Китайские открытые ИИ-модели набирают популярность, угрожая американским ИИ-гигантам

Автор: Майкл Спенсер

Перевод: Shenchao TechFlow

DeepChao обзор: После выпуска Kimi K3 от Moonshot AI американские компании переходят на китайские открытые модели, чтобы снизить затраты на токены, что начинает подрывать историю IPO OpenAI и Anthropic. Пока американские гиганты облачных сервисов тратят огромные суммы на строительство центров обработки данных, китайские модели достигают тех же или даже лучших результатов с меньшими вычислительными ресурсами — это не конкуренция технологий, а переформатирование власти в области ИИ.

Как вам известно, китайская компания Moonshot AI выпустила новую версию своей модели Kimi — Kimi K3, что побуждает множество корпораций перейти на открытые весовые модели ИИ. Это может стать одним из самых значительных событий в области ИИ в 2026 году. На фоне нерешённой войны в Ормузском проливе и резкого падения индекса NASDAQ-100, в котором сосредоточены технологические акции, это превращается в геополитический и стратегический дилемму для администрации Трампа. В вопросах войны и ИИ очевидных решений, похоже, не существует.

Рис.: Геополитика США снова вызвала рыночную нестабильность. Непопулярная и дорогостоящая война.

Генеративные ИИ-модели развиваются, но могут замедлять рост выручки таких гигантов ИИ, как OpenAI и Anthropic. Американские супермасштабные облачные провайдерыApproaching negative free cash flow due to staggering AI capital expenditures and data center investments, you can’t help but wonder if it’s all worth it—if Chinese models continue to grow larger and more efficient, replicating equivalent performance while drastically reducing costs. This could evolve into an AI crisis on the stock market, even as the semiconductor boom appears to be entering a bear market correction, right after South Korea’s HBM leader SK Hynix went public in the U.S. South Korea (KOSPI) has now become a leading indicator.

С приближением выхода китайского производителя DRAM, CXMT, на биржу в Шанхае, складывается напряжённая обстановка в будущем противостоянии между Китаем и США в сфере ИИ. Заметный раунд финансирования DeepSeek, а также планы DeepSeek, Moonshot и OpenAI провести IPO в 2027 году делают следующий год необычайно значимым. DeepSeek привлек около 74 миллиардов долларов в июне прошлого месяца. Мы должны предположить, что Databricks также является одним из получателей выгоды от этой волны корпоративного перехода на маршрутизацию и более дешёвые токены открытых моделей — Databricks объявила о новом раунде финансирования с оценкой в 188 миллиардов долларов.

Google Gemini 3.5 Pro в критический момент столкнулся с критическим задержкой. Выпуск новой модели SpaceXAI Grok 4.5 полностью затмил момент Kimi K3. Хаос с Anthropic Fable 5 заставил Китай вновь пережить финальное возвращение момента DeepSeek в январе 2025 года. Выпуск собственной GPT 5.6 Sol от OpenAI также практически полностью затмевался.

Правительство Трампа быстро ограничило модели уровня Mythos, но столкнулось с серьезной проблемой: что делать, если китайские модели смогут приблизиться к тем же возможностям с помощью моделей с открытыми весами — возможности, которые, как считалось, потребуют еще несколько месяцев для достижения? Правительство Трампа демонстрирует признаки возможного запрета на передовые китайские модели и принятия радикальных мер для сдерживания роста китайского ИИ. Я думал, они не будут регулировать индустрию ИИ. Такова глобальная свободная рыночная капиталистическая система.

Семь крупнейших облачных провайдеров, включая Microsoft, Amazon, Meta и даже Google, потеряли часть своего влияния и доверия в области ИИ в этот цикл. Неправильное управление правительством моделями уровня Mythos и рост моделей типа Kimi K3 создали идеальный шторм, заставив многие корпорации перейти на более рациональное и значительно более эффективное с точки зрения затрат использование токенов.

Хотя Open-Router не является представителем глобальной картины, он представляет собой интересную выборку данных для общего макротенденции: более дешевые открытые модели из Китая, похоже, завоевывают долю рынка.

Иллюстрация: эра подсказок уступила место реальности маршрутизации и эффективности токенов

На мой взгляд, некоторые из лучших открытых моделей весов из США — это Inkling от Thinking Machine (выпущена около недели назад) и любые продукты, которые Reflection может вскоре выпустить. Nemotron от NVIDIA часто упоминается как альтернатива прежнему лидерству Meta. Проблема в том, что США действительно не проявляют лидерства в области открытого ИИ. Для США это потенциальная катастрофа в плане лидерства в моделировании, токенах и корпоративном внедрении передовых технологий ИИ.

