Надоело легко забывать, как ZTE рухнул в 2018 году за одну ночь. Один запрет из США — и компания с 80 000 сотрудников больше ничего не могла делать. Нет чипов Qualcomm, нет лицензии Google — всё, конец. Сейчас, через восемь лет, мы видим совершенно другую картину в индустрии ИИ Китая.

На самом деле, проблема не в чипах. Мы знаем, что CUDA — это настоящий барьер — вычислительная платформа, созданная NVIDIA более десяти лет назад, и сейчас в ней задействовано более 4,5 миллиона разработчиков по всему миру. Вся эта экосистема — словно маховик, который почти невозможно остановить. Но в этот раз китайские компании в области ИИ не выбрали прямую борьбу. Они выбрали более разумный путь.

С конца 2024 года мы наблюдаем, как меняется стратегия. Основное внимание уделяется гибридным экспертным моделям — моделям, которые не требуют запуска всей системы для каждой задачи. Посмотрите на DeepSeek V3: 671 миллиард параметров, но только 5,5% активны при каждом выводе. Стоимость обучения? Всего около 5,6 миллиона долларов. Для сравнения, GPT-4 обошлась примерно в $78 миллиона. В семь раз дешевле.

А цена их API — действительно меняющая правила игры. Вводной токен стоит от 0,028 до 0,28 доллара за миллион, тогда как GPT-4 — 5 долларов. В 25–75 раз дешевле. Это не просто маркетинговый ход — это структурный сдвиг в том, как работает индустрия ИИ. В феврале, на OpenRouter, еженедельное использование китайских моделей выросло на 127% всего за три недели. Уже больше, чем в США.

Но настоящим прорывом является инфраструктура. В Цзянсу они построили производственную линию длиной 148 метров для серверов с чипами Loongson 3C6000 и TaiChu Yuanqi. От соглашения до запуска — всего 180 дней. И сейчас кластеры местных чипов начинают тренировать полноценные большие модели — не только для вывода. Вот это качественный сдвиг. В январе модель GLM-Image стала первой SOTA моделью генерации изображений, полностью обученной на местных чипах. В феврале China Telecom завершила полное обучение своей модели с миллиардом параметров в Шанхае, используя локальный вычислительный пул.

В экосистеме Ascend от Huawei сейчас 4 миллиона разработчиков, более 3000 партнеров и 43 основные модели, предварительно обученные на Ascend. Вычислительная мощность FP16 у Ascend 910B достигла уровня NVIDIA A100. Пока не идеально, но уже работает. И создание экосистемы не должно ждать совершенства — нужно использовать реальные бизнес-требования для продвижения развития.

Энергетическая ситуация добавляет еще один слой преимущества. В Вирджинии и Джорджии приостановили выдачу новых разрешений на строительство дата-центров из-за ограничений по электроэнергии. Ожидается, что к 2030 году дата-центры в США потребят 426 тераватт-часов — более 12% всей электроэнергии. Но в Китае ежегодное производство электроэнергии составляет 10,4 триллиона единиц, в 2,5 раза больше, чем в США. А промышленная цена электроэнергии в западном Китае — всего 0,03 доллара за киловатт-час, что вдвое или в пять раз меньше, чем 0,12–0,15 доллара в США.

Так что, пока Америка переживает за электроэнергию, Китай тихо строит вычислительную мощность и производит токены для глобального рынка. Распределение пользователей DeepSeek ясно: 30,7% — Китай, 13,6% — Индия, 6,9% — Индонезия, 4,3% — США, 3,2% — Франция. В мире 26 000 компаний, 3200 институтов в корпоративной версии. В Китае — 89% рынка. В других странах — 40–60%.

Параллель с японской трагедией полупроводников очевидна. В 1986 году Япония по давлению подписала соглашение по полупроводникам США и Японии, и стала зависимой от внешнего контроля. Их доля на рынке снизилась с 51% до 7%. Урок прост: если не строишь собственную экосистему, теряешь индустрию.

Сейчас в области ИИ Китай выбрал более сложный путь — от экстремальной оптимизации алгоритмов до масштабирования местных чипов от inference до training, до развития 4 миллионов разработчиков в экосистеме Ascend и экспорта токенов по всему миру. Каждый шаг — реальные деньги, реальные потери в краткосрочной перспективе. Но это цена за независимость.

27 февраля три местных компании по производству ИИ-чипов отчитались о результатах. Cambrian — +453% дохода, первый прибыльный год. Moore Threads — +243% дохода, но убыток в 1 миллиард долларов. Muxi — +121% дохода, но убыток в 8 миллиардов. Половина огня, половина воды. Но рынок нуждается в альтернативе NVIDIA. И это геополитическая возможность, которую нельзя упускать. Каждая потеря — инвестиция в независимость, и это настоящий прогресс.