Американские компании не могут остановиться покупать китайский ИИ

Американский ИИ начал говорить басом, исполненным национальной миссии. Но он размахивает флагами для отрасли, которая продолжает впускать китайские модели в здание.

США повсюду продают свою «патриотическую» риторику — «глобальное доминирование в ИИ», «национальная миссия», «стратегическая гонка», «ценности “демократии”» и вся привычная бравада, которой теперь пользуется ИИ-индустрия, заимствуя язык у Вашингтона. Но за красно-бело-синей фирменной символикой разработчики и платформы продолжают считать иначе: китайские модели хороши, дешевы, открыты и с каждым разом их все труднее игнорировать.

Публичная витрина ИИ в США по-прежнему выглядит вполне домашней, однако все больше китайских технологий просачивается в «нутро» машины — инструменты для кодинга, облачные маркетплейсы и те части стека, которые большинству людей вообще не видны. Звездно-полосатую риторику становится все труднее согласовать с реальностью. Патриотический брендинг — это легко. Патриотические закупки — вот где все может стать неприятным.

В Вашингтоне уже предупредили, что эта растущая миграция — не какой-то узкий побочный сюжет для инженеров, у которых открыты вкладки на Hugging Face. В середине марта Комиссия по экономике и безопасности США—Китай предупредила, что китайские open-weight-модели стало трудно «отмахнуть» в политическом споре. В отчете говорилось, что Китай сделал «все ставки» на ИИ с открытым исходным кодом, что широкое внедрение ускоряет итерации и что в итоге создаются «альтернативные пути к лидерству в ИИ». Открытая экосистема, как сказано в отчете, «позволяет Китаю внедрять инновации у самой границы, несмотря на существенные ограничения по вычислениям», а теперь «китайские лаборатории сократили разрыв по производительности с ведущими западными крупными языковыми моделями».

Это много вычурного языка для очень простой проблемы: США разыгрывают спектакль о национальной миссии, в то время как Китай продолжает поставлять продукт, который уверенно «путешествует».

Открытый подход Китая по сути создал петлю обратной связи, где внедрение порождает итерации, а затем — еще больше внедрения, «самоподкрепляющееся конкурентное преимущество», как указала USCC; некоторые оценки теперь показывают китайские open-source-модели внутри примерно 80% американских AI-стартапов. Бриф DigiChina от Stanford HAI говорит, что китайские open-weight-модели, произведенные в Китае, теперь «неизбежны» на конкурентном ландшафте ИИ и все чаще внедряются в США. Вашингтон продает суверенитет. Рынок покупает то, что работает.

Китайские модели уже заходят в стек

Самый простой способ не заметить происходящее — смотреть на потребительские приложения и поздравлять себя с тем, что вы «видите очевидное». На этом уровне США все еще могут ощущать себя приятно суверенными. SSRS в этом месяце сообщила, что 52% американцев используют платформы ИИ еженедельно: ChatGPT — 36%, Gemini — 26%, Copilot — 14%. Рейтинги U.S. от Similarweb по-прежнему в значительной степени смещены в сторону США: ChatGPT, Gemini, Claude, Grok и OpenAI остаются в топ-5. Витрина выглядит достаточно «домашней», чтобы сохранить аккуратность брендинга и спокойствие нервов.

Более значительный сдвиг происходит в бэкстейдже, где инженеры выбирают базовые модели, компании выбирают инструментарий, а решения по закупкам превращаются в архитектуру еще до того, как кто-либо вообще удосуживается называть это стратегией. Согласно Hugging Face, Китай обогнал США и по ежемесячным, и по суммарным загрузкам на своей платформе: китайские модели составляют 41% загрузок за последний год. Бриф DigiChina от Stanford HAI говорит, что в период с августа 2024 по август 2025 разработчики open-model из Китая составляли 17,1% от всех загрузок на Hugging Face, чуть опережая разработчиков из США (15,8%). На прошлой неделе 7 из 10 самых популярных моделей на OpenRouter были китайскими.

Исследование OpenRouter на 100 триллионов токенов показало, что китайские open-source-модели выросли с исчезающе малой базы в конце 2024 года до почти 30% общего использования в некоторые недели, в среднем около 13% еженедельного объема токенов за год, который они изучили. DeepSeek был крупнейшим единичным open-source-поставщиком на платформе по объему, а Qwen занял второе место. Меняется и сама работа. OpenRouter утверждает, что китайские open-модели больше не в первую очередь для ролевых игр и «хобби-возни»; программирование и технологии вместе теперь составляют 39% совокупного китайского open-source-использования на платформе.

