Я следил за последними событиями в индустрии искусственного интеллекта Китая и заметил очень важную вещь, достойную обсуждения. Восемь лет назад история о Zhongxing была жестким уроком о зависимости от глобальных цепочек поставок, но сегодня картина полностью изменилась.

Настоящая проблема никогда не заключалась в самих чипах, а в CUDA — программной среде от Nvidia, которая захватила более 90% мирового рынка искусственного интеллекта. Почти каждый разработчик в мире обучался на этой платформе, и практически невозможно было от нее отказаться. Но то, что произошло за последние месяцы, указывает на настоящие перемены.

DeepSeek выбрала совершенно иной подход. Вместо попытки конкурировать напрямую с Nvidia, они сосредоточились на кардинальном улучшении алгоритмов. Их модель V3 содержит 671 миллиард параметров, но активирует только 5,5% из них во время вывода. Что в итоге? Стоимость обучения снизилась с 78 миллионов долларов для GPT-4 до примерно 5,6 миллионов. Эта огромная разница в стоимости напрямую отразилась на ценах на услуги — DeepSeek дешевле Claude в 25–75 раз.

Но самое важное — возможность локального обучения. Цинхуа и другие начали запускать полностью локальные вычислительные серверы с процессорами Loongson и китайскими картами Taichu Yuanqi. Это не просто вывод, а полноценное обучение больших моделей. В январе 2026 года был обучен первый продвинутый модель для генерации изображений полностью на китайских чипах. Сейчас мы говорим о настоящем качественном скачке.

Huawei со своей стороны построила целую экосистему вокруг процессоров Ascend. К концу 2025 года число разработчиков превысило 4 миллиона, а более 200 моделей с открытым исходным кодом были адаптированы. Цены на новые водяные чипы Huawei уже приближаются к уровням NVIDIA A100 по производительности, и это нельзя игнорировать.

Еще один очень важный фактор — электроэнергия. Китай производит в 2,5 раза больше электроэнергии, чем США, а цены на промышленную электроэнергию в западной части Китая в 4–5 раз ниже, чем в США. В то время как США сталкиваются с острой нехваткой электроэнергии и приостановкой проектов дата-центров, Китай быстро строит новые мощности.

То, что происходит сейчас, похоже на торговую войну между США и Японией в 80-х годах по поводу полупроводников. Но на этот раз Китай учится на уроке — вместо того чтобы стать просто производителем в глобальной системе, он строит полностью независимую экосистему. От алгоритмов до чипов, до программной среды и энергетики.

Данные DeepSeek лучше иллюстрируют картину: 30,7% пользователей — из Китая, 13,6% — из Индии и 6,9% — из Индонезии. Это означает, что китайская модель начала доминировать на развивающихся рынках. В самой Китае DeepSeek занимает 89% рынка.

Финансовые отчеты местных компаний по чипам, опубликованные в феврале 2026 года, рассказывают настоящую историю. Да, некоторые потеряли миллиарды, но доходы выросли на сотни процентов. Эти убытки — не провал управления, а инвестиции в создание независимой экосистемы. Каждый потраченный доллар — это деньги, вложенные в исследования, разработку, программную поддержку и решение технических проблем.

Настоящее отличие от Японии 80-х в том, что мы не довольствуемся тем, чтобы быть лучшим продуктом в системе, контролируемой внешней силой. Мы строим саму систему с нуля. Это сложнее, но единственный путь к настоящей независимости в эпоху искусственного интеллекта.