Китайские ИИ-модели угрожают американскому рынку

Капитализация ведущих технологических компаний США продолжает увеличиваться, что поддерживает фондовый рынок. Основным фактором этого роста является уверенность инвесторов в том, что значительные вложения в искусственный интеллект приведут к огромным прибылям в будущем. В то же время китайские разработчики активно представляют новые нейросетевые модели, которые стоят значительно дешевле американских аналогов и имеют открытый исходный код. Это подчеркивает серьезную проблему сектора ИИ в США — высокие затраты как на разработку, так и на акции компаний. Могут ли достижения китайских разработчиков привести к кризису на фондовых рынках, выясняли «Известия». Об этом сообщает сайт Известия. Об этом пишет сайт Togliatti24.

В экономике ИИ токен — это базовая единица расчетов, представляющая собой фрагмент текста или кода, обрабатываемый моделью. Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг назвал токен новым сырьевым товаром, так как именно через него происходит тарификация всех ИИ-сервисов для разработчиков и корпоративных клиентов, в то время как обычные пользователи обычно платят фиксированную цену за подписку.

Ранее рынок в основном состоял из чат-ботов, работающих по принципу «вопрос-ответ», с относительно небольшими расходами токенов. Однако сейчас индустрия переходит к агентскому искусственному интеллекту, который не только генерирует тексты, но и выполняет сложные многоступенчатые задачи: пишет программный код, проводит рыночные исследования, управляет базами данных и взаимодействует с внешними приложениями без человеческого участия.

Этот переход сопровождается резким увеличением потребления вычислительных ресурсов. Исследования MIT, Стэнфорда и Google DeepMind показывают, что для выполнения одной комплексной задачи требуется до 3,5 тыс. раз больше токенов, чем для простого логического ответа в чат-боте. Обычный диалог требует пару тысяч токенов, тогда как работа автономного агента по написанию программного обеспечения или анализу рынка может мгновенно расходовать миллионы. Разработчики ИИ-агентов уже сейчас тратят сотни миллионов токенов ежедневно.

Стоимость 1 млн токенов становится ключевым фактором для любого технологического бизнеса. На этом фоне китайские разработчики предлагают условия, делающие американские модели менее конкурентоспособными. ИИ-лаборатории из Китая стараются не отставать от американских в производительности, но значительно превосходят их в стоимости и открытости. Например, в июне 2026 года пекинская лаборатория Zhipu представила систему GLM-5.2, а компания Moonshot AI выпустила модель Kimi-K3.

По количеству параметров, которые определяют сложность модели, китайские новинки превосходят большинство известных аналогов. Kimi-K3 имеет 2,8 трлн параметров, что делает ее крупнейшей в мире ИИ-системой с открытым исходным кодом. Qwen 3.8 от Alibaba работает с 2,4 трлн параметров. Американские лидеры, такие как 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 стоит $1,92, в то время как Anthropic требует $50 за аналогичный объем для своей модели Claude Fable 5. Разница составляет более 25 раз. Лаборатория DeepSeek объявила о снижении цен на токены для своего API на 75%, предлагая расценки, при которых использование китайской системы обходится в 1/34 от стоимости американских аналогов.

Исследовательская компания Artificial Analysis провела стресс-тестирование, в ходе которого ведущие модели выполняли 657 сложных офисных задач, требующих огромного расхода токенов. Результаты показали, что выполнение этих задач на модели Opus 4.8 от Anthropic стоило $1 тыс., в то время как использование GLM-5.2 от Z.ai обошлось в $270, а модель DeepSeek-V4 Flash справилась со всем объемом работы всего за $14.

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 американской администрации. 12 июня 2026 года Белый дом запретил нерезидентам США использовать модель Claude Fable 5 от Anthropic. Это решение вызвало обратную реакцию — компании по всему миру осознали риск полной зависимости от американских 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 более безопасными.

Даже американские корпорации начинают пересматривать свои стратегии. По данным платежной платформы Ramp, в США фиксируется резкий рост числа компаний, оплачивающих услуги DeepSeek. Microsoft рассматривает возможность интеграции китайских моделей в свой офисный помощник Copilot из-за высоких затрат на использование американских систем.

Пекин использует ценовое преимущество своих моделей для геополитического влияния. На Всемирной конференции по ИИ председатель КНР Си Цзиньпин объявил о создании центров сотрудничества по применению ИИ в рамках шести региональных организаций, охватывающих Глобальный Юг. Для развивающихся стран, стремящихся к модернизации, но не имеющих миллиардных бюджетов, дешевый китайский ИИ с открытым кодом становится единственным решением.

Научное сообщество также подтверждает этот тренд. Публикация в Nature указывает на массовый переход исследователей на китайские открытые модели (Qwen, GLM, DeepSeek), которые мощны, бесплатны или очень дешевы и могут быть запущены на локальном оборудовании, что позволяет научным группам избежать действия экспортного контроля США.

Для России, находящейся под санкциями и лишенной доступа к американским облачным сервисам, китайский опенсорс стал ключевым фактором выживания отечественной ИИ-индустрии. Российские разработчики и крупные компании активно скачивают открытые веса китайских систем, дообучая их на собственных данных для создания суверенных корпоративных платформ, что позволяет поддерживать темпы цифровизации экономики в условиях жестких аппаратных ограничений.

Тем не менее у китайских моделей есть уязвимости. Исследования показывают, что они менее эффективны в обработке сложных логических задач, требующих многодневного анализа, и иногда расходуют больше токенов для «обдумывания» ответа, чем американские аналоги. Однако для 90% рутинных офисных задач их возможностей более чем достаточно.

Для Уолл-стрит эта ситуация представляет серьезную угрозу. Рыночная капитализация американских технологических гигантов завышена ожиданиями, что они смогут продавать ИИ по высоким тарифам, чтобы компенсировать свои триллионные инвестиции в чипы Nvidia и строительство дата-центров. Если Китай делает базовый интеллект доступным и дешевым, прибыльность американского ИИ-бизнеса может упасть, а доминирование Кремниевой долины будет подорвано. Учитывая, что фондовый рынок США сейчас поддерживается технологическими корпорациями, масштабы обвала могут быть значительными.

Хотя угроза серьезная, вероятность катастрофы для американской ИИ-индустрии и фондового рынка может быть несколько преувеличена. Существует ряд барьеров, преодолеть которые будет сложно.

Первый барьер — корпоративная безопасность и регулирование. Западный бизнес, включая банки и медицинские корпорации, не интегрирует китайские модели в свои системы из-за рисков утечек данных и запретов со стороны регуляторов.

Второй барьер — экосистема. Американские компании предлагают не просто нейросети, а интегрированные решения: облачные хранилища, системы кибербезопасности и офисные пакеты. Клиенты платят за комплексный опыт и техническую поддержку, а не только за генерацию токенов.

Тем не менее, за пределами США могут возникнуть интересные коллизии. Учитывая напряженные отношения между американцами и некоторыми европейскими странами, многие из них могут попробовать игнорировать рекомендации США, что лишь усугубит трансатлантические трения в экономике.