Щось дивне сталося останніми тижнями. Я почав помічати кардинальні зміни у глобальній карті штучного інтелекту, і не лише на рівні моделей, а й у всій інфраструктурі.

Вісім років тому історія ZTE стала жорстким уроком. Гігантська компанія припинила діяльність за одну ніч через американські заборони на чіпи. Але цього разу картина зовсім інша. Коли США почали посилювати обмеження на експорт NVIDIA до Китаю, всі думали, що китайська мрія штучного інтелекту закінчиться тут.

Вони помилялися.

Справжня проблема була не в самих чіпах, а в CUDA — цій програмній платформі від NVIDIA, яка стала основою для всієї індустрії штучного інтелекту. Сьогодні понад 90% світових розробників ШІ працюють у цій екосистемі. Це сталий колісний механізм — чим більше його використовуєш, тим сильнішим він стає.

Але замість намагатися прямо зламати це колесо, китайські компанії обрали інший шлях. Вони почали з алгоритмів.

DeepSeek — модель з 671 мільярдом операцій, але активує лише 37 мільярдів з них під час роботи. Загальні витрати на тренування — всього 5,576 мільйонів доларів. Порівняйте з GPT-4, який коштував 78 мільйонів доларів. Різниця не у межі, а у повному рівні.

А ціни? DeepSeek стягує 0,028 до 0,28 долара за мільйон символів. GPT-4 коштує 5 доларів. Claude Opus — до 15 доларів. Просто кажучи, DeepSeek дешевший у 25-75 разів. Ця різниця спричинила справжній землетрус на ринку розробників.

У лютому 2026 року використання китайських моделей на OpenRouter зросло на 127% за три тижні. Рік тому частка китайських моделей не перевищувала 2%. Тепер вона близько 60%.

Але тут найважливіше: зниження вартості інференції само по собі не вирішує проблему. Навчання — це справжня чорна діра обчислювальної потужності.

У Чжанчжоу, на південному сході Китаю, було побудовано повністю місцеву виробничу лінію всього за 180 днів. Основний компонент? процесор Loongson 3C6000 і карта T100 від Taichu Yuanqi — цілком китайські чіпи. Виробництво: один сервер кожні п’ять хвилин.

Тут почала змінюватися історія. У січні 2026 року Zhipu у співпраці з Huawei запустила модель GLM-Image — першу передову модель для створення зображень, повністю треновану на китайських локальних чіпах. Через місяць було треновано гігантську модель для зв’язку на китайському локальному обчислювальному полігоні з десятками тисяч процесорів.

Це означає одне: місцеві чіпи перейшли від інференції до тренування. Це справжня якісна зміна.

Двигуном всього цього є Huawei Ascend. До кінця 2025 року кількість розробників у середовищі Ascend перевищила 4 мільйони. Працюють понад 3000 компаній. 43 основні моделі були треновані на базі Ascend. А в березні 2026 року Huawei запустила нову обчислювальну архітектуру під назвою SuperPoD.

Завантаження оновлень Huawei означає, що процесори Ascend 910B досягли рівня NVIDIA A100 за обчислювальною потужністю. Прогалина не зникла, але перетворилася з непотрібної у ефективну.

Тепер найцікавіше: енергія.

США стикаються з реальною енергетичною кризою. Американські дата-центри спожили 183 терават-годин у 2024 році, що становить близько 4% від загальної електроенергії. Очікується, що до 2030 року це подвоїться. Генеральний директор Arm прогнозує, що дата-центри штучного інтелекту споживатимуть 20-25% електроенергії США до 2030 року.

Китай виробляє 10,4 трильйонів кіловат-годин на рік. США — 4,2 трильйони. Китай виробляє у 2,5 рази більше, ніж Америка. Важливо: лише 15% китайського споживання електроенергії спрямовано на побутові потреби, проти 36% у США. Це означає величезну промислову енергію, яку можна спрямувати на обчислення.

Вартість електроенергії у зонах, де зосереджені компанії штучного інтелекту в США, коливається від 0,12 до 0,15 долара за кіловат-годину. У західному Китаї промислова ціна близько 0,03 долара. У чверть — п’яту ціни американської.

Завантаження оновлень Huawei і нова інфраструктура Китаю означають, що китайський штучний інтелект не виходить за межі продуктів або фабрик, а лише у вигляді токенів — Tokens. Малі обчислювальні одиниці даних, що виробляються у китайських обчислювальних фабриках і передаються через морські кабелі світу.

Лише DeepSeek має 26 тисяч світових компаній-клієнтів і 3200 організацій, що використовують корпоративну версію. В Китаї вона зайняла 89% ринку. У країнах із санкціями — від 40 до 60%. У 2025 році 58% компаній у галузі штучного інтелекту включили DeepSeek у свою технічну базу.

Це нагадує ще одну війну за промислову незалежність. У 1986 році Японія підписала угоду з США щодо напівпровідників. У 1988 році Японія контролювала 51% світового ринку. Сьогодні — менше 7%.

Чому? Тому що Японія погодилася бути найкращим виробником у глобальній системі, якою керує одна сила, але не побудувала самостійної екосистеми.

Цього разу Китай обирає зовсім інший шлях. Від покращень алгоритмів, до локальної революції з чіпами — від інференції до тренування, до 4 мільйонів розробників у системі Ascend, до глобального поширення токенів.

Кожен крок будує незалежну промислову систему.

27 лютого 2026 року три китайські компанії з виробництва чіпів оприлюднили звіти про результати у той самий день. Доходи зросли неймовірно: 453%, 243%, 121%. Але й збитки великі. Половина результатів — вогонь, половина — вода.

Вогонь: ринок дуже потребує альтернативи NVIDIA. Величезна прогалина у 95% заповнюється поступово.

Вода: кожна втрата — це реальні інвестиції у створення незалежної екосистеми. Дослідження і розробки, підтримка програмного забезпечення, інженери на місцях вирішують проблеми перекладу один за одним.

Ці втрати — не погане управління. Це податок війни, який потрібно заплатити.

Вісім років тому ми питали: чи зможемо вижити?

Сьогодні питання інше: скільки потрібно заплатити, щоб залишитися живими?

Ціна сама по собі — прогрес.