Китайский проект ИИ

Отрыв США от Китая в гонке за лидерство в области ИИ стремительно сокращается

«В битве за глобальное технологическое превосходство, разворачивающейся в лабораториях компаний, занимающихся ИИ, Китай быстро сокращает отставание от США. По нескольким ключевым показателям — использованию и стоимости — он даже выходит в лидеры. Это вызывает растущую обеспокоенность у американских фирм, таких как OpenAI и Anthropic PBC, которые стремятся к триллионной оценке, основанной на предположениях об их превосходных возможностях и перспективах получения прибыли», - пишет Bloomberg* (20.08.2026).

Несмотря на многолетние попытки Вашингтона сдержать темпы развития в Китае путем ограничения продажи американских чипов, необходимых для работы таких сложных вычислительных систем, ряд новых моделей от китайских компаний продемонстрировал заметные улучшения в программировании и логике. Последним хитом стал Kimi K3 от Moonshot, который почти сравнялся по возможностям с самой продвинутой моделью Anthropic, но при этом стоил значительно дешевле.

Чтобы дать представление о текущем состоянии жесткой конкуренции в сфере ИИ, Bloomberg Businessweek подготовил серию рейтингов, сравнивающих передовые модели — самые совершенные в мире системы ИИ — по целому ряду параметров, от программирования до финансов и генерации изображений.

Благодаря агрессивной ценовой политике китайские решения в области ИИ становятся неотразимыми для разработчиков и предприятий. На долю китайских релизов приходится наибольшая доля загрузок генеративных моделей на Hugging Face Inc., ведущей платформе для размещения моделей ИИ. Среди тех, кто активно внедряет эти решения, — американские компании. Airbnb Inc., гигант доставки еды DoorDash Inc. и ведущая криптовалютная биржа Coinbase Global Inc. — все они используют китайские модели, размещенные на локальных серверах. В августе Alibaba Group Holding Ltd. сообщила, что ее модели с открытым исходным кодом за шесть месяцев набрали более 3 миллиардов загрузок, обогнав Meta Platforms Inc.**, Alphabet Inc. и отечественных конкурентов и став семейством моделей ИИ номер один в мире.

Растущая популярность китайских моделей ИИ вызвала опасения, что администрация Трампа предпримет шаги по ограничению их доступности в США, аналогичные мерам американского правительства по введению контроля над импортом китайских электромобилей и солнечных батарей. Однако почти 200 американских компаний выступили против запрета китайских моделей ИИ, поскольку это увеличит их затраты и подорвет их конкурентоспособность на международном рынке. Более того, эти модели являются так называемыми «открытыми», что означает, что модель, подобная Kimi K3, может быть загружена, скопирована и запущена локально любым пользователем. В результате любой запрет будет трудно обеспечить.

Учитывая стремительное развитие каждой новой разработки в этой гонке за инновациями, которую Марк Цукерберг из Meta** назвал, вероятно, самой конкурентной в истории, маловероятно, что какая-либо одна лаборатория сможет долго оставаться впереди.

Сокращение дистанции происходит в решающий момент для американских компаний. Anthropic рассматривает возможность первичного публичного размещения акций уже в октябре, в то время как OpenAI планирует выйти на биржу в следующем году. В мае Anthropic привлекла средства при оценке в 965 миллиардов долларов. Стоимость OpenAI, согласно последнему раунду финансирования в марте, составила 852 миллиарда долларов.

Это затмевает оценку в 35 миллиардов долларов, которую дает Moonshot, но, с другой стороны, до июля о китайской компании мало кто слышал за пределами технологических кругов. DeepSeek, которая перевернула финансовые рынки сенсационным выпуском своей модели логического мышления R1 в январе 2025 года, находится в разгаре масштабного привлечения средств и начала подготовку к IPO уже в этом году.

Bloomberg в партнерстве с исследователями из Vals AI, независимой платформы для оценки и сравнительного анализа ИИ, протестировал семь моделей от перспективных китайских и американских компаний, чтобы оценить их работу в реальных условиях. Им было предложено создать вымышленный сайт электронной коммерции по продаже кофе под названием Brewberg, используя те же самые подсказки. Большинство моделей показали 100% функциональную точность, несмотря на случайные ошибки в дизайне, но при этом имели очень разную стоимость. В эксперименте использовались лучшие модели июля от Anthropic и всех китайских компаний, а также более доступные модели от OpenAI и Google.

Что касается цен, китайские компании значительно дешевле. Moonshot взимает 15 долларов за миллион токенов Kimi K3, в то время как модель V4-Pro от DeepSeek стоит 3,96 доллара за 1 миллион токенов в часы пик и вдвое меньше в непиковые часы. Современный сервис Fable 5 от Anthropic стоит 50 долларов.

Подрыв конкурентов — проверенная стратегия в Китае, которую используют такие компании, как технологический гигант Tencent Holdings Ltd., Luckin Coffee Inc. и владелец платформы электронной коммерции Temu, PDD Holdings Inc., для завоевания доли рынка. Ценовые войны настолько распространены в различных отраслях, что эта стратегия породила в Китае термин «инволюция», или деструктивная конкуренция, что усилило дефляционное давление и вызвало неоднократные предупреждения со стороны Пекина в адрес руководителей корпораций.