Более того, важнейшее недавнее выступление президента Китая Си Цзиньпина по искусственному интеллекту было сделано на Всемирном конгрессе по искусственному интеллекту (WAIC) в виде основного доклада. Президент Си Цзиньпин присутствовал на церемонии открытия WAIC 2026 года в Шанхае и выступил с основным докладом на тему «Совместное создание справедливой и равноправной глобальной системы управления ИИ». Китай, похоже, опережает США в области лидерства в управлении и регулировании ИИ и активно строит глобальное сотрудничество по этой теме.

Собственная версия Alibaba Qwen 3.8 Max (предварительная версия) также будет включать компонент с открытым исходным кодом и агрессивную международную стратегию ценообразования токенов. Kimi K3 ориентирован не на любительских разработчиков, а на корпоративных клиентов, чтобы повысить ARR до их IPO, запланированного примерно через шесть месяцев. Конкуренция между США и Китаем в области моделей, даже при отсутствии большого количества продуктов на уровне приложений, преувеличивает спрос на вычислительные мощности, в то время как в Китае доступны более дешевые генерации токенов и более избыточные энергетические ресурсы. В момент, когда ключевая задача администрации Трампа, похоже, состоит в поддержании бурного роста рынка акций за счет ИИ для финансовой элиты и коммерческого класса, все от Anthropic до «Луны в темной стороне» перестраивают свои позиции, чтобы максимизировать ажиотаж вокруг IPO и динамику продаж выручки.

Если по индексу Artificial Analysis Intelligence и по рейтингу самых умных моделей, рейтинг следующий:

Текущее состояние производительности пиковой модели примерно следующее:

• Anthropic – Claude Fable 5
• OpenAI – GPT 5.6 Sol
• Темная сторона Луны – Kimi K3 (открытые веса*)
• SpaceXAI – Grok 4.5
• ZhiPu (Z.ai) – GLM 5.2 (открытые веса)

Эти списки и соответствующие им тестовые наборы довольно искусственны и, скорее всего, изменятся уже на следующей неделе, а в следующем месяце — точно.

График: Является ли сравнение LLM (языковых моделей) все еще правильным способом измерения прогресса в области искусственного интеллекта? Анализ ИИ

Китайские открытые весовые модели всегда были дешевле, но в 2026 году они становятся намного более мощными. Это означает, что американские компании начинают внедрять их для повседневных задач, чтобы сократить бюджеты на токены, выходящие из-под контроля из-за ценового уровня Fable 5 и Mythos 5. Если каждый новый китайский модельный ряд потенциально может попасть в топ-5 лучших моделей по интеллектуальному рейтингу, это серьезная проблема для американского AI-промышленного комплекса. Проблема, которую Китай представляет для США в области ИИ, существует и усугубляется.

Я глубоко уважаю основателей DeepSeek, Moonshot AI и Zhipu AI, потому что ощущаешь в них настоящий идеализм, а не просто невероятные таланты в области ИИ и деловую смекалку. При ограничениях по вычислительным ресурсам и финансам их модели демонстрируют тонкую инновационность и поразительную коммерческую проницательность в области ИИ. Вы не чувствуете того же от руководителей Meta, Google или Microsoft — существует явное несоответствие. На фоне капитальных затрат крупных технологических компаний это выглядит действительно плохо. Исполнение генеративных ИИ-моделей (и продуктов) крупными технологическими компаниями удивительно неудачно.

На прошлой неделе вирусный твит Дина Болла, нового стратегического директора по будущему OpenAI, в X, возможно, лучше всего это иллюстрирует. Он заявил, что открытые весовые модели по сути являются замедлительными, и задумался о том, что мир, доминируемый открытыми весовыми моделями, может привести к полной AI-коммунизации и, впоследствии, к антиутопической аду-пейзажу.

График: В июле 2026 года панические настроения вокруг открытого искусственного интеллекта достигли нового пика. Линия китайской критики уже вызвала усталость.

Очевидно, что капитально интенсивные компании с закрытыми моделями обеспокоены этими недавними событиями, испытывая антикитайские настроения и аргументы в пользу национальной безопасности, связанные с дистилляцией и кибербезопасностью. Хотя модели уровня Mythos от Anthropic выглядят впечатляюще на бумаге, мы не знаем их передовых возможностей, поскольку они ограничены и не доступны для публики. В США граница между стратегами будущего ИИ и лоббистами выглядит довольно расплывчатой. Как и капитальные затраты в ценовой войне токенов корпоративного ИИ, которые с точки зрения рентабельности инвестиций довольно плохи.

