Я недавно читал о истории ZTE и у меня возникла странная идея — война за чипы сегодня совсем не та, что была 8 лет назад.

Помните историю ZTE? В апреле 2018 года Министерство торговли США ввело очень мягкий запрет: никаких чипов, никаких программных обеспечений, ничего американского. Компания с 80 тысячами сотрудников и доходом свыше триллиона юаней остановилась за один день. Без чипов Qualcomm — базовые станции, без лицензии Android от Google — телефоны. Всё рухнуло. Всего за 23 дня ZTE признала, что её основные операции больше невозможны. Заплатив 1,4 миллиарда долларов, она осталась на плаву.

Но на этот раз война за искусственный интеллект идёт совершенно по-другому.

Когда в октябре 2022 года Америка ввела первые ограничения на экспорт чипов NVIDIA A100 и H100, все думали, что это конец. Затем последовал второй раунд в октябре 2023, третий — в декабре 2024. Постоянное обострение, блокада усиливается. Но на этот раз китайские компании не сдались — выбрали более сложный путь.

Настоящая проблема — не сами чипы, а что такое CUDA. Это вычислительная система, разработанная NVIDIA с 2006 года, ставшая основой всей индустрии искусственного интеллекта. Каждый крупный фреймворк, от TensorFlow для Google до PyTorch для Meta, глубоко связан с CUDA. Докторанты, специализирующиеся на ИИ, начинают учиться с первого дня внутри среды CUDA. Каждый написанный ими строчка кода укрепляет монополию NVIDIA. К 2025 году в системе CUDA насчитывается 4,5 миллиона разработчиков, её используют более 40 тысяч компаний по всему миру. Более 90% разработчиков ИИ в мире связаны с NVIDIA.

Это настоящий фронт. CUDA — движущаяся сила — чем больше её используют разработчики, тем больше инструментов и библиотек появляется, тем более развитой становится среда, привлекая всё новых разработчиков. Как только эта «бесконечная колесница» запустится, практически невозможно её остановить.

Но китайцы нашли способ выйти из этого положения — и не путём прямого соперничества с NVIDIA на уровне чипов.

Решение пришло через алгоритмы. С конца 2024 по 2025 год все китайские компании, работающие с ИИ, перешли на модели гибридных экспертов. Идея проста: вместо полного запуска модели, разбить её на нескольких мелких экспертов и активировать только наиболее релевантных для задачи. Яркий пример — DeepSeek V3 — 671 миллиард параметров, но во время инференса активируется только 37 миллиардов — всего 5,5% от полного объёма.

Результат? безумно меньшие затраты на обучение. DeepSeek использовал 2048 процессоров H800 и обучался 58 дней за 5,576 миллиона долларов. GPT-4 — примерно 78 миллионов долларов. Разница в уровне — целый порядок. И это сразу сказалось на ценах: DeepSeek дешевле Claude в 25–75 раз. В феврале 2026 года доля китайских моделей на OpenRouter, крупнейшей платформе API, выросла на 127% за три недели. Год назад она была менее 2%. Сейчас почти 60%.

Но это только для инференса. Проблема обучения всё ещё остаётся.

Здесь на сцену выходят локальные чипы. В 2025 году одна китайская компания запустила линию производства длиной 148 метров в Цяньсу — от подписания до запуска всего за 180 дней. Процессор Loongson 3C6000 полностью отечественный, а карта T100 от Taichu Yuanqi из Цинхуа. Линия производит по пять серверов в минуту, инвестиции — 1,1 миллиарда юаней, цель — 100 тысяч устройств в год.

Самое важное — эти чипы уже начали выполнять реальные задачи обучения. В январе 2026 года Zhipu AI совместно с Huawei запустили модель GLM-Image — первую продвинутую модель для генерации изображений, полностью обученную на отечественных китайских чипах. В феврале крупная модель «звёзд» обучалась на локальной китайской вычислительной платформе с десятками тысяч процессоров.

Это качественный скачок. Инференс требует обычных чипов, а обучение — огромных вычислительных мощностей и очень высокой пропускной способности. Это повышает требования в десять раз. Huawei Ascend — основное решение. К концу 2025 года число разработчиков среды Ascend превысило 4 миллиона, партнёров — более 3000 компаний, 43 крупные модели обучены на Ascend, свыше 200 открытых моделей адаптированы. На конференции MWC в марте 2026 года Huawei представила новую архитектуру SuperPoD. Мощность Ascend 910B достигла уровня NVIDIA A100. Разрыв всё ещё есть, но он перешёл из «недоступного» в «легко используемый».

Нельзя ждать, пока чипы станут идеальными. Нужно начинать широкое внедрение, когда они ещё достаточно хороши, и использовать реальные бизнес-потребности для стимулирования развития. ByteDance, Tencent, Baidu планируют удвоить импорт локальных серверов в 2026 году. Министерство промышленности и информационных технологий объявило, что объём умных вычислений в Китае достиг 1590 EFLOPS. 2026 год — ключевой для внедрения локальных вычислений.

И есть ещё один фактор, на который никто не обращает внимания — электроэнергия.