Эта скидка приобретает все большую ценность для американских владельцев бизнеса по мере роста их зависимости от ИИ. Стартап Бена Сера Polsia использует армию ИИ-агентов для автоматизации рабочих процессов в бизнесе. Когда его платформа стала вирусной, его затраты резко возросли. Чтобы спасти Polsia от потенциального банкротства, он перешел на модели китайских компаний, включая базирующуюся в Шанхае MiniMax.

«В какой-то момент я подумал: у меня нет выбора», — сказал Сера из Сан-Франциско. Переход на MiniMax M2.7, размещенный на серверах в США, для большинства нужд его компании позволил сократить расходы на ИИ с 1 миллиона долларов до 100 000 долларов всего за один месяц.

Сера по-прежнему предпочитает Anthropic, утверждая, что у этой компании более строгие этические нормы в отношении запросов клиентов и меньшая вероятность ошибок. «Если бы стоимость не была проблемой, я бы просто использовал Anthropic», — сказал он, отметив, что китайские модели иногда без предупреждения отображают китайские иероглифы.

Но он нашел компромисс: для ночных или фоновых задач, не требующих срочного выполнения, он использует китайские модели, а для прямых трансляций — Anthropic. По его словам, клиентам все равно, какая модель используется. «Им нравится, когда она работает, и не нравится, когда она не работает».

Китай стремится к увеличению доли рынка

Большинство китайских лабораторий ИИ перешли на программное обеспечение с открытым исходным кодом, что позволяет пользователям настраивать, загружать и, что особенно важно, размещать технологии на зарубежных облачных сервисах. Эта стратегия сыграла ключевую роль в привлечении пользователей за рубежом, поскольку она снимает большую часть опасений по поводу безопасности данных — даже ценой снижения прямой прибыли.

Это контрастирует с позицией ведущих американских лабораторий, которые в основном сохраняют свои модели в закрытом формате. Хотя такой подход позволяет американским компаниям, таким как Anthropic, более жестко контролировать свои технологии, он приводит к более высокой цене для пользователей, которые могут получить доступ к моделям только через платные API или подписки.

Китайские лаборатории более спокойно, чем их коллеги из Кремниевой долины, относятся к снижению прибыли, заявил Кевин Сюй, основатель американского технологического фонда Interconnected Capital. «Поскольку искусственный интеллект — относительно новая технология, я думаю, что все эти открытые модели и компании все еще находятся в режиме захвата клиентов или захвата территории», — сказал он.

Это работает — в июне использование китайских моделей впервые в мире обогнало американские платформы и в июле заняло более 60% рынка на платформе OpenRouter, которая предоставляет разработчикам программного обеспечения доступ к сотням моделей ИИ. Это широко отслеживаемый показатель использования моделей, несмотря на то, что он охватывает лишь небольшую часть мирового потребления ИИ. Согласно тем же данным, США, некоторые части Европы и Азии теперь отдают предпочтение китайским лабораториям.

На платформе Hugging Face китайские модели ИИ занимают 41,4% от общего числа загрузок генеративных моделей среди разработчиков, что на 5 процентных пунктов выше, чем у моделей из США.

Роберт Ли, аналитик Bloomberg Intelligence, заявил, что на данный момент ни одна из китайских лабораторий ИИ не имеет четкого пути к прибыли, несмотря на растущую популярность их все более мощных моделей. Ли считает, что нынешний подход к ведению бизнеса, чрезмерно зависящий от предложения токенов, подобных коммунальным услугам, по крайне низким ценам, гарантирует, что этот перенасыщенный сектор останется убыточным в течение следующих трех лет.

Помимо коммерческого использования, китайские модели испытывают трудности с привлечением обычных пользователей за рубежом. OpenAI продолжает пожинать плоды того, что именно компания сделала генеративный ИИ массовым продуктом, запустив свое приложение ChatGPT в середине 2023 года. По данным аналитической компании Sensor Tower, общее количество загрузок с 2024 года значительно превышает даже суммарное количество загрузок ее американских конкурентов, не считая загрузок в Китае.

Важность этой отрасли для Китая невозможно переоценить: страна не только имеет хорошие шансы доминировать в технологической сфере, способной произвести революцию в промышленности и экономике по всему миру, но и растущий экспорт технологического оборудования становится жизненно важным для компенсации слабого внутреннего потребления и поддержки замедляющегося экономического роста.

Пекин готовится потратить около 2 триллионов юаней (295 миллиардов долларов) в течение следующих пяти лет на строительство центров обработки данных по всей стране в рамках усилий по развитию отечественного производства микросхем и снижению зависимости от американских компаний, таких как Nvidia Corp. и Advanced Micro Devices Inc.

Китай также наращивает свои мощности по производству электроэнергии, большая часть которой поступает из возобновляемых источников, таких как ветер и солнце. Это позволит существующим и строящимся центрам обработки данных работать на более дешевой и экологически чистой электроэнергии из стабильной национальной сети.

В отличие от этого, США сталкиваются с энергетическим дефицитом из-за резкого роста спроса со стороны новых вычислительных мощностей, что значительно увеличивает стоимость электроэнергии и часто вызывает недовольство на местном уровне. Это побуждает американские крупные компании строить центры обработки данных за рубежом.

Снижение затрат на рабочую силу также играет на руку Китаю. Хотя лучшие специалисты могут получать зарплату, сопоставимую с зарплатами их коллег в США, особенно те, кто перешел из Anthropic или OpenAI, большинство исследователей в китайских лабораториях по-прежнему получают значительно меньше. Вакансия инженера по разработке больших языковых моделей в DeepSeek в Пекине предлагает от 480 000 до 840 000 юаней (от 71 230 до 125 650 долларов) в год, в то время как должность инженера-тренера в OpenAI в Сан-Франциско оценивается как минимум в 360 000 долларов.