График: Капитальные расходы крупных технологических компаний выглядят мрачно на перспективу 2027 года. — Bank of America

Мы знаем, что американский протекционизм стремится запретить и ограничить всё, в чём они не могут конкурировать на глобальном рынке. Но переход крупных компаний к открытым весовым моделям уже стал ведущей историей 2026 года, и, возможно, уже слишком поздно — таким образом они могут спровоцировать для американских компаний открытую конкуренцию в области ИИ с открытым исходным кодом. Вот в чём заключается дилемма необычной убедительности открытого ИИ в 2026 году с точки зрения затрат. Если технологии генеративного ИИ действительно обеспечат надёжную окупаемость инвестиций, это не станет проблемой, но это новая технология, и пока ещё мало отличных продуктов ИИ, способных использовать эти невероятные модели.

В прошлом году американское правительство, Министерство торговли, рассматривало возможность включения нескольких китайских лабораторий ИИ в свой «список субъектов», и я уверен, что это сейчас снова на повестке дня, поскольку американские компании борются за конкурентоспособность в мире, где эффективность токенов быстро растет, инструменты и маршрутизация становятся важнее, чем когда-либо, стоимость токенов растет по спирали, и возникают вопросы, какие модели использовать для каких задач.

Ограничение американским правительством лучшей модели своей лучшей закрытой компании Anthropic, вероятно, является исторической ошибкой, приведшей к такой болезненной ситуации. Ситуация становится еще более драматичной из-за того, что Kimi K3 появился всего через несколько месяцев после громкого анонса AI IPO Anthropic, а издание Semianalysis проанализировало невероятную операционную прибыль Anthropic. Вы должны предположить, что переход на открытые весовые модели и вмешательство правительства в Mythos замедлили американскую ведущую AI-компанию. Semianalysis считает, что Anthropic ожидает достижения более чем 1 миллиарда долларов GAAP прибыли до уплаты процентов и налогов к третьему кварталу 2026 года (около 6% маржи), что сделает ее одной из первых ведущих AI-лабораторий, достигших устойчивой квартальной прибыли. Все эти недавние события сделали OpenAI, Meta и SpaceXAI крупнейшими проигравшими. Даже если Muse Spark 1.1 от Meta не является таким уж плохой моделью.

Если администрация Трампа ограничит китайские открытые весовые модели, NVIDIA, Thinking Machines, Meta и Reflection (модель еще не выпущена) могут стать крупнейшими победителями для корпоративных клиентов, ищущих открытые весовые решения на базе США.

Во второй половине 2026 года макро-нарратив об ИИ становится интереснее. Уровень кастомизации открытого ИИ повышается. Эффективность токенов и маршрутизация становятся все более важными. Расходы на капитал в сфере ИИ на рынке подвергаются все большему вниманию.

Открытые весовые модели: AI-гегемония — это не AI-коммунизм и не ядерная угроза. Более дешевые токены способствуют парадоксу Джевонса и расширяют возможности, которые компании, разработчики и потребители могут реализовать с помощью ИИ. В течение последних пяти лет вся парадигма обучения генеративных моделей ИИ была захвачена многострунным дистилляцией на основе языковых данных мира. Спрос на вычислительные мощности не замедлится из-за выбора компаниями более дешевых моделей — наоборот, он ускорится. Именно в этом и заключается дилемма всей макро-ситуации в области ИИ.

Если капитал и монополистический капитализм — их защитный ров, то США — страна, попавшая в тупик. Будущее ИИ потребует новых инноваций, а не просто более эффективных систем венчурного финансирования. Здесь явно наблюдается злоупотребление нарративами; бизнес-интеграция и геополитика, как обычно, разрешатся сами собой. По мере того как DeepSeek привлекает все больше средств и спешит с IPO, объем их достижений непрерывно растет. Их флагманская модель DeepSeek-R2 так и не была выпущена, что вызывает вопросы о будущих самых передовых моделях Китая. Лян Вэньфэн владеет 78–84% акций DeepSeek, а компания также разрабатывает собственные чипы.

Мир, в котором Anthropic и Месячная Тень ограничены мощностью вычислений, Google стал отстающим в области LLM, а Meta и SpaceXAI остаются на периферии. Мир, в котором IPO OpenAI выглядит всё менее привлекательным каждый квартал. Мир, в котором мы устали ждать IPO Databricks, Crusoe, Anduril, Stripe и других, несмотря на то, что китайские лидеры в области физического ИИ, ИИ-чипов и хранилищ спешат выйти на биржу. Сообщается, что первичное публичное предложение китайского производителя чипов CXMT на 8,6 млрд долларов было переоформлено институциональными инвесторами более чем в 500 раз.

Я предсказываю, что в 2027 году наступит момент ChatGPT для робототехники (сейчас это также называют физическим ИИ), поскольку сообщается, что Anthropic ведет переговоры о покупке Physical Intelligence. Даже если пионер ИИ Ян Лекун предупреждает, что эти человеподобные роботы сейчас и в течение долгого времени в будущем будут крайне неспособны. Силиконовая долина и Уолл-стрит будут спешить найти новые нарративы для поддержки акций, связанных с ИИ, и, возможно, снова преувеличат.

