Дешево и эффективно! Американские компании все чаще используют китайский ИИ, доля платформы OpenRouter достигла 46%.

Китайские модели ИИ благодаря значительно более низким ценам, чем у американских аналогов, быстро проникают на корпоративный рынок США. Сочетание ценового преимущества и непрерывного сокращения разрыва в производительности побуждает всё больше американских разработчиков и компаний переводить свои рабочие нагрузки на китайские модели.

На платформе для разработчиков OpenRouter доля токенов, используемых американскими компаниями для работы с китайскими моделями ИИ, с 8 февраля еженедельно превышала 30%, а пик достигал 46%. Для сравнения, среднее значение за предыдущие 12 месяцев составляло всего 11%, а в первой половине 2025 года — 4,5%. Этот резкий сдвиг произошёл на фоне постоянного повышения цен на флагманские модели со стороны ведущих американских ИИ-лабораторий, таких как OpenAI и Anthropic, что вынуждает компании с растущей чувствительностью к затратам ускорить переход.

Давление затрат стимулирует переход

Цена является ключевым драйвером текущей волны миграции. По словам Джастина Саммервилла из команды данных и анализа OpenRouter, стоимость использования китайских моделей с открытым исходным кодом на 60–90% ниже, чем у ведущих моделей Anthropic и OpenAI.

Стартап в сфере ИИ Lindy является характерным примером этой тенденции. В июне 2026 года компания перевела весь свой трафик с модели Claude от Anthropic на DeepSeek. "Вы можете видеть, как кривая затрат резко падает на пол", — заявил CEO Lindy Фло Кривелло в интервью CNBC. Он ожидает, что это решение позволит компании сэкономить миллионы долларов в течение нескольких месяцев.

Кайл Чан, научный сотрудник Центра исследований Джона Л. Торнтона Китая при Брукингском институте, отмечает: "По мере роста стоимости ИИ китайские модели ИИ становятся всё более привлекательными для американских компаний. Раньше американские компании не обращали внимания на происхождение модели при внедрении ИИ, теперь же их чувствительность к затратам возрастает."

Производительность быстро приближается к передовому уровню

Помимо ценового преимущества, производительность китайских моделей также привлекает внимание рынка.

Модель GLM 5.2, выпущенная компанией Zhipu в июне, на одном из широко обсуждаемых бенчмарков для агентов отстаёт от Opus 4.8 от Anthropic менее чем на один процент, при этом её стоимость составляет примерно одну пятую от стоимости последней. Некоторые исследователи отмечают, что GLM 5.2 на некоторых бенчмарках кибербезопасности уже может соперничать с ведущими американскими лабораториями.

Харприт Арора, руководитель инфраструктуры агентов в Vercel, заявил, что GLM 5.2 продемонстрировал самую быструю скорость внедрения среди моделей, отслеживаемых Vercel в 2026 году — "в первую полную неделю после запуска среднедневной объём токенов вырос примерно в 27 раз, а количество клиентов — примерно в 80 раз".

По данным Vercel, доля токенов шлюза DeepSeek также неуклонно росла в период с мая по июнь.

Саммервилл отметил, что новое поколение моделей с открытым исходным кодом "показывает отличные результаты, доказав практическую пригодность для всех задач, кроме самых сложных задач с большими языковыми моделями". Чан оценивает, что ведущие китайские модели в настоящее время отстают от передовых американских продуктов "примерно на шесть-девять месяцев", но уже достаточно конкурентоспособны во многих основных сценариях.

Расширение корпоративного использования

Проникновение китайских моделей распространяется от стартапов на более широкий круг предприятий.

На платформе ИИ-агентов для регулируемых отраслей LaunchLemonade Claude и ChatGPT по-прежнему занимают верхние строчки по использованию, но GLM 5.2 уже вошла в пятёрку лучших платформы. Основатель и CEO LaunchLemonade Сиен Солон заявил: "Китайские модели, такие как Zhipu и Qwen от Alibaba, становятся для компаний вариантом выбора, предлагая идеальное сочетание производительности и стоимости для определённых рабочих нагрузок. Компании с более зрелыми стратегиями в области ИИ всё чаще готовы использовать их в тех случаях, когда это оправдано технически или с точки зрения бизнеса."

Ясин Жернит, руководитель машинного обучения в Hugging Face, указал на более глубокий структурный тренд: "Мы видим, что компании всё больше стремятся перейти на более дешёвые и контролируемые ими самими стеки ИИ, и, учитывая текущее состояние моделей с открытым исходным кодом и открытыми весами, это часто означает использование китайских моделей."

Заявление о рисках и отказ от ответственности

        Рынок сопряжён с рисками, инвестиции требуют осторожности. Данная статья не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией и не учитывает особые инвестиционные цели, финансовое положение или потребности отдельных пользователей. Пользователи должны самостоятельно оценивать, соответствуют ли любые мнения, идеи или выводы, содержащиеся в статье, их конкретным обстоятельствам. Инвестиции на основе данной статьи осуществляются на свой страх и риск.