2028: Two scenarios for global AI leadership

2028: Two scenarios for global AI leadership

2028: два сценария глобального лидерства в ИИ

We’re releasing a new paper that explains our views on the competition on AI between the US and China.

Мы публикуем новый доклад, в котором излагаем наши взгляды на конкуренцию в области ИИ между США и Китаем.

It’s essential that the US and its allies stay ahead of authoritarian governments like the Chinese Communist Party, or CCP. AI will soon become powerful enough to be used to repress citizens at unprecedented scale, and even to alter the balance of power among nations. And since AI is advancing more quickly by the day, we have only a limited period of time to set the conditions of the competition—and determine whether and how those threats materialize. It’s with this in mind that we outline what’s required to ensure America stays ahead.

Принципиально важно, чтобы США и их союзники сохраняли опережение над авторитарными правительствами вроде Коммунистической партии Китая (КПК). ИИ скоро станет достаточно мощным, чтобы его можно было использовать для подавления граждан в беспрецедентном масштабе и даже для изменения баланса сил между государствами. А поскольку ИИ развивается всё быстрее с каждым днём, у нас есть лишь ограниченный период времени, чтобы задать условия этой конкуренции — и определить, реализуются ли эти угрозы и каким образом. Именно с учётом этого мы описываем, что необходимо для того, чтобы Америка сохранила лидерство.

The most important ingredient for developing AI is access to the computer chips on which the models are trained (or “compute”). Since the most capable chips are developed by American companies, the US government currently limits China’s supply by enforcing tight export controls on them. Recent history suggests these controls have been incredibly successful. In fact, AI labs in China have only built models close in intelligence to America’s because of their talent, their knack for exploiting loopholes around these export controls, and their large-scale distillation attacks that illicitly extract the innovations of American companies.

Важнейший компонент для разработки ИИ — это доступ к компьютерным чипам, на которых обучаются модели (или «compute»). Поскольку самые производительные чипы разрабатываются американскими компаниями, правительство США в настоящее время ограничивает их поставки в Китай, обеспечивая жёсткий экспортный контроль над ними. Недавняя история показывает, что этот контроль оказался невероятно успешным. По сути, ИИ-лаборатории в Китае создали модели, близкие по интеллекту к американским, лишь благодаря своим талантам, своему умению использовать лазейки в обход этого экспортного контроля и своим масштабным distillation-атакам, которые незаконно извлекают инновации американских компаний.

In this post, we present two scenarios for what the world might look like in 2028, when we expect transformative AI systems to have arrived.

В этом материале мы представляем два сценария того, как может выглядеть мир в 2028 году, когда, по нашим ожиданиям, появятся преобразующие ИИ-системы.

In the first scenario, America has successfully defended its compute advantage. Policymakers have acted to tighten export controls further, disrupt China’s distillation attacks, and further accelerate democracies’ adoption of AI. In this world, democracies set the rules and norms around AI. It’s also in this scenario that we’re most likely to successfully engage with China on safety, which we’re supportive of to the extent this is possible.

В первом сценарии Америка успешно защитила своё преимущество в compute. Политики предприняли шаги, чтобы ещё больше ужесточить экспортный контроль, сорвать distillation-атаки Китая и дополнительно ускорить внедрение ИИ в демократических странах. В этом мире правила и нормы вокруг ИИ задают демократии. Именно в этом сценарии у нас выше всего шансы успешно взаимодействовать с Китаем по вопросам безопасности, что мы поддерживаем в той мере, в какой это возможно.

In the second scenario, America has chosen not to act. Policymakers have not tightened loopholes on the CCP’s access to compute, and AI firms in China have quickly taken advantage—catching up to the frontier and even overtaking America. In this world, AI norms and rules are shaped by authoritarian regimes, and the best models enable automated repression at scale. It will be no solace that this authoritarian triumph has happened on the back of American compute.

Во втором сценарии Америка решила не действовать. Политики не закрыли лазейки в доступе КПК к compute, и ИИ-компании в Китае быстро этим воспользовались — догнав фронтир и даже обогнав Америку. В этом мире нормы и правила ИИ формируются авторитарными режимами, а лучшие модели обеспечивают автоматизированные репрессии в массовом масштабе. И будет слабым утешением то, что этот авторитарный триумф произошёл на основе американского compute.

America and its allies approach AI competition from a position of great strength. The tools for AI dominance have been built by an exceptionally innovative ecosystem of companies in democratic nations. Our past success means that our present task is largely to avoid squandering our advantage: to decide not to make it easier for the CCP to catch up.

Америка и её союзники подходят к конкуренции в области ИИ с позиции огромной силы. Инструменты для доминирования в ИИ были созданы исключительно инновационной экосистемой компаний в демократических странах. Наш прошлый успех означает, что наша нынешняя задача в основном состоит в том, чтобы не растерять это преимущество: решить не облегчать КПК возможность нас догнать.

Two scenarios for the US and China in 2028

Два сценария для США и Китая в 2028 году

Summary

Краткое содержание

Democracies, not authoritarian regimes, must lead in AI development and deployment. These countries and political systems can shape the rules and norms that govern these systems.

Лидировать в разработке и развёртывании ИИ должны демократии, а не авторитарные режимы. Именно эти страны и политические системы способны формировать правила и нормы, регулирующие эти системы.

Democracies currently hold a substantial lead in compute, the most important ingredient for developing frontier AI models. That lead exists thanks to American and allied innovation, and to bipartisan US export controls that defend those innovations. But on model intelligence, AI labs in the People’s Republic of China (PRC), under the jurisdiction and control of the Chinese Communist Party (CCP), are not far behind. We focus on the CCP as it is the regime that is most able to use frontier AI to cement authoritarianism; we do not seek to undermine the interests or ingenuity of the Chinese people. Already, the CCP is using AI to censor speech, repress dissidents, hack governments and corporations across the world, and strengthen the People’s Liberation Army (PLA).

Демократии в настоящее время удерживают существенное лидерство в compute — важнейшем компоненте для разработки фронтирных моделей ИИ. Это лидерство существует благодаря инновациям США и их союзников, а также двухпартийному экспортному контролю США, защищающему эти инновации. Но по интеллекту моделей ИИ-лаборатории Китайской Народной Республики (КНР), находящиеся в юрисдикции и под контролем Коммунистической партии Китая (КПК), отстают ненамного. Мы сосредоточены на КПК, поскольку именно этот режим в наибольшей степени способен использовать фронтирный ИИ для закрепления авторитаризма; мы не стремимся подорвать интересы или изобретательность китайского народа. Уже сейчас КПК использует ИИ для цензуры речи, подавления диссидентов, взлома правительств и корпораций по всему миру и усиления Народно-освободительной армии (НОАК).

AI labs in China have world-class talent. It is compute constraints that limit their ability to keep up. Labs in China have remained close by exploiting loopholes in US export control policies, and by carrying out large-scale distillation attacks that harvest the innovations of US models in order to mimic their capabilities.

ИИ-лаборатории в Китае обладают талантами мирового уровня. Их способность не отставать ограничивают именно ограничения по compute. Лаборатории в Китае остаются близко за счёт использования лазеек в политике экспортного контроля США и за счёт масштабных distillation-атак, которые собирают инновации американских моделей, чтобы имитировать их возможности.

With the supply of compute expanding rapidly, and with AI being used increasingly to augment the training of new AI models, we’re entering a period of great acceleration in AI capabilities. The “country of geniuses in a data center”—the level of intelligence we associate with transformative AI—may be close at hand. This acceleration makes policy action more urgent. To date, by allowing export control evasions and distillation attacks, we have let the CCP’s AI efforts trail closely up the frontier curve. But if the US and its allies act now to address both issues, it may be possible to lock in a 12-24 month lead in frontier capabilities. A lead that large by 2028 would be enormously advantageous. Such a lead would also augment efforts to engage with AI experts in China on AI safety and governance, which we support. But the window of opportunity to lock in that lead will not necessarily remain open for long.

