Listining yillik roʻyxatiga koʻra, qiymati 5 milliard yuan (750 million AQSh dollari) dan oshadigan shaxslar soni rekord darajada boʻlgan 1 529 kishiga koʻtarildi, bu 2021 yilda qayd etilgan oldingi maksimal 1 460 kishidan sezilarli darajada yuqori.

DeepSeek AI startapi asoschisi Lian Wenfeng 41,7 milliard dollarlik taxminiy mol-mulk bilan yettinchi oʻrinda debiut qildi – bu aksariyatining yarmi yarimoʻtkazchilik, AI va robototexnika kabi sektorlardan kelgan 263 nafar yangi kiruvchi hisoblanadi.

Uning boyligi DeepSeek ning mantiqiy xulosa chiqarish uchun moʻljallangan R1 modeli tufayli oshdi, bu model oʻtgan yili sanoatda shov-shuv qildi va Amerika texnologik aksiyalarining sotilishiga sabab boʻldi.

Bu yildagi roʻyxat Xitoyning «ikki tezlikdagi iqtisodiyot» konsepsiyasini aks ettirdi, bunda Hurun Tadqiqot instituti bosh olimi Rupert Huggeverf taʼkidlaganidek, anʼanaviy boylik kamayib borayotgan paytda texnologik boyliklar oʻsib bormoqda.

Top-100 kishidan 60 foizi Xitoy 2015 yilda ishga tushirilgan rejasi doirasida belgilangan sektorlarda boylik toʻplagan, ushbu reja oʻn yil ichida texnologik yetakchilikka erishishni maqsad qilgan edi.

Huggeverf matbuot eʼlonida: «Bu yerda 'Xitoyda yaratilgan 2025' haqiqatga aylangan yil boʻldi» deb aytdi.

ByteDance asoschisi va 2024 yilda Xitoyning eng boy odami boʻlgan Zhang Yiming 99,7 milliard dollarlik taxminiy mol-mulk bilan birinchi oʻringa qaytdi – bu ushbu roʻyxat uchun rekorddir. U «qadoqlangan suv qiroli» sifatida tanilgan Nongfu Spring asoschisi John Shanshan ustidan oʻtib ketdi.

TikTok va Douyinni oʻz ichiga olgan ByteDance butun dunyo miqyosida tobora ortib borayotgan tartibga solish bosimi bilan duch kelmoqda, ammo uning AI chat-boti Doubao har oy 420 millionga yaqin faol foydalanuvchiga ega boʻlib, mahalliy raqobatchilardan sezilarli darajada ustun turibdi.

Shuningdek, top-10 ga CATLdan Robin Zeng, Tencentdan Pony Ma, NetEasdan William Dina va Cambricondan Chen Tianshi kiritilgan.

DeepSeek yangi 100 milliard yuanlik moliyalashtirish turini yakunlashga yaqin ekanligi maʼlum boʻldi – bu Xitoy AI sanoati uchun rekorddir – va bu kompaniyani taxminan 500 milliard yuan qiymatga baholashi mumkin.

Hurun tomonidan seshanba kuni eʼlon qilingan Xitoyning eng boy ayollari roʻyxati Lens Technology sensor ekranlari ishlab chiqaruvchisining asoschisi Zhou Cunfan birinchi oʻrinda 18,9 milliard dollarlik mol-mulk bilan oʻrnini saqlab qolgani koʻrsatdi.