Cursor — одна из самых горячих американских компаний в сфере ИИ — в этом месяце признала, что ее кодирующая модель Composer 2 была в лицензированном партнерстве построена поверх Kimi K2.5 от Moonshot AI, прежде чем поверх этого наложили собственное обучение. Moonshot — один из самых многообещающих AI-стартапов Китая — базируется в Пекине и оценивается примерно в $18 миллиардов, что более чем в четыре раза превышает ее стоимость за три месяца. «Мы видим, что наша модель эффективно интегрирована через дальнейшее дообучение Cursor & high-compute RL training — это та открытая модельная экосистема, которую нам нравится поддерживать», — написал Moonshot в X $TWTR 0.00%. Руководители Cursor заявили, что Kimi лучше всего показала себя в оценках компании, а Business Insider сообщал, что получившийся продукт обходится примерно в одну десятую стоимости Anthropic’s Opus 4.6.

Компании от Airbnb $ABNB -0.19% до Siemens открыто использовали китайские модели. Поэтому и «любимчики» AI-стартапов, и уже укоренившиеся компании все чаще отказываются от дорогих проприетарных моделей из США в пользу более дешевых китайских, которые закрыли большую часть разрыва по производительности. Рынок начал относиться к национальности модели как к второстепенному — и в основном не имеющему значения — тому, насколько хорошо работает продукт, как быстро он поставляется и сколько стоит.

«Открытость» превратилась в геополитическую бизнес-модель

Сам Белый дом заявлял, что open-source и open-weight-системы важны, потому что стартапам нужна гибкость, а компании с чувствительными данными не всегда могут поставлять их закрытому вендору с моделью. Это верно. И именно поэтому китайские open-модели стали таким головоломным фактором для американской истории про национализм в ИИ. Признание правительства США пришло после многих лет, когда престиж американского ИИ оказался привязан к закрытым API, подпискам на элитные модели и идее, что лучшие системы должны жестко контролироваться горсткой компаний. Такой подход может по-прежнему выигрывать на самом переднем крае, но он менее очевидно подходит для победы на «слое под ним», где разработчики выбирают и комбинируют то, что реально могут себе позволить использовать.

Пекин все чаще подает open-weight ИИ как часть более широкой дипломатической и коммерческой стратегии — модель совместного технологического развития в противовес американским экспортным ограничениям, ограничениям в цепочках поставок и закрытым системам. Открытые модели как продукт мягкой силы. Они говорят странам, что китайский ИИ можно модифицировать и он не заперт за американской «платной шлагбаумной» системой API. Исследователи из Stanford предупреждали, что широкое внедрение китайских open-weight-моделей может изменить глобальные «паттерны зависимости», создавая новые технологические зависимости даже тогда, когда веса самой модели можно скачать.

Семейство моделей Alibaba Qwen построило крупнейшую модельную экосистему на Hugging Face: более 113,000 производных моделей, или более 200,000, если считать вообще все, что помечено как Qwen — это превосходит Llama от Meta $META -0.82% по кумулятивным загрузкам на платформе. RAND выяснила в январе, что трафик к LLM из Китая вырос на 460% за два месяца, а глобальная доля китайских моделей поднялась с 3% до 13% за этот период. RAND также отметила, что китайские модели — такие как DeepSeek, Qwen и ChatGLM от Zhipu — могут работать примерно за одну шестую–одну четвертую стоимости американских конкурентов. Для любой американской компании, пытающейся продавать патриотические добродетели по премиальным ценам, это неприятная комбинация.

Раньше история была такова: Америка строит инструменты, а остальной мир арендует доступ. Новая история такова: китайские лаборатории становятся «основой» для инструментов, которые на поверхности все еще могут носить американский брендинг.

Более десятка китайских организаций публично выпускают мощные модели. Hugging Face говорит, что число репозиториев от популярных китайских организаций взлетело в 2025 году: ByteDance и Tencent резко увеличили релизы, а компании, которые прежде полагались на закрытость, начали двигаться в сторону открытых релизов. Китай поставляет согласованную теорию распространения. США поставляют смешанную экономику из премиальных закрытых моделей, брендинга open-weight и внутренних споров о том, что вообще означает «open». Открытое поле США разделено между брендингом open-weight, действительно открытыми исследованиями, легковесными переносимыми «семействами» и стеками, ориентированными на агентов — см.: Llama от Meta, открытая по весам, но с ограничениями; линия OLMo от Ai2, действительно open; более легкое семейство Gemma от Google $GOOGL -0.54%; агентный стек от NVIDIA — который местами делает экосистему сильнее, но менее единой как доктрина.

Даже собственный рынок Китая начал воспринимать открытость меньше как идеологию, а больше как план выхода на рынок. В феврале Baidu — долгое время один из самых громких защитников закрытых моделей — заявила, что сделает следующий поколение модели Ernie открытым по исходному коду, что стало крупным стратегическим разворотом. DeepSeek перевернул сектор, и генеральный директор Baidu сказал, что открытие ускорит распространение технологии. «В этой гонке “открытость” все чаще означает масштабируемую дистрибуцию, более быстрые внедрения и более широкую привязку разработчиков».