С учётом стремительного расширения предложения compute и всё более широкого использования ИИ для усиления обучения новых моделей ИИ, мы вступаем в период значительного ускорения возможностей ИИ. «Страна гениев в дата-центре» — уровень интеллекта, который мы ассоциируем с преобразующим ИИ, — возможно, уже совсем близко. Это ускорение делает политические действия более неотложными. До сих пор, допуская обход экспортного контроля и distillation-атаки, мы позволяли ИИ-усилиям КПК идти вплотную по кривой фронтира. Но если США и их союзники начнут действовать сейчас, чтобы решить обе проблемы, возможно, удастся закрепить отрыв во фронтирных возможностях на 12–24 месяца. Такой отрыв к 2028 году дал бы колоссальное преимущество. Подобное лидерство также усилило бы усилия по взаимодействию с экспертами по ИИ в Китае в вопросах безопасности и управления ИИ, что мы поддерживаем. Но окно возможностей для закрепления этого отрыва не обязательно будет оставаться открытым долго.

Here, we present two potential scenarios for the state of US-China AI competition in 2028. The first scenario is one in which democracies have established a commanding lead in model intelligence, adoption, and global distribution. This scenario can be achieved if policymakers act now to tighten controls on advanced compute to PRC labs, disrupt their efforts to distill America’s best AI models, and accelerate democracies’ adoption of AI.

Здесь мы представляем два возможных сценария состояния конкуренции США и Китая в области ИИ в 2028 году. Первый сценарий — это сценарий, в котором демократии установили внушительное лидерство в интеллекте моделей, их внедрении и глобальном распространении. Этот сценарий достижим, если политики начнут действовать сейчас, чтобы ужесточить контроль над передовым compute для лабораторий КНР, сорвать их попытки дистиллировать лучшие ИИ-модели Америки и ускорить внедрение ИИ в демократических странах.

The second scenario is one in which the CCP is competitive at the near-frontier. This scenario happens if policymakers don’t build on our existing lead, or if they loosen restrictions on access to compute for PRC firms.

Второй сценарий — это сценарий, в котором КПК конкурентоспособна на уровне, близком к фронтиру. Этот сценарий реализуется, если политики не нарастят имеющееся у нас преимущество или если они ослабят ограничения на доступ компаний КНР к compute.

Many in Congress and the Trump administration have championed export controls, curbing distillation attacks, and exporting American AI. In advancing these policies, we are hopeful that democracies can secure a commanding lead by 2028, and avoid a destabilizing neck-and-neck race with the CCP two years from now.

Многие в Конгрессе и администрации Трампа выступают за экспортный контроль, пресечение distillation-атак и экспорт американского ИИ. Продвигая эту политику, мы надеемся, что демократии смогут обеспечить внушительное лидерство к 2028 году и избежать дестабилизирующей гонки «ноздря в ноздрю» с КПК через два года.

The imperatives of staying ahead

Императивы сохранения лидерства

We expect frontier AI to have transformational economic and societal impacts in the coming years, as described in Machines of Loving Grace and The Adolescence of Technology. Our mission is to ensure that humanity navigates the transition to transformative AI safely and beneficially. We believe that a successful transition can lead to astonishing breakthroughs in medicine, invention, and economic growth.

Мы ожидаем, что фронтирный ИИ в ближайшие годы окажет преобразующее экономическое и общественное влияние, как описано в эссе Machines of Loving Grace и The Adolescence of Technology. Наша миссия — обеспечить, чтобы человечество безопасно и с пользой прошло переход к преобразующему ИИ. Мы верим, что успешный переход может привести к поразительным прорывам в медицине, изобретательстве и экономическом росте.

The threat of authoritarian AI

Угроза авторитарного ИИ

Whether that transition goes well depends in part on where the most capable systems are built first. The political systems in which the most advanced AI is created will shape the rules and norms for how the technology is developed and deployed. In turn, those rules and norms will help determine whether the technology is safe, whose security it protects, and whose interests it ultimately serves. We believe that responsibility should rest with democratically elected governments, not authoritarian regimes.

Пройдёт ли этот переход благополучно, отчасти зависит от того, где первыми будут построены самые мощные системы. Политические системы, в которых создаётся наиболее передовой ИИ, будут формировать правила и нормы того, как технология разрабатывается и развёртывается. В свою очередь, эти правила и нормы помогут определить, безопасна ли технология, чью безопасность она защищает и чьим интересам в конечном счёте служит. Мы считаем, что эта ответственность должна лежать на демократически избранных правительствах, а не на авторитарных режимах.

If the frontier is set by regimes that treat AI as an instrument of repression, military advantage over democracies, and domestic control, the transition is less likely to go well, for those regimes’ own citizens or anyone else.

Если фронтир задают режимы, рассматривающие ИИ как инструмент репрессий, военного превосходства над демократиями и внутреннего контроля, то переход с меньшей вероятностью пройдёт благополучно — ни для собственных граждан этих режимов, ни для кого-либо ещё.

Historically, the reach of authoritarian rule has been limited by its dependence on human enforcers to carry out surveillance and repression. Powerful AI systems may remove that dependency, enabling automated repression on a far greater scale. For that reason, the prospect of the CCP leading in AI is among the greatest threats to a successful transition.

Исторически охват авторитарного правления был ограничен его зависимостью от живых исполнителей, осуществляющих слежку и репрессии. Мощные ИИ-системы могут устранить эту зависимость, делая возможными автоматизированные репрессии в гораздо большем масштабе. По этой причине перспектива лидерства КПК в ИИ — одна из величайших угроз успешному переходу.

The CCP holds enormous power and influence at the helm of China’s economy, military, and the largest authoritarian state structure on Earth. It is also the only country besides the US with well-resourced, highly talented AI labs chasing the frontier. Furthermore, the CCP is highly motivated to establish China as the leading AI power. Beijing has poured tens of billions of dollars into China’s AI and semiconductor sectors.

КПК обладает огромной властью и влиянием, стоя во главе экономики Китая, его армии и крупнейшей авторитарной государственной структуры на Земле. Это также единственная страна помимо США, обладающая хорошо обеспеченными ресурсами, высокоталантливыми ИИ-лабораториями, стремящимися к фронтиру. Более того, КПК крайне мотивирована утвердить Китай в качестве ведущей ИИ-державы. Пекин влил десятки миллиардов долларов в ИИ- и полупроводниковый секторы Китая.

Already, the CCP uses AI systems to censor speech, enforce draconian policies on ethnic minorities, and hack major corporations and government agencies. The CCP’s vision of AI-enabled techno-authoritarianism has been extensively documented in Xinjiang, where state security agencies have systematically deployed facial recognition technology, biometric data collection, and communications surveillance, enabling repression at a scale that humans alone could not achieve. Frontier AI systems will make those capabilities cheaper to maintain, far more pervasive, and more sophisticated. The CCP’s export of these technologies has enabled autocrats in other countries to more effectively stifle dissent, entrenching authoritarianism. A CCP-led AI frontier could dramatically strengthen repression around the world.

Уже сейчас КПК использует ИИ-системы для цензуры речи, проведения драконовской политики в отношении этнических меньшинств и взлома крупных корпораций и государственных ведомств. Видение КПК ИИ-обеспеченного техноавторитаризма было подробно задокументировано в Синьцзяне, где органы госбезопасности систематически развёртывали технологии распознавания лиц, сбор биометрических данных и слежку за коммуникациями, делая возможными репрессии в масштабе, которого люди в одиночку достичь не могли бы. Фронтирные ИИ-системы сделают эти возможности дешевле в обслуживании, гораздо более всепроникающими и более изощрёнными. Экспорт этих технологий со стороны КПК позволил автократам в других странах эффективнее душить инакомыслие, укрепляя авторитаризм. Возглавляемый КПК фронтир ИИ мог бы резко усилить репрессии по всему миру.

AI is a dual-use technology

ИИ — технология двойного назначения

Frontier AI will shape the future military balance. CCP leadership already operates on that premise, and is building its military for an AI-enabled battlefield. PLA strategists view the “intelligentization” of their military forces as the means with which to catch up and eventually surpass the US military. The PLA is already procuring commercially developed Chinese AI systems for military use, including DeepSeek models deployed to coordinate swarms of unmanned vehicles and enable cyber offense capabilities. These capabilities will not diffuse slowly. When a new model reaches a new capability in autonomous targeting, vulnerability discovery, or swarm coordination, for example, the regime that controls it can put it onto the field in weeks, not years.

