Я помітив цього року, наскільки змінився ландшафт китайського штучного інтелекту. Коли почалася ембарго на чіпи, всі думали, що мрія закінчена. Але чи знаєш ти, що насправді стоїть за всім цим? Це не лише апаратне забезпечення — справжня проблема в CUDA.

Якщо ти ще не чув, CUDA — це екосистема, створена NVIDIA понад десять років тому. Всі основні фреймворки штучного інтелекту, від Google TensorFlow до Meta PyTorch, залежать від неї. Зараз її використовують 4,5 мільйона розробників, і 90% AI-розробників у світі закріплені за цією системою. Це маховик, який майже неможливо зупинити — чим більше людей його використовують, тим більше інструментів створюється, і тим важче вийти з системи.

Але цього разу Китай не здався. Стратегія стала розумнішою — перейти до алгоритмів. DeepSeek V3 має 671 мільярд параметрів, але використовує лише 5,5% для кожного інференсу. Вартість тренування — всього 5,576 мільйонів доларів, тоді як GPT-4 коштує майже $78 mільйонів. А що сталося? Ціна API DeepSeek — 0,028 долара за мільйон токенів, тоді як GPT-4 — 5 доларів. Це дешевше у 25-75 разів. Це не просто знижка — це структурний зсув у галузі.

І тепер найвражаюча частина: місцеві чіпи почали тренувати великі моделі. У січні 2026 року Zhipu AI випустила GLM-Image разом із Huawei — першу модель генерації зображень, повністю навчану на локальних чіпах. Процесор Loongson 3C6000 і прискорювач TaiChu Yuanqi T100 вже не лише для інференсу — вони здатні до тренування. У Цзіньсу, в Xinghua, є виробнича лінія довжиною 148 метрів, яка виробляє сервери кожні 5 хвилин. Це новий рівень виробництва — не лише фізичних товарів, а й обчислювальної потужності, яку можна експортувати по всьому світу.

Екосистема Huawei Ascend вже налічує 4 мільйони розробників, 3 000 партнерів і 43 основні моделі, що вже пройшли попереднє тренування. Ці цифри постійно зростають. До 2026 року обчислювальна потужність інтелектуальних систем Китаю досягне 1590 EFLOPS. Це вже не просто надія — це реальність.

Тепер про енергетичну ситуацію. США мають проблему. Вірджинія, Джорджія, Іллінойс, Мічиган — усі зупинили нові проекти дата-центрів через дефіцит електроенергії. США очікує дефіцит потужності у 175 ГВт до 2033 року. А що з Китаєм? Щорічна генерація електроенергії становить 10,4 трильйона одиниць, у 2,5 рази більше, ніж у США. А домашнє споживання в Китаї — лише 15% від загального, тоді як у США — 36%. Це означає, що в країні є більше промислових потужностей для обчислювальної інфраструктури. Ціна електроенергії у західному Китаї — 0,03 долара за кіловат-годину, тоді як у США — від 0,12 до 0,15 долара. Це різниця у 4-5 разів.

Тому токени — найменша одиниця AI-інформації — почали вироблятися в Китаї та експортуватися по всьому світу. Розподіл користувачів DeepSeek: 30,7% — Китай, 13,6% — Індія, 6,9% — Індонезія, 4,3% — США, 3,2% — Франція. У світі налічується 26 000 компаній і 3 200 інституцій у корпоративній версії. До 2025 року 58% нових AI-стартапів інтегрують DeepSeek у свій технічний стек. У самому Китаї — 89% ринку.

Що сталося — нагадує ситуацію в Японії 40 років тому. У 1988 році Японія контролювала 51% світового ринку напівпровідників, але після Угоди США та Японії щодо напівпровідників їх частка зменшилася до 10% у DRAM. Помилка полягала в тому, що вони покладалися лише на те, щоб бути найкращими виробниками, без власної незалежної екосистеми. Тепер Китай обрав інший шлях — від крайньої алгоритмічної оптимізації до розробки локальних чіпів від inference до тренування, залучення мільйонів розробників у екосистему Ascend, і експорту токенів по всьому світу.

Звіт від 27 березня 2026 року показує цікаву картину. Доходи Cambrian зросли на 453%, перший повний рік прибутку. Доходи Moore Threads — на 243%, але збитки — 1 мільярд. Muxi — на 121%, але збитки — 8 мільярдів. Половина вогню, половина води. Але головне — очевидно: ринок потребує альтернативи без NVIDIA. Це структурна можливість, викликана геополітикою.

Створення екосистеми коштує грошей. Кожен збиток — це реальні гроші, витрачені на навчання, програмне забезпечення, залучення інженерів до клієнтів. Але ці збитки не через погану реалізацію — це військовий податок за незалежність. Вісім років тому питання було: «Чи зможемо ми вижити?» Тепер — «Які витрати потрібно понести, щоб вижити?» Самі витрати — це розвиток.