Я нещодавно читав про історію ZTE і раптом у мене з’явилася дивна ідея — війна за чіпи сьогодні зовсім не така, як була 8 років тому.

Пам’ятаєте історію ZTE? У квітні 2018 року Міністерство торгівлі США ввело дуже м’який заборону: без чіпів, без програмного забезпечення, без нічого американського. Компанія з 80 тисячами працівників і доходом понад трильйон юанів зупинилася за один день. Без чіпів Qualcomm — базові станції, без ліцензії Android від Google — телефони. Все обвалилося. Лише за 23 дні ZTE визнала, що її основні операції вже неможливі. Вони заплатили 1,4 мільярда доларів, щоб залишитися на плаву.

Але цього разу війна за штучний інтелект йде зовсім інакше.

Коли у жовтні 2022 року США наклали перші обмеження на експорт чіпів NVIDIA A100 і H100, всі думали, що це кінець. Потім у жовтні 2023 року — другий раунд, у грудні 2024 — третій. Постійне ескалація, блокада посилюється. Але цього разу китайські компанії не здалися — обрали більш складний шлях.

Справжня проблема — не самі чіпи, а щось під назвою CUDA. Це обчислювальна система, розроблена NVIDIA з 2006 року, яка стала основою всієї індустрії штучного інтелекту. Кожен ключовий фреймворк, від TensorFlow від Google до PyTorch від Meta, глибоко інтегрований з CUDA. Докторант із штучного інтелекту починає з першого дня навчання у середовищі CUDA. Кожен рядок коду, який він пише, зміцнює монополію NVIDIA. До 2025 року у системі CUDA вже 4,5 мільйони розробників, її використовують понад 40 тисяч компаній по всьому світу. Більше 90% розробників штучного інтелекту у світі — з NVIDIA.

Ось справжній фронт. CUDA — це сталий двигун — чим більше розробників його використовує, тим більше інструментів і бібліотек з’являється, тим краще розвивається екосистема, тим більше залучається нових розробників. Як тільки цей механізм запуститься, його майже неможливо зупинити.

Але китайці знайшли вихід із цієї пастки — і не шляхом прямої конкуренції з NVIDIA за чіпи.

Рішення прийшло через алгоритми. З кінця 2024 до 2025 року всі китайські компанії штучного інтелекту перейшли на моделі експертних систем. Ідея проста: замість запускати повну модель, її розбивають на кілька маленьких експертів і активують лише тих, що потрібні. Яскравий приклад — DeepSeek V3: 671 мільярд параметрів, але під час інференсу активується лише 37 мільярдів — всього 5,5% від повного обсягу.

Результат? Значно менші витрати на тренування. DeepSeek використовував 2048 процесорів H800 і тренувався 58 днів за 5,576 мільйона доларів. GPT-4 — приблизно 78 мільйонів доларів. Різниця у рівні — ціла ступінь. Це безпосередньо позначилося на цінниках — DeepSeek у 25-75 разів дешевший за Claude. У лютому 2026 року частка китайських моделей на OpenRouter, найбільшій платформі для API, зросла на 127% за три тижні. Рік тому — менше 2%. Тепер — майже 60%.

Але це лише інференс. Проблема тренування ще залишається.

Тут на допомогу приходять локальні чіпи. У 2025 році місцева компанія почала будувати виробничу лінію довжиною 148 метрів у Цяньсу — від підписання контракту до запуску всього за 180 днів. Повністю власний процесор Loongson 3C6000, карта T100 від Taichu Yuanqi з університету Цінхуа. Лінія виробляє п’ять серверів щохвилини, інвестиції — 1,1 мільярда юанів, мета — 100 тисяч одиниць на рік.

Найголовніше — ці чіпи вже починають виконувати реальні тренувальні задачі. У січні 2026 року Zhipu AI разом із Huawei випустили модель GLM-Image — першу просунуту модель для створення зображень, повністю натреновану на китайських локальних чіпах. У лютому — тренували величезну модель "зірки" на китайському локальному обчислювальному кластері з десятків тисяч процесорів.

Це якісний прорив. Інференс потребує звичайних чіпів, але тренування — це потужна обчислювальна міць і високий пропускний канал. Це підвищує вимоги у десять разів. Huawei Ascend — основне рішення. До кінця 2025 року кількість розробників середовища Ascend перевищила 4 мільйони, партнерів — понад 3000 компаній, 43 ключові моделі тренувалися на Ascend, понад 200 відкритих моделей адаптовано під нього. У березні 2026 року на конференції MWC Huawei презентувала нову архітектуру SuperPoD. Потужність Ascend 910B досягла рівня NVIDIA A100. Прірва ще є, але вона вже не "недосяжна", а "легко доступна".

Чекати, поки чіпи стануть ідеальними, не можна. Потрібно починати широке впровадження, коли вони достатні, і використовувати реальні бізнес-потреби для прискорення розвитку. ByteDance, Tencent і Baidu планують подвоїти імпорт локальних серверів у 2026 році. Міністерство промисловості та інформаційних технологій оголосило, що обсяг розумних обчислень у Китаї досяг 1590 EFLOPS. 2026 — ключовий рік для розгортання локальних обчислень.

Ще один фактор, на який ніхто не звертає уваги — електрика.