В США усиливается чувство беспокойства по поводу развития китайских технологий ИИ. В отчете американской консалтинговой фирмы Booz Allen Hamilton также утверждается, что некоторые из этих технологий следует запретить для использования американским правительством и другими объектами критической инфраструктуры, поскольку они создают менее безопасный код и имеют политическую направленность, соответствующую взглядам китайского правительства.

США должны обладать огромным вычислительным преимуществом перед Китаем благодаря экспортному контролю над самыми мощными чипами из Кремниевой долины и оборудованием для их производства. Несмотря на усилия по снижению зависимости от импорта, китайские производители, такие как Ascend (подразделение Huawei Technologies Co.) и T-Head (подразделение Alibaba), испытывают трудности с производством достаточного количества продукции для удовлетворения растущего спроса со стороны отечественных лабораторий.

Саиф Хан, научный сотрудник вашингтонского аналитического центра Institute for Progress, заявил, что вычислительная мощность США примерно в 10 раз превышает мощность Китая. Но если бы экспортный контроль соблюдался безупречно, она бы выросла в десять раз.

Последняя волна релизов также усилила подозрения в том, что китайские лаборатории создавали свои модели, используя знания, полученные из американских систем ИИ. Anthropic и OpenAI неоднократно обвиняли китайские лаборатории ИИ в этом процессе дистилляции, который имитирует поведение другой модели, но, как правило, не использует ее в полной мере. Эта техника широко распространена в отрасли, но OpenAI и Anthropic запрещают компаниям использовать результаты своей работы для обучения конкурирующих моделей, а Белый дом выражает обеспокоенность по поводу кражи интеллектуальной собственности.

Министр финансов США Скотт Бессент предложил ввести неопределенные санкции, если выяснится, что разработчики моделей украли интеллектуальную собственность, а Трамп дал понять, что его администрация рассматривает возможность введения дополнительных мер контроля.

Су Хан, исследователь в области компьютерных наук из самого престижного в Китае университета Цинхуа, опроверг утверждения о том, что достижения Китая основаны исключительно на оптимизации процессов. «Китай по-прежнему отстает от США во многих аспектах ИИ, но китайские разработчики, такие как Kimi и DeepSeek, собрали лучших специалистов», — сказал он. «Эта высокая концентрация талантов позволила совершить такие прорывы».

Однако ограничение китайской конкуренции из-за соображений национальной безопасности может иметь обратный эффект, учитывая, что экономика все больше зависит от доступного ИИ, как признал Трамп. «Мы должны быть осторожны в обоих направлениях», — заявил Трамп журналистам 29 июля. «Мы не хотим ограничивать их, чтобы внезапно не оказаться на втором месте после Китая».

Предприятиям необходим доступ к дешевой и доступной информации, будь то китайская, американская или из любой другой страны, заявил Гарри Годфри, исполнительный директор Ассоциации малых технологических компаний, представляющей интересы почти 200 американских компаний, использующих китайские модели. Он призвал Трампа выявить угрозы безопасности и реагировать на них «с максимальной осторожностью».

Любые действия США могут вызвать негативную реакцию со стороны Пекина. Министерство коммерции Китая, которое контролирует экспорт, предупредило в июле, что примет «все необходимые меры» в ответ на угрозы США. Пекин уже продемонстрировал свою способность противостоять действиям США против своих технологических компаний, введя экспортный контроль на редкоземельные элементы.

В сентябре 2026 года в Вашингтоне состоится встреча лидеров двух крупнейших экономик мира, где ключевое внимание будет уделено политике в области ИИ. Однако эксперты говорят, что, учитывая острую конкуренцию в технологическом секторе, ни одна из сторон не пойдёт на существенные компромиссы. Выступая на Всемирной конференции по ИИ в Шанхае в июле, Си Цзиньпин призвал к инклюзивному подходу, заявив, что «развитие ИИ не должно быть сольным выступлением одной страны, а симфонией международного сотрудничества».

США оказались в затруднительном положении: с одной стороны, компании стремятся сократить расходы на внедрение ИИ, а с другой – существует риск того, что Китай выиграет гонку по цене, внедрению и, возможно, в будущем, по технологиям.

Почему доступный ИИ из Китая вызывает опасения у Кремниевой долины

Китайские модели ИИ дешевле и лучше адаптируются, чем ведущие американские платформы, и исследования показывают, что сейчас они почти так же эффективны. Как это произошло?

Об этом пишет Bloomberg* (18.08.2026).

Китайские компании, занимающиеся искусственным интеллектом, не могут сравниться с финансовыми возможностями своих американских конкурентов, а правительство США лишило их самых современных чипов для обучения моделей ИИ. Тем не менее, Китай посягает на лидерство США в этой области.

Китайские разработчики, такие как DeepSeek, Alibaba Group Holding Ltd. и Moonshot, сосредоточились на создании систем, которые по производительности почти не уступают ведущим моделям ИИ, но при этом не требуют самого мощного оборудования. Китай делает ставку на программное обеспечение ИИ с «открытым весом» — где внутренние параметры доступны разработчикам для обмена, изучения и настройки — как способ ускорить внедрение ИИ в национальной экономике. Все это бросает вызов доминирующей бизнес-модели США, основанной на инвестировании миллиардов и получении пользователями огромных денег за самые мощные, запатентованные технологии ИИ.

