Американські компанії не можуть припинити купувати китайський штучний інтелект

Американський ШІ почав говорити в розгонистому баритоні національного призначення. Але він робить чимало прапороносної балаканини для індустрії, яка й надалі постійно впускає китайські моделі в будівлю.

Патріотичний продаючий меседж США тепер повсюдний — «глобальне панування в ШІ», «національна місія», «стратегічна перегонична гонка», «демократичні» цінності — і вся звична мова вихваляння, яку індустрія ШІ вже почала позичати у Вашингтона. Але за червоним, білим і синім брендингом розробники та платформи постійно рахують інакше: китайські моделі — добрі, дешеві, відкриті й дедалі важче обійти.

Поки публічне обличчя ШІ в США ще виглядає цілком домашнім, дедалі більше китайських технологій просочується в «нутрощі» машини — інструменти для кодування, хмарні маркетплейси та ті частини стеку, які більшість людей ніколи не бачить. Риторика «зірки й смуги» стає дедалі складнішою для узгодження. Патріотичний брендинг — простий. Патріотичні закупівлі — там, де все може стати потворним.

Вашингтона вже попереджали, що це міграційне розростання — не якийсь нішевий побічний сюжет для інженерів із вкладками, відкритими у Hugging Face. У середині березня Комісія США—Китай з економіки та безпеки попередила, що китайські відкриті моделі з відкритими вагами стали важко списати на «тут несерйозно». У звіті сказано, що Китай пішов «в увесь ріст» у відкритих інноваціях на основі open-source ШІ, що масштабне впровадження підживлює швидші ітерації й що результат створює «альтернативні шляхи до лідерства в ШІ». Відкриту екосистему, зауважив звіт, вона «дає Китаю змогу інноваційно просуватися поруч із межею, незважаючи на відчутні обмеження обчислювальних ресурсів» — а тепер «китайські лабораторії скоротили розриви продуктивності з провідними західними великими мовними моделями».

Це багато пишномовної бюрократичної лексики для дуже простої проблеми: США продовжують виставляти напоказ «національну місію», тоді як Китай продовжує відвантажувати продукт, який добре мандрує.

Відкритий підхід Китаю фактично створив петлю зворотного зв’язку, де впровадження стимулює ітерації, а потім — ще більше впровадження — «самопідсилюючу конкурентну перевагу», як сказала USCC; деякі оцінки вже ставлять китайські open-source моделі приблизно в 80% серед американських стартапів у сфері ШІ. Бриф DigiChina від Stanford HAI говорить, що китайські відкриті моделі з відкритими вагами нині «неминучі» на конкурентному ринку ШІ та дедалі частіше впроваджуються в США. Вашингтон продає суверенітет. Ринок купує все, що працює.

Китайські моделі вже пробираються в стек

Найпростіший спосіб не помітити, що відбувається, — дивитися на споживчі застосунки й привітати себе за те, що нібито помітив очевидне. На цьому поверхневому рівні США все ще може відчувати себе затишно суверенною. Цього місяця SSRS повідомила, що 52% американців користуються платформами ШІ щотижня: ChatGPT — 36%, Gemini — 26%, Copilot — 14%. Рейтинг США від Similarweb досі значною мірою «перекошений» у бік Америки — і так само ставить ChatGPT, Gemini, Claude, Grok та OpenAI в топ-5. Вітрина виглядає досить «домашньою», щоб бренд залишався охайним, а нерви — спокійними.

Більш значущий зсув відбувається за лаштунками, де інженери обирають базові моделі, компанії — інструменти, а закупівельні рішення перетворюються на архітектуру ще до того, як хтось узагалі починає називати це стратегією. Згідно з Hugging Face, Китай випередив США і за щомісячними, і за загальними завантаженнями на своїй платформі: китайські моделі становили 41% завантажень за минулий рік. Бриф DigiChina від Stanford HAI каже, що між серпнем 2024 року та серпнем 2025 року розробники китайських open-моделей становили 17,1% від усіх завантажень на Hugging Face — трохи попереду американських розробників, у яких було 15,8%. Минулого тижня сім із 10 найпопулярніших моделей на OpenRouter були китайськими.

Дослідження OpenRouter на 100 трильйонів токенів показало, що китайські open-source моделі піднялися з мізерної бази наприкінці 2024 року до майже 30% від загального використання в деякі тижні, у середньому близько 13% щотижневого обсягу токенів за рік, який вони досліджували. DeepSeek був найбільшим одиночним внеском у відкритий код за обсягом на платформі, а Qwen посів друге місце. Змінюється й сама робота. OpenRouter каже, що китайські open-моделі більше не призначені переважно для рольових ігор та «помішування руками» для хобі; програмування та технології разом тепер становлять комбіновані 39% китайського open-source використання на платформі.

