Существует еще одна область конкуренции, которая не менее важна как для гигантов ИИ, так и для стартапов обеих стран, – это компьютерные микросхемы, также известные как полупроводниковые интегральные микросхемы. Высокопроизводительные микросхемы – это скромные и незаметные герои любой революции в области вычислительной техники. Они в буквальном смысле составляют основу наших настольных компьютеров, ноутбуков, смартфонов и планшетов и по этой причине остаются скрытыми от глаз конечного пользователя. Но с экономической точки зрения, впрочем, как и с точки зрения безопасности, эти детали очень важны: рынки склонны к формированию прибыльных монополий, а уязвимые в плане безопасности участки лучше всего выявляются теми, кто работает непосредственно с аппаратурой.

Каждый этап развития компьютеров требует новых типов микросхем. Когда на рынке воцарились десктопы, производители микросхем стремились поднять до максимума скорость вычислений и обработки графики на экране с высоким разрешением, не особенно беспокоясь об энергоэффективности (ведь настольные компьютеры работали постоянно подключенными к электрической сети). Intel особенно хорошо освоила их производство, заработав в результате миллиарды. Но с распространением смартфонов появился запрос на более эффективное использование энергии, и вскоре на пьедестале воцарилась компания Qualcomm, чьи микросхемы были основаны на придуманной в Великобритании архитектуре ARM.

Теперь, когда на смену традиционным вычислительным программам приходит работа алгоритмов ИИ, требования снова меняются. Для машинного обучения необходимо молниеносное выполнение сложных математических расчетов, и ни продукты Intel, ни встроенные чипы Qualcomm для этого не подходят. В пустующую нишу шагнула Nvidia, ранее известная как ведущий производитель видеокарт. Поскольку математика, лежащая в основе графической обработки, похожа на ту, что требуется для ИИ, Nvidia смогла прийти на новый для себя рынок. В период с 2016 по начало 2018 года цена акций этой компании увеличилась в десятки раз. Ее микросхемы легли в основу всех важнейших достижений ИИ – от распознавания лиц до беспилотных автомобилей, и это послужило отправным импульсом для начала работ по созданию микросхем нового поколения. Google и Microsoft – компании, долгие годы избегавшие делать собственные микросхемы, встали в один ряд с Intel, Qualcomm и некоторыми новыми «железными» стартапами из Кремниевой долины. Facebook объединился с Intel для тест-драйва ее микросхем для ИИ. И впервые в истории можно сказать, что Китай занимает значительную часть этой ниши. Китайское правительство в течение многих лет – и даже десятилетий – пыталось организовать в стране производство микросхем. Но создание высокопроизводительной микросхемы – чрезвычайно сложный и трудоемкий процесс, и несколько проектов, которые финансировало государство, потерпели неудачу. За последние три десятилетия лишь нескольким частным компаниям Кремниевой долины удалось сделать выпуск микросхем прибыльным для себя. Китайские политики и основатели множества стартапов, работающих в этой области, надеются, что однажды все изменится. Китайское Министерство науки и технологий выделяет большие средства на создание микросхемы, которая по производительности и энергоэффективности должна быть в 20 раз лучше, чем продукция Nvidia. Китайские стартапы в области производства микросхем, такие как Horizon Robotics, Bitmain и Cambricon Technologies, привлекают достаточный объем инвестиций и работают над специализированными продуктами, предназначенными для беспилотных автомобилей или других вариантов использования ИИ. Изобилие данных в стране обеспечит создателям оборудования бесценный материал, на котором можно проводить испытания их продуктов. В целом в разработке микросхем бесспорным лидером пока остается Кремниевая долина. Однако китайское правительство и венчурное сообщество страны изо всех сил стараются это изменить, потому что развитие ИИ грозит экономическим кризисом, который будет уже вопросом не только бизнеса, но и политики.