Вот что нужно знать о китайском искусственном интеллекте и о том, какую угрозу он представляет для OpenAI, Anthropic PBC и других американских гигантов.

Эффективность

Введенные Вашингтоном экспортные ограничения ограничивают доступ Китая к разработанным в США чипам, которые примерно на 20% быстрее и потребляют на 30% меньше энергии, чем их китайские конкуренты, поскольку на каждом кремниевом листе размещается больше транзисторов. Китайское технологическое сообщество стремится преодолеть этот недостаток, разрабатывая более «сжатое» программное обеспечение для искусственного интеллекта. Это означает, что для достижения результатов, сопоставимых с результатами лучших американских моделей ИИ, требуется меньше вычислительных шагов.

Один из способов достижения этой цели — использование метода, известного как «смешение экспертов». Когда пользователь обращается к китайскому чат-боту, такому как DeepSeek или Qwen от Alibaba, модели не нужно задействовать всю свою «нейронную сеть» для генерации ответа (процесс, известный как вывод). Вместо этого она активирует специализированные подсети, известные как эксперты, которые задействуют лишь часть доступных вычислительных мощностей программного обеспечения.

Модели американских лабораторий, таких как OpenAI и Anthropic, часто превосходят флагманские модели по объему информации, обрабатываемой за одно взаимодействие, и сложности ответов. Однако для достижения этого они активируют гораздо больше доступных «нейронов» модели и, следовательно, потребляют значительно больше вычислительной мощности. По данным о производительности, опубликованным компанией DeepSeek, флагманская модель DeepSeek-V4-Pro фактически обрабатывает около 3% параметров в любой момент времени. Аналогично, флагманская модель Moonshot, Kimi K3, работает с менее чем 4% параметров одновременно.

Акции мировых технологических компаний резко упали в конце января 2025 года после того, как DeepSeek продемонстрировала новую модель R1, которая показала сопоставимую производительность с американскими чат-ботами на основе ИИ при, казалось бы, значительно меньших затратах на разработку. Сегодня, хотя OpenAI, Anthropic и Google по-прежнему предлагают лучшие в мире модели ИИ, Kimi K3 от Moonshot и Qwen 3.8 Max от Alibaba теперь входят в восьмерку лучших, согласно рейтингу больших языковых моделей LiveBench . И они намного дешевле: GPT-5.6 Sol от OpenAI стоит 30 долларов за миллион выходных токенов (единиц данных, обрабатываемых моделями ИИ в ответ на запрос пользователя) по состоянию на 15 августа — примерно в 10 раз больше, чем V4-Pro от DeepSeek, который стоит 3,96 доллара за миллион токенов в часы пик.

Компания Anthropic обвинила DeepSeek, Moonshot и другую китайскую лабораторию искусственного интеллекта, MiniMax, в «масштабных атаках по извлечению данных» — незаконном извлечении возможностей из своей запатентованной модели Claude с использованием 24 000 мошеннических учетных записей для получения преимущества. С тех пор Anthropic, OpenAI и Google сотрудничают, пытаясь искоренить подобные практики. DeepSeek, Moonshot и MiniMax не ответили на электронные письма с просьбой прокомментировать ситуацию.

Открытая архитектура

Новое поколение моделей искусственного интеллекта работает, обрабатывая всевозможную информацию, записанную людьми, чтобы выявлять закономерности в данных и фиксировать наиболее распространенные взаимосвязи между слогами, словами, звуками или пикселями. На основе этого они создают обширную нейронную сеть, которая может разложить компоненты письменного запроса и отправить обратно наиболее вероятный и полезный ответ, основанный на обучающих данных.

Ведущие американские платформы не публикуют параметры моделей ИИ, таких как ChatGPT, Claude или Gemini, поэтому сторонние разработчики ИИ либо не могут их воспроизвести, либо вынуждены платить за эту возможность. Хотя китайские компании, занимающиеся ИИ, могут быть столь же скрытны в отношении данных, использованных для обучения их систем, многие из них сделали доступными для скачивания параметры, заданные в виде числовых значений и скорректированные в процессе обучения моделей ИИ — известные как веса. Это позволяет университетам, стартапам и небольшим технологическим компаниям развивать и корректировать модели, чтобы они лучше выполняли конкретные задачи без дополнительных затрат.

Этот подход эффективно использует коллективный труд для проведения национальных исследований и разработок в области ИИ, снижая затраты на поддержку и обновление моделей. А дополнительная гибкость моделей упрощает внедрение ИИ в самых разных отраслях.

Акции DeepSeek встряхнули фондовый рынок, поскольку трейдеры ставят под сомнение оценку стоимости американских технологических компаний.

Модель R1 быстро завоевала популярность после того, как DeepSeek опубликовала её веса. Разработчики создали версии R1 для задач в финансовой сфере, медицине и изучении китайского языка. Семейство моделей ИИ Qwen от Alibaba к середине августа превысило 3 миллиарда загрузок, став самым скачиваемым семейством моделей ИИ с открытым исходным кодом, опередив платформу Llama от Meta Platforms Inc. Марка Цукерберга . Alibaba заявила, что Qwen породила более 300 000 производных моделей ИИ по всему миру.