Фронтирный ИИ будет формировать будущий военный баланс. Руководство КПК уже исходит из этой предпосылки и строит свою армию для поля боя с поддержкой ИИ. Стратеги НОАК рассматривают «интеллектуализацию» своих вооружённых сил как средство, с помощью которого можно догнать и в конечном счёте превзойти вооружённые силы США. НОАК уже закупает коммерчески разработанные китайские ИИ-системы для военного применения, в том числе модели DeepSeek, развёрнутые для координации роёв беспилотных аппаратов и обеспечения наступательных кибервозможностей. Эти возможности не будут распространяться медленно. Когда новая модель достигает новой возможности — например, в автономном наведении на цель, обнаружении уязвимостей или координации роя, — режим, который её контролирует, может вывести её на поле боя за недели, а не за годы.

The risk compounds because frontier AI will be an accelerant for other critical technologies. Advanced AI models will be able to compress research and development (R&D) cycles in semiconductors, biotech, and advanced materials. A lead in frontier AI will enable a widening lead across the full national security technology stack.

Риск усугубляется тем, что фронтирный ИИ станет ускорителем для других критических технологий. Передовые модели ИИ смогут сжимать циклы исследований и разработок (R&D) в полупроводниках, биотехнологиях и передовых материалах. Лидерство во фронтирном ИИ обеспечит расширяющийся отрыв по всему технологическому стеку национальной безопасности.

If a PRC AI lab had developed a model at the level of Claude Mythos Preview before an American one, the CCP would have had first access to a system that can autonomously discover and chain software vulnerabilities, which it could have used to further penetrate critical American infrastructure. Future models will be exponentially more capable, and therefore have commensurately greater implications for the national security interests of the US and other democracies.

Если бы ИИ-лаборатория КНР разработала модель уровня Claude Mythos Preview раньше американской, КПК получила бы первый доступ к системе, способной автономно обнаруживать и сцеплять уязвимости в ПО, которые она могла бы использовать для дальнейшего проникновения в критическую американскую инфраструктуру. Будущие модели будут экспоненциально более способными и, соответственно, будут иметь несоизмеримо большие последствия для интересов национальной безопасности США и других демократий.

Neck-and-neck competition risks disincentivizing responsible AI

Конкуренция «ноздря в ноздрю» рискует дестимулировать ответственный ИИ

A neck-and-neck race between American and Chinese AI labs could make industry and government-led safety and governance efforts more difficult, and less likely. If PRC labs are either close behind or at par with models in the US, private AI firms in the US and China are likely to feel more pressure to release new models and products faster, without taking prudent pre-deployment safety measures. Governments could become reluctant to enact policies to encourage responsible AI development and deployment, for fear of falling behind.

Гонка «ноздря в ноздрю» между американскими и китайскими ИИ-лабораториями могла бы затруднить и сделать менее вероятными усилия по безопасности и управлению, ведомые отраслью и правительством. Если лаборатории КНР будут идти вплотную либо наравне с моделями в США, частные ИИ-компании в США и Китае, скорее всего, ощутят больше давления, чтобы выпускать новые модели и продукты быстрее, без принятия разумных мер безопасности перед развёртыванием. Правительства могут стать неохотными в принятии политики, поощряющей ответственную разработку и развёртывание ИИ, опасаясь отстать.

While increasing numbers of researchers in China’s AI labs and policy community are concerned with AI safety risks, this trend has not translated into safety practices on par with labs in the US. As of last year, only 3 out of 13 top Chinese AI labs published any safety evaluation results, and none disclosed evaluations for Chemical, Biological, Radiological, and Nuclear (CBRN) risks. The Center for AI Standards and Innovation (CAISI) found that DeepSeek’s R1-0528 model complied with 94% of overtly malicious requests under a common jailbreaking technique, compared with 8% for US reference models. This pattern has continued in more recent releases. For example, an independent assessment of Moonshot’s Kimi K2.5 published in April found that the model failed to refuse CBRN-related requests at a far higher rate than US frontier models. Compounding the problem, labs in China often release dual-use capable models as open-weight. Once a model is open-weight, safeguards that do exist can be removed, making the model available to any state or non-state actor to use for malicious purposes, including the cyber and CBRN misuse those safeguards were built to prevent.

Хотя всё больше исследователей в ИИ-лабораториях Китая и его политическом сообществе обеспокоены рисками безопасности ИИ, эта тенденция не вылилась в практики безопасности на уровне лабораторий в США. По состоянию на прошлый год, лишь 3 из 13 ведущих китайских ИИ-лабораторий публиковали хоть какие-то результаты оценок безопасности, и ни одна не раскрывала оценки химических, биологических, радиологических и ядерных (CBRN) рисков. Center for AI Standards and Innovation (CAISI) обнаружил, что модель DeepSeek R1-0528 выполнила 94% явно вредоносных запросов при распространённой технике джейлбрейка — против 8% у эталонных моделей США. Эта закономерность сохранилась и в более поздних релизах. Например, независимая оценка модели Kimi K2.5 от Moonshot, опубликованная в апреле, показала, что модель не отклоняла связанные с CBRN запросы с гораздо большей частотой, чем фронтирные модели США. Усугубляет проблему то, что лаборатории в Китае часто выпускают модели двойного назначения с открытыми весами. Как только модель становится open-weight, существующие защитные механизмы можно удалить, делая модель доступной любому государственному или негосударственному актору для использования в злонамеренных целях, включая кибер- и CBRN-злоупотребления, для предотвращения которых эти механизмы и создавались.

Our policy objective: creating and maintaining a lead for democracies

Наша политическая цель: создание и сохранение лидерства демократий

We support policies in the US and other countries that build and maintain a safe, near-term lead over the CCP in intelligence, domestic adoption, and global distribution. This lead is key to avoiding authoritarian AI leadership and protecting the national security interests of the US and other democracies. Doing so is a fundamental prerequisite to ensuring that democratic states can achieve favorable terms with authoritarian states.

Мы поддерживаем политику в США и других странах, которая создаёт и сохраняет безопасное, краткосрочное лидерство над КПК в интеллекте, внутреннем внедрении и глобальном распространении. Это лидерство — ключ к тому, чтобы избежать авторитарного лидерства в ИИ и защитить интересы национальной безопасности США и других демократий. Это фундаментальное предварительное условие для того, чтобы демократические государства могли достичь благоприятных условий в отношениях с авторитарными государствами.

Anthropic deeply respects the Chinese people and the accomplishments of the Chinese AI community. We hope for peaceful relations between China and the world. Our concerns are specifically with the risks to humanity posed by any powerful authoritarian political systems with access to frontier AI systems.

Anthropic глубоко уважает китайский народ и достижения китайского ИИ-сообщества. Мы надеемся на мирные отношения между Китаем и миром. Наши опасения связаны именно с рисками для человечества, которые несут любые мощные авторитарные политические системы, имеющие доступ к фронтирным ИИ-системам.

Opportunities for engagement on AI safety

Возможности для взаимодействия по безопасности ИИ

Anthropic supports international AI safety dialogue with AI experts in China, when possible. The world has a vested interest in safe AI, regardless of where it is developed and deployed. There are a range of risks that could emerge from frontier AI systems requiring engagement between the US and China. Efforts that identify shared challenges and advance ideas to prepare for and mitigate these risks are in our shared interests.

Anthropic поддерживает международный диалог о безопасности ИИ с экспертами по ИИ в Китае, когда это возможно. Мир кровно заинтересован в безопасном ИИ — независимо от того, где он разрабатывается и развёртывается. Существует целый ряд рисков, которые могут возникнуть из-за фронтирных ИИ-систем и которые требуют взаимодействия между США и Китаем. Усилия, выявляющие общие вызовы и продвигающие идеи по подготовке к этим рискам и их смягчению, отвечают нашим общим интересам.