На початку 2026 року штат Вірджинія призупинив схвалення нових проектів дата-центрів. За ним — Джорджія. Іллінойс і Мічиган запровадили обмеження. Споживання енергії дата-центрів США у 2024 році сягнуло 183 ТВт-год, близько 4% від загального споживання. Очікується, що до 2030 року воно подвоїться до 426 ТВт-год, можливо, перевищить 12%. Генеральний директор Arm прогнозує, що до 2030 року дата-центри штучного інтелекту споживатимуть 20-25% електроенергії США. Електромережа вже перевантажена. Мережа PJM, що охоплює 13 штатів, має дефіцит потужності у 6 ГВт. До 2033 року США матимуть дефіцит у 175 ГВт. Вартість оптової електроенергії зросла на 267% у регіонах дата-центрів.

У Китаї ситуація зовсім інша. Щорічне виробництво електроенергії — 10,4 трильйона кВт-год, проти 4,2 трильйона в США. Китай виробляє у 2,5 рази більше. Домашнє споживання — 15% від загального, у США — 36%. Це означає, що у промисловості є набагато більше енергії для обчислень. Ціни на електроенергію у регіонах американських компаній — 0,12–0,15 долара за кВт-год. У західному Китаї — близько 0,03 долара — у чверть або п’яту частину американської ціни.

Поки США стикаються з енергетичною кризою, китайський штучний інтелект тихо виходить за межі країни. Але цього разу — не продукт або завод, а Token — найменша одиниця, яку обробляють моделі штучного інтелекту. Виробляється вона у китайських обчислювальних фабриках і потім передається через морські кабелі по всьому світу.

Розподіл користувачів DeepSeek розповідає чітку історію: локальна Китай — 30,7%, Індія — 13,6%, Індонезія — 6,9%, США — 4,3%, Франція — 3,2%. Підтримує 37 мов, дуже популярна на ринках, що розвиваються, — Бразилія. 26 тисяч компаній мають акаунти, 3200 — використовували корпоративну версію. У 2025 році 58% нових стартапів у галузі штучного інтелекту інтегрували DeepSeek у свою технічну базу. У Китаї DeepSeek захопила 89% ринку. У країнах під санкціями — частки коливаються від 40 до 60%.

Це дуже схоже на війну за промислову незалежність 40 років тому. У Токіо 1986 року японський уряд під тиском США підписав угоду про напівпровідники США — японські. Основні пункти: відкриття ринку напівпровідників із мінімальною часткою США — 20%, заборона експорту японських чіпів з ліцензією нижче собівартості, запровадження штрафних мит у 100% на 300 мільйонів доларів експорту. Водночас США відмовилися від поглинання Fujitsu у Fairchild.

У 1988 році Японія контролювала 51% світового ринку напівпровідників, США — лише 36,8%. З-поміж десяти найбільших компаній світу шість були японськими — NEC на другому місці, Toshiba третя, Hitachi п’ята, Fujitsu сьома, Mitsubishi восьма, Matsushita дев’ята. Але після угоди все змінилося. США застосували механізми статті 301 і тиск у цілому, одночасно підтримуючи Samsung і Hynix, щоб знизити ціну на японські продукти. Частка Японії у DRAM знизилася з 80% до 10%. До 2017 року частка японських IC — лише 7%. Гіганти вийшли з ринку або через поділ, або через поглинання, або через розчарування.

Гірка правда Японії — вона погодилася бути найкращим виробником у глобальній системі, якою домінує одна сила, але ніколи не думала створити власну незалежну систему. Коли хвиля відступила, вона зрозуміла, що їй залишилося лише виробництво.

Сьогодні Китай стоїть на роздоріжжі — але зовсім інакше. Зовнішній тиск — три раунди обмежень чіпів із постійною ескалацією. Але цього разу ми обрали більш складний шлях: від алгоритмічних покращень, до локальних чіпів для інференсу і тренування, до 4 мільйонів розробників у системі Ascend, до глобального поширення Token. Кожен крок — побудова незалежної промислової системи, якої Японія ніколи не мала.

27 лютого 2026 року три місцеві компанії-виробники чіпів опублікували звіти про результати у той самий день. Результати — змішані: половина — вогонь, половина — вода. Перша компанія зросла на 453% у доходах і вперше отримала прибуток. Друга — зросла на 243%, але втратила мільярд чистого прибутку. Третя — зросла на 121%, але втратила 800 мільйонів.

95% вакууму, який залишив монополія NVIDIA, поступово заповнюють цифри місцевих компаній. Незалежно від поточного результату, ринок потребує альтернативи. Це унікальна структурна можливість, що виникла через геополітичну напругу.

Фінансові втрати — не провал управління, а податок на війну, який потрібно заплатити, щоб побудувати незалежну екосистему. Інвестиції у R&D, підтримка софту, людські ресурси — інженери, що розв’язують проблеми один за одним. Ці фінансові звіти — найчітніше відображення реальної картини цієї війни за обчислювальну потужність, ніж будь-який інший промисловий звіт. Це не натхненна перемога, а жорстка битва, що ведеться на передовій, і кров тече.

Але форма війни вже змінилася. 8 років тому ми питали: «Чи можемо ми залишитися?» Сьогодні — «Яка ціна, яку потрібно заплатити, щоб залишитися?» Саме ціна — прогрес.