Китайські відкриті моделі ШІ набирають популярності в корпоративному середовищі ШІ

Як ви знаєте, китайська компанія Moonshot AI випустила нову версію своєї моделі Kimi — Kimi K3, що спонукає велику кількість корпорацій перейти на відкриті ваги моделей. Це може стати одним із найважливіших подій у сфері ШІ 2026 року. На тлі невирішеної війни в Ірані біля Ормузької протоки та різкого падіння індексу NASDAQ 100, що складається з технологічних акцій, це перетворюється на геополітичну та дилему уряду Трампа. У сфері війни та ШІ очевидно немає чіткого розв’язання.

Генеративні моделі ШІ розвиваються, але можуть гальмувати зростання доходів великих компаній ШІ, таких як OpenAI та Anthropic. Американські величезні хмарні провайдери наближаються до негативного вільного грошового потоку через надзвичайно великі витрати на капітал та інвестиції в центри обробки даних, і ви не можете не запитати: чи варте це всього — якщо китайські моделі стають все більшими та ефективнішими, здатними досягти того ж рівня продуктивності при значному зниженні витрат. Це може перетворитися на кризу ШІ на фондовому ринку, навіть якщо розквіт напівпровідників, здається, вже перебуває на етапі медв’ячої корекції, саме після того, як корейська лідерка у сфері HBM — SK Hynix — провела IPO в США. Зараз Корея (KOSPI) стала лідируючим індикатором.

Зі наближенням до лістингу китайського виробника DRAM ChangXin Memory Technologies (CXMT) у Шанхаї, це створює напружений контекст для майбутньої боротьби між Китаєм і США в галузі ШІ. Захопливий раунд фінансування DeepSeek, а також плани DeepSeek, Moonshot AI, OpenAI та інших щодо IPO у 2027 році роблять наступний рік обов’язково незвичайним. У червні минулого місяця DeepSeek зібрав близько 74 мільярдів доларів США. Ми повинні припустити, що Databricks також є одним із受益ників цієї хвилі перехіду компаній на ШІ, маршрутизацію та дешевші токени від відкритих моделей — Databricks оголосила про новий раунд фінансування з оцінкою в 188 мільярдів доларів США.

Gemini 3.5 Pro від Google був критично затриманий у найгірший момент. Випуск нової моделі SpaceXAI Grok 4.5 повністю затінився моментом Kimi K3. Хаос з Anthropic Fable 5 призвів до фінального повернення DeepSeek у Китаї, як у січні 2025 року. Випуск власної моделі OpenAI GPT 5.6 Sol також майже повністю затінився.

Уряд Трампа швидко обмежив моделі рівня Mythos, але стикається з серйозною проблемою: що робити, якщо китайські моделі здатні наблизитися до тих самих можливостей за допомогою моделей з відкритими вагами — можливостей, які раніше вважалися недосяжними ще місяці? Уряд Трампа проявляє ознаки можливого заборону китайських передових моделей та застосування радикальних заходів для пригнічення піднесення китайського ШІ. Я думав, що вони не будуть регулювати індустрію ШІ. Ось і все, глобальний вільний ринковий капіталізм.

Семь величайших облачных провайдеров, включая Microsoft, Amazon, Meta і навіть Google, втратили частину впливу та довіри в сфері ШІ в циклі. Неправильне управління урядом моделями рівня Mythos та зростання моделей типу Kimi K3 створили ідеальну бурю, через яку багато корпорацій перейшли на більш раціональне та значно ефективніше з точки зору витрат використання токенів.

Хоча Open-Router не є універсальним показником, він є цікавою вибіркою даних для загального макротренду: дешевші відкриті моделі з Китаю, схоже, набирають частку ринку.

На мою думку, деякі з найкращих відкритих моделей з США — це Inkling від Thinking Machine (випущена близько тижня тому) та будь-що, що Reflection може скоро випустити. Модель Nemotron від NVIDIA часто згадується як альтернатива попередньому лідерству Meta. Проблема полягає в тому, що США справді не мають лідерства в галузі відкритого ШІ. Для США це може стати потенційно катастрофічним для їхнього лідерства в моделях, токенах та корпоративному впровадженні передових технологій ШІ.

Ще більш дивно, що найважливіша недавня промова президента Китаю Сі Цзіньпіна про штучний інтелект була оголошена на Всесвітньому конгресі з штучного інтелекту (WAIC). Президент Сі Цзіньпін відвідав відкриття WAIC 2026 року в Шанхаї та виступив із головною промовою на тему «Спільно створювати справедливу та рівноправну глобальну систему управління ШІ». Китай, здається, випереджає США у сфері управління та регулювання ШІ, активно будуючи глобальне співробітництво навколо цієї теми.