The prospects for productive engagement are best when the US maintains a large capabilities advantage. Responsibly building a lead in developing and deploying the most advanced AI augments our ability to influence AI safety in China and elsewhere.

Перспективы продуктивного взаимодействия лучше всего тогда, когда США сохраняют крупное преимущество в возможностях. Ответственное наращивание лидерства в разработке и развёртывании наиболее передового ИИ усиливает нашу способность влиять на безопасность ИИ в Китае и в других местах.

The Mythos Preview wake-up call

Тревожный звонок Mythos Preview

Mythos Preview, a model that we released to select partners as part of Project Glasswing in April, signals the arrival of an acceleration period that makes policy action even more urgent. With access to the model, Firefox was able to fix more security bugs last month than it had in all of 2025, and almost 20 times more than its monthly average security bug fixes in 2025. In response to the model, one PRC cybersecurity analyst wrote that China is “still sharpening our swords while the other side has suddenly mounted a fully automatic Gatling gun.”

Mythos Preview — модель, которую мы выпустили для избранных партнёров в рамках Project Glasswing в апреле, — сигнализирует о наступлении периода ускорения, который делает политические действия ещё более неотложными. Имея доступ к этой модели, Firefox смог за прошлый месяц исправить больше уязвимостей в безопасности, чем за весь 2025 год, и почти в 20 раз больше, чем его среднемесячный показатель исправлений уязвимостей в 2025 году. В ответ на эту модель один аналитик по кибербезопасности из КНР написал, что Китай «всё ещё точит свои мечи, в то время как противоположная сторона внезапно установила полностью автоматический пулемёт Гатлинга».

Frontier AI capabilities will quickly approach the “country of geniuses in a datacenter” portrayal of transformative AI. This acceleration will be driven by the logic of scaling laws, in which model performance improves predictably with increases in computing power and data inputs, and by AI itself increasingly being used to accelerate the development of new models.

Возможности фронтирного ИИ быстро приблизятся к образу преобразующего ИИ как «страны гениев в дата-центре». Это ускорение будет обусловлено логикой scaling laws, согласно которой производительность моделей предсказуемо растёт с увеличением вычислительной мощности и объёмов входных данных, а также тем, что сам ИИ всё чаще используется для ускорения разработки новых моделей.

There is a high likelihood that we will look back on 2026 as the breakaway opportunity for American AI. American labs have the most advanced AI models, a large lead in both the quantity and quality of the advanced AI chips required to push the frontier, and a colossal capital advantage from revenues and financing to back the necessary investments to achieve it. PRC labs have real strengths: world-class, innovative talent, abundant and cheap energy, and plenty of data. All are requirements for developing frontier intelligence. But they simply do not have sufficient domestic compute to compete, nor do they have the revenues and capital to fund it.

Высока вероятность, что мы будем оглядываться на 2026 год как на момент решающего отрыва для американского ИИ. У американских лабораторий — самые передовые модели ИИ, крупное лидерство как в количестве, так и в качестве передовых ИИ-чипов, необходимых для продвижения фронтира, и колоссальное капитальное преимущество за счёт выручки и финансирования, чтобы обеспечить необходимые для этого инвестиции. У лабораторий КНР есть реальные сильные стороны: инновационные таланты мирового уровня, обильная и дешёвая энергия и обилие данных. Всё это — требования для разработки фронтирного интеллекта. Но у них попросту нет достаточного отечественного compute, чтобы конкурировать, как нет и выручки и капитала, чтобы его финансировать.

Four fronts of the competition

Четыре фронта конкуренции

The US and China are engaged in a competition for strategic advantage in frontier technologies like AI. Statements from both Beijing and Washington reflect that view. Calling that competition a “race” can give the false impression that there is a finish line, after which one side will conclusively secure victory. Rather, the competition will be an ongoing contest for advantage, in which either democracies or authoritarian regimes successfully position themselves to shape the values, rules, and norms of an AI-enabled future.

США и Китай вовлечены в конкуренцию за стратегическое преимущество во фронтирных технологиях вроде ИИ. Заявления как Пекина, так и Вашингтона отражают этот взгляд. Называть эту конкуренцию «гонкой» может создать ложное впечатление, будто есть финишная черта, за которой одна из сторон окончательно одержит победу. Скорее, эта конкуренция будет непрерывным состязанием за преимущество, в котором либо демократии, либо авторитарные режимы успешно позиционируют себя так, чтобы формировать ценности, правила и нормы будущего с поддержкой ИИ.

This competition is playing out on four fronts:

Эта конкуренция разворачивается на четырёх фронтах:

Интеллект: какие страны разрабатывают наиболее способные модели ИИ.Внутреннее внедрение: какие страны наиболее эффективно интегрируют ИИ в коммерческий и государственный секторы.Глобальное распространение: какие страны развёртывают глобальный ИИ-стек, на котором работает мировая экономика.Устойчивость: какие страны сохраняют политическую стабильность в ходе экономического перехода.

Intelligence is the most important of the four fronts. We anticipate that frontier model capabilities will drive the most consequential changes for geopolitical competition. Model capabilities are also a primary driver of market adoption and global distribution.

Интеллект — важнейший из четырёх фронтов. Мы ожидаем, что именно возможности фронтирных моделей будут двигать наиболее значимые изменения в геополитической конкуренции. Возможности моделей также являются основным драйвером рыночного внедрения и глобального распространения.

But intelligence alone is not sufficient. If the CCP integrates near-frontier AI systems quicker and more effectively into China’s economy and the CCP security apparatus, and drives global adoption of subsidized, low-cost AI, then it could secure advantages over democracies that overcome an intelligence deficit. Beijing’s AI+ Initiative and its focus on “embodied intelligence” accordingly put high priority on policies that advance the integration of frontier intelligence into their economy and state apparatuses. The Trump administration’s AI Action Plan, and its focus on “promoting the export of the American AI technology stack,” also speaks to the strategic advantage of driving global adoption.

Но одного интеллекта недостаточно. Если КПК будет быстрее и эффективнее интегрировать ИИ-системы, близкие к фронтиру, в экономику Китая и силовой аппарат КПК и стимулировать глобальное внедрение субсидируемого, недорогого ИИ, то она могла бы обеспечить себе преимущества над демократиями, преодолевающие отставание в интеллекте. Инициатива «AI+» Пекина и его фокус на «воплощённом интеллекте» (embodied intelligence) соответственно отдают высокий приоритет политике, продвигающей интеграцию фронтирного интеллекта в их экономику и государственный аппарат. AI Action Plan администрации Трампа и его фокус на «продвижении экспорта американского технологического стека ИИ» также говорят о стратегическом преимуществе стимулирования глобального внедрения.

While we won’t focus on it in this essay, we believe resilience will be an important front of AI competition. Being able to sustain stability, cohesion, and good policymaking in this period will be a critical advantage, and a vulnerability for those who cannot.

Хотя в этом эссе мы не будем на этом фокусироваться, мы считаем, что устойчивость станет важным фронтом конкуренции в ИИ. Способность сохранять стабильность, сплочённость и качественное принятие решений в этот период будет критическим преимуществом — и уязвимостью для тех, кто на это не способен.

The state of the competition

Состояние конкуренции

Compute—the advanced semiconductors needed to train and deploy frontier AI—is an essential input on each front of the competition described above. The race for global AI leadership is in large part a race for compute. For more than a decade, model capability has scaled with compute, and the majority of performance gains in AI capabilities have historically come from simply using more of it. Moreover, compute is needed to serve customers’ use of AI (also known as “inference” capacity), not just to train new models. Compute will be critical both for training the most intelligent models and for deploying them in commercial and national security spheres. Access to top talent, copious amounts of data, and critical algorithmic advances all matter to the race for intelligence—but each of those inputs is irrelevant if the compute is insufficient.

