Я заметил важную вещь в последнее время, которая заслуживает обсуждения. Восемь лет назад сердце крупной китайской телекоммуникационной компании остановилось из-за одного американского запрета. Но то, что происходит сейчас, совершенно иное. Вместо капитуляции китайские компании выбрали более сложный и креативный путь.

Истина, на которую не обращали внимания многие, заключается в том, что основная проблема не сама чипы, а платформа разработки CUDA от Nvidia. Эта платформа занимает около 90% мирового рынка разработки искусственного интеллекта. Миллионы разработчиков учились на ней, миллионы приложений построены на ней. Чем больше разработчиков, тем больше инструментов и библиотек, а чем более благоприятная среда, тем больше привлекается разработчиков. Это замкнутый цикл, из которого очень трудно выйти.

Но в 2024–2025 годах произошёл кардинальный сдвиг. Китайские компании начали сосредотачиваться на улучшении алгоритмов вместо прямой борьбы с запретом. Модели экспертов-миксов стали новым трендом. DeepSeek — яркий пример: 671 миллиард параметров, но используется всего 37 миллиардов во время работы. Стоимость обучения — всего 5,6 миллиона долларов против 78 миллионов у GPT-4. Разница в цене позволила их модели быстро распространиться.

В феврале 2026 года использование китайских моделей на крупнейшей глобальной платформе выросло на 127% всего за три недели. Год назад их доля составляла менее 2%, сейчас она приближается к 60%. Это не случайность. Рынки в Индии, Индонезии и Бразилии начали активно полагаться на эти модели.

Что касается чипов, история ещё более захватывающая. Местные чипы Loongson и Taichu Yuanqi начали обучение действительно больших моделей. В январе 2026 года Zhipu AI запустила первую модель изображений, полностью обученную на китайских локальных чипах. Это качественный скачок — от способности к выводам к способности к обучению.

Самое важное здесь — энергия. Китай производит 10,4 триллиона киловатт-часов в год против 4,2 триллиона в США. Электроэнергия для промышленности в Китае в 4–5 раз дешевле, чем в США. В то время как в США сталкиваются с настоящим энергетическим кризисом, у Китая есть огромные производственные мощности, которые можно направить на вычисления.

То, что выходит сейчас из Китая, — это не продукты или фабрики, а сами токены. Единицы информации, обрабатываемые моделями искусственного интеллекта, становятся новой цифровой товарной единицей. Они производятся в вычислительных фабриках и передаются через интернет всему миру.

Данные о распределении пользователей DeepSeek рассказывают свою историю: Китай — 30,7%, Индия — 13,6%, Индонезия — 6,9%, США — всего 4,3%. 26 тысяч международных компаний имеют аккаунты. В Китае доля рынка достигла 89%.

Это полностью похоже на войну за промышленную независимость, которая произошла с Японией 40 лет назад. В 1988 году Япония занимала 51% рынка полупроводников, но согласилась стать более качественным производителем в системе, контролируемой другими. Когда обстоятельства изменились, она рухнула.

Разница в том, что на этот раз Китай строит действительно независимую экосистему. От улучшения алгоритмов, до локальных чипов, до 4 миллионов разработчиков в среде Ascend и, наконец, до глобального распространения токенов. Каждый шаг укрепляет реальную независимость.

27 февраля 2026 года три китайские чиповые компании опубликовали свои результаты в один день. Доходы выросли на огромные показатели — (453%, 243%, 121%), — но некоторые понесли огромные убытки. Эти убытки — не провал менеджмента, а налог на войну за создание независимой экосистемы. Каждый потерянный доллар — это инвестиция в исследования, развитие и человеческую поддержку.

Рынок нуждается в альтернативе Nvidia. Это очень редкая структурная возможность, возникшая из-за геополитической напряжённости. Война за вычислительную мощность изменила свою форму. Восемь лет назад мы задавались вопросом: можем ли мы остаться? Сейчас вопрос — сколько нам нужно заплатить, чтобы остаться? И ответ — это настоящее прогресс.