Xiaomi фиксирует значительные результаты не только в автомобилестроении, где компании удалось за два года войти в топ-10 ключевых игроков, но и в сегменте искусственного интеллекта. Генеральный директор Лэй Цзюнь анонсировал существенное увеличение инвестиций в R&D (НИОКР) в области ИИ: в течение ближайших трех лет компания намерена вложить в это направление не менее 8,7 млрд долларов. Изначально бюджет на исследования был установлен на уровне 2,3 млрд долларов, что теперь считается недостаточным для поддержания заданных темпов развития.
Развитие модели MiMo-V2-Pro и агентские вычисления
Заявление об увеличении финансирования последовало вслед за релизом языковой модели MiMo-V2-Pro, вокруг создания которой циркулировали слухи о потенциальном участии команды DeepSeek. Продукт был ориентирован на решение задач в области агентских нагрузок (agentic workloads). Если коротко, модель заточена под автоматизированное выполнение многоступенчатых цепочек действий, что становится новым стандартом индустрии. Успех аналогичных концепций, таких как архитектуры класса OpenClaw, стимулировал рост интереса к этой нише со стороны других китайских технологических корпораций, включая Alibaba и Tencent, ищущих способы диверсификации источников дохода.
Техническое сообщество отмечает прогресс MiMo-V2-Pro в части баланса производительности и точности. По утверждению Лэя Цзюня, именно эти показатели обеспечили модели глобальный охват. С точки зрения внутренней организации процесса разработки, команда делает упор на кадровый потенциал: средний возраст инженеров, работающих над MiMo-V2-Pro, составляет 25 лет. Около 50% специалистов обладают докторскими степенями, а большая часть штата состоит из выпускников ключевых технических вузов Китая. Руководит профильным подразделением Ло Фули — бывший инженер DeepSeek, чей опыт в области глубокого обучения стал фундаментом для текущих показателей модели.
Стратегия Xiaomi на ближайшие годы, судя по всему, будет строиться на интеграции MiMo-V2-Pro в собственную экосистему устройств, а также на масштабировании возможностей модели для внешних заказчиков. На практике это означает попытку закрепиться на рынке ИИ-агентов как полноценного инфраструктурного решения, предоставляя разработчикам инструменты с высокой вычислительной эффективностью.