Compute — передовые полупроводники, необходимые для обучения и развёртывания фронтирного ИИ, — является существенным вводным ресурсом на каждом из описанных выше фронтов конкуренции. Гонка за глобальное лидерство в ИИ во многом является гонкой за compute. Уже более десяти лет возможности моделей масштабируются вместе с compute, и большинство приростов производительности в возможностях ИИ исторически достигались просто за счёт использования большего его количества. Более того, compute нужен для обслуживания использования ИИ клиентами (это также известно как мощность «inference»), а не только для обучения новых моделей. Compute будет критически важен как для обучения самых интеллектуальных моделей, так и для их развёртывания в коммерческой и национально-безопасностной сферах. Доступ к лучшим талантам, обильным объёмам данных и критическим алгоритмическим достижениям — всё это имеет значение для гонки за интеллект, но каждый из этих вводных ресурсов не имеет значения, если compute недостаточно.

Democracies are winning the competition for compute leadership today. While some worry that export controls could accelerate the CCP’s own efforts to develop an advanced chip supply chain, little evidence suggests that China’s indigenization efforts will challenge US and allied leadership in advanced compute technology. Beijing has invested enormous resources into China’s chip sector, with major industrial policy initiatives like the Made in China 2025 strategy and the China Integrated Circuit Industry Investment Fund launched years before the imposition of export controls. Despite this state-backed investment, PRC AI labs and chipmakers remain stymied by US and allied export controls on advanced chips and chipmaking equipment.

Сегодня демократии выигрывают конкуренцию за лидерство в compute. Хотя некоторые опасаются, что экспортный контроль может ускорить собственные усилия КПК по созданию передовой цепочки поставок чипов, мало что указывает на то, что усилия Китая по локализации бросят вызов лидерству США и их союзников в передовых compute-технологиях. Пекин вложил огромные ресурсы в чиповый сектор Китая, с крупными инициативами промышленной политики вроде стратегии Made in China 2025 и China Integrated Circuit Industry Investment Fund, запущенными за годы до введения экспортного контроля. Несмотря на эти государственные инвестиции, ИИ-лаборатории и производители чипов КНР по-прежнему скованы экспортным контролем США и их союзников над передовыми чипами и оборудованием для их производства.

As a result, the compute gap appears to be widening. An analysis of Huawei and NVIDIA’s roadmaps found that Huawei will produce just 4% of NVIDIA’s aggregate compute in 2026 in total processing performance, and 2% in 2027. Moreover, NVIDIA represents only part of the US and allied compute ecosystem, with Google and Amazon ramping up production of their own chips (TPUs and Trainium, respectively) to meet demand from American frontier AI labs and their customers.

В результате разрыв в compute, по-видимому, расширяется. Анализ дорожных карт Huawei и NVIDIA показал, что Huawei произведёт в 2026 году лишь 4% от совокупного compute NVIDIA по суммарной вычислительной производительности и 2% — в 2027 году. Более того, NVIDIA представляет лишь часть compute-экосистемы США и их союзников: Google и Amazon наращивают производство собственных чипов (TPU и Trainium соответственно), чтобы удовлетворить спрос со стороны американских фронтирных ИИ-лабораторий и их клиентов.

Further exacerbating their compute shortfalls, China has made little progress in many of the most technologically complex segments of the semiconductor supply chain. Without access to extreme ultraviolet (EUV) technology, and even more so if policymakers can close loopholes on deep ultraviolet (DUV) technology and servicing and maintenance thereof, China’s chipmakers will remain unable to manufacture chips in sufficient quantity or quality to challenge US compute leadership. China’s inability to manufacture high-bandwidth memory at scale further exacerbates this gap. If the US strengthens its restrictions on the CCP’s ability to access US compute, one study estimates that America will have access to roughly 11 times more compute than China’s AI sector.

Ещё больше усугубляя свою нехватку compute, Китай добился небольшого прогресса во многих наиболее технологически сложных сегментах цепочки поставок полупроводников. Без доступа к технологии экстремального ультрафиолета (EUV), и тем более если политикам удастся закрыть лазейки в технологии глубокого ультрафиолета (DUV), а также её обслуживании и поддержке, производители чипов в Китае останутся неспособными изготавливать чипы в достаточном количестве или качестве, чтобы бросить вызов лидерству США в compute. Неспособность Китая производить память с высокой пропускной способностью в масштабе ещё больше усугубляет этот разрыв. Если США усилят свои ограничения на способность КПК получать доступ к compute США, то, по оценке одного исследования, Америка будет иметь доступ примерно к в 11 раз большему объёму compute, чем ИИ-сектор Китая.

How democracies built the lead: commercial innovation and smart public policy

Как демократии создали это лидерство: коммерческие инновации и грамотная государственная политика

There are two main reasons for the compute lead. The first is the incredible innovation of companies like NVIDIA, AMD, Micron, TSMC, Samsung, ASML, and others across democracies like Japan, South Korea, Taiwan, the Netherlands, and the US, who together have built the unique technologies in the world’s most advanced semiconductors. Today’s AI achievements would not be possible without the feats of engineering and decades of sustained R&D investments that contributed to these products.

Есть две главные причины лидерства в compute. Первая — невероятные инновации таких компаний, как NVIDIA, AMD, Micron, TSMC, Samsung, ASML и других в демократических странах вроде Японии, Южной Кореи, Тайваня, Нидерландов и США, которые вместе создали уникальные технологии в самых передовых полупроводниках мира. Сегодняшние достижения в ИИ были бы невозможны без подвигов инженерии и десятилетий устойчивых инвестиций в R&D, которые внесли вклад в эти продукты.

The second reason is forward-looking, decisive policy action across the last three presidential administrations. Bipartisan policy action has protected the US and allied innovation engine by restricting access to the US AI stack by PRC firms under the jurisdiction of the CCP. Our CEO has publicly commented on the importance of export controls, for example. These controls have curbed the sale of the highest-end AI chips and semiconductor manufacturing equipment (SME) to China over the last several years, constraining China’s frontier AI development even as Beijing has poured enormous state resources into the sector. Without action to limit China’s access to US compute, the CCP would have had all the ingredients to develop AI at par or superior to America’s.

Вторая причина — дальновидные, решительные политические действия на протяжении трёх последних президентских администраций. Двухпартийные политические действия защитили инновационный двигатель США и их союзников, ограничив доступ к американскому ИИ-стеку для компаний КНР, находящихся в юрисдикции КПК. Наш CEO публично высказывался о важности экспортного контроля, например. Этот контроль за последние несколько лет ограничил продажу Китаю чипов ИИ высшего класса и оборудования для производства полупроводников (SME), сдерживая фронтирную разработку ИИ Китая даже несмотря на то, что Пекин влил огромные государственные ресурсы в этот сектор. Без действий по ограничению доступа Китая к compute США у КПК были бы все компоненты для разработки ИИ на уровне или превосходящего американский.

Some observers worry that constraining access to compute will force AI labs in China to innovate on other axes, reducing the American lead. While PRC labs are innovating, these innovations are so far not sufficient to overcome their compute deficit. Algorithmic improvements are both a function and a multiplier of compute, not a substitute for it, and discovering those advances is itself a compute-intensive process: more compute enables labs to run more experiments, which enables labs to discover more algorithmic improvements. As frontier models increasingly conduct AI R&D themselves, that loop will tighten further, and frontier models will help build their own successors. In short, compute advantage compounds into algorithmic advantage, and from there into a durable lead in AI itself.

Некоторые наблюдатели опасаются, что ограничение доступа к compute заставит ИИ-лаборатории в Китае внедрять инновации по другим осям, сокращая американское лидерство. Хотя лаборатории КНР действительно внедряют инновации, этих инноваций пока недостаточно, чтобы преодолеть их дефицит compute. Алгоритмические улучшения являются как функцией, так и множителем compute, а не его заменой, и само обнаружение этих достижений — процесс, интенсивно потребляющий compute: больше compute позволяет лабораториям проводить больше экспериментов, что позволяет лабораториям обнаруживать больше алгоритмических улучшений. По мере того как фронтирные модели всё чаще сами проводят R&D в области ИИ, эта петля будет затягиваться ещё сильнее, и фронтирные модели будут помогать создавать своих собственных преемников. Короче говоря, преимущество в compute складывается в алгоритмическое преимущество, а оттуда — в устойчивое лидерство в самом ИИ.