Власна версія Qwen 3.8 Max (попередній варіант) Alibaba також матиме компонент з відкритим кодом разом із агресивним міжнародним планом ціноутворення токенів. Kimi K3 не призначений для іноді розробників, а для корпоративних клієнтів, щоб підвищити ARR до їхнього IPO, яке відбудеться приблизно через шість місяців. Конкуренція між США та Китаєм у сфері моделей, навіть за відсутності великої кількості продуктів на рівні застосунків, перебільшує попит на обчислювальну потужність, тоді як у Китаї є як більш дешеве генерування токенів, так і більше енергії. У момент, коли ключовою метою уряду Трампа здається підтримка бурхливого росту ринку штучного інтелекту для фінансової еліти та бізнес-класу, усі — від Anthropic до Moonshot — налаштовують свої позиції, щоб максимізувати спекуляції навколо IPO та продажів доходів.

Якщо за Artificial Analysis Intelligence Index та за найрозумнішою моделлю, рейтинг такий:

Стан поточних пікових моделей приблизно такий:

Ці списки та їхні базові тести досить штучні й, ймовірно, зміняться вже наступного тижня, а в наступному місяці — напевно.

Китайські відкриті моделі завжди були дешевшими, але в 2026 році вони стають набагато потужнішими. Це означає, що американські компанії починають використовувати їх для повсякденних завдань, щоб зменшити бюджет на токени, який виходить з-під контролю через ціни рівнів Fable 5 та Mythos 5. Якщо кожна нова китайська модель може потрапити до п’ятірки найкращих моделей за розумним рейтингом, це велика проблема для американського AI-промислового комплексу. Проблема Китаю з AI щодо США не лише існує, а й погіршується.

Я дуже шаную засновників DeepSeek, Moonshot AI та Zhipu AI, бо відчуваєш, що вони справді ідеалісти, а не просто неймовірно талановиті фахівці з ШІ та бізнес-мислителі. Незважаючи на обмеження з обчислювальних ресурсів і фінансування, їхні моделі демонструють досконалий інноваційний підхід та неймовірну бізнес-чутливість у сфері ШІ. Від керівників Meta, Google чи Microsoft ви не відчуваєте того ж самого — існує явна відсутність зв’язку. На тлі капітальних витрат великих технологічних компаній це виглядає справді погано. Виконання ШІ у великих технологічних компаніях у сфері генеративних моделей (та продуктів) дивовижно погане.

За минулий тиждень найкраще це ілюструє вірусний твіт Діна Болла, нового стратегічного керівника майбутнього OpenAI, у X. Він сказав, що відкриті моделі вагів є суттєво консервативними, і задумався, що світ, де домінують відкриті моделі вагів, може призвести до повної AI-комунізму, а потім — до антиутопічного пекельного пейзажу.

Зрозуміло, що капіталоємні закриті моделі відчувають занепокоєння щодо цих останніх подій, поширюючи антикитайські настрої та аргументи з приводу національної безпеки, пов’язані з дистиляцією та кібербезпекою. Хоча модель Anthropic рівня Mythos виглядає вражливо на папері, ми не знаємо їхніх найсучасніших здібностей, оскільки вони обмежені і не доступні для громадськості. У США межа між стратегами майбутнього ШІ та лобістами виглядає досить розмито. Як і витрати на капітал у боротьбі за ціни на корпоративні AI-токени, які з точки зору ROI є досить поганими.

Наше розуміння американського протекціонізму полягає в тому, що все, що вони не можуть конкурувати на глобальному ринку, вони намагатимуться заборонити та обмежити власними силами. Але перехід корпорацій на відкриті моделі з вагами вже став домінуючою історією 2026 року, і, можливо, зараз уже занадто пізно — це може спричинити відкриту AI-конкуренцію для американських компаній. Ось у чому полягає дилема відкритого AI у 2026 році щодо його дивної переконливості щодо витрат. Якщо технології генеративного AI справді забезпечать стабільний ROI, це не стане проблемою, але це нова технологія, і наразі ще немає багато чудових AI-продуктів, які могли б використовувати ці неймовірні моделі.

У минулому році міністерство торгівлі США розглядало можливість включення кількох китайських AI-лабораторій до свого «списку суб’єктів», і я впевнений, що це зараз знову на порядку денному, оскільки американські компанії важко конкурують у світі, де ефективність токенів швидко зростає, інструменти та маршрутизація стали важливішими, ніж будь-коли, вартість токенів стрімко зростає, а також виникають питання, які моделі використовувати для яких завдань.

