Обзор за 30 секунд: Благодаря производству AI-чипов NVIDIA компанией ТСМС Тайвань занимает ключевое положение в глобальной цепочке поставок AI-«железа». После взрыва генеративного AI в 2023 году Тайвань начал переходить от роли «производителя чипов для других» к размышлению о том, «как использовать AI», правительство продвигает четыре ключевые AI-стратегии, но семь из десяти предприятий всё ещё не преодолели порог AI-трансформации. Тайвань движется от контрактного производства «железа» к инновациям в применении AI.
Когда в конце 2022 года ChatGPT появился на свет, многие тайваньцы, вероятно, не ожидали, что аппаратная основа этой AI-революции во многом является «тайваньским производством».
AI-империя чипов ТСМС
История начинается с ТСМС. Когда NVIDIA в 2020 году выпустила серию GPU RTX 30, технологический процесс 7 нм ТСМС сыграл решающую роль. Когда в 2023 году NVIDIA благодаря ChatGPT стала хитом, а AI-чипы H100 испытывали дефицит, ТСМС снова стал скрытым двигателем прогресса.
Это не случайность. ТСМС с 2016 года ведёт глубокое сотрудничество с NVIDIA, инвестируя в самые передовые технологические процессы. Тогда многие считали AI ещё слишком далеким, но ТСМС сделал верную ставку.
В 2024 году доходы, связанные с AI, составили более 50% от общего объема выручки ТСМС. Не только NVIDIA — такие гиганты AI-чипов, как AMD, Broadcom, Marvell, — не могут обойтись без производственных технологий ТСМС. Можно сказать: без ТСМС не было бы сегодняшнего AI-бума.
Но это также заставило Тайвань задуматься: мы просто помогаем другим делать чипы, или должны развивать собственные AI-возможности?
От мышления контрактного производителя к инновациям в применении
После того как ChatGPT в 2023 году вызвал мировой AI-бум, правительство и бизнес Тайваня начали серьезно обдумывать AI-стратегию.
Исполнительный Юань в 2024 году представил «Четыре ключевые AI-стратегии»: расширение вычислительных мощностей, связывание сценариев применения, привлечение талантов, демонстрация применений. Простыми словами: строительство AI-центров вычислений, поиск сценариев AI-применения, воспитание AI-кадров, продвижение использования AI во всех отраслях.
Но при реальном внедрении оказалось, что вызовы велики. По данным опроса предприятий 2025 года, семь из десяти тайваньских компаний до сих пор не внедрили AI по-настоящему. Основные причины очень прагматичны: не знают, как применять, нет данных, нет кадров, слишком высокая стоимость.
Это отражает особенность тайваньской индустрии: «железо» очень сильное, программное обеспечение относительно слабое. Мы умеем делать самые передовые в мире чипы, но не обязательно умеем использовать AI для решения бизнес-задач.
История тайваньского медицинского AI
Однако есть и успешные примеры. Медицинский AI Тайваня — одна из наиболее развитых сфер.
AI-система патологической визуализации компании Yunxiang Technology способна автоматически интерпретировать онкологические патологические срезы, точность сравнима с опытными врачами. Эта система уже используется в ведущих медицинских центрах, таких как больница НТУ, и получила сертификат FDA США.
Почему медицинский AI в Тайване развивается успешно? Несколько ключевых факторов:
Во-первых, у Тайваня мирового уровня система здравоохранения. Система страхования здоровья позволила накопить огромное количество качественных медицинских историй болезни. Во-вторых, подготовка врачей в Тайване строгая, что делает эталонные ответы для AI-систем более надежными. В-третьих, тайваньские врачи относительно открыты к новым технологиям и готовы их пробовать.
Acer Medical AI также достигла прорыва в диагностике диабетической ретинопатии. Их AI-система может интерпретировать фотографии дна глаза за 30 секунд с точностью выше 90%. Это особенно полезно для медицины в отдаленных районах — не нужен специалист-офтальмолог, обычная поликлиника может предоставлять диагностику профессионального уровня.
AI-эксперименты в производстве
Тайваньское производство также пытается трансформироваться с помощью AI, но прогресс неравномерен.
Delta Electronics — пример относительно успешного внедрения. Они внедрили AI-систему контроля качества на заводе в Тайда, используя машинное зрение для проверки дефектов печатных плат. Раньше требовался ручной визуальный контроль, теперь AI работает круглосуточно без перерывов и точнее человеческого глаза.
Foxconn также продвигает концепцию AI-заводов, используя AI для прогнозирования поломок оборудования и оптимизации производственных графиков. Но масштаб Foxconn слишком велик, темпы внедрения на разных заводах разнятся, эффекты всё ещё оцениваются.
В сравнении, малым и средним предприятиям внедрять AI сложнее. Нехватка ресурсов, отсутствие профильных специалистов, незнание, с чего начать — повсеместные проблемы. Хотя у правительства есть программы субсидирования, процедуры подачи сложны, МСП часто отказываются от участия.
Консервативный финансовый сектор
Тайваньский финансовый сектор относится к AI довольно консервативно, в основном из-за опасений по управлению рисками.
Тем не менее, есть некоторые попытки. Банк E.SUN разработал AI-систему обслуживания клиентов, способную отвечать на общие банковские вопросы. Банк CTBC использует AI для анализа кредитных рисков, повышая точность кредитных решений.
