Я заметил кое-что очень интересное, следя за развитием китайского искусственного интеллекта в эти дни. Именно восемь лет назад произошел драматический перелом, когда сердце ZTE остановилось в апреле 2018 года. Один американский запрет — и всё рухнуло — без чипов Qualcomm, без операционной системы. Компания, которая была четвертым по величине поставщиком телекоммуникационного оборудования в мире, остановилась в одно мгновение.

Но вот где самое важное: сейчас, спустя восемь лет, мы наблюдаем совершенно иной конец. Китай не сдался тому же сценарию в области искусственного интеллекта. Вместо этого он выбрал гораздо более сложный путь.

Настоящая проблема всегда была не чипы — а CUDA. Эта платформа от NVIDIA стала опорой для всей мировой индустрии искусственного интеллекта. Более 4,5 миллиона разработчиков связаны с ней, и более 90% разработчиков ИИ работают в этой экосистеме. Это устойчивое колесо — чем больше используют разработчики, тем больше развивается среда, привлекая новых специалистов.

Китайское решение пришло из неожиданного места: алгоритмов. Вместо попыток конкурировать напрямую с NVIDIA, китайские компании сосредоточились на радикальном улучшении алгоритмов. Модели с экспертами-миксами стали трендом — разделение огромной модели на маленьких экспертов и активация только необходимых. DeepSeek V3 содержит 671 миллиард операций, но активирует только 37 миллиардов — всего 5,5%. Стоимость? 5,576 миллиона долларов против 78 миллионов у GPT-4. Это огромная разница.

Цена прямо отразилась на API. DeepSeek предлагает цены на 25–75 раз ниже Claude. В феврале прошлого года использование китайских моделей на OpenRouter выросло на 127% всего за три недели, впервые превзойдя США.

Но цена и алгоритмы сами по себе не решают проблему обучения. Здесь вступают в игру местные чипы. Loongson 3C6000 и карта Taichu Yuanqi уже работают активно. В январе 2026 года Zhipu запустила первую модель изображений, полностью обученную на китайских чипах. Затем модель "Звезды" обучалась на локальном вычислительном кластере из десятков тысяч узлов. Это качественный скачок — от "способности к выводам" к "способности к обучению".

Ascend от Huawei стал основным движущим механизмом. 4 миллиона разработчиков, 3000 партнеров, 43 основные модели, обученные на его базе. Ascend 910B достиг уровня NVIDIA A100 — от непригодного к использованию до пригодного. Совершенство ждать не стоит; нужно начинать сейчас и использовать реальные бизнес-потребности для продвижения разработки.

Еще один фактор, о котором часто забывают: электроэнергия. Китай производит в 2,5 раза больше электроэнергии, чем США, а потребление бытовых электроприборов здесь составляет всего 15% против 36% там. Цены на промышленную электроэнергию в западном Китае около 0,03 доллара, тогда как в США — 0,12–0,15 доллара, то есть в 4–5 раз дешевле. В то время как в США сталкиваются с настоящим энергетическим кризисом (Вирджиния и Джорджия приостановили одобрения новых дата-центров), Китай экспортирует токены по всему миру.

DeepSeek сейчас доступен на 37 языках. 30,7% пользователей — местные, но 13,6% — из Индии, 6,9% — из Индонезии. 26 тысяч компаний по всему миру имеют аккаунты. В странах под санкциями доля рынка составляет 40–60%. Это похоже на войну за промышленную независимость — как было с Японией и полупроводниками 40 лет назад, но с другим финалом в этот раз.

Отчеты о прибылях за 27 февраля были очень откровенными: некоторые компании впервые получили прибыль, другие — миллиарды убытков. Но эти убытки — не провал, а налог на войну за создание по-настоящему независимой экосистемы. Каждая потеря — инвестиция в исследования и разработки, поддержку программного обеспечения, инженеров, решающих задачи перевода одна за другой.

Вопрос изменился с "можем ли мы остаться?" на "сколько нам нужно заплатить, чтобы остаться?" И ответ на него — настоящее продвижение.