Эта готовность к кропотливой работе может стать огромным преимуществом Китая в эпоху внедрения ИИ. Накапливая и учитывая информацию, связанную и с доставкой еды, и с ремонтом автомобилей, и с велопрокатом, и с покупкой продуктов в магазинчике за углом, технологические компании превращают Китай в Саудовскую Аравию данных: страну, внезапно открывшую у себя огромные запасы топлива для технического прогресса в наши дни. Китай уже сделал первый шаг в этом направлении, стал крупнейшим в мире производителем цифровых данных, намного опередив США, и с каждым днем уходит все дальше.

Как я уже говорил в первой главе, изобретение глубокого обучения означает, что мы движемся от эпохи экспертных знаний к эпохе данных. Чтобы успешно готовить алгоритмы глубокого обучения, нужны вычислительные мощности, талантливые специалисты и большие объемы данных. Но из этих трех элементов именно объем данных в будущем станет важнейшим, потому что после достижения какого-то предела роль личных способностей начинает уменьшаться. За этой чертой все решает наличие данных. Алгоритмы, созданные средним инженером, могут превзойти алгоритмы, созданные ведущими мировыми экспертами, если средний инженер имеет доступ к гораздо большему количеству данных. Но в случае с данными, накапливаемыми в Китае, количество переходит в качество. В этой стране больше пользователей интернета, чем в США и Европе, вместе взятых, и китайские компании получают самые качественные данные. Природа альтернативной вселенной приложений в Китае такова, что собранные данные будут весьма полезны при создании продуктов, основанных на ИИ.

Гиганты Кремниевой долины накапливают данные об активности пользователей на онлайн-платформах: это история ваших поисков, загруженные фотографии, видео, которые вы смотрели на YouTube, и ваши «лайки». Китайские компании вместо этого собирают данные из реальной жизни: что, когда и где вы покупали, какую еду заказывали, куда ездили, что фотографировали. Глубокое обучение может только оптимизировать то, что оно «наблюдает» с помощью данных, а технологическая экосистема Китая дает алгоритмам больше «глаз», позволяющих целиком увидеть картину нашей повседневной жизни. Мы становимся свидетелями того, как ИИ начинает «электрифицировать» новые области: объем данных, полученных в Китае на основе повседневных действий реальных людей, в конечном счете даст ему преимущество над Кремниевой долиной. Китай получил ключи от этой сокровищницы не благодаря какому-то хитроумному плану. Когда Го Хонг посетил мой офис в 2010 году, он еще не знал, какой станет интернет-вселенная Китая, и не знал, что алгоритмы глубокого обучения сделают данные такой великой ценностью. Но он верил, что при правильном подходе, хорошем финансировании и небольшой поддержке китайские стартапы могут создать нечто грандиозное. В тот момент предпринимательские инстинкты Го подсказывали ему верный путь к деньгам.