В начале 2026 года Вирджиния приостановила одобрение новых проектов дата-центров. За ней последовали Джорджия, Иллинойс и Мичиган — введены ограничения. Потребление энергии дата-центров США достигло 183 ТВтч в 2024 году, около 4% от общего потребления. Ожидается, что к 2030 году оно удвоится до 426 ТВтч, возможно превысит 12%. Генеральный директор Arm предсказал, что дата-центры ИИ к 2030 году будут потреблять 20–25% электроэнергии США. Американская электросеть уже перегружена. Сеть PJM, охватывающая 13 штатов, испытывает дефицит мощности в 6 ГВт. К 2033 году в США возникнет разрыв в 175 ГВт. Оптовые цены на электроэнергию выросли на 267% в регионах дата-центров.

А в Китае ситуация полностью противоположная. Годовая выработка электроэнергии — 10,4 трлн кВтч, против 4,2 трлн в США. Китай производит в 2,5 раза больше. Домашнее потребление — 15% от общего, в США — 36%. Это означает, что промышленной энергии в Китае гораздо больше, и её можно направлять на вычисления. Цены на электроэнергию в регионах американских ИИ-компаний — 0,12–0,15 доллара за кВтч. В западном Китае — около 0,03 доллара — в четыре-пять раз дешевле американского.

Пока Америка сталкивается с энергетическим кризисом, китайский ИИ-мир тихо выходит за границу. Но на этот раз не продукт или фабрика, а Token — минимальная единица, которую обрабатывают модели ИИ. Он производится в китайских вычислительных фабриках, а затем передаётся по подводным кабелям по всему миру.

Распределение пользователей DeepSeek рассказывает ясную историю: внутри Китая — 30,7%, Индия — 13,6%, Индонезия — 6,9%, США — 4,3%, Франция — 3,2%. Поддержка 37 языков, очень популярен на развивающихся рынках, таких как Бразилия. 26 тысяч компаний по всему миру имеют аккаунты, 3200 — использовали корпоративную версию. В 2025 году 58% новых стартапов в области ИИ интегрировали DeepSeek в свою технологическую инфраструктуру. В Китае DeepSeek захватил 89% рынка. В странах с санкциями — доля колеблется между 40 и 60%.

Это очень похоже на ту самую войну за промышленную независимость 40 лет назад. В Токио 1986 года японское правительство подписало соглашение с американцами по полупроводникам под сильным давлением США. Основные пункты: открыть рынок полупроводников так, чтобы доля США не была менее 20%, запретить экспорт японских чипов по лицензии ниже себестоимости, ввести штрафные пошлины в 100% на экспорт на сумму 300 миллионов долларов. В то же время США отказались от поглощения Fujitsu и Fairchild.

К 1988 году Япония контролировала 51% мирового рынка полупроводников, США — только 36,8%. Из десяти крупнейших компаний мира шесть были японскими — NEC на втором месте, Toshiba на третьем, Hitachi на пятом, Fujitsu на седьмом, Mitsubishi на восьмом, Matsushita на девятом. Но после соглашения всё изменилось. США использовали механизм статьи 301 и оказывали всестороннее давление, одновременно поддерживая Samsung и Hynix для борьбы с японским рынком по низким ценам. Доля Японии в рынке DRAM снизилась с 80% до 10%. К 2017 году доля Японии на рынке IC составляла всего 7%. Гиганты ушли — либо разделившись, либо поглотившись, либо сгорев в разочаровании.

Мучительно для Японии было то, что она согласилась быть лучшим производителем в системе, управляемой одной силой, но никогда не думала о создании собственной независимой системы. Когда волна ушла, она поняла — у неё осталась только промышленность.

Сегодня Китай стоит на аналогичном, но совершенно другом перекрёстке. Мы сталкиваемся с огромным внешним давлением — три волны ограничений чипов с постоянным обострением. Но на этот раз мы выбрали более сложный путь: от улучшения алгоритмов, до скачка локальных чипов — от инференса к обучению, до 4 миллионов разработчиков в системе Ascend, до глобального распространения Token. Каждый шаг строит независимую индустриальную систему, которой никогда не было у Японии.

27 февраля 2026 года три местных производителя чипов одновременно опубликовали отчёты о результатах. Итоги — смешанные: половина — огонь, половина — вода. Первая компания выросла на 453% и впервые вышла в прибыль. Вторая — выросла на 243%, но потеряла миллиард чистой прибыли. Третья — выросла на 121%, потеряла 800 миллионов.

Тот самый 95%-й вакуум, который оставил монополия NVIDIA, постепенно заполняется цифрами местных компаний. Независимо от текущих показателей, рынок нуждается в альтернативе. Уникальная структурная возможность возникла из-за геополитической напряжённости.

Финансовые потери — не провал менеджмента, а налог на войну, который нужно заплатить, чтобы построить независимую экосистему. Инвестиции в R&D, поддержку программного обеспечения, человеческие ресурсы — инженеры решают проблемы переводов, исправляют ошибки. Эти отчёты честно показывают реальную картину этой войны за вычислительную мощность лучше любых промышленных отчётов. Это не вдохновляющая победа, а ожесточённая битва на передовой, кровь которой течёт.

Но форма войны уже изменилась. 8 лет назад мы спрашивали: «Можем ли мы остаться?» Сегодня вопрос — «Какая цена за выживание?». И эта цена — прогресс.