Нашел пост на кворе, объясняющий отличия AI экосистемы в Китае и США.
Тезисно опишу сюда главные идеи:
1. США имеет очень сильные научные школы (Stanford, CMU, NYU, MI) в которых работают порядка 60% из топ-100 мировых исследователей. Также в каждой крупной ит-компании есть свой исследовательсикй отдел. Часто ведущие ученые работают и в университете, и в компании. Для сравнения, в китайской академии работают менее 10% ученых с мировым именем. Среди школ с мировым именем - университет Тсингуа, Фудань, Пекинский университет и несколько университетов Гонконга. Большинство китайских ученых работают в индустрии - Alibaba, Tencent, Baidu, Bytedance, Didi - уделяют много средств и внимания внутренним исследованиям. Это позволяет компаниям быстрее вводить результаты исследований в свои продукты и получать обратную связь.
2. Высочайший уровень конкуренции стимулирует развитие сильных продуктов. Проверка гипотез и высокая работоспособность позволяет вчерашним «клонам» Facebook и Twitter становится лучше оригинальных проектов. Также сам рынок способствует развитию новых парадигм и продуктов. Мобильные платежи Китая построены на сильной инфраструктуре: ~нулевая комиссия за транзакции + способность выдерживать высокие нагрузки. Более 700 миллионов китайских пользователей делают денежные переводы друг другу, берут кредит, покупают подарок, и даже дают милостыню нищему.
3. Это позволяет китайским компаниям собирать огромное количество данных, на которых можно строить модели. Сегодня у Китая есть венчурные мире компании с самой высокой оценкой в области компьютерного зрения, беспилотных летательных аппаратов, распознавания речи, синтеза речи и машинного перевода.
4. Тем не менее, Google до сих пор имеет большее количество инженеров в области AI. Но уже сегодня в большинстве ведущий вузов США и Великобритании крупные китайские компании ханятят недавних выпускников с переездом в Китай и открывают исследовательские центры по всему миру.