Cursor — одна з найгарячіших американських компаній у сфері ШІ — цього місяця визнала, що її модель для кодування Composer 2 була, у ліцензійному партнерстві, побудована поверх Kimi K2.5 від Moonshot AI, перш ніж поверх цього вони наклали власне навчання. Moonshot — одна з найперспективніших китайських AI-стартапів — базується в Пекіні й оцінюється приблизно в $18 млрд, тобто більш ніж у чотири рази зросла за три місяці. «Бачити, як нашу модель ефективно інтегровано через триваюче препротренування Cursor & висококомп’ютерне RL-навчання — це екосистема open-моделей, яку ми любимо підтримувати», — написав Moonshot у X $TWTR 0.00%. Керівники Cursor сказали, що Kimi найкраще показала себе в оцінках компанії, а Business Insider повідомив, що отриманий продукт обійшовся приблизно в одну десяту вартості Anthropic’s Opus 4.6.

Компанії від Airbnb $ABNB -1.45% до Siemens відкрито використовували китайські моделі. Тож і у стартапах, і в уже сформованих компаніях дедалі частіше відмовляються від дорогих пропрієтарних американських моделей на користь дешевших китайських, які закрили більшу частину розриву в продуктивності. Ринок почав ставитися до національності моделі як до вторинної — і здебільшого неважливої — щодо того, чи добре працює річ, чи швидко вона постачається й чи коштує менше.

«Відкритість» стала геополітичною бізнес-моделлю

Сама Біла дім уже заявляла, що системи з open-source і відкритими вагами важливі, бо стартапам потрібна гнучкість, а компанії з чутливими даними не завжди можуть відвантажувати дані постачальнику закритої моделі. Це правда. Але це також саме причина, чому китайські open-моделі стали таким головним болем для американського наративу AI-націоналізму. Визнання з боку США надходить після років, коли престиж американського ШІ був прив’язаний до закритих API, елітних підписок на моделі та ідеї, що найкращі системи мають бути жорстко контрольовані кількома компаніями. Такий підхід може й досі вигравати на самому передньому краї, але він менш очевидно підходить для виграшу на шарі нижче, де розробники обирають і комбінують те, що вони реально можуть собі дозволити використовувати.

Пекін усе частіше подає open-weight AI як частину ширшого дипломатичного та комерційного підкріплення — як модель спільного технологічного розвитку, протиставлену експортним обмеженням США, обмеженням ланцюгів постачання та закритим системам. Відкриті моделі як продукт «м’якої сили». Вони кажуть країнам, що китайський ШІ можна змінювати і що він не замкнений за «американською API-шлагбаумною заставою». Дослідники зі Стенфорда попереджали, що широке впровадження китайських open-weight моделей може переформатувати глобальні «патерни залежності», створюючи нові технологічні залежності навіть тоді, коли самі ваги моделі можна завантажити.

Сімейство моделей Alibaba Qwen побудувало найбільшу модельну екосистему на Hugging Face — понад 113 000 похідних моделей, або понад 200 000, якщо рахувати все, що позначено як Qwen — і це випередило Llama від Meta $META +0.35% за кумулятивними завантаженнями на платформі. RAND у січні виявила, що трафік до LLM із базою в Китаї стрибнув на 460% за два місяці, а глобальна частка ринку китайських моделей зросла з 3% до 13% за цей період. RAND також зазначала, що китайські моделі — наприклад DeepSeek, Qwen і ChatGLM від Zhipu — можуть працювати приблизно за одну шосту до однієї четвертої вартості конкурентів зі США. Для будь-якої американської компанії, яка намагається продавати патріотичну чесноту за преміальними цінами, це неприємна комбінація.

Стара історія була про те, що Америка будує інструменти, а решта світу орендує доступ. Нова ж історія — про те, що китайські лабораторії стають підкладкою для інструментів, які можуть і надалі носити американський брендинг на поверхні.

Понад десяток китайських організацій відкрито випускають потужні моделі. Hugging Face каже, що кількість репозиторіїв від популярних китайських організацій вибухнула у 2025 році: ByteDance і Tencent різко збільшили кількість релізів, а компанії, які раніше тягнулися до закритості, рухаються в бік open-релізів. Китай постачає узгоджену теорію поширення. США постачає змішану економіку преміальних закритих моделей, open-weight брендинг і внутрішні суперечки про те, що взагалі означає «відкритість». Відкрите поле в США розколоте між open-weight брендингом, справді відкритими дослідженнями, легкими портативними сімействами та стек-ами, орієнтованими на агентів — див.: Llama Meta з відкритими вагами, але з обмеженнями, лінійка OLMo Ai2, що справді відкрита, більш легке сімейство Gemma від Google $GOOGL +1.82%, агентський стек NVIDIA — який робить екосистему сильнішою в окремих місцях, але менш уніфікованою як доктрина.

Навіть власний ринок Китаю почав сприймати відкритість менш як ідеологію, а як готовий план виходу на ринок. У лютому Baidu — довго один із найгучніших захисників закритих моделей — заявила, що зробить наступну генерацію Ernie open-source, тобто відбудеться значний стратегічний розворот. DeepSeek перевернув сектор, а CEO Baidu сказав, що відкриття допоможе технології поширюватися швидше. «Відкритість» у цій гонці дедалі частіше означає масштабоване розповсюдження, швидше впровадження та ширшу «залипальність» розробників.

