Доступный и эффективный: как Китай может подорвать американский рынок
Капитализация ведущих технологических компаний США продолжает устанавливать рекорды, поддерживая американский фондовый рынок. Основным фактором этого роста является уверенность инвесторов в том, что многомиллиардные вложения в искусственный интеллект принесут значительные прибыли в ближайшем будущем. В то же время китайские разработчики активно представляют новые нейросетевые модели, которые стоят значительно дешевле своих американских аналогов и имеют открытый исходный код. Это подчеркивает важную проблему сектора ИИ в США — его высокую стоимость как в плане расходов, так и акций. Могут ли китайские достижения привести к новому кризису на фондовых рынках, разбирались «Известия». Об этом пишет Известия.
В экономике ИИ базовой единицей расчетов является токен — фрагмент текста или кода, обрабатываемый моделью. Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг назвал токен новым сырьевым товаром (commodity), так как именно через него тарифицируются все ИИ-сервисы для разработчиков и корпоративных клиентов, в то время как обычные пользователи, как правило, платят фиксированную цену за подписку.
Ранее основную часть рынка составляли чат-боты, работающие по принципу «вопрос – ответ», с относительно небольшими расходами токенов. Однако сейчас индустрия переходит к агентскому искусственному интеллекту. ИИ-агенты не только генерируют тексты, но и самостоятельно выполняют сложные многоступенчатые задачи: пишут программный код, проводят рыночные исследования, управляют базами данных и взаимодействуют с внешними приложениями без участия человека.
Этот переход сопровождается резким увеличением потребления вычислительных ресурсов. Согласно совместным расчетам исследователей из MIT, Стэнфорда и Google DeepMind, для выполнения одной комплексной задачи требуется до 3,5 тыс. раз больше токенов, чем для простого логического ответа в чат-боте. Обычный диалог укладывается в пару тысяч токенов, тогда как работа автономного агента по написанию программного обеспечения или анализу рынка может мгновенно расходовать миллионы. Разработчики ИИ-агентов уже сегодня тратят сотни миллионов токенов ежедневно.
Стоимость 1 млн токенов становится ключевым фактором для любого технологического бизнеса. На этом фоне китайские разработчики предлагают условия, которые делают американские модели менее конкурентоспособными. ИИ-лаборатории из КНР стремятся не отставать от американских в производительности, но значительно превосходят их по стоимости и открытости. В свое время DeepSeek произвела фурор на рынках, а сейчас успехи китайских компаний стали обыденностью.
В июне 2026 года пекинская лаборатория Zhipu (также известная как Z.ai) представила свою новейшую систему GLM-5.2, заявив о намерении сделать передовой интеллект общедоступным. Почти одновременно компания Moonshot AI выпустила модель Kimi-K3, а технологический гигант Alibaba анонсировал превью Qwen 3.8.
Все эти релизы впечатляют. По количеству параметров, отражающим сложность модели, китайские новинки обходят большинство известных аналогов. Kimi-K3 насчитывает 2,8 трлн параметров, что делает ее крупнейшей в мире ИИ-системой с открытым исходным кодом. Qwen 3.8 от Alibaba оперирует 2,4 трлн параметров. Американские лидеры отрасли — OpenAI и Anthropic — предпочитают держать данные своих систем в секрете.
Однако главное отличие заключается в ценообразовании. 1 млн выходных токенов для модели GLM-5.2 от Z.ai стоит $1,92, тогда как Anthropic требует $50 за аналогичный объем для своей модели Claude Fable 5. Разница превышает 25 раз. Лаборатория DeepSeek проводит еще более агрессивную политику, объявив о снижении цен на токены для своего API на 75%. Модель DeepSeek-V4 Flash предлагает расценки, при которых использование китайской системы обходится в 1/34 от стоимости американских конкурентов.
Исследовательская компания Artificial Analysis провела стресс-тестирование, в рамках которого ведущие модели выполняли 657 сложных офисных и административных задач, требующих значительных затрат токенов. Результаты оказались примечательными. Выполнение этих задач на модели Opus 4.8 от Anthropic обошлось в $1 тыс., тогда как использование GLM-5.2 от Z.ai стоило $270. Модель DeepSeek-V4 Flash справилась со всем объемом работы всего за $14.
К тому же новейшая китайская модель Kimi-K3 не только продемонстрировала выдающуюся дешевизну, но и превзошла Fable 5 от Anthropic по количеству успешно выполненных задач без ошибок, обойдясь заказчику в три раза дешевле.
