Обзор за 30 секунд: Благодаря производству ИИ-чипов NVIDIA компанией ТСМК Тайвань занимает ключевое положение в глобальной цепочке поставок ИИ-оборудования. После взрыва генеративного ИИ в 2023 году Тайвань начал переходить от роли «производителя чипов для других» к размышлению о том, «как использовать ИИ», правительство продвигает четыре большие стратегии ИИ, однако семь из десяти предприятий всё ещё не преодолели порог внедрения ИИ. Тайвань движется от контрактного производства оборудования к инновациям в применении ИИ.
Когда в конце 2022 года ChatGPT появился на свет, многие тайваньцы, возможно, не ожидали, что аппаратная база, поддерживающая эту революцию ИИ, во многом является «тайваньским производством».
Империя ИИ-чипов ТСМК
История начинается с ТСМК. Когда NVIDIA в 2020 году выпустила серию GPU RTX 30, технологический процесс 7 нм ТСМК сыграл решающую роль. Когда в 2023 году NVIDIA благодаря ChatGPT стала невероятно популярной, а ИИ-чипы H100 испытывали дефицит, ТСМК снова стал невидимым двигателем прогресса.
Это не случайность. ТСМК с 2016 года ведёт глубокое сотрудничество с NVIDIA, инвестируя в самые передовые технологические процессы. Тогда многие считали ИИ ещё слишком далеким, но ТСМК сделала верную ставку.
В 2024 году доходы ТСМК, связанные с ИИ, составили более 50% от общего объёма выручки. Не только NVIDIA, но и AMD, Broadcom, Marvell и другие крупные производители ИИ-чипов не могут обойтись без производственных технологий ТСМК. Можно сказать: без ТСМК не было бы сегодняшнего бума ИИ.
Но это также заставило Тайвань задуматься: мы просто помогаем другим делать чипы, или должны развивать свои собственные возможности в области ИИ?
От мышления контрактного производства к инновациям в применении
После того как ChatGPT в 2023 году вызвал мировой ажиотаж вокруг ИИ, правительство и бизнес Тайваня начали серьезно обдумывать стратегию ИИ.
Исполнительный юань в 2024 году запустил «Четыре большие стратегии ИИ»: расширение вычислительных мощностей, связывание сценариев применения, привлечение талантов, демонстрация применений. Простыми словами: строительство центров вычислений ИИ, поиск сценариев применения ИИ, воспитание талантов в области ИИ, продвижение использования ИИ во всех отраслях.
Но при реальном внедрении обнаружилось, что трудности велики. По данным опроса предприятий 2025 года, семь из десяти тайваньских компаний не внедрили ИИ по-настоящему. Основные причины очень прагматичны: не знают, как использовать, нет данных, нет талантов, слишком высокая стоимость.
Это отражает особенность тайваньской промышленности: сильное оборудование, относительно слабое программное обеспечение. Мы умеем делать самые передовые в мире чипы, но не обязательно умеем использовать ИИ для решения бизнес-задач.
Тайваньская история медицинского ИИ
Тем не менее, есть и успешные примеры. Медицинский ИИ Тайваня — одна из наиболее развитых сфер.
Система ИИ для патологических изображений, разработанная компанией AetherAI (雲象科技), способна автоматически анализировать патологические срезы рака, с точностью, сравнимой с опытными врачами. Эта система уже используется в таких ведущих медицинских центрах, как Госпиталь НТУ (台大醫院), и получила сертификат FDA США.
Почему медицинский ИИ в Тайване развивается успешно? Несколько ключевых факторов:
Во-первых, у Тайваня мирового уровня система здравоохранения. Система национального медицинского страхования позволила накопить огромное количество качественных медицинских историй болезни. Во-вторых, подготовка врачей в Тайване строгая, поэтому «эталонные ответы» для систем ИИ более надежны. В-третьих, тайваньские врачи относительно открыты к новым технологиям и готовы их пробовать.
Acer Medical (宏碁智醫) также достигла прорыва в диагностике диабетической ретинопатии. Их система ИИ может за 30 секунд проанализировать фотографию дна глаза с точностью более 90%. Это особенно полезно для медицины в отдалённых районах — не нужен специалист-офтальмолог, обычная поликлиника может обеспечить диагностику профессионального уровня.
Эксперименты с ИИ в производстве
Тайваньское производство также пытается трансформироваться с помощью ИИ, но прогресс неравномерен.
Delta Electronics (台達電) — довольно успешный пример. Они внедрили систему ИИ для контроля качества на заводе в Тайда, используя машинное зрение для проверки дефектов печатных плат. Раньше требовался ручной визуальный контроль, теперь ИИ работает круглосуточно без отдыха и точнее человеческого глаза.
Foxconn (鴻海) также продвигает ИИ-заводы, используя ИИ для прогнозирования поломок оборудования и оптимизации производственных графиков. Но масштаб Foxconn слишком велик, темпы внедрения на разных заводах разнятся, эффект ещё оценивается.
В сравнении, внедрение ИИ в малых и средних предприятиях ещё сложнее. Нехватка ресурсов, отсутствие профессиональных талантов, незнание, с чего начать — повсеместные проблемы. Хотя у правительства есть программы субсидирования, процедуры подачи сложны, малые и средние предприятия часто отказываются.
Консервативный финансовый сектор
Отношение тайваньского финансового сектора к ИИ довольно консервативное, в основном из-за опасений по управлению рисками.
Тем не менее, есть некоторые попытки. Банк E.SUN (玉山銀行) разработал систему ИИ-клиентской службы, способную отвечать на общие банковские вопросы. Банк CTBC (中信銀行) использует ИИ для анализа кредитных рисков, повышая точность решений по кредитованию.