Обмеження урядом США найкращої закритої компанії Anthropic, можливо, є історичною помилкою, яка призвела до такої болісної ситуації. Криза Kimi K3 ще більш драматична через те, що вона відбулася за кілька місяців до високопрофільного IPO Anthropic, а видання Semianalysis проаналізувало неймовірну операційну прибутковість Anthropic. Ви повинні припустити, що перехід на відкриті вагові моделі та захоплення урядом Mythos сповільнили найкращу американську компанію з штучним інтелектом. Semianalysis вважає, що Anthropic очікує до третього кварталу 2026 року досягти понад 1 мільярда доларів США GAAP прибутку до оподаткування та відсотків (приблизно 6% маржі), що зробить її однією з перших головних передових лабораторій ШІ, які досягли стабільного квартального прибутку. Усі ці недавні події роблять OpenAI, Meta та SpaceXAI найбільшими програвшими. Навіть якщо Muse Spark 1.1 від Meta не є настільки поганим моделлю.

Якщо уряд Трампа обмежить китайські відкриті вагові моделі, NVIDIA, Thinking Machines, Meta та Reflection (моделі ще не випущені) можуть стати головними переможцями для корпоративних клієнтів, що шукають відкриті вагові рішення на основі США.

У середині 2026 року макро-ай-наратив стає цікавішим. Рівень налаштування відкритого коду AI зростає. Ефективність токенів і маршрутизація стали важливішими. Витрати на капітал у сфері AI на ринку піддаються все більшій перевірці.

Відкритий ваговий моделювання AI — це не AI-комунізм чи ядерна загроза; дешевші токени сприяють парадоксу Джевонса та тому, що компанії, розробники та споживачі можуть робити за допомогою AI. Протягом останніх п’яти років вся парадигма навчання генеративних моделей AI була захопленням багатострунної дистиляції на основі мовних даних світу. Потреба у обчислювальних ресурсах не зменшиться, якщо компанії обиратимуть більш дешеві моделі — навпаки, вона прискориться. Ось у чому полягає дилема всієї макро-AI-ситуації.

Якщо капітал і монополістичний капіталізм є їхнім оборонним ровом, то США — це країна, що перебуває у скрутному становищі. Майбутнє ШІ вимагатиме нових інновацій, а не лише кращих систем венчурного фінансування. Тут очевидно відбувається зловживання нарративами, і бізнес-інтеграція з геополітикою вирішаться самі собою, як завжди. Поки DeepSeek збирає більше коштів і поспішає до IPO, їхній флагманський модел DeepSeek-R2 ніколи не був опублікований, що викликає питання щодо найсучасніших моделей майбутнього Китаю. Лян Веньфенг володіє 78–84% акцій DeepSeek, і вони також розробляють власні чіпи.

Світ, де Anthropic і Місячна темнота обмежені потужністю обчислень, а Google став відсталим у сфері LLM, а Meta та SpaceXAI залишаються на периферії. Світ, де IPO OpenAI виглядає все менш привабливо кожен квартал. Світ, де ми втомилися чекати IPO Databricks, Crusoe, Anduril, Stripe тощо, навіть коли китайські лідери у галузі фізичного ІШ, ІШ-чіпів і зберігання даних поспішають на біржу. Згідно з повідомленнями, початкове публічне пропозицію китайського виробника чіпів CXMT на 8,6 млрд доларів США було перевищено інституційними інвесторами більше ніж у 500 разів.

Я передбачаю, що у 2027 році настане ChatGPT-момент у сфері робототехніки (зараз це називають фізичною ШІ), оскільки, за чутками, Anthropic веде переговори щодо придбання Physical Intelligence. Навіть Ян Лекун, один із піонерів ШІ, попереджає, що ці людиноподібні роботи зараз і протягом довгого часу в майбутньому будуть дуже неспроможними. Сіліконова долина та Волл-стріт поспішатимуть знайти нові історії, щоб підтримати ринкову капіталізацію ШІ, і, ймовірно, знову перебільшать.

Це відбувалося в період, коли на ринку США серйозно не вистачало публічних компаній, що спеціалізуються виключно на роботах або робототехнічному програмному забезпеченні. Китай, який важко відновлювався після епічного краху ринку нерухомості, здавалося, що випереджає інших у гонці на IPO. Незважаючи на враження, яке справляють Moonshot AI, Zhipu, Minimax або менші китайські лабораторії штучного інтелекту, мене справді захоплює макро-динаміка боротьби між відкритим та закритим кодом. У багатьох аспектах це боротьба між капіталом і талантом.

"Таке майбутнє для мене — це антиутопічна пекельна сцена, але я ніколи не зустрічав прихильника моделей з відкритими вагами, який би не згодився, що речі підуть саме цим шляхом," — каже Дін Болл або, з іронією, OpenAI.