Распространение китайского программного обеспечения поддерживается действиями самой американской администрации. Стремясь защитить свое технологическое превосходство, Белый дом 12 июня 2026 года запретил нерезидентам США использовать передовую модель Claude Fable 5 от Anthropic. Впервые доступ к коммерческому ИИ был заблокирован решением правительства. Реакция оказалась обратной. Компании по всему миру осознали опасность полной зависимости от американских проприетарных систем, доступ к которым может быть аннулирован в любой момент. На этом фоне открытые китайские модели, параметры которых доступны для скачивания и локального запуска, выглядят безопасной альтернативой.
Даже американские корпорации начинают пересматривать свои стратегии. По данным платежной платформы Ramp, в США фиксируется резкий рост числа компаний, оплачивающих услуги DeepSeek. Microsoft уже рассматривает возможность интеграции китайских моделей в свой флагманский офисный помощник Copilot из-за высоких затрат на использование американских систем.
Пекин умело использует ценовое преимущество своих моделей для геополитического влияния. На Всемирной конференции по искусственному интеллекту в Шанхае председатель КНР Си Цзиньпин объявил о создании центров сотрудничества по применению ИИ в рамках шести региональных организаций, охватывающих практически весь Глобальный Юг. Для развивающихся стран, стремящихся к модернизации, но не имеющих миллиардных бюджетов, доступный китайский ИИ с открытым кодом становится единственным решением.
Этот тренд подтверждается и научным сообществом. Публикация в Nature указывает на то, что исследователи по всему миру массово переходят на китайские открытые модели (Qwen, GLM, DeepSeek). Они мощны, бесплатны или очень дешевы и могут быть запущены на локальном оборудовании, что полностью выводит научные группы из-под действия экспортного контроля США.
Для России, находящейся под беспрецедентным санкционным давлением и отрезанной от американских облачных сервисов, китайский опенсорс стал ключевым фактором выживания отечественной ИИ-индустрии. Не имея возможности легально использовать закрытые модели от OpenAI или Google, российские разработчики и крупные корпорации активно скачивают открытые веса китайских систем, дообучая их на собственных данных для создания суверенных корпоративных платформ. Это позволяет поддерживать темпы цифровизации экономики в условиях жестких аппаратных ограничений.
Тем не менее у китайских моделей остаются уязвимости. Исследования показывают, что они менее эффективны в обработке сложных логических задач, требующих многодневного автономного анализа, и иногда расходуют больше токенов для «обдумывания» ответа, чем американские аналоги. Тем не менее для 90% рутинных офисных задач их возможностей более чем достаточно.
Для Уолл-стрит эта ситуация представляет серьезную угрозу. Рыночная капитализация американских технологических гигантов раздута ожиданиями, что они смогут продавать ИИ по высоким тарифам, пытаясь окупить свои триллионные инвестиции в чипы Nvidia и строительство дата-центров. Если Китай делает базовый интеллект общедоступным и дешевым товаром, прибыльность американского ИИ-бизнеса может уйти в минус, а доминирование Кремниевой долины будет подорвано. Учитывая, что весь фондовый рынок США сейчас поддерживается технологическими корпорациями, масштабы обвала могут быть колоссальными. В январе 2025 года, когда выход модели DeepSeek R1 стер $1 трлн с американских фондовых площадок за один день, это могла быть лишь репетиция данного сценария.
Несмотря на серьезность угрозы, вероятность тотальной катастрофы для американской ИИ-индустрии и фондового рынка несколько преувеличена. Существуют барьеры, преодолеть которые будет крайне сложно.
Первый — корпоративная безопасность и регулирование. Крупный западный бизнес (банки, медицинские корпорации, военно-промышленный комплекс) никогда не интегрирует в свои закрытые контуры модели, созданные в КНР. Риски наличия скрытых закладок, утечек данных и прямого запрета со стороны регуляторов США и ЕС полностью отсекают китайский опенсорс от премиального корпоративного сегмента развитых стран. Если кто-то попытается это сделать, он может столкнуться с серьезными последствиями. Даже самые мощные корпорации боятся политических лидеров, особенно в вопросах национальной безопасности.
Второе ограничение — экосистема. Американские гиганты предлагают клиентам не просто нейросеть, а глубоко интегрированную среду: облачные хранилища, системы кибербезопасности, офисные пакеты (как интеграция Copilot в продукты Microsoft). Клиенты платят за бесшовный опыт и техническую поддержку, а не только за сырую генерацию токенов.
Тем не менее за пределами США могут возникнуть интересные коллизии. Учитывая, что отношения американцев и ряда европейских стран далеки от идеала, многие из них могут попытаться проигнорировать «настоятельные рекомендации» США. Кто откажется от явной выгоды? Это только усилит трансатлантические трения в экономике.
