Я заметил в этом году, насколько сильно изменился ландшафт китайского ИИ. Когда начался эмбарго на чипы, все подумали, что мечта закончена. Но знаешь ли ты, что на самом деле лежит на наших плечах? Это не только о hardware — настоящая проблема в CUDA.

Если ты еще не слышал, CUDA — это экосистема, созданная NVIDIA за более чем десять лет. Все основные фреймворки ИИ, от Google TensorFlow до Meta PyTorch, зависят от нее. Сейчас ею пользуются 4,5 миллиона разработчиков, и 90% ИИ-разработчиков по всему миру зафиксированы в этой системе. Это флайвил, который почти невозможно остановить — чем больше людей его используют, тем больше инструментов создается, тем труднее выйти из системы.

Но в этот раз Китай не сдался. Стратегия стала умнее — перейти к алгоритмам. DeepSeek V3 имеет 671 миллиард параметров, но использует всего 5,5% при каждом выводе. Стоимость обучения — всего 5,576 миллиона долларов, в то время как GPT-4 стоит почти $78 миллиона. Знаешь, что произошло? Цена API DeepSeek — 0,028 долларов за миллион токенов, а GPT-4 — 5 долларов. В 25-75 раз дешевле. Это не просто скидка — это структурный сдвиг в индустрии.

И сейчас удивительная часть: локальные чипы начали обучать крупные модели. В январе 2026 года Zhipu AI выпустила GLM-Image вместе с Huawei, первую модель генерации изображений, полностью обученную на локальных чипах. Процессор Loongson 3C6000 и ускоритель TaiChu Yuanqi T100 уже не только для вывода — они способны к обучению. В Цзянсу Синхуа есть производственная линия длиной 148 метров, которая производит серверы каждые 5 минут. Это производство новой эпохи — не только физических товаров, но и вычислительных мощностей, которые можно экспортировать по всему миру.

Экосистема Huawei Ascend выросла до 4 миллионов разработчиков, 3 000 партнеров и 43 крупных моделей, уже прошедших предварительное обучение. Число продолжает расти. К 2026 году интеллектуальная вычислительная мощность Китая достигнет 1590 EFLOPS. Это уже не просто надежда — это реальность.

Теперь о ситуации с энергией. Америка в беде. Вирджиния, Джорджия, Иллинойс, Мичиган — все приостановили новые проекты дата-центров из-за нехватки электроэнергии. США столкнутся с дефицитом мощности в 175 ГВт к 2033 году. А у Китая? Годовая генерация электроэнергии — 10,4 триллиона единиц, в 2,5 раза больше, чем у США. А бытовое потребление в Китае — всего 15% от общего, в то время как в США — 36%. Это означает, что есть больше промышленной мощности для инфраструктуры вычислений. Цена электроэнергии в западном Китае — 0,03 доллара за киловатт-час, а в США — 0,12-0,15 доллара. Разница в 4-5 раз.

Поэтому токены — минимальная единица ИИ-информации — начали производиться в Китае и экспортироваться по всему миру. Распределение пользователей DeepSeek — 30,7% в Китае, 13,6% в Индии, 6,9% в Индонезии, 4,3% в США, 3,2% во Франции. В мире насчитывается 26 000 компаний и 3 200 учреждений в корпоративной версии. К 2025 году 58% новых стартапов в области ИИ интегрируют DeepSeek в свои технологические стеки. В самом Китае — 89% доли рынка.

То, что произошло, похоже на то, что случилось в Японии 40 лет назад. В 1988 году Япония контролировала 51% мирового рынка полупроводников, но после соглашения США и Японии по полупроводникам их доля сократилась до 10% в области DRAM. Их ошибка — полагаться только на то, что они лучшие производители, без собственной независимой экосистемы. Сейчас Китай выбрал другой путь — от экстремальной оптимизации алгоритмов до разработки локальных чипов от inference до training, от привлечения миллионов разработчиков в экосистему Ascend до экспорта токенов по всему миру.

Отчеты за 27 марта 2026 года показывают интересную картину. Доходы Cambrian выросли на 453%, первый полный год прибыли. Доходы Moore Threads выросли на 243%, но убыток — 1 миллиард. Muxi — рост на 121%, но убыток — 8 миллиардов. Половина огня, половина воды. Но главное — ясно: рынок нуждается в альтернативе без NVIDIA. Это структурная возможность, вызванная геополитикой.

Создание экосистемы стоит денег. Каждая потеря — это реальные деньги, вложенные в обучение, субсидии на программное обеспечение, развертывание инженеров у клиентов. Но эти убытки не связаны с плохой реализацией — это налог на войну за независимость. Восемь лет назад вопрос был: «Можем ли мы выжить?» Сейчас вопрос — «Какие расходы нужно понести, чтобы выжить?» Самая большая цена — развитие.