"Таке майбутнє для мене — це антиутопічний пекельний вид, але я ніколи не зустрічав прихильника моделей з відкритими вагами, який би не згодився, що речі підуть саме цим шляхом," — сказав Дін Болл або, іронічно, OpenAI.

Зі з’явленням фінансових звітів великих технологічних компаній цього тижня ми отримаємо більше відповідей. Історія про капітальні витрати та рентабельність інвестицій ніколи не була такою серйозною. Будь-яка невдача у виконанні фінансових звітів буде покарана ринком: за останні тижні оцінки деяких компаній з високим потенціалом росту були скориговані — SpaceX впав на 25,5%, а Grok 4.5 знову виявився недостатнім, щоб викликати вплив (стандарти високі). З урахуванням дорогого придбання Cursor, SpaceX AI, схоже, все ще відносять до категорії переможців у сфері ШІ.

Moonshot AI запустив Kimi K3 16 липня — це велика модель з до 2,8 трильйона параметрів, яка за результатами тестів поступається тільки найкращим американським системам, таким як Claude і GPT, і планує повністю відкрити ваги до 27 липня для здійснення низьковартісного саморозгортання.

До 2027 року ми дізнаємося, наскільки сильним буде IPO Anthropic, оскільки найшвидший у історії програмного забезпечення зростання ARR стикається з макроекономічними протидіями в галузі ШІ та урядовим втручанням. Чи захистить його протекціонізм США, чи переможе ринок? Ця напруга безпрецедентно пошириться на робототехнічну гонку, що охоплює космос, ШІ та оборону.

Якщо Anthropic справді придбає Physical Intelligence, тоді момент робота GPT, про який я неодноразово згадував, може бути поруч. Китайське IPO Yushu Technology вже є важливим моментом у майбутньому фізичного ІІ. Компанія збирається залучити 4,2 млрд юанів (619,4 млн доларів США), а також недавно значно знизила ціну на базові чотириногі роботи більше ніж на 90%.

Оскільки Китай має природні переваги в галузі робототехніки, ця сфера штучного інтелекту є тією, яку США активно намагаються наздогнати; у 2026 році в цій галузі відбулося кілька великих раундів фінансування від венчурних інвесторів. США, здається, лідирують у сфері світових моделей та стартапів програмного «мозку», які працюють над тим, щоб зробити роботів більш практичними, тоді як у Китаї більше стартапів з людиноподібними роботами (роботами з людською формою), а також експериментів із дронами та новими формами робототехнічного обладнання.

Yutu Technology має вийти на біржу в кінці цього місяця, приблизно за три місяці до ключового IPO Anthropic. Yutu Technology швидко стає де-факто стандартною апаратною платформою для глобальних дослідників ШІ та робототехнічних лабораторій. Конкурс людиноподібних роботів може настільки швидко розгорнутися, що Tesla доведеться об’єднатися з SpaceX у найближчі роки. Я вважаю, що це може статися на початку 2028 року. Якщо хвиля генеративного ШІ відступить від пікових значень (як очікують багато аналітиків), я вважаю, що конкурс роботів замінить його як наступний великий технологічний сюжет у США.

Фінальна конкуренція між Китаєм і США в галузі ШІ корисна для глобальних розробників, споживачів і підприємств, щоб отримати більше реальних переваг. Те, чи принесуть генеративні моделі ШІ або роботи практичну цінність у найближчому майбутньому, — це інше питання порівняно з обсягом інвестицій. Варто звернути увагу на прискорення розкладу стартапів і значне збільшення обсягів фінансування, хоча тиск щодо прискорення комерціалізації ШІ також зростає. Конкуренція посилюється, і в 2027 році стане ще гострішою, закладаючи велику основу для технологічної боротьби в 2030-х роках. Наявність енергії в Китаї та домінування США в напівпровідниковій галузі зберігають напруженість ситуації.

Автор: Майкл Спенсер, переклад: Shenchao TechFlow, зображення: Геополітична напруженість у США знову викликає ринкову нестабільність. Дуже непопулярна та дорога війна. Зображення: Ера підказок змінилася на реальність маршрутизації та ефективності токенів. Зображення: Чи є порівняння LLM (моделей мовного навчання) ще правильною мірою прогресу штучного інтелекту? Аналіз штучного інтелекту. Зображення: У липні 2026 року панічні настрої щодо відкритого штучного інтелекту досягли нового рівня. Позиції щодо Китаю вже втомили. Зображення: Плани капітальних витрат великих технологічних компаній на 2027 рік виглядають несприятливо. — Bank of America