Китай уже догоняет и скоро обгонит США в гонке ИИ

Bloomberg описал 5 факторов, которые позволяют китайским разработчикам искусственного интеллекта сокращать разрыв с американскими конкурентами при заметно меньших расходах. В набор вошли экономичность моделей, распространение открытых весов, избыток электроэнергии, тесная связка ИИ с промышленностью и масштабная государственная поддержка. Отдельным усилителем работает выход китайских систем за пределы страны, где они превращаются из дешёвой альтернативы в самостоятельную технологическую платформу.

Ещё пару лет назад китайские лаборатории пытались догнать американцев по качеству самих моделей. Сейчас соревнование идёт сразу на пяти фронтах — архитектура, цена, доступность, скорость внедрения и масштабирование инфраструктуры. Дефицит наиболее продвинутых ускорителей из-за экспортных ограничений США оказался не только препятствием, но и стимулом искать способы выжимать максимум из каждого доступного вычислительного ресурса.

Первый фактор

Ограничения на поставку производительных ИИ-ускорителей поставили китайские лаборатории в своеобразное положение. Американская компания решает проблему закупкой ещё нескольких тысяч GPU, а китайской приходится думать, как заставить имеющееся железо работать эффективнее. Отсюда активные эксперименты с архитектурой Mixture of Experts, где огромная нейросеть разбивается на специализированные блоки, а для конкретного запроса активируется лишь часть параметров.

Kimi K3 от Moonshot AI насчитывает 2,8 трлн параметров и построена по этой схеме. Разработчики заявили о росте эффективности использования вычислительных ресурсов на 250%, а сама модель получила открытые веса.

Интересно, что даже после повышения цен в 4 раза DeepSeek V4 Pro остаётся дешевле большинства конкурентов — $3,96 за миллион выходных токенов против $15 у Kimi K3.

Второй фактор

Связан с принципиально иной моделью распространения технологий. Пока OpenAI держит внутренности флагманских систем закрытыми, китайские компании публикуют веса. Разработчик скачивает модель, запускает её на собственной инфраструктуре, меняет под свои задачи и создаёт новый продукт без обращения к удалённому серверу владельца.

Показатели Alibaba выглядят впечатляюще:

• модели Qwen набрали более 3 млрд загрузок за 6 месяцев;
• открыто более 460 моделей;
• пользователи создали свыше 300 тыс. производных вариантов;
• на Hugging Face зафиксировано более 151 тыс. форков — в 2,6 раза больше, чем у Meta.

Для сравнения — модели Google за 2026 год получили около 418 млн загрузок, Meta — около 227 млн. По данным OpenRouter, доля DeepSeek в потоке токенов на платформе приблизилась к 20%, а в начале июня 2026 года китайские системы суммарно обошли американские по объёму вычислительного трафика.

Для российских пользователей и разработчиков открытые китайские модели превратились в реальную альтернативу в условиях ограничений на доступ к ряду западных сервисов. Qwen, DeepSeek и Kimi можно развернуть локально без риска внезапной блокировки аккаунтов или отключения от облачного API. Правда, при работе с чувствительными данными приходится помнить о происхождении моделей и потенциальных рисках утечки информации через встроенные механизмы телеметрии.

Третий фактор

Китай вырабатывает значительно больше электричества, чем США, а разветвлённая сеть сверхвысоковольтных линий позволяет перемещать энергию на огромные расстояния. WSJ отмечает, что за период с 2010 по 2024 год производство электроэнергии в стране увеличилось настолько, что нынешняя генерация более чем вдвое превышает американскую.

География тоже работает на Пекин. В рамках программы «Восток — данные, Запад — вычисления» дата-центры строятся ближе к регионам с дешёвой энергией. Только в район Уланчаба во Внутренней Монголии направлено более $35 млрд инвестиций. Электроэнергия для китайских дата-центров обходится примерно в 3 цента за кВт·ч — около трети американской стоимости.

Государственная программа предполагает расходы порядка 2 трлн юаней ($295 млрд) на пятилетний план строительства национальной сети дата-центров. Потребление электричества китайскими дата-центрами выросло с 60–70 ТВт·ч в 2019 году до 166 ТВт·ч в 2024-м, а к 2030 году может достичь 300–600 ТВт·ч.

Четвёртый фактор

Встраивание ИИ прямо в существующую промышленность. Здесь у страны миллионы станков, заводов, складов, логистических центров, автомобилей и роботов, где технологию проверяют не в презентациях, а в реальной экономике. Государственная программа AI Plus рассчитана на глубокую интеграцию искусственного интеллекта в науку, промышленность, потребительский сектор, общественные услуги и управление. К 2027 году проникновение интеллектуальных терминалов и AI-агентов должно превысить 70%, а к 2030-му — 90%.

Alibaba развивает собственные ускорители Zhenwu, а подразделение T-Head уже поставило чипы более чем 650 клиентам. Возникает замкнутый круг:

• компания выпускает модель;
• предоставляет облачную инфраструктуру;
• производит часть оборудования;
• подключает к системе предприятия;
• получает данные для улучшения продуктов.

Стоит обратить внимание, что Alibaba рассчитывает потратить около 380 млрд юаней на ИИ-инфраструктуру до 2029 года, при этом выручка от облачных и ИИ-сервисов за квартал выросла на 45%.

Пятый фактор

Пекин рассматривает искусственный интеллект как часть национальной стратегии, а не просто как перспективную отрасль. Санкционные ограничения не позволяют закупать любое количество новейших ускорителей Nvidia, поэтому государственная политика одновременно создаёт рынок для Huawei и других местных производителей чипов.

Для российского рынка китайский маршрут представляет прямой интерес. Российским компаниям, разрабатывающим собственные ИИ-продукты в условиях санкций, полезно изучать модели оптимизации вычислений, применяемые DeepSeek и Moonshot. Одновременно возникают риски — массовое использование китайских открытых моделей в критической инфраструктуре без должной проверки способно создать долгосрочную технологическую зависимость от одного геополитического игрока.

Победителя ИИ-гонки определяет не только создание самой умной модели. Не менее значима та технология, которая станет фундаментом для тысяч чужих приложений. Китайская стратегия «открыть, удешевить, распространить» выглядит логично именно с этой позиции.

Ранее сообщалось, что Microsoft за последние пять лет закрыла не менее 15 офисов и совместных предприятий в Китае, а в 2023 году внутри корпорации обсуждался полный уход с местного рынка. Однако полностью разрывать связи компания не стала: китайский бизнес продолжает покупать доступ к Azure и западным ИИ-моделям через облако Microsoft.

Эксперты CISOCLUB отмечают, что для российских специалистов по информационной безопасности китайский маршрут развития ИИ представляет двойственную ценность. С одной стороны, открытые модели Qwen и DeepSeek доступны для локального развёртывания и адаптации под задачи защиты периметра, автоматизации SOC и анализа угроз.

С другой — при интеграции таких моделей в корпоративный контур требуется отдельная проверка на закладки, сбор телеметрии и совместимость с требованиями ФСТЭК. Постепенное превращение китайских разработок в стандарт для развивающихся рынков означает, что российские компании будут всё чаще сталкиваться с ними в цепочках поставок и подрядных отношениях, а значит, потребуется собственная экспертиза по аудиту таких систем.

* Корпорация Meta признана экстремистской организацией и запрещена на территории Российской Федерации.