Крупні хмарні гіганти США нормалізують китайські моделі

Це було б однією річчю, якби китайські open-моделі досі жили десь в інтернеті як трохи відсторонені екзотичні артефакти для хобістів. У такому разі проблему патріотизму можна було б контролювати. Але це не так. Хайперскейлери занесли їх всередину.

Amazon $AMZN +0.46% Bedrock каже, що підтримує понад 100 фундаментальних моделей, включно з DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax і OpenAI. AWS також запустила конкретні пропозиції DeepSeek і Qwen, а в маркетингу навколо DeepSeek обіцяє рівень безпеки для підприємств, уніфіковану інфраструктуру та дані клієнтів, «які не передаються постачальникам моделей». Microsoft $MSFT -0.16% робить те саме, але в більш акуратній корпоративній манері. Каталог Azure Foundry включає DeepSeek і Kimi від Moonshot серед моделей, які продаються напряму через Azure, а власні оновлення Foundry від Microsoft вихваляли «міркувальні таланти» Kimi як частину розширюваного набору платформи. Чужа модель заходить. Повага підприємницькому продукту виходить. Геополітичний «форовий» ефект стирається закупівельною зручністю, уніфікованим білінгом і загальним корпоративним бажанням удавати, що кожен незручний вибір — це просто ще одна функція.

Китайська open-модель у американській хмарі, виставлена на рахунок у США, загорнута в американські корпоративні контролі, перестає виглядати як геополітична подія й починає виглядати як закупівля.

Vertex AI від Google Cloud пішов тим самим шляхом. Його документація по DeepSeek каже, що моделі доступні як повністю керовані, безсерверні API, а Google прямо рекомендує поєднувати DeepSeek R1 з Model Armor для безпеки в продакшені. У іншому ж Vertex AI Google перелічує open-моделі зі підтримкою глобальних endpoint’ів, що включають DeepSeek, Kimi, MiniMax, Qwen і GLM — прямо поруч із gpt-oss моделями OpenAI. Будь-який геополітичний «форовий» ефект стирається самим дизайном продукту: та сама консоль, та сама логіка endpoint’ів, той самий словник керованих сервісів, ті самі корпоративні заспокоєння.

Nvidia $NVDA +0.26% вказує DeepSeek у своєму каталогові моделей. До вечірки приєдналися й Databricks. Цього місяця вона винесла Qwen3-Embedding-0.6B у публічний preivew для retrieval і agent workload’ів, продаючи її як state-of-the-art багатомовну embedding-модель, оптимізовану для пошуку у векторному просторі та AI-агентів. Ось так і «осідають» залежності. Одна команда бере її для пошуку. Інша команда підключає її до агентів. Декілька кварталів по тому стратегічна проблема оформлюється в release notes і цикл поновлення.

У історії про ШІ ховаються дві різні проблеми щодо Китаю. Одна — проблема застосунку, що хоститься в Китаї. Політика конфіденційності DeepSeek каже, що вона безпосередньо збирає, обробляє та зберігає персональні дані в Китайській Народній Республіці. Інша — проблема моделі китайського походження — ваги й сімейства моделей, які витягуються в хмари США, продукти США та робочі процеси США. «Національний» проєкт виглядає значно менш національним, коли найкорисніші його частини все одно з’являються звідкись іще. Американському ШІ потрібні декорації суверенітету й зручність глобального шопінг-«алеї». Він хоче, щоб Вашингтон ставився до цього як до національного чемпіона, а розробники — щоб ставилися до кожної іноземної моделі як до безпечної вигідної пропозиції. Але ринки бувають дивацькими. Вони продовжують купувати те, що працює.

Запуск open-моделі локально або на довіреній інфраструктурі може зменшити частину ризиків щодо даних і управління. Ось чому тут важливі хайперскейлери. Вони перетворюють політично «заплутану» залежність на щось таке, що виглядає керованим і корпоративним. Результат у тому, що багато корпоративних покупців можуть отримувати продуктивність китайських моделей, не відчуваючи тривожної думки, ніби вони «виходять» за межі американського стеку.

Це залишає США в дивній позиції. Країна все ще має колосальні переваги в чипах, хмарній інфраструктурі, ринках капіталу та лабораторіях на передньому краї. Але політична мова США щодо ШІ й надалі припускає, що технічне лідерство автоматично перетвориться на лояльність «знизу». Так не буде. Не в open-моделях — і не в програмному забезпеченні загалом. Розробники мінливі. Команди закупівель не сентиментальні. Хмарні платформи неупереджені аж до моменту, поки не буде оплачений інвойс. Якщо Вашингтон хоче, щоб «американські цінності» мали значення в закупівлях ШІ, йому знадобиться більше, ніж промови про упередження та домінування. Потрібні будуть американські моделі, достатньо відкриті, достатньо дешеві й достатньо всюдисущі, щоб вибір їх не відчувався як патріотична жертва. Зараз ринок здається дедалі менш готовим платити цю премію.

📬 Зареєструйтесь для отримання Daily Brief

Наша безкоштовна, швидка та цікава підбірка про глобальну економіку, яку надсилають щоранку кожного робочого дня.

Підпишіть мене