Сектор Штучного інтелекту Китаю протягом останніх двох років будував репутацію як боротьбиста, ефективна альтернатива дорогим моделям фабрик з Silicon Valley. Ця репутація зараз зазнає ударів з кількох боків.
Комбінація внутрішніх регуляторних кампаній, незалежних аудитів, що виявили дивовижні помилки в точності, та зростаючих попереджень від керівників технологічних компаній США перетворює дискусію щодо китайського ШІ.
Проблема з точністю
Цифри малюють грубу картину. Аудит у липні 2025 року від NewsGuard — організації з відстеження дезінформації — протестував п’ять провідних китайських моделей ШІ щодо тверджень з прокитайським нахилом. Результат: 60% невдач у наданні точній інформації.
DeepSeek, напевно, найвідоміша китайська модель ШІ на глобальній арені, показала ще гірший результат у окремій оцінці. Аудит NewsGuard від січня 2025 року виявив, що модель не вдалася у 83% випадків при спробі надати точну інформацію.
Моделі, про які йде мова, не є невідомими дослідницькими проектами. До них належать DeepSeek, Tongyi Qianwen від Alibaba (також відомий як серія Qwen), ERNIE від Baidu та Kimi від Moonshot.
Власні зусилля з прибирання Пекіна
Навіть китайські регулятори визнають цю проблему, хоча подають її інакше. У лютому 2026 року Адміністрація кіберпростору Китаю (CAC) запустила те, що назвала «Спеціальною кампанією „Чистий і яскравий 2026“». Ініціатива спрямована на масове виробництво низькоякісного контенту, створеного штучним інтелектом — явище, яке китайські чиновники позначили як «цифровий сміття».
Конкурентний, але складний
Проблеми якості існують у напруженні з окремою, не менш важливою тенденцією: китайські моделі ШІ стають справді конкурентоспроможними за показниками продуктивності.
Звіт Stanford’s 2026 AI Index зазначає, що з початку 2025 року розрив у продуктивності між американськими та китайськими моделями ефективно зменшився. Обидві сторони неодноразово обмінювалися лідерством на різних тестах, не маючи постійної переваги. На березень 2026 року на будь-якій оцінці це практично підкидання монети.
Лідери США в галузі ШІ зауважили це. Виконавчі директори OpenAI та Anthropic визнали, що моделі, такі як DeepSeek і Kimi K3 від Moonshot, демонструють продуктивність, яка часто відповідає або іноді перевищує найкращі американські системи. У липні 2026 року ті самі виконавчі директори попередили, що недорогі китайські моделі створюють значні ризики безпеки.
Відкрита природа багатьох китайських моделей посилює ці занепокоєння. Моделі з відкритими вагами можна завантажити, змінити та розгорнути будь-ким, що робить їх привабливими для розробників і небезпечними для аналітиків безпеки.