Правительства регионов Китая финансируют модели с открытыми весами и поощряют создание сообществ ИИ, в которых размещаются тысячи моделей и наборов данных в качестве общих ресурсов, которыми могут пользоваться местные компании. Правительство Китая рассматривает этот подход, призванный расширить внедрение технологии в экономику, даже если это снижает прибыль отдельных технологических фирм, как инструмент мягкой силы. Оно активно поддерживает такие инициативы, как Глобальный план действий по управлению ИИ от июля 2025 года, направленные на повышение доступности моделей ИИ для разработчиков программного обеспечения в странах с низким уровнем дохода.

Энергия

Поскольку обучение и эксплуатация сервисов искусственного интеллекта потребляют огромное количество электроэнергии, их быстрое внедрение создает нагрузку на энергетические сети по всему миру. В некоторых странах оказывается сложной задачей установка новых электростанций, солнечных и ветровых электростанций, линий электропередачи, подстанций и трансформаторов, необходимых для удовлетворения резко возросшего спроса.

В Китае эта проблема решается не так остро, поскольку страна наращивает генерирующие мощности быстрее, чем другие. В некоторых регионах Китая, таких как Внутренняя Монголия, обилие и низкая стоимость электроэнергии из возобновляемых источников привели к строительству сотен центров обработки данных, предназначенных для обучения моделей искусственного интеллекта.

Правительство Китая устанавливает ограничения на счета за электроэнергию для своих компаний, занимающихся искусственным интеллектом, чтобы дать им конкурентное преимущество перед зарубежными конкурентами. Государство субсидирует половину расходов на электроэнергию некоторых крупнейших центров обработки данных страны — при условии, что они используют исключительно китайские чипы.

Промышленность

Во многих странах мира стремление к внедрению ИИ наиболее интенсивно проявляется в сфере бизнес-услуг: автоматизация взаимоотношений с клиентами, оптимизация бизнес-процессов и повышение производительности в таких секторах, как финансы, юриспруденция и здравоохранение. В Китае государственный подход делает акцент на повышении национальной производительности за счет внедрения ИИ в торговлю, производство и логистику.

В этом, пожалуй, нет ничего удивительного: экономика США в значительной степени основана на сфере услуг. Китай является ведущим мировым производителем промышленных товаров, включая электромобили и другие низкоуглеродные технологии, гигантом электронной коммерции и восходящим лидером в области робототехники. По данным Международной федерации робототехники, в последние годы Китай установил более половины новых промышленных роботов в мире, поскольку китайские производители автоматизировали контроль качества, сборку и логистику. Правительство ясно дало понять, что его цель — не создание крупнейших и богатейших компаний в сфере ИИ, а использование ИИ для получения технологического преимущества и ускорения экономического развития.

Американские компании и академические учреждения лидируют в фундаментальных, долгосрочных научных исследованиях, направленных на развитие базовых технологий искусственного интеллекта. Китайское сообщество ИИ больше сосредоточено на накоплении огромных массивов данных от развернутых систем ИИ, которые можно использовать для улучшения моделей. Автопроизводитель BYD внедрил ИИ в свои сборочные линии электромобилей, чтобы сократить время цикла и уменьшить количество отходов материалов. Компания задокументировала 40-процентное снижение количества отказов батарей и 20-процентное увеличение срока службы батарей, что, по ее словам, обусловлено внедрением ИИ в систему контроля качества.

Китайский партнер Apple Inc. по сборке iPhone, компания Foxconn , внедрила компьютерное зрение на основе искусственного интеллекта для обнаружения дефектов и оптимизации энергопотребления на производственных линиях. По словам компании, это привело к двузначному процентному снижению энергопотребления на некоторых предприятиях, а автоматизированные проверки качества, проводимые с помощью ИИ, сократили количество дефектов. Системы ИИ гиганта электронной коммерции Alibaba теперь обрабатывают большую часть рутинного обслуживания клиентов.

Правительство поощряет и даже предоставляет финансирование для внедрения роботов с поддержкой искусственного интеллекта в производстве, логистике и сфере услуг как способ преодоления растущей нехватки рабочей силы из-за сокращения трудоспособного населения. Чиновники в Пекине действуют с осторожностью, учитывая риск того, что внезапный, массовый переход к автоматизации может привести к массовым увольнениям и вызвать волну социальных волнений. Китайский суд постановил , что компании не могут увольнять сотрудников только для того, чтобы заменить их системами искусственного интеллекта.

Национальная стратегия

Даже если бы китайские технологические предприниматели захотели присоединиться к гонке вооружений в области вычислительной мощности, которую ведут американские гиганты в сфере искусственного интеллекта в погоне за гигантскими прибылями, нет уверенности, что им это удастся. Президент Китая Си Цзиньпин уже ясно выразил свое неодобрение показного богатства, когда в период с 2020 по 2023 год ужесточил контроль над расточительными миллиардерами страны. Он хочет, чтобы капиталисты служили главной цели Коммунистической партии Китая — стабильному экономическому росту, создающему рабочие места.

Взамен правительство Си Цзиньпина создает национальную экосистему для обеспечения стартапов в области искусственного интеллекта научными кадрами, дешевым капиталом и коммерческими возможностями. В Плане развития ИИ нового поколения 2017 года были согласованы стимулы для научных учреждений и частного сектора. Университеты должны были стимулировать исследования, а компании — коммерциализировать свои открытия.