Американские облачные гиганты нормализуют китайские модели

Было бы одно дело, если бы китайские open-модели все еще жили где-то в интернете как слегка экзотические артефакты для любителей. Тогда проблема патриотизма была бы управляемой. Но этого нет. Гиперскейлеры «затащили» их внутрь.

Amazon $AMZN -0.38% Bedrock говорит, что поддерживает более 100 foundation-моделей, включая DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax и OpenAI. AWS также вывела конкретные предложения DeepSeek и Qwen, а ее маркетинг вокруг DeepSeek — это уровень «для предприятий»: защищенность, унифицированная инфраструктура и данные клиентов, которые «не передаются провайдерам моделей». Microsoft $MSFT +1.11% делает то же самое, только в более аккуратном корпоративном диалекте. Каталог Azure Foundry включает DeepSeek и Kimi от Moonshot среди моделей, продаваемых напрямую через Azure, а собственные обновления Foundry от Microsoft хвалят рассуждательные способности Kimi как часть расширяющегося набора платформы. Иностранная модель заходит — респектабельный продукт для предприятий выходит. Геополитический «флер» стирается удобством закупок, унифицированной выставкой счетов и общей корпоративной привычкой выдавать любое неудобное решение за просто «фичу».

Китайская open-модель внутри американского облака, выставленная в счете американской инвойсной системой, завернутая в американские корпоративные механизмы контроля — перестает выглядеть геополитическим событием и начинает выглядеть как вопрос закупок.

Vertex AI от Google Cloud пошел тем же путем. Документация по DeepSeek говорит, что модели доступны в виде полностью управляемых, serverless API, а Google прямо рекомендует сочетать DeepSeek R1 с Model Armor ради производственной безопасности. В других местах Vertex AI Google перечисляет open-модели с глобальной поддержкой endpoint’ов, включая DeepSeek, Kimi, MiniMax, Qwen и GLM прямо рядом с gpt-oss моделями OpenAI. Любой геополитический «край» стачивается самим дизайном продукта: та же консоль, та же логика endpoint’ов, тот же язык управляемых сервисов, те же корпоративные заверения.

Nvidia $NVDA +0.93% добавляет DeepSeek в каталог моделей. Вступила в игру и Databricks. В этом месяце она поставила Qwen3-Embedding-0.6B в публичный preview для retrieval и agent workload’ов, продвигая его как state-of-the-art многоязычную embedding-модель, оптимизированную под векторный поиск и AI-агентов. Вот так зависимости и укореняются. Одна команда берет ее для поиска. Другая команда подключает ее к агентам. Пару кварталов спустя стратегическая проблема превращается в релиз-ноты и цикл продления.

В истории про ИИ прячутся две разные «проблемы Китая». Одна — проблема приложений, размещенных в Китае. Политика конфиденциальности DeepSeek говорит, что она напрямую собирает, обрабатывает и хранит персональные данные в Китайской Народной Республике. Другая — проблема моделей китайского происхождения: веса и семейства моделей, которые попадают в облака США, продукты США и рабочие процессы США. «Национальный» проект начинает выглядеть гораздо менее национальным, когда самые полезные его части продолжают появляться откуда-то еще. Американскому ИИ хочется и парадности суверенитета, и удобства глобального торгового ряда. Он хочет, чтобы Вашингтон относился к нему как к национальному чемпиону, а разработчики — к любой иностранной модели как к безобидной выгодной покупке. Но у рынков свои странности: они продолжают покупать то, что работает.

Запуск open-модели локально или на доверенной инфраструктуре может смягчить некоторые риски по данным и управлению. Вот почему здесь важны гиперскейлеры: они превращают политически проблемную зависимость в нечто, что ощущается управляемым и корпоративным. В итоге многие корпоративные покупатели получают производительность китайских моделей, но без пугающей части — чувства, что они «уходят» с американского стека.

Это оставляет США в странной позиции. У страны по-прежнему огромные преимущества в чипах, облачной инфраструктуре, на рынках капитала и в лабораториях на самом переднем крае. Но политический язык США вокруг ИИ продолжает предполагать, что техническое лидерство естественно превратится в лояльность «на выходе». Это не так. Не с open-моделями — и не с программным обеспечением вообще. Разработчики непостоянны в выборе. Команды по закупкам без сантиментов. Облачные платформы агностичны вплоть до момента, когда проходит оплата по инвойсу. Если Вашингтон хочет, чтобы «американские ценности» имели значение в закупках ИИ, ему придется сделать больше, чем просто речи о смещениях и доминировании. Ему нужны американские модели, достаточно открытые, достаточно дешевые и достаточно повсеместные, чтобы выбор казался не патриотической жертвой. Прямо сейчас рынок, кажется, все менее готов платить эту премию.

📬 Подпишитесь на Daily Brief

Наша бесплатная, быстрая и веселая сводка о мировой экономике, доставляемая каждое утро в будни.

Подпишите меня