От технических обсуждений к глубокому развитию отрасли: в борьбе за AI второй половины важны внедрение и управление

Журналист газеты «Синьцзинбао» Л Юй Чжао

На месте проведения ежегодного собрания Азиатского форума Боао 2026 года несомненно самой обсуждаемой темой является ИИ. Тематические секции вокруг темы ИИ идут одна за другой, интерес неуклонно растет. В отличие от прошлых лет, когда чаще обсуждались прежде всего технологические прорывы и итерации моделей, в этом году внешнее внимание больше сосредоточено на том, как ИИ действительно войдет в производственную первую линию — от «выглядит очень мощным» к «на практике работает эффективно». При этом, ускоряя внедрение, как удержать нижние границы безопасности, ответственности и управления (governance).

В «Докладе о работе правительства» на 2026 год предложено создать новую форму интеллектуальной экономики. Углублять и расширять практику «искусственный интеллект +», содействовать скорейшему продвижению нового поколения интеллектуальных терминалов и интеллектуальных агентов, продвигать масштабную коммерциализацию приложений ИИ в ключевых отраслевых областях, культивировать новые отраслевые направления и новые модели интеллектуально-нэйтивного (native) развития. Если смотреть на обсуждения на этом Азиатском форуме Боао, исходя из данного политического ориентира, нетрудно заметить: ИИ переходит от технологической гонки к глубокому освоению отраслей; точка приложения его конкуренции уже не ограничивается самими моделями и вычислительными мощностями — она также заключается в синхронном продвижении встраивания в сценарии, реорганизации организаций и согласованного развития системы управления.

От технологического соперничества — к внедрению в сценарии

«Когда ИИ дошел до сегодняшнего уровня, самый волнующий вопрос для отрасли уже не в том, есть ли новая модель, а в том, можно ли создать реальную ценность», — сказал Цзян Сяоцюань, бывший заместитель генерального секретаря Государственного совета, глава консультативного комитета экспертов по национальным данным, почетный председатель Китайского общества по изучению экономики промышленности. Он отметил, что в эпоху искусственного интеллекта и цифровой экономики роль отраслей и предприятий в инновациях заметно возрастает; традиционный линейный инновационный путь «от научного открытия к разработке технологии, затем к преобразованию в отрасль» подвергается перестройке. Отраслевые ведомства теперь не просто являются конечным звеном трансформации результатов — они все глубже участвуют в обнаружении и разработке передовых технологий.

Далее академик Китайской инженерной академии, профессор Пекинского университета Цинхуа (清华大学) и одновременно профессор-лектор, а также директор Института по исследованию интеллектуальной индустрии при Цинхуа Чжан Яцин обобщил текущее развитие ИИ тремя основными тенденциями: переход от генеративного ИИ к ИИ-агентам; переход от информационного интеллекта к физическому и биологическому интеллекту; переход от одной технологии к «ИИ +», который полностью раскрывает потенциал и дает комплексную поддержку всем отраслям.

Это суждение нашло подтверждение на многочисленных обсуждениях. Представители делового сообщества, участвовавшие в работе, в целом считают, что ИИ постепенно выходит за рамки позиции вспомогательного инструмента и становится важной силой, заново формирующей бизнес-процессы и отраслевую логику. Дай Пу, совместный генеральный исполнительный председатель (global管委会联席总裁) Roland Berger, сослался на результаты исследования его команды по 200 компаниям: более 90% предприятий недовольны отдачей от инвестиций в ИИ. По его словам, дело не в самой технологии; проблема в том, что многие компании все еще остаются на этапе разрозненных пилотов, локальной оптимизации и даже «добавить чат-бота», без реального перестроения процессов на основе ИИ, реорганизации данных и перенастройки архитектуры организаций. Он считает, что только когда ИИ встраивается во весь сквозной процесс предприятия и создается прикладная система, основанная на собственных данных и модернизации систем, инвестиции в ИИ могут преодолеть «разрыв в ценности».

Сцены внедрения ИИ в настоящее время ускоренно возникают. «В сфере образования долгое время одновременно трудно обеспечить высокое качество, крупномасштабность и персонализацию; по мере продвижения приложений ИИ появляется прорыв», — сообщил корреспонденту «Синьцзинбао» Чэн Цюнь, вице-президент группы Yuanli Technology и глава Института исследований искусственного интеллекта. Слаженная архитектура «на периферии-на облаке» (端边云协同), эволюция интеллектуальных терминалов, а также постоянное совершенствование базовых возможностей, включая связь и вычислительные мощности, обеспечивают основу для масштабного применения ИИ.