Today, US frontier systems are estimated to be at least several months ahead of the top models from PRC AI labs on intelligence, though these estimates are necessarily uncertain. Despite the attention paid to open-weight models from China, their enterprise adoption lags closed frontier models, and monetization concerns have surfaced among public investors. Moreover, AI labs in China seem to be moving away from open source, now choosing to keep their best models proprietary.

Сегодня фронтирные системы США, по оценкам, опережают по интеллекту лучшие модели ИИ-лабораторий КНР как минимум на несколько месяцев, хотя эти оценки неизбежно неопределённы. Несмотря на внимание, уделяемое моделям с открытыми весами из Китая, их корпоративное внедрение отстаёт от закрытых фронтирных моделей, а среди публичных инвесторов всплыли опасения по поводу монетизации. Более того, ИИ-лаборатории в Китае, похоже, отходят от open source, теперь предпочитая держать свои лучшие модели проприетарными.

China’s own AI leaders confirm the impact of export controls, and the critical need for US chips. Executives at top PRC AI labs have expressed worries that China will fall further behind due to compute constraints. Top Chinese labs cite compute scarcity as a chief constraint to accelerating model capabilities, and they identify export controls as the reason for this constraint. One executive of a China-based hyperscaler called the impact of supplying export-controlled US chips to China “huge, really huge,” adding that any supply gap severely impacts China’s AI development and dismissing concerns that importing U.S. chips would slow their self-sufficiency efforts. The primary voices in China suggesting export controls are futile seem to be CCP officials and state media, likely angling to influence US policymakers.

Сами лидеры ИИ в Китае подтверждают влияние экспортного контроля и критическую потребность в чипах США. Руководители ведущих ИИ-лабораторий КНР выражали опасения, что Китай отстанет ещё больше из-за ограничений по compute. Ведущие китайские лаборатории называют дефицит compute главным ограничением для ускорения возможностей моделей, и они указывают на экспортный контроль как на причину этого ограничения. Один руководитель базирующегося в Китае гиперскейлера назвал влияние поставок подпадающих под экспортный контроль чипов США в Китай «огромным, поистине огромным», добавив, что любой дефицит поставок серьёзно сказывается на развитии ИИ Китая, и отвергая опасения, что импорт чипов из США замедлит их усилия по самообеспечению. Основными голосами в Китае, утверждающими, что экспортный контроль бесполезен, по-видимому, являются чиновники КПК и государственные СМИ, вероятно, стремящиеся повлиять на американских политиков.

How the CCP stays competitive: policy loopholes remain

Как КПК остаётся конкурентоспособной: лазейки в политике сохраняются

While export controls have been effective in providing today’s advantage, they have not gone far enough. Despite the CCP’s inability to manufacture enough advanced chips domestically or purchase them legally abroad, AI labs in China have been able to stay close on intelligence through two workarounds: illicit and evasive compute access, by smuggling AI chips directly into China and accessing offshore data centers, and illicit model access, through which they carry out distillation attacks on US frontier models and use those same models as tools to accelerate their own AI R&D.

Хотя экспортный контроль был эффективен в обеспечении сегодняшнего преимущества, он зашёл недостаточно далеко. Несмотря на неспособность КПК производить достаточно передовых чипов внутри страны или законно закупать их за рубежом, ИИ-лаборатории в Китае смогли держаться близко по интеллекту за счёт двух обходных путей: незаконного и уклончивого доступа к compute — через контрабанду ИИ-чипов непосредственно в Китай и доступ к офшорным дата-центрам, и незаконного доступа к моделям, посредством которого они проводят distillation-атаки на фронтирные модели США и используют эти же модели как инструменты для ускорения собственного R&D в области ИИ.

China’s evasion of US export controls is an open secret. For example, federal prosecutors charged a Supermicro co-founder and two others with diverting $2.5 billion worth of servers containing advanced US chips to China. According to US government and media reports, DeepSeek trained its latest model on advanced US chips that are banned from sale to China. The Financial Times reported that Alibaba and ByteDance now train their flagship models on export-controlled US chips in data centers located in Southeast Asia, a route current controls do not reach because US export law covers the sale of chips, not remote access to them.¹ The US export control system is struggling to prevent PRC AI labs’ access to advanced US-origin compute.

Обход Китаем экспортного контроля США — секрет Полишинеля. Например, федеральные прокуроры предъявили обвинения сооснователю Supermicro и двум другим лицам в перенаправлении в Китай серверов на сумму 2,5 млрд долларов, содержащих передовые чипы США. Согласно сообщениям правительства США и СМИ, DeepSeek обучала свою последнюю модель на передовых чипах США, продажа которых в Китай запрещена. Financial Times сообщала, что Alibaba и ByteDance теперь обучают свои флагманские модели на подпадающих под экспортный контроль чипах США в дата-центрах, расположенных в Юго-Восточной Азии, — маршрут, до которого нынешний контроль не дотягивается, поскольку экспортное законодательство США охватывает продажу чипов, а не удалённый доступ к ним.1 Система экспортного контроля США с трудом справляется с тем, чтобы предотвратить доступ ИИ-лабораторий КНР к передовому compute американского происхождения.

Distillation attacks, in which China-based labs create thousands of fraudulent accounts to circumvent access controls on US AI models and systematically harvest their outputs to replicate frontier capabilities, are another illicit technique used by PRC labs to catch up to their US counterparts and blunt the impact of export controls. The practice allows labs based in China to free-ride on decades of foundational research, billions of dollars in US investment, and the work of thousands of the world’s best engineers that produced US frontier models. The result is near-frontier capability at a fraction of the cost, subsidized by the United States. It is systematic industrial espionage of a technology critical to long-term US national security interests. OpenAI, Google, Anthropic, and the Frontier Model Forum have all publicly condemned the practice of distillation attacks.

Distillation-атаки, в ходе которых базирующиеся в Китае лаборатории создают тысячи мошеннических аккаунтов, чтобы обойти контроль доступа к ИИ-моделям США и систематически собирать их выходные данные для воспроизведения фронтирных возможностей, — ещё один незаконный приём, используемый лабораториями КНР, чтобы догнать своих американских конкурентов и притупить влияние экспортного контроля. Эта практика позволяет базирующимся в Китае лабораториям ехать «зайцем» на десятилетиях фундаментальных исследований, миллиардах долларов инвестиций США и работе тысяч лучших инженеров мира, создавших фронтирные модели США. Результат — близкая к фронтиру способность за долю стоимости, субсидируемая Соединёнными Штатами. Это систематический промышленный шпионаж в отношении технологии, критически важной для долгосрочных интересов национальной безопасности США. OpenAI, Google, Anthropic и Frontier Model Forum — все публично осудили практику distillation-атак.

AI experts in China openly acknowledge distillation attacks’ scale and importance to China’s AI development. A recent article in a state-owned media outlet described distillation attacks on US models as the “back door” China’s AI labs depend on as a core part of their business model. An ex-ByteDance researcher said that PRC AI labs use distillation as a shortcut to train models, allowing them to avoid investing into their own data pipelines.

Эксперты по ИИ в Китае открыто признают масштаб distillation-атак и их значимость для развития ИИ Китая. Недавняя статья в государственном СМИ описала distillation-атаки на модели США как «чёрный ход», на который ИИ-лаборатории Китая опираются как на ключевую часть своей бизнес-модели. Бывший исследователь ByteDance сказал, что ИИ-лаборатории КНР используют дистилляцию как короткий путь для обучения моделей, позволяющий им избежать инвестиций в собственные конвейеры данных.

US policymakers have moved quickly to address this threat. The White House Office of Science and Technology Policy published a memo on distillation attacks. Senior officials in the White House, Department of War, and members of Congress have also called attention to this problem. Recent legislation from the House Foreign Affairs Committee to address distillation attacks passed out of committee unanimously.

