Дешевле, чем Claude. Как китайские ИИ догоняют США и могут ли отобрать лидерство

По новому ИИ в месяц

В начале августа китайский гигант Alibaba представил Qwen3.8-Max — свою крупнейшую модель с 2,4 трлн параметров. Она стала самой мощной китайской текстовой моделью в рейтинге платформы для сравнения моделей Arena, хотя и уступила Claude Fable 5 и трем версиям Opus от американской компании Anthropic.

Почти одновременно китайская ИИ-компания DeepSeek выпустила модель V4-Flash, сообщает Reuters. Один набор тестов с ее использованием обходится примерно в три цента (около 1,34 гривны) — по сравнению с $1,86 (83,19 грн) для GPT-5.6 Sol и $3,15 (140,89 грн) для Claude Fable 5.

А в первый месяц лета одним из самых громких релизов стала модель GLM-5.2 от пекинского гиганта в сфере ИИ — компании Z.ai. Она поднялась на пятое место в рейтинге Artificial Analysis, заняла вторую строчку в категории Code Arena (создание веб-интерфейсов) и обходится примерно в шесть раз дешевле, чем ведущие закрытые системы из США.

«Теперь у нас есть китайская модель с открытыми весами, не уступающая доступным моделям OpenAI и Anthropic», — заявил бывший советник Белого дома по вопросам ИИ Дэвид Сакс, говоря о GLM-5.2.

Представленная в июле модель Kimi K3 от Moonshot AI — о ней есть отдельный материал — также приблизилась к Claude в выполнении сложных задач. Спрос на эту модель, ставшую крупнейшей в мире среди открытых (2,8 трлн параметров), оказался настолько высоким, что разработчик был вынужден приостановить оформление новых подписок всего через двое суток.

Но и это далеко не полный список китайских языковых моделей! Пекин планомерно выстраивает экосистему, в которой одновременно конкурируют технологические гиганты, стартапы и компании из других отраслей. Например, в июле компания MiniMax выпустила модель H3 для создания 2K-видео со стереозвуком и пообещала открыть доступ к весам модели. Meituan обучила LongCat-2.0 на кластере из 50 тысяч китайских чипов. А ByteDance превратила Doubao в самый массовый ИИ-сервис страны: во время новогодних праздников число его ежедневных пользователей превысило 100 миллионов.

Согласно отчету платформы Hugging Face (которую также называют «GitHub для искусственного интеллекта»), за прошедший год китайские модели обошли американские как по ежемесячным, так и по совокупным показателям загрузки, набрав 41% всех скачиваний. У Китая этот показатель составил 663 млн, у США — 595 млн. Семейство моделей Qwen (от Alibaba) обзавелось 113 тысячами производных моделей — это больше, чем у Google и Meta вместе взятых.

Но почему китайский ИИ сегодня так притягивает пользователей?

Дешево и сердито

Главное преимущество китайских разработчиков очевидно — сочетание низкой цены и открытых весов (параметров). Иными словами, такие модели можно недорого скачать, настроить под собственные нужды и запустить на собственных серверах. Это снижает зависимость от тарифов и ограничений OpenAI или Anthropic, а также предоставляет больше контроля компаниям, работающим с конфиденциальными данными.

«Китайским моделям не отдают предпочтение — просто лучшие открытые модели сейчас китайские, — пояснила агентству Reuters венчурный инвестор Лань Сюэчжао. — Выбирают самые эффективные и дешевые».

А главный аналитик Omdia Лянь Цзе Су отмечает: «Многим бизнес-процессам не нужна лучшая модель в отрасли. Им нужна достаточно хорошая, доступная, прозрачная и открытая модель».

Низкая цена особенно важна для ИИ-агентов, которые выполняют длинные цепочки действий и расходуют значительно больше токенов, чем обычный чат-бот. GLM-5.2 стоит на 60–90% меньше американских аналогов, а V4-Flash — более чем в сто раз дешевле Claude Fable 5 согласно тестам Artificial Analysis.

Открытость также способствует более быстрому распространению китайских моделей по всему миру. В середине июля на их долю приходилось 64% токенов, которые американские пользователи расходовали через OpenRouter на открытые модели. Механизм, как отмечает Центр стратегических и международных исследований, прост. Европейский стартап или азиатское ведомство берет, например, Qwen или DeepSeek у стороннего хостинг-провайдера и не отправляет никаких логов в Китай. Пекину это тоже выгодно, поскольку серверы для удовлетворения мирового спроса размещает кто-то другой.

Чипы решают всё

Однако у дешевизны китайских моделей есть и обратная сторона. Еще в апреле модель DeepSeek V4 (не Flash) прошла проверку в CAISI — правительственном центре оценки моделей при NIST (Национальном институте стандартов и технологий США, входящем в структуру Министерства торговли). Согласно выводам центра, модель отстает от передовых разработок (фронтира) примерно на восемь месяцев: по собственным тестам лаборатории она находится на уровне Opus 4.6, а по независимым оценкам — на уровне прошлогодней GPT-5.

Независимое тестирование, проведенное Artificial Analysis, выявило у модели Kimi K3 51% галлюцинаций. В графиках разработчика Moonshot эта информация не указана. Модель DeepSeek V4-Flash набрала 50 баллов по оценке Artificial Analysis, отстав от ведущих моделей Anthropic и OpenAI.

США сохраняют преимущество там, где оно наиболее ценно. В прошлом году частные инвестиции в американский ИИ достигли 285,9 млрд долларов против 12,4 млрд долларов в Китае. Кроме того, в США насчитывается более 5,4 тысячи дата-центров — более чем в десять раз больше, чем в любой другой стране, — и здесь по-прежнему создается больше моделей высшего уровня.

Китайский ИИ, в свою очередь, зависит от ограниченного доступа к передовым чипам американской компании Nvidia. Да, часть этого отставания можно компенсировать за счет процессоров местного производства, но лишь незначительно. Согласно анализу американского аналитического центра Institute for Progress, производственные мощности США и их союзников по выпуску передовых чипов для ИИ в 35–38 раз превышают китайские. Лучший чип Huawei, Ascend 950PR, обеспечивает производительность всего 1,56 петафлопса, тогда как у Nvidia Blackwell Ultra этот показатель составляет 15 петафлопсов.

«Huawei фактически догнала тот уровень, на котором Nvidia находилась три года назад», — говорит аналитик Bernstein Research по рынку полупроводников Стейси Расгон.

В 2026 году Huawei планирует отгрузить 750 тысяч чипов Ascend 950PR. ByteDance закладывает на их закупку более $5,6 млрд. Китай готовит вычислительную сеть стоимостью $295 млрд с требованием использовать 80% чипов отечественного производства. Тем временем американские облачные гиганты анонсировали на этот год… более $700 млрд капитальных затрат.

В ближайшее время США, вероятно, сохранят лидерство в сфере наиболее сложных и дорогостоящих моделей, требующих огромных вычислительных ресурсов. Впрочем, Пекин уже заставил американские лаборатории конкурировать не только качеством, но и ценой и открытостью.

Стоит ли китайская стратегия свеч — может показать релиз GLM-5.5. Z.ai обещает выпустить модель уже в этом месяце.