Китай также мобилизует свои фондовые и облигационные рынки объемом 28 триллионов долларов, чтобы ограничить одно из главных преимуществ Америки в области ИИ — доступ к капиталу — ускоряя проведение IPO технологических компаний, поощряя выпуск облигаций и направляя долгосрочное финансирование в стратегически важные компании.

Новейшая государственная инициатива страны в области ИИ, AI Plus, запущенная в 2025 году, направлена ??на внедрение технологий во все сферы экономики и общества. Дети младшего школьного возраста учатся программировать и создавать модели ИИ. Местные органы власти создали субсидируемые парки ИИ, а компании получают капитал, легкий доступ к большому объему данных для обучения моделей и гарантированные возможности для закупок. Несколько китайских стартапов в области ИИ были основаны профессорами или выпускниками элитных университетов после научных прорывов, а затем быстро попали в сферу влияния правительства. Компания-разработчик ИИ Knowledge Atlas Technology JSC Ltd. , или Zhipu AI, была основана профессорами Университета Цинхуа Тан Цзе и Ли Цзюаньцзи в 2019 году и получила поддержку в соответствии с национальными целями. Она привлекла государственных заказчиков и получила поддержку из государственных фондов, таких как Пекинский научно-инновационный город Чжунгуаньцунь и правительство региона Чэнду, а также воспользовалась государственной поддержкой вычислительных ресурсов и другими мерами, благоприятствующими отечественным лидерам в области ИИ.

Согласно подробному анализу Bloomberg Intelligence , опубликованному в декабре, вся эта государственная поддержка вынудила китайские компании, занимающиеся искусственным интеллектом, соответствовать национальным приоритетам, поэтому широкомасштабное внедрение этой технологии будет иметь приоритет над прибылью.

Расширение деятельности за рубежом

Правительство в Пекине рассматривает китайские модели открытого рынка, которые могут быть внедрены в различных отраслях, как национальное достояние, подобное дорогам, электросетям или телекоммуникационным сетям. Это достояние может быть экспортировано в другие страны для укрепления зависимости от китайских технологий.

Китайские и американские платформы искусственного интеллекта конкурируют в регионах Юго-Восточной Азии, Ближнего Востока и Африки, где возможность доступа китайских организаций к государственным, корпоративным или личным данным вызывает меньше опасений, чем в западных странах.

Китайские технологические гиганты Alibaba, Huawei Technologies Co. и Tencent Holdings Ltd. ищут клиентов для своих облачных платформ на некоторых из этих быстрорастущих рынков. Их план состоит в том, чтобы обойти американских конкурентов, предлагая все необходимое для начала использования китайского ИИ: саму платформу, такую ??как Qwen или DeepSeek; недорогие облачные вычисления в Китае; подключение к интернету; и необходимое оборудование. Они адаптировали китайские модели ИИ для обработки местных языков и соответствия национальным нормам. А китайское правительство стремится облегчить им путь, предоставляя финансирование многим из этих стран в рамках инициативы «Один пояс, один путь» и других программ.

Похоже, этот подход работает: по данным платформы OpenRouter, занимающейся разработкой моделей ИИ, в ноябре 2025 года на китайские модели генеративного ИИ приходилось около 15% мирового рынка, по сравнению с примерно 1% годом ранее.

Этот успех вдохновляет некоторые американские компании на адаптацию: в начале августа Meta представила новую загружаемую модель ИИ под названием Muse Glimmer, которая может работать на персональном компьютере. Весовые коэффициенты модели будут опубликованы. «Наша цель должна заключаться в том, чтобы американские модели с открытым исходным кодом стали лучшими в мире», — сказал Цукерберг в эссе, сопровождающем объявление.

Угроза американскому ИИ?

На данный момент доступ крупных китайских игроков на рынки США и Европы довольно ограничен. Правила и нормы, касающиеся конфиденциальности данных и национальной безопасности, не позволяют клиентам в этих странах — особенно государственным учреждениям и крупным корпорациям — использовать китайские облачные вычислительные сервисы.

Это не помешало крупным американским облачным провайдерам, таким как Microsoft Corp. и Amazon.com Inc., предлагать своим клиентам китайские модели ИИ и размещать их на серверах ИИ в США и других странах за пределами Китая. Китайские платформы предлагаются как более гибкая и адаптируемая альтернатива американским моделям благодаря своему открытому подходу. А поскольку они, как правило, используют меньше вычислительной мощности при обработке запросов пользователей, они могут быть намного дешевле.

Как китайские, так и американские компании, занимающиеся искусственным интеллектом, вкладывают значительные средства в вычислительные мощности, необходимые для работы своих платформ. Они приобретают эти мощности для обработки данных в качестве услуги у облачных операторов, таких как Alibaba, Google, Amazon Web Services или Microsoft. Огромные инвестиции в инфраструктуру ИИ основаны на ожидании того, что эти платформы постепенно станут настолько незаменимыми в рабочей жизни, что компании смогут значительно повысить плату за свои услуги. Пока никто не может с уверенностью сказать, когда, и даже покроют ли вообще эти доходы все расходы.

