مختبرات الذكاء الاصطناعي الصينية تجبر السوق على المنافسة من حيث تكلفة الذكاء المفيد. قيّدت ضوابط التصدير وصول المختبرات الصينية إلى رقائق NVIDIA المتقدمة. للبقاء تنافسياً، كان لا بد من استخلاص أداء أكبر من الأجهزة المتاحة. أثناء التدريب، حافظ Deepseek على تشغيل وحدات GPU أثناء نقل البيانات بينها، وانتقل إلى صيغ ذات دقة أقل تُقلل الذاكرة والحسابات إلى النصف. كانت التوفيرات الأكبر في التشغيل: نماذج نادرة تُفعّل فقط جزءاً صغيراً من معلماتها لكل رمز، وخفضت إعادة تصميم الانتباه تكلفة الذاكرة للسياقات الطويلة. النتيجة هي نماذج أرخص في البناء وأرخص بكثير في التشغيل. ارتفعت النماذج الصينية المفتوحة الوزن من أقل من 1.2% من استهلاك الرموز الأسبوعية على OpenRouter في أواخر 2024 إلى الأغلبية في 2026. OpenRouter يمثل نسبة صغيرة من حجم الرموز العالمي، ومستخدموه حساسون للسعر، لذا لا ينبغي تفسير هذا على أنه حصة سوقية عالمية. لكنه يُظهر أن المستخدمين سيختارون النماذج الأرخص عندما يكون التبديل سهلاً والأداء كافياً. كما أن الاستنتاج الأرخص له قيمة استراتيجية للصين. يمكن لهذه النماذج بالفعل التشغيل على مسرّعات محلية، وتقلل اعتماد البلاد على الأجهزة الأجنبية للتشغيل. لا تزال الصين تعتمد إلى حد كبير على الرقائق الأجنبية لتدريب النماذج المتقدمة. لن تحقق الصين استقلالية كاملة في الحوسبة حتى يتمكن مختبراتها من تدريب نماذج متقدمة على نطاق واسع باستخدام البنية التحتية المحلية.