Дешево та ефективно! Американські компанії все більше використовують китайський ШІ, частка платформи OpenRouter колись досягала 46%

Китайські моделі штучного інтелекту швидко проникають на ринок американських підприємств завдяки значно нижчим цінам, ніж у американських аналогів. Перевага співвідношення ціни та продуктивності в поєднанні з постійним наближенням до продуктивності спонукає все більше американських розробників і компаній переключати свої робочі навантаження на китайські моделі.

На платформі розробників OpenRouter частка токенів китайських моделей ШІ, які використовують американські компанії, з 8 лютого щотижня тримається на рівні понад 30%, досягаючи піку в 46%. Раніше середнє значення за 12 місяців становило лише 11%, а в першій половині 2025 року — 4,5%. Ця різка зміна відбувається на тлі постійного підвищення цін на флагманські моделі від OpenAI, Anthropic та інших провідних американських лабораторій ШІ, що змушує компанії, чутливі до витрат, прискорювати перехід.

Вартісний тиск стимулює перехід

Ціна є ключовим рушієм цієї хвилі міграції. За словами Джастіна Саммервіля з команди даних та аналітики OpenRouter, вартість використання китайських моделей з відкритим кодом "на 60% до 90% дешевша", ніж провідні моделі Anthropic та OpenAI.

AI-стартап Lindy є типовим прикладом цієї тенденції. У червні 2026 року компанія перемкнула весь трафік з моделі Claude від Anthropic на DeepSeek. "Ви бачите, як крива витрат просто падає на підлогу", — сказав CNBC генеральний директор Lindy Фло Крівелло. Він прогнозує, що це рішення заощадить компанії мільйони доларів протягом кількох місяців.

Дослідник Центру Китаю імені Джона Л. Торнтона при Інституті Брукінгса Кайл Чан зазначив: "Оскільки витрати на ШІ стрімко зростають, привабливість китайських моделей ШІ для американських компаній значно підвищується. Раніше американські компанії не звертали уваги на походження моделей при впровадженні ШІ, а тепер їхня обізнаність щодо витрат зростає."

Продуктивність швидко наздоганяє передові показники

Окрім цінової переваги, продуктивність китайських моделей також вражає ринок.

Випущений у червні GLM 5.2 від Zhipu у широко розрекламованому бенчмарку для агентів отримав результат, який поступається результату Opus 4.8 від Anthropic менше ніж на один відсотковий пункт, при цьому вартість становить лише приблизно одну п'яту від вартості останнього. Деякі дослідники зазначають, що GLM 5.2 у деяких тестах кібербезпеки показує результати, порівнянні з провідними американськими лабораторіями.

Харпріт Арора, керівник інфраструктури агентів у Vercel, зазначив, що GLM 5.2 встановив найшвидший показник впровадження моделі, який Vercel відстежував у 2026 році — "протягом першого повного тижня після запуску середньодобова кількість токенів зросла приблизно в 27 разів, а кількість клієнтів, які її використовують, зросла приблизно в 80 разів."

За даними Vercel, частка токенів шлюзу DeepSeek також неухильно зростала з травня по червень.

Саммервілл зазначив, що нове покоління моделей з відкритим кодом "демонструє відмінні результати і довело свою практичну корисність у всіх завданнях, крім найскладніших завдань великих мовних моделей". Чан оцінює, що провідні китайські моделі зараз відстають від передових американських продуктів "приблизно на шість-дев'ять місяців", але вже є достатньо конкурентоспроможними в багатьох основних сценаріях.

Масштаб впровадження в підприємствах розширюється

Проникнення китайських моделей поширюється від стартапів до ширшого кола підприємств.

На платформі AI-агентів для регульованих галузей LaunchLemonade, Claude і ChatGPT все ще займають перше місце за використанням, але GLM 5.2 вже увійшов до п'ятірки кращих на платформі. Засновник і генеральний директор LaunchLemonade Сієн Солон зазначив: "Китайські моделі, такі як Zhipu та Qwen від Alibaba, стають опцією для підприємств, пропонуючи ідеальне поєднання продуктивності та вартості для певних робочих навантажень. Підприємства з більш зрілою стратегією ШІ все частіше готові використовувати їх у сценаріях, де це виправдано технічно або комерційно."

Керівник відділу машинного навчання Hugging Face Ясін Джерніт вказав на глибшу структурну тенденцію: "Ми бачимо, що підприємства все більше хочуть переходити на дешевші, власні та налаштовувані стеки ШІ, і, враховуючи поточний стан моделей з відкритим кодом та відкритою вагою, це часто означає використання китайських моделей."

Попередження про ризики та відмова від відповідальності

        Ринок пов'язаний з ризиками, інвестуйте обережно. Ця стаття не є індивідуальною інвестиційною рекомендацією і не враховує конкретні інвестиційні цілі, фінансовий стан або потреби окремих користувачів. Користувачі повинні враховувати, чи відповідають будь-які думки, погляди або висновки, викладені в цій статті, їхній конкретній ситуації. Інвестиції на основі цього здійснюються на ваш власний ризик.