Американские политики быстро отреагировали на эту угрозу. White House Office of Science and Technology Policy опубликовало меморандум о distillation-атаках. Старшие должностные лица в Белом доме, Department of War и члены Конгресса также привлекли внимание к этой проблеме. Недавний законопроект от House Foreign Affairs Committee, направленный на борьбу с distillation-атаками, был единогласно одобрен комитетом.

If policymakers in the US and allied democracies act to close these two channels propping up China’s AI models—illicit and evasive compute access and illicit model access—then we have a potentially once-in-a-generation opportunity to secure our lead.

Если политики в США и союзных демократиях начнут действовать, чтобы закрыть эти два канала, поддерживающие модели ИИ Китая, — незаконный и уклончивый доступ к compute и незаконный доступ к моделям, — то у нас появится потенциально уникальная для поколения возможность закрепить наше лидерство.

Two scenarios for 2028

Два сценария для 2028 года

Below, we describe two hypothetical future scenarios to help illustrate how policy actions taken today can shape where we are in 2028.

Ниже мы описываем два гипотетических будущих сценария, чтобы помочь проиллюстрировать, как предпринятые сегодня политические действия могут сформировать то, где мы окажемся в 2028 году.

Scenario one: America and our allies have a commanding and expanding lead

Сценарий первый: у Америки и наших союзников — внушительное и расширяющееся лидерство

America’s compute edge remains strong. Despite increased state support for China’s semiconductor industry, China’s chipmakers remain years behind their US and allied counterparts, stymied in part by their inability to access advanced SME tooling, servicing, and maintenance. The US-PRC compute gap is widening as increased US and allied chipmaking capacity comes online and as advanced chipmakers continue to innovate on more efficient and performant chips. In tandem, US policymakers have taken action to close loopholes in the US economic security toolkit, and efforts to smuggle chips into China and access export-controlled chips in data centers outside the country are increasingly frustrated by well-funded enforcement efforts.

Преимущество Америки в compute остаётся прочным. Несмотря на возросшую государственную поддержку полупроводниковой отрасли Китая, его производители чипов по-прежнему отстают от своих американских и союзных конкурентов на годы, скованные отчасти своей неспособностью получить доступ к передовому инструментарию SME, его обслуживанию и поддержке. Разрыв в compute между США и КНР расширяется по мере того, как вводятся в строй возросшие производственные мощности по выпуску чипов США и их союзников и по мере того, как передовые производители чипов продолжают внедрять инновации в более эффективные и производительные чипы. Одновременно американские политики предприняли действия по закрытию лазеек в инструментарии экономической безопасности США, и попытки контрабанды чипов в Китай и доступа к подпадающим под экспортный контроль чипам в дата-центрах за пределами страны всё больше пресекаются хорошо финансируемыми усилиями по обеспечению соблюдения.

Consequently, US AI models are 12-24 months ahead on intelligence, and the lead is growing. A small number of AI labs lead at the frontier with the most intelligent, capable, and performant models. All are based in the US. The “country of geniuses in a data center” has become a reality across critical industries, including cybersecurity, finance, healthcare, and life sciences. When US frontier labs release new models in 2028 that achieve step-function advances in capabilities (similar to the relative impact of Mythos Preview in April 2026), China will not have access to similar AI capabilities until 2029 or 2030. This gives critical breathing room for democracies to set the rules and norms of frontier AI systems.

Как следствие, модели ИИ США опережают по интеллекту на 12–24 месяца, и этот отрыв растёт. Небольшое число ИИ-лабораторий лидирует на фронтире с самыми интеллектуальными, способными и производительными моделями. Все они базируются в США. «Страна гениев в дата-центре» стала реальностью в критических отраслях, включая кибербезопасность, финансы, здравоохранение и науки о жизни. Когда американские фронтирные лаборатории в 2028 году выпустят новые модели, достигающие скачкообразных приростов в возможностях (подобных по относительному влиянию Mythos Preview в апреле 2026 года), Китай не получит доступа к схожим возможностям ИИ до 2029 или 2030 года. Это даёт демократиям критически важную передышку для установления правил и норм фронтирных ИИ-систем.

American AI is the backbone of the global economy, driving new economic and scientific dynamism. The Trump administration's efforts to drive domestic AI adoption and promote the export of American AI are succeeding, and the resulting gains from the adoption of powerful AI both at home and abroad are driving unprecedented economic growth and technological advancements. Global adoption of US AI has skyrocketed. Democracies’ lead in capabilities and compute means that China’s AI firms do not compete for global market share outside of a narrow group of autocracies. The world’s top frontier AI systems are shaped by democratic values and make it more difficult for authoritarian states to use AI systems to infringe on rights and civil liberties.

Американский ИИ — становой хребет мировой экономики, движущий новый экономический и научный динамизм. Усилия администрации Трампа по стимулированию внутреннего внедрения ИИ и продвижению экспорта американского ИИ приносят успех, и итоговые выгоды от внедрения мощного ИИ как внутри страны, так и за рубежом движут беспрецедентный экономический рост и технологические достижения. Глобальное внедрение ИИ из США взлетело до небес. Лидерство демократий в возможностях и compute означает, что ИИ-компании Китая не конкурируют за глобальную долю рынка за пределами узкой группы автократий. Лучшие фронтирные ИИ-системы мира сформированы демократическими ценностями и затрудняют авторитарным государствам использование ИИ-систем для ущемления прав и гражданских свобод.

Cyber and other national security advantages expand. Public and private sector cyber operators and security professionals use advanced AI systems to reduce the attack surface in America and other democracies and blunt the CCP’s ability to gain and maintain cyber footholds in our systems, making our national security assets, IP, and communications networks more secure. The United States' overwhelming AI advantage is a powerful deterrent to aggression.

Кибер- и другие преимущества в национальной безопасности расширяются. Кибероператоры и специалисты по безопасности государственного и частного секторов используют передовые ИИ-системы, чтобы сократить поверхность атаки в Америке и других демократиях и притупить способность КПК получать и удерживать кибер-плацдармы в наших системах, делая наши активы национальной безопасности, IP и коммуникационные сети более защищёнными. Подавляющее преимущество Соединённых Штатов в ИИ является мощным сдерживающим фактором против агрессии.

A self-reinforcing cycle compounds democracies’ leadership. A commanding AI advantage makes the United States and its allies more attractive partners. That alignment expands both the market for American AI and the coalition setting global AI norms, which in turn promotes the development and deployment of AI systems that are safe, secure, and protective of civil liberties. The world’s top technical and scientific talent continues to gravitate to where the frontier is being built. The United States gains significant leverage with which to incentivize cooperation from Beijing on critical issues like AI governance, strategic competition, and trade. This cycle reinforces itself: the lead strengthens the coalition, the coalition strengthens the lead, the democracy-led international order is anchored through the transition to transformative AI.

Самоусиливающийся цикл наращивает лидерство демократий. Внушительное преимущество в ИИ делает Соединённые Штаты и их союзников более привлекательными партнёрами. Такое выравнивание расширяет как рынок для американского ИИ, так и коалицию, задающую глобальные нормы ИИ, что, в свою очередь, продвигает разработку и развёртывание ИИ-систем, которые безопасны, защищены и оберегают гражданские свободы. Лучшие технические и научные таланты мира продолжают тяготеть туда, где строится фронтир. Соединённые Штаты получают значительный рычаг, с помощью которого можно стимулировать сотрудничество Пекина по критическим вопросам вроде управления ИИ, стратегической конкуренции и торговли. Этот цикл подкрепляет сам себя: лидерство укрепляет коалицию, коалиция укрепляет лидерство, а возглавляемый демократиями международный порядок закрепляется на протяжении перехода к преобразующему ИИ.

Scenario two: The CCP-controlled AI ecosystem is neck-and-neck

Сценарий второй: контролируемая КПК ИИ-экосистема идёт «ноздря в ноздрю»

AI developed and deployed in China is near-frontier on model intelligence. Despite a weak semiconductor production capacity, models trained by PRC AI labs are only a few months behind US models. Ongoing distillation attacks, overseas compute access, weak SME export enforcement, and a loosening of export controls on American semiconductors have assisted CCP efforts. Continued access to US frontier AI for AI R&D has also enabled AI labs in China to close the gap and approach parity with their US counterparts.

