CCID сообщила, что в Китае объём данных для инференса ИИ превысил объём данных для обучения

CCID описывает изменение в использовании вычислительных ресурсов: объём данных для инференса в Китае впервые превысил объём данных для обучения моделей. Инференс происходит, когда уже обученная модель обрабатывает запрос и выдаёт ответ. Обучение, напротив, связано с обновлением её параметров. Поэтому изменение соотношения говорит о том, что работа готовых моделей стала особенно заметной частью общей нагрузки.

В том же отчёте CCID оценивает ежедневный объём обращений к моделям на июнь 2026 года более чем в 175 трлн токенов. Это, по расчётам института, более чем в тысячу раз выше уровня начала 2024 года. Токеном обычно называют фрагмент текста, который модель принимает или выдаёт при обработке запроса. Показатель отражает масштаб повседневного использования, но сам по себе не раскрывает, сколько запросов пришлось на каждую модель или задачу.

CCID связывает рост с промышленным внедрением. В рамках инициативы AI Plus Manufacturing в 31 регионе Китая построено более 500 умных фабрик уровня excellence; они охватывают свыше 80% основных категорий обрабатывающей промышленности. Отечественные вычислительные решения и большие модели, согласно отчёту, применяются более чем в тысяче сценариев в 20 отраслях, включая металлургию и автомобилестроение. Эти числа описывают охват внедрений, а не производительность моделей на конкретных предприятиях.

Спрос есть и за пределами промышленности. Согласно приведённому в материале отчёту о развитии интернета в Китае, к первой половине 2026 года число пользователей генеративного ИИ превысило 700 млн, а охват населения – 50%. CCID также отмечает, что цикл обновления ведущих больших моделей сократился с нескольких месяцев до недель, а иногда и дней. Частые обновления и большое число пользователей вместе повышают значение стабильной работы сервисов между релизами.

К оценке масштаба нужна одна оговорка: в изложении отчёта не объясняется, как CCID сравнивал объёмы данных для инференса и обучения. Другая китайская исследовательская организация оценивала потребление токенов в июне примерно в 500 трлн за день, заметно выше оценки CCID. Методы подсчёта могут различаться, поэтому эти числа нельзя считать взаимозаменяемыми. Для инфраструктуры при любом из них существенны стоимость, скорость и надёжность обработки ежедневного потока токенов.