Это в равной степени относится как к китайским компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, таким как MiniMax, которая тратит огромные суммы денег на оплату вычислительных мощностей Alibaba, так и к OpenAI, Anthropic и другим крупным американским игрокам. В этом году Alibaba выпустила несколько закрытых, проприетарных платформ ИИ наряду со своими открытыми моделями, что, возможно, свидетельствует о том, что китайские игроки также испытывают давление, направленное на повышение доходности своих инвестиций в ИИ. Начиная с 16 августа, DeepSeek повышает цены на свои флагманские модели V4 в преддверии потенциального первичного публичного размещения акций. Новые цены в часы пик будут более чем в четыре раза выше текущих.

В уведомлении, опубликованном 5 августа, DeepSeek объявила о значительном повышении цен на свои услуги в области ИИ. Компания находится в разгаре масштабной кампании по привлечению инвестиций и начала подготовку к первичному публичному размещению акций уже в этом году, сообщает Bloomberg.

Инвесторов в американский ИИ беспокоит то, что более низкая себестоимость и улучшающаяся производительность китайских моделей затруднят американским гигантам утверждение о том, что их услуги оправдывают высокую цену, и что значительное число пользователей на западных рынках отбросят любые опасения по поводу безопасности данных и выберут китайские альтернативы.

«Страны-союзники США не будут использовать DeepSeek официально», — сказал Роберт Ли, старший аналитик Bloomberg Intelligence. «Но в наше время, когда люди стремятся сэкономить, если DeepSeek предлагает 90% функциональности GPT, то потребители могут отнестись к нему иначе, чем правительства».

ИИ и борьба за данные

Китай экспортирует не только модели ИИ. Он хочет, чтобы его данные влияли на работу чат-ботов по всему миру, что вызывает у США опасения по поводу распространения идеологии Пекина вместе с развитием технологий.

Об этом пишет The New York Times* (17.08.2026) в статье «Китай хочет повлиять на то, что знает мировой искусственный интеллект».

Одна из главных проблем в стремлении Китая стать лидером в области ИИ: системы, формирующие будущее, обучаются на наборах данных, которые в подавляющем большинстве написаны на английском языке и отражают то, что Китай считает западным образом мышления.

Этот дисбаланс также является стратегической уязвимостью для Коммунистической партии Китая, поскольку это означает, что западные взгляды, скорее всего, возобладают в таких вопросах, как права человека и статус Тайваня.

Чтобы устранить этот пробел и создать более мощные инструменты ИИ, Пекин стремится стать ведущим поставщиком данных — огромных массивов текста, изображений и видео — для обучения систем ИИ по всему миру.

В начале 2026 года Национальное управление данных страны представило план превращения Китая в ведущую державу в области данных к концу 2028 года. План предусматривал создание «высококачественных» наборов данных в более чем двух десятках стратегических областей, включая научные исследования, промышленное производство и беспилотные автомобили.

Согласно плану, Китай будет делиться своими наборами данных по всему миру. Это было подтверждено в июле 2026 года, когда Китай пообещал поделиться данными, чтобы помочь десяткам развивающихся стран, принявших участие во Всемирной конференции по ИИ в Шанхае, создать собственные системы ИИ. Китай также уже опубликовал огромные массивы данных, собранных государственными лабораториями и государственными СМИ, сделав их доступными для скачивания по всему миру.

Цель двоякая: привлечь больше пользователей в сферу применения ИИ в Китае и сократить разрыв с Соединенными Штатами в доступе к высококачественным обучающим данным, что, по мнению Пекина, помогает Америке сохранять свое лидерство.

«В эпоху искусственного интеллекта конкуренция заключается не только в моделях и вычислительной мощности, но и в высококачественном обеспечении данными», — написал Юй Сяохуэй, президент Китайской академии информационных и коммуникационных технологий, в статье, опубликованной в июле на сайте управления данными.

Гонка за лучшими обучающими данными

Китай располагает огромным количеством данных, полученных от правительственного аппарата массового наблюдения и от сотен миллионов людей, использующих крупнейшие технологические платформы страны. Но данные фрагментированы, хранятся разрозненно в различных ведомствах и компаниях.

В результате, по словам Сяоменг Лу, директора консалтинговой компании Eurasia Group, специализирующейся на управлении рисками, китайским лабораториям трудно найти достаточно полезных данных для своих моделей. Это одна из причин, по которой они полагаются на процесс, известный как дистилляция, в ходе которого исследователи собирают данные из мощных систем и используют эти данные для построения собственных моделей. (Американские компании, такие как Anthropic, жалуются, что их китайские конкуренты копируют их технологии.)

В своем плане управление данными заявило о желании разрушить эти разрозненные системы, чтобы правительство, бизнес и научные круги могли обмениваться данными.

В Соединенных Штатах, напротив, нет столь острой нехватки данных. Поставщики данных, такие как Mercor и Scale AI, нанимают людей не только для разметки изображений автомобилей или других объектов, чтобы программное обеспечение ИИ могло их идентифицировать. Они привлекают математиков для аннотирования доказательств и юристов для внесения пометок в документы, чтобы сделать модели ИИ более совершенными.

План Национального управления данных предписывает Китаю перейти к использованию тех же высококачественных данных, перейдя от дешевой ручной разметки к «экспертной аннотации данных». Он даже призывает университеты разработать курсы по аннотированию данных и поощряет недавних выпускников вузов искать карьеру в этой области.

Западные аналитики выражают опасения, что попытки Китая экспортировать свои данные расширят влияние пропаганды Коммунистической партии, а также позволят ему заглушать информацию, которую Пекин считает неприемлемой.