ИИ, разрабатываемый и развёртываемый в Китае, близок к фронтиру по интеллекту моделей. Несмотря на слабые мощности по производству полупроводников, модели, обучаемые ИИ-лабораториями КНР, отстают от моделей США лишь на несколько месяцев. Продолжающиеся distillation-атаки, доступ к зарубежному compute, слабое обеспечение соблюдения экспортного контроля над SME и ослабление экспортного контроля над американскими полупроводниками способствовали усилиям КПК. Продолжающийся доступ к фронтирному ИИ США для R&D в области ИИ также позволил ИИ-лабораториям в Китае сократить разрыв и приблизиться к паритету со своими американскими конкурентами.

Rapid commercial and state adoption. Beijing has championed a whole-of-nation push on domestic adoption via “AI+” policies. Even though China's AI models are slightly less capable than US models, CCP efforts to accelerate adoption have paid off. China is thus able to deploy near-frontier AI capabilities more advantageously across economic, military, and technological domains, shifting the balance of power in China’s favor.

Быстрое коммерческое и государственное внедрение. Пекин возглавил общенациональный рывок по внутреннему внедрению через политику «AI+». Несмотря на то что модели ИИ Китая чуть менее способны, чем модели США, усилия КПК по ускорению внедрения окупились. Таким образом, Китай способен более выгодно развёртывать близкие к фронтиру возможности ИИ в экономической, военной и технологической сферах, смещая баланс сил в пользу Китая.

The CCP’s AI-enabled cyber force is a serious threat. The CCP’s integration of AI-enabled cyber capabilities within an already advanced cyber force has sustained the PLA as a menacing cyber competitor. PLA cyber actors have gained additional access to critical and dual-use infrastructure in the US and most countries around the world, enabling them to disrupt critical national security and societal functions. As AI is incorporated deeper into our most critical systems, democracies enjoy no security advantages over China in AI, despite having developed the technology first.

ИИ-обеспеченные кибервойска КПК — серьёзная угроза. Интеграция КПК ИИ-обеспеченных кибервозможностей в уже передовые кибервойска поддержала НОАК как грозного кибер-конкурента. Кибер-акторы НОАК получили дополнительный доступ к критической инфраструктуре и инфраструктуре двойного назначения в США и большинстве стран мира, что позволяет им нарушать критические функции национальной безопасности и общества. По мере того как ИИ всё глубже встраивается в наши самые критические системы, демократии не имеют никаких преимуществ в безопасности перед Китаем в области ИИ, несмотря на то что они первыми разработали эту технологию.

Beijing is winning in global adoption on cost and on-prem flexibility. Huawei and Alibaba data centers are globally prevalent, especially in, but not limited to, lower cost markets in the Global South. These data centers scale on older chips, which China is able to export because it can serve its domestic market with a combination of US chips purchased with an export license, smuggled into China, or remotely accessed in overseas data centers. They host second-tier, but cheaper and still effective models produced by PRC labs. Similar to the Huawei playbook of being cheap and “good enough,” China’s near-frontier models and hardware support a non-trivial and rapidly growing segment of the global economy. This infrastructure advantage gives CCP leadership significant influence over those markets.

Пекин выигрывает в глобальном внедрении за счёт стоимости и гибкости развёртывания on-prem. Дата-центры Huawei и Alibaba повсеместно распространены по всему миру, особенно — но не только — на более дешёвых рынках Глобального Юга. Эти дата-центры масштабируются на более старых чипах, которые Китай способен экспортировать, поскольку может обслуживать свой внутренний рынок комбинацией чипов США, закупленных по экспортной лицензии, ввезённых контрабандой в Китай или удалённо доступных в зарубежных дата-центрах. Они размещают модели второго эшелона, но более дешёвые и всё же эффективные, производимые лабораториями КНР. Подобно стратегии Huawei быть дешёвым и «достаточно хорошим», близкие к фронтиру модели и оборудование Китая поддерживают нетривиальный и быстро растущий сегмент мировой экономики. Это инфраструктурное преимущество даёт руководству КПК значительное влияние на эти рынки.

Ensuring democracies lead

Обеспечить лидерство демократий

To ensure we land in scenario one, we support the following areas of policy action.

Чтобы гарантировать, что мы окажемся в первом сценарии, мы поддерживаем следующие направления политических действий.

Закрыть лазейки: контрабандные чипы, доступ к иностранным дата-центрам и SME. Сегодня лаборатории КНР пользуются доступом к подпадающим под экспортный контроль американским чипам через контрабанду и иностранные дата-центры, а пробелы в контроле над SME ускоряют их усилия по самообеспечению. Ужесточение контроля и наращивание бюджетов на обеспечение соблюдения могут помочь закрыть эти лазейки, поддерживающие ИИ-экосистему КПК. Это снизило бы потолок compute Китая и, соответственно, замедлило бы его достижения в ИИ, тем самым поддерживая и расширяя лидерство демократий в ИИ. Отметим, что более низкий потолок compute мог бы также существенно подорвать distillation-атаки, поскольку ИИ-лабораториям в Китае по-прежнему требуется минимальный порог compute, чтобы эффективно проводить незаконную дистилляцию. Защитить наши инновации: ограничить доступ к моделям и сдержать distillation-атаки. Политики в Конгрессе и исполнительной власти могут продолжать поддерживать политические действия по наказанию и дестимулированию distillation-атак со стороны лабораторий КНР, одновременно предпринимая шаги по облегчению способности самих лабораторий США обнаруживать и предотвращать distillation-атаки. Это могло бы включать законодательное разъяснение того, что distillation-атаки незаконны, и усилия по облегчению обмена разведданными об угрозах и техническими данными между равными американскими лабораториями, а также с правительством США. Пресечение этого поведения может существенно продлить лидерство демократий в ближайшие месяцы и годы.Продвигать экспорт американского ИИ. По мере того как государственный и коммерческий секторы по всему миру всё активнее внедряют ИИ, администрации Трампа следует продолжать свои усилия по продвижению глобального внедрения доверенного ИИ-оборудования и моделей, разработанных и сформированных демократическими принципами. Закрепление доверенной американской инфраструктуры сейчас лишает ИИ-экосистему КПК глобальных плацдармов, необходимых ей для конкуренции по стоимости и внедрению в будущем.

Conclusion

Заключение

America and its allies have developed both the world’s most capable frontier AI models and the world’s most advanced inputs to AI. This has provided a substantial advantage. If our superior access to that technology is defended, that advantage can be extended. But it will be lost if it is given directly to our competitors. The decisions made by policymakers this year will determine the future of transformative AI. We support those working to ensure that American and allied democracies are winning in 2028.

Америка и её союзники разработали как самые способные фронтирные модели ИИ в мире, так и самые передовые вводные ресурсы для ИИ в мире. Это обеспечило существенное преимущество. Если наш превосходящий доступ к этой технологии будет защищён, это преимущество можно расширить. Но оно будет утрачено, если его передать напрямую нашим конкурентам. Решения, принимаемые политиками в этом году, определят будущее преобразующего ИИ. Мы поддерживаем тех, кто работает над тем, чтобы американские и союзные демократии побеждали в 2028 году.

Footnotes

Сноски

В январе 2026 года Палата представителей приняла двухпартийный законопроект 369 голосами против 22, чтобы закрыть эту лазейку; законопроект не прошёл Сенат.

Related content

Связанные материалы

Teaching Claude why

Обучаем Claude понимать «почему»

New research on how we've reduced agentic misalignment.

Новое исследование о том, как мы снизили агентную рассогласованность (agentic misalignment).

Natural Language Autoencoders: Turning Claude’s thoughts into text

Natural Language Autoencoders: превращение мыслей Claude в текст

AI models like Claude talk in words but think in numbers. In this study we train Claude to translate its thoughts into human-readable text.

Модели ИИ вроде Claude говорят словами, но думают числами. В этом исследовании мы обучаем Claude переводить свои мысли в читаемый человеком текст.

Donating our open-source alignment tool

Передача нашего инструмента согласования (alignment) в open source