Китайские ИИ-лаборатории вынуждают рынок конкурировать по стоимости полезного интеллекта. Экспортные ограничения ограничили доступ китайских лабораторий к передовым чипам NVIDIA. Сохранение конкурентоспособности означало извлечение большей производительности из доступного оборудования. При обучении Deepseek поддерживал работу GPU во время передачи данных между ними и перешел на форматы с пониженной точностью, сокращающие объем памяти и вычислительные затраты вдвое. Большие сбережения были достигнуты при обслуживании: разреженные модели активируют лишь небольшую долю своих параметров на каждый токен, а переработанный механизм внимания снизил стоимость памяти для длинных контекстов. В результате появились модели, которые дешевле создавать и намного дешевле запускать. Китайские модели с открытым весом выросли с менее чем 1,2% недельного потребления токенов на OpenRouter в конце 2024 года до большинства в 2026 году. OpenRouter составляет небольшой процент от глобального объема токенов, а его пользователи чувствительны к цене, поэтому это не следует интерпретировать как долю на глобальном рынке. Однако это показывает, что пользователи будут выбирать более дешевые модели, если переключение легко, а производительность достаточна. Более дешевый вывод также имеет стратегическую ценность для Китая. Эти модели уже могут работать на отечественных ускорителях и снижают зависимость страны от иностранного оборудования для вывода. Китай все еще в значительной степени зависит от иностранных чипов для обучения передовых моделей. Китай не достигнет полной независимости в вычислениях, пока его лаборатории не смогут масштабно обучать передовые модели на отечественной инфраструктуре.