Это произошло в период, когда на американском рынке остро не хватало публичных компаний, занимающихся исключительно роботами или роботизированным программным обеспечением. Китай, только начинающий восстанавливаться после эпического кризиса на рынке недвижимости, казался лидирующим в гонке IPO. Несмотря на впечатляющие достижения Moonshot AI, Zhipu, Minimax и других китайских лабораторий ИИ, меня больше всего заинтересовала макроэкономическая динамика противостояния между открытым и закрытым исходным кодом. Во многом это борьба капитала и талантов.

"Такое будущее для меня выглядит как апокалиптический кошмар, но я никогда не встречал сторонника модели с открытыми весами, который бы в итоге не признавал, что всё пойдёт именно таким путём," — говорит Дин Балл, или, что более иронично, OpenAI.

«Такое будущее для меня выглядит как апокалиптический кошмар, но я никогда не встречал сторонника модели с открытыми весами, который бы в итоге не признавал, что всё пойдёт именно так», — говорит Дин Болл или, что более иронично, OpenAI.

С приближением публикации отчетов крупных технологических компаний на этой неделе мы получим больше ответов. История капитальных расходов и рентабельности инвестиций никогда не была такой серьезной. Любая неудача в исполнении отчетности будет наказана рынком: за последние недели оценки некоторых ростовых компаний были скорректированы — SpaceX упала на 25,5%, а Grok 4.5 снова оказался недостаточным для создания влияния (стандарты высоки). С учетом дорогого приобретения Cursor, SpaceX AI, похоже, по-прежнему относится к категории проигравших в сфере ИИ.

Moonshot AI выпустила Kimi K3 16 июля — крупную модель с параметрами до 2,8 триллиона, которая по результатам тестирования сопоставима с ведущими американскими системами, такими как Claude и GPT, и планирует полностью открыть веса до 27 июля для обеспечения низкозатратного самостоятельного развертывания.

К 2027 году мы узнаем, насколько сильным будет IPO Anthropic, чей рекордно быстрый рост ARR в истории программных технологий сталкивается с макроэкономическими встречными ветрами в сфере ИИ и государственным вмешательством. Защитит ли его американский протекционизм или рынок выберет победителя? Эта напряженность беспрецедентно распространится на роботизированную гонку, охватывающую космос, ИИ и оборону.

Если Anthropic действительно приобретет Physical Intelligence, то момент роботов GPT, о котором я неоднократно упоминал, может быть уже на пороге. Китайский IPO Unitree Technology уже является важным моментом в будущем физического ИИ. Компания соберет 4,2 млрд юаней (619,4 млн долларов США) и недавно снизила цену на базовые четырехногие роботы более чем на 90%.

Поскольку Китай обладает естественными преимуществами в области робототехники, эта сфера AI-конкуренции является той областью, в которой США активно пытаются догнать. В 2026 году в этой сфере произошло несколько крупных раундов венчурного финансирования. США, похоже, лидируют в области моделей мира и стартапов, разрабатывающих программные «мозги» для роботов, направленных на повышение их практической применимости, в то время как в Китае сосредоточено больше стартапов, занимающихся человеческими роботами (роботами с человеческой формой), а также экспериментами с дронами и новыми формами робототехнического оборудования.

Юшусь Кэйджи планирует выйти на рынок в конце этого месяца, примерно за три месяца до ключевого IPO Anthropic. Юшусь Кэйджи быстро становится де-факто стандартной аппаратной платформой для глобальных исследователей ИИ и робототехнических лабораторий. Конкурс человеческих роботов может настолько быстро разгореться, что Tesla в ближайшем будущем будет вынуждена объединиться с SpaceX. Я считаю, что это может произойти в начале 2028 года. Если волна генеративного ИИ ослабнет с пика (как ожидают многие аналитики), я полагаю, что конкурс роботов заменит ее как следующий крупный американский технологический нарратив.

В конечном счете, конкуренция между Китаем и США в области ИИ выгодна для глобальных разработчиков, потребителей и предприятий, обеспечивая им больше реальных преимуществ. Вопрос о том, принесут ли генеративные ИИ-модели или роботы реальную ценность в ближайшее время, — это отдельный вопрос, отличающийся от масштаба инвестиций. Стоит отметить ускорение сроков работы стартапов и значительный рост объемов финансирования, хотя и возрастает срочность ускорения коммерческого применения ИИ. Конкуренция усиливается, и к 2027 году станет еще более острой, закладывая огромную основу для технологической борьбы в 2030-х годах. Достаток энергии в Китае и доминирование США в полупроводниковой отрасли сохраняют напряженность ситуации.