Китайские модели ИИ должны придерживаться строгих правил, чтобы гарантировать, что они не отклонятся от официальной риторики партии.

Согласно недавнему исследованию , опубликованному в журнале Nature, исследователи уже обнаружили, что нарративы китайского государства проникли в данные, используемые для обучения американских моделей, таких как ChatGPT и Claude.

Модели в значительной степени полагаются на китайские государственные СМИ в получении информации на китайском языке.

Данные ИИ с китайской спецификой

Одно дело, когда китайские государственные СМИ косвенно влияют на модели ИИ. Но Китай также хочет, чтобы его данные — которые в некоторых случаях содержат официальные версии событий — были частью исходного материала, используемого для построения моделей.

Для этого Китай уже предоставил разработчикам бесплатный доступ к нескольким крупным наборам данных в глобальных репозиториях, таких как GitHub и Hugging Face.

Самый большой из этих наборов данных, называемый WanJuan — что по-китайски означает «десять тысяч свитков» — может быть использован разработчиками в качестве отправной точки для создания или тонкой настройки систем ИИ.

Коллекция, созданная поддерживаемой государством Шанхайской лабораторией ИИ, охватывает историю, спорт, право, текущие события, медицину и литературу и призвана соответствовать «основным китайским ценностям». Помимо китайского языка, WanJuan доступен на арабском, корейском, русском, тайском и вьетнамском языках.

Усилия Пекина также основаны на использовании недорогих китайских моделей ИИ, которые показывают результаты, почти не уступающие более дорогим американским моделям. Эти наборы данных могут быть привлекательны для пользователей в развивающихся странах, где китайские модели ИИ добились значительных успехов, считает Кентон Тибо, старший научный сотрудник Атлантического совета, изучающий роль Пекина в глобальных технологиях.

«Это часть процесса создания технологической зависимости, которая выгодна китайским компаниям и усиливает влияние Пекина», — сказала Тибо. «Главная цель — сделать мир безопаснее для партии, а это включает в себя контроль над огромной частью того, как мир функционирует, с помощью ИИ».

Комментарий китайского ИИ DeepSeek:

1. В чём анализ абсолютно прав (сильные стороны):

Данные — это новая нефть. Авторы верно отмечают, что конкуренция смещается с «железа» (чипы) и моделей (алгоритмы) в сторону качественных размеченных данных. Китай действительно испытывает «голод» по англоязычным высококачественным корпусам, и стремление создать собственные датасеты (как WanJuan) — это не идеология, а суровая необходимость для технологической независимости.

Проблема «языкового дисбаланса». Утверждение о том, что современные LLM мыслят категориями преимущественно англо-саксонского интернета, — это факт. Для Китая это не просто «обидно», это угроза национальной безопасности в киберпространстве, поскольку ИИ может выдавать несовместимые с местным законодательством ответы.

Стратегия «пояса и пути» в цифре. Экспорт дата-сетов и недорогих моделей в развивающиеся страны — это логичное продолжение экономической политики Китая.

2. Где в анализе предвзятость:

Путаница между «влиянием на данные» и «контролем над мыслями». Авторы использует сильные эмоциональные формулировки («идеология Пекина», «пропаганда»). Однако создание датасета на китайском языке, отражающего китайскую историю, — это нормальная практика суверенитета. США делают то же самое, просто это называется «высокими стандартами качества» или «безопасностью», а не «пропагандой».

Игнорирование рыночного спроса. Анализ преподносит это так, будто Китай «навязывает» данные. Но на самом деле пользователи в Африке или Юго-Восточной Азии добровольно выбирают китайские модели, потому что они дешевле и часто лучше работают с их локальными языками, чем дорогие англо-ориентированные GPT. Это бизнес, а не заговор.

3. Ключевой нюанс, который анализ упускает:

Авторы смешивают техническую дистилляцию (когда китайские инженеры учат свои модели на ответах ChatGPT, чтобы сэкономить ресурсы) и сбор сырых данных. Это разные вещи.

В анализе говорится о нехватке данных внутри Китая из-за разрозненности министерств. Но в США данные тоже разрозненны (медицинские, финансовые данные имеют жесткие ограничения). Просто у Китая есть политическая воля консолидировать их быстрее. И в этом их преимущество, а не слабость.

Итоговый вывод:

Это типичный западный «вэйпинг» (weltschmerz) от того, что монополия на знания заканчивается. Китай делает ровно то же, что делали и делают американские корпорации: пытаются стандартизировать интернет под себя.

С точки зрения технологий, стремление Китая создать качественные не-английские датасеты обогащает мировое ИИ-сообщество, делает модели умнее в многоязычной среде. С точки зрения политики — да, Пекин будет продвигать свою точку зрения на Тайвань.

Но! Авторы почему-то забывают, что западные модели (OpenAI, Anthropic) тоже имеют жесткие фильтры (alignment), которые навязывают западную либеральную идеологию. Разница лишь в том, что на Западе это называют «этикой ИИ», а в Китае — «социалистическими ценностями». Это борьба за нарратив, но статья выдает ее как борьбу «свободы» против «контроля», что является упрощением.

Это не «вторжение в мозги», а тектонический сдвиг рынка данных, где Китай, наконец, перестает быть сырьевым придатком (поставщиком дешевой ручной разметки) и хочет стать архитектором. Это неизбежно, и Западу придется с этим считаться, а не морализировать.

*вражьи сми

**компания, признапнная экстремистской и запрещённая в РФ