Я слідкував за останніми новинами у галузі китайського штучного інтелекту і помітив дуже важливу річ, яка заслуговує на обговорення. Вісім років тому історія з Zhongsheng була жорстким уроком залежності від глобальних ланцюгів постачання, але сьогодні картина зовсім інша.

Настояща проблема ніколи не полягала у самих чипах, а у CUDA — програмному середовищі від Nvidia, яке монополізувало понад 90% світового ринку штучного інтелекту. Майже кожен розробник у світі навчився цій платформі, і тепер майже неможливо від неї відмовитися. Але те, що сталося за останні місяці, свідчить про справжній зсув.

DeepSeek обрала зовсім інший підхід. Замість прямої конкуренції з Nvidia, вони зосередилися на радикальному покращенні алгоритмів. Їхня модель V3 має 671 мільярд параметрів, але активує лише 5,5% з них під час інференсу. Результат? Вартість тренування знизилася з 78 мільйонів доларів для GPT-4 до приблизно 5,6 мільйонів. Ця різниця у вартості безпосередньо відобразилася на цінах послуг — DeepSeek дешевша за Claude у 25-75 разів.

Але найважливіше — це можливість локального тренування. Шеньхуа та інші почали запускати повністю локальні обчислювальні сервери з процесорами Loongson і китайськими картами Taichu Yuanqi. Це не просто інференс, а реальне тренування великих моделей. У січні 2026 року було навчено першу передову модель для створення зображень цілком на китайських чипах. Тепер ми говоримо про справжній якісний прорив.

Huawei створила цілісну екосистему навколо процесорів Ascend. До кінця 2025 року кількість розробників перевищила 4 мільйони, а понад 200 моделей з відкритим кодом були адаптовані. Нові водопровідні чипи Huawei вже наближаються за продуктивністю до NVIDIA A100, і це — значний прогрес.

Ще один дуже важливий фактор — електроенергія. Китай виробляє у 2,5 рази більше електроенергії, ніж США, а ціни на промислову електроенергію у західному Китаї у 4-5 разів нижчі, ніж у США. У той час як США стикаються з гострим дефіцитом електроенергії та призупиняють проєкти дата-центрів, Китай швидко зростає.

Зараз це нагадує торгову війну між США та Японією у 80-х роках навколо напівпровідників. Але цього разу Китай навчився уроку — замість того, щоб бути просто виробником у глобальній системі, вони будують цілком незалежну екосистему. Від алгоритмів до чипів, до програмного середовища і енергетики.

Дані DeepSeek краще ілюструють ситуацію: 30,7% користувачів — з Китаю, 13,6% — з Індії, 6,9% — з Індонезії. Це означає, що китайська модель починає домінувати на ринках, що зростають. У самій Китаї DeepSeek займає 89% ринку.

Фінансові звіти місцевих виробників чипів, опубліковані у лютому 2026 року, розповідають справжню історію. Так, деякі зазнали мільярдних збитків, але доходи зросли на сотні відсотків. Ці втрати — не провал управління, а інвестиції у побудову незалежної екосистеми. Кожен долар, витрачений на це, — це вклад у дослідження, розробки, програмну підтримку і вирішення технічних проблем.

Різниця між нами і Японією у 80-х у тому, що ми не задовольняємося тим, щоб бути кращим продуктом у системі, яку контролює зовнішня сила. Ми будуємо цю систему з нуля. Це складніше, але єдиний шлях до справжньої незалежності у епоху штучного інтелекту.