Но в целом AI-применения в тайваньском финансовом секторе всё ещё поверхностны, в основном ограничиваются этапом чат-ботов обслуживания. Настоящие ключевые AI-применения, такие как алгоритмическая торговля, риск-моделирование и т.д., ещё не получили широкого распространения.
Это, вероятно, связано с консервативной культурой финансового сектора, а также со строгим регуляторным окружением. Вопросы интерпретируемости и справедливости AI-решений в финансах особенно чувствительны.
Война за таланты
AI-кадры — сейчас главное «узкое горлышко» Тайваня.
По статистике портала 104 Job Bank, средняя зарплата по AI-вакансиям в 2024 году выросла с 41 000 до 57 000 тайваньских долларов, рост более 30%. Зарплата старших AI-инженеров может превышать миллион.
Но даже при высоких зарплатах кадров не хватает. Национальный университет Тайваня хоть и открыл много AI-курсов, но выпускники всё ещё склонны к теории, практического опыта мало.
Бизнес начал выращивать кадры самостоятельно. ТСМС, Foxconn и другие крупные корпорации имеют внутренние программы AI-обучения. Некоторые AI-стартапы также начали сотрудничать с учебными заведениями, предоставляя стажировки.
Конкуренция за иностранных AI-талантов ещё острее. NVIDIA, Google, Microsoft и др. открывают в Тайване НИО-центры, заманяя кадры высокими зарплатами. У тайваньских компаний давление удержать таланты очень велико.
Борьба стартап-экосистемы
Тайваньская AI-стартап-среда всё ещё на стадии зарождения.
По сравнению с Кремниевой долиной США или Шэньчжэнем Китая, тайваньских AI-стартапов меньше, масштаб их меньше. Основные причины: слишком малый рынок, недостаток финансирования, ограниченные кадры.
Но есть и яркие точки. Венчурные фонды AppWorks, ZhenFund и др. начали фокусироваться на AI-сфере, предоставляя финансирование и менторство. Правительственный «AI-центр инновационных исследований» также оказывает технологическую поддержку.
Интересно, что тайваньские AI-стартапы часто выбирают глубокую проработку вертикальных ниш, а не создание платформенных продуктов. Например, специализация на сельскохозяйственном AI, текстильном AI или конкретном медицинском AI. Это, возможно, лучше соответствует особенностям тайваньской индустрии.
Влияние технологической войны США–Китая
Технологическая война США и Китая оказывает большое влияние на тайваньскую AI-индустрию.
С одной стороны, запрет США на поставки AI-чипов в Китай приносит выгоду таким тайваньским компаниям, как ТСМС. NVIDIA и другие американские компании нуждаются в большем количестве тайваньских чипов для удовлетворения глобального (за исключением Китая) AI-спроса.
Но с другой стороны, Тайвань сталкивается с давлением выбора стороны. Некоторые AI-технологии внесены в списки экспортного контроля, тайваньским компаниям в технологическом сотрудничестве нужно быть более осторожными.
Ещё сложнее то, что у многих тайваньских компаний важный бизнес в Китае. Как соблюдать американское законодательство и одновременно сохранить деловые отношения с Китаем — становится головной болью для предприятий.
Тайваньская специфика AI
За эти годы развития тайваньская AI-индустрия начала формировать свои черты.
Во-первых, «интеграция железа и софта». У Тайваня мощные производственные способности по «железу», в сочетании с программными приложениями это позволяет предлагать полные AI-решения. Это преимущество Тайваня перед чисто программными компаниями.
Во-вторых, «вертикальные применения». В конкретных сферах (медицина, производство) у Тайваня глубокий промышленный ноу-хау, AI + профильная экспертиза может стать уникальным тайваньским путем.
В-третьих, «соотношение цена/качество». Тайваньские AI-решения обычно дешевле западных, но надежнее китайских, обладая определенной конкурентоспособностью на международном рынке.
Возможности и вызовы будущего
Будущее тайваньской AI-индустрии зависит от того, найдет ли она свою позицию.
Мы вряд ли сможем конкурировать с США в базовых моделях, и вряд ли сможем конкурировать с Китаем по масштабу рынка. Но мы можем найти возможности в конкретных прикладных областях, интеграции железа и софта или решениях с высоким соотношением цена/качество.
Пограничный AI (Edge AI) может быть одним направлением. У Тайваня преимущества в IoT, встраиваемых системах, плюс производственные способности по AI-чипам — полная цепочка поставок пограничных AI-устройств может стать сильной стороной Тайваня.
Зеленый AI — тоже возможность. Тайвань продвигает цель нулевых чистых выбросов, спрос на применение AI-технологий в энергосбережении, оптимизации и т.д. велик.
Но вызовы очень реальны: нехватка кадров, слишком малый рынок, острая международная конкуренция. Чтобы тайваньской AI-индустрии преуспеть, нужно слаженное взаимодействие правительства, бизнеса и академии, а также больше терпения и долгосрочных инвестиций.
В конце концов, AI — не технология, достижимая за один скачок, а способность, требующая долгосрочного накопления. У Тайваня есть шанс, но путь ещё длинный.
Справочные материалы
- Направления развития AI-политики Нацсовета науки
- Офис по продвижению AI-индустрии Минэкономразвития
- Институт информационной индустрии: текущее состояние развития AI-индустрии Тайваня
- ТСМС: анализ AI-бизнеса в ежегодном отчете 2024 года
- Минцифрового развития: результаты продвижения четырех ключевых AI-стратегий