Несколько участников форума считают, что в дальнейшем акцент конкуренции ИИ будет смещаться в большей степени от параметров моделей и универсальных возможностей — к отраслевому пониманию, трансформации сценариев и коммерческому замкнутому циклу. Тот, кто быстрее встроит ИИ в реальное производство и повседневную жизнь, скорее всего, сможет занять инициативу в новой волне преобразований отрасли.

Применение и управление (governance) должны продвигаться синхронно

Чем быстрее ИИ встраивается в реальный мир, тем более выпуклой становится важность управления. Опрошенные в целом полагают, что ИИ может повышать эффективность, оптимизировать распределение ресурсов и расширять доступность услуг, но ни в коем случае нельзя, оторвавшись от границ ответственности и институциональных ограничений, в одиночку «нестись галопом». Применение и управление должны продвигаться синхронно.

Се Лань, директор Института Сучемин (苏世民学院) при Цинхуа, и одновременно директор Института международного управления искусственным интеллектом при Цинхуа, сказал корреспонденту «Синьцзинбао», что сегодня технологические прорывы уже явно опережают внедрение в приложениях и построение институциональной базы. Это означает, что при продвижении внедрения ИИ отрасль должна одновременно видеть его потенциал и в то же время ускорять развитие экосистемной координации и построение правил.

По мнению участников, проблема управления ИИ проявляется наиболее концентрированно в сценариях медицинского здоровья. Ву Вэнда, генеральный директор Tencent Health и руководитель лаборатории Tencent Life Sciences, прямо заявил: задачи с высоким риском нельзя полностью возлагать на интеллектуальных агентов; субъект ответственности должен быть человеком. Нельзя переносить ответственность под предлогом «ИИ так решил». Ци Юншоу (池永硕), генеральный директор по корпоративным делам компании Loxun Group и председатель совета директоров Aiswei Er, также отметил: система здравоохранения чрезвычайно сложна; приложения ИИ должны, повышая эффективность, одновременно остерегаться «теней» и последствий. Необходимо содействовать обмену знаниями, принятию решений на основе доказательств и справедливой доступности, но предпосылкой является контроль неблагоприятных последствий в рамках управляемой зоны. Ли Тунъинь, заместитель в сфере стратегии и инноваций издательства «Клеточный издательский дом» и одновременно исполнительный главный редактор, полагает: ИИ в сфере медицинского здоровья нельзя оценивать лишь по тому, «выглядит ли вывод достойно»; нужно также обращать внимание на то, качественные ли и заслуживают ли доверия входные данные, были ли выводы сделаны после рассуждений и проверок контекста. Потому что если в решениях будет ошибка, ее цена окажется намного выше, чем в обычных сценариях потребления.

Чжан Яцин предложил: для контента, генерируемого ИИ, нужно усиливать маркировку; интеллектуальные агенты должны быть прослеживаемыми до субъекта ответственности. Значительная часть правил действующей правовой системы все еще применима, но для новых форм технологий нужно своевременно закрывать институциональные пробелы. На месте проведения ежегодного собрания некоторые участники признались корреспонденту «Синьцзинбао», что проблемы безопасности данных, алгоритмической предвзятости, прозрачности моделей, энергопотребления, международного сотрудничества и т.п. станут ключевыми переменными, определяющими долгосрочное здоровое развитие ИИ. Иными словами, конкуренция ИИ — это не только спор о технологиях и бизнес-моделях, но и спор о возможностях управления, возможностях институционального обеспечения и возможностях экосистемной координации.

Сегодня ИИ ускоренно прощается с «жаром концепций» и «жаром демонстраций» и входит в глубинную область, где больше подчеркивается практическая эффективность и больше внимания уделяется ответственности. С одной стороны, интеллектуальные агенты, новые типы терминалов, отраслевые большие модели и приложения, рожденные как native для ИИ (AI-native), продолжают появляться, продвигая «искусственный интеллект +» от точечных экспериментов к развертыванию по площадям. С другой стороны, дискуссии вокруг признания ответственности, управления данными, предотвращения рисков и построения правил также явно ускоряют темп. Для отрасли именно по-настоящему определяет, насколько далеко ИИ сможет уйти — и скорость технологических итераций, и глубина внедрения, и зрелость управления. Только найдя более устойчивую точку баланса между инновациями и нормами, ИИ сможет лучше стать новым драйвером, продвигающим высококачественное развитие экономики.