Но в целом применение ИИ в тайваньском финансовом секторе всё ещё довольно поверхностное, в основном останавливается на этапе чат-ботов клиентской службы. Настоящие ключевые применения ИИ, такие как алгоритмическая торговля, моделирование рисков и т.д., ещё не получили широкого распространения.
Это, возможно, связано с консервативной культурой финансового сектора, а также со строгим регуляторным окружением. Вопросы интерпретируемости и справедливости ИИ-решений в финансовой сфере особенно чувствительны.
Война за таланты
Таланты в области ИИ — сейчас самое большое «узкое горлышко» Тайваня.
По данным портала 104 Job Bank, в 2024 году средняя зарплата по вакансиям, связанным с ИИ, выросла с 41 000 до 57 000 тайваньских долларов, рост более 30%. Зарплата старших ИИ-инженеров может превышать 1 млн тайваньских долларов.
Но даже при высоких зарплатах талантов не хватает. Национальный университет Тайваня хоть и открыл много курсов по ИИ, но выпускники всё ещё склонны к теории, практического опыта мало.
Бизнес начал выращивать таланты самостоятельно. ТСМК, Foxconn и другие крупные корпорации имеют внутренние программы обучения ИИ. Некоторые ИИ-стартапы также начали сотрудничать с учебными заведениями, предоставляя стажировки.
Конкуренция за иностранных талантов в области ИИ ещё острее. NVIDIA, Google, Microsoft и др. последовательно открывают в Тайване НИЦ, заманяя таланты высокими зарплатами. У тайваньских компаний большой давление удержать таланты.
Борьба стартап-экосистемы
Тайваньская экосистема ИИ-стартапов всё ещё на стадии зарождения.
По сравнению с Кремниевой долиной США или Шэньчжэнем Китая, тайваньских ИИ-стартапов меньше, масштаб их меньше. Основные причины: слишком маленький рынок, недостаток финансирования, ограниченные таланты.
Тем не менее, есть и яркие точки. AppWorks, ZhenFund (之初創投) и другие венчурные фонды начали фокусироваться на сфере ИИ, предоставляя финансирование и менторство. Правительственный «Центр инновационных исследований ИИ» также оказывает техническую поддержку.
Интересно, что тайваньские ИИ-стартапы часто выбирают глубокую проработку вертикальных областей, а не создание платформенных продуктов. Например, специализация на сельскохозяйственном ИИ, текстильном ИИ или конкретном медицинском ИИ. Это, возможно, лучше соответствует особенностям тайваньской промышленности.
Влияние технологической войны между США и Китаем
Технологическая война между США и Китаем оказывает большое влияние на тайваньскую ИИ-промышленность.
С одной стороны, запрет США на поставки ИИ-чипов в Китай приносит выгоду таким тайваньским компаниям, как ТСМК. NVIDIA и другие американские компании нуждаются в большем количестве чипов, произведенных в Тайване, чтобы удовлетворить глобальный (за исключением Китая) спрос на ИИ.
Но с другой стороны, Тайвань также сталкивается с давлением выбора стороны. Некоторые ИИ-технологии включены в списки контроля, тайваньским компаниям в технологическом сотрудничестве нужно быть более осторожными.
Ещё более сложно то, что у многих тайваньских компаний важный бизнес в Китае. Как соблюдать американское законодательство и одновременно поддерживать деловые отношения с Китаем — становится головной болью для предприятий.
Тайваньская специфика ИИ
После нескольких лет развития тайваньская ИИ-промышленность начинает обретать свои черты.
Во-первых, «интеграция железа и софта». У Тайваня сильные производственные возможности в области оборудования, в сочетании с программными приложениями можно предоставлять полные решения в области ИИ. Это преимущество Тайваня перед чисто программными компаниями.
Во-вторых, «вертикальные применения». В конкретных областях (медицина, производство) у Тайваня глубокий промышленный ноу-хау, ИИ + отраслевая экспертиза может стать уникальным тайваньским путем.
В-третьих, «соотношение цена/качество». Тайваньские ИИ-решения обычно дешевле западных, но надежнее китайских, на международном рынке имеют определённую конкурентоспособность.
Возможности и вызовы будущего
Будущее тайваньской ИИ-промышленности зависит от того, сможет ли она найти 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 хорошим соотношением цена/качество.
Пограничный ИИ (Edge AI) может быть одним направлением. У Тайваня преимущества в IoT, встраиваемых системах, плюс производственные возможности ИИ-чипов, полная цепочка поставок пограничных ИИ-устройств может стать сильной стороной Тайваня.
Зелёный ИИ — тоже возможность. Тайвань продвигает цель нулевых чистых выбросов углерода, спрос на применение ИИ-технологий в энергосбережении, оптимизации и т.д. велик.
Но вызовы очень реальны: нехватка талантов, слишком маленький рынок, острая международная конкуренция. Чтобы тайваньской ИИ-промышленности преуспеть, нужно сообща усилие правительства, бизнеса и академии, а также больше терпения и долгосрочных инвестиций.
В конце концов, ИИ — не технология, достижимая за один скачок, а способность, требующая долгосрочного накопления. У Тайваня есть шанс, но путь ещё очень длинный.
Справочные материалы
- Направления развития политики ИИ Национального совета науки и технологий
- Офис по продвижению ИИ-промышленности Министерства экономики
- Институт информационной индустрии: Текущее состояние развития ИИ-промышленности Тайваня
- ТСМК: Анализ ИИ-бизнеса в ежегодном отчёте 2024 года
- Министерство цифрового развития: Результаты продвижения четырёх больших стратегий ИИ