ИИ без границ: китайские модели захватывают США и помогают России
В Кремниевой долине начинает доминировать искусственный интеллект китайского производства. Cистемы DeepSeek, Qwen и Kimi оказываются в центре внимания американских стартапов и корпораций, всё чаще заменяя западные разработки. Появились они и в российском сегменте. Как внедрение китайских ИИ-моделей меняет российский ИИ-рынок и влияет на развитие отечественных технологий — в материале «Известий».
Китайский ИИ завоевывает американский рынок
Рынок меняется, и крупные игроки быстро адаптируются к новой реальности. Американские компании получают преимущество, используя доступные китайские системы ИИ, которые превосходят западные аналоги по скорости и другим параметрам.
Китайские ИИ-системы вроде DeepSeek, Qwen и Kimi активно захватывают позиции в Кремниевой долине, оттесняя американские разработки, поскольку всё больше местных компаний переходят на них для создания собственных продуктов. Несмотря на острую конкуренцию между Вашингтоном и Пекином в сфере ИИ, калифорнийские предприниматели выбирают азиатские варианты благодаря их бюджетности, мощностям и гибкости для кастомизации под специфические нужды.
Для стартапов и корпораций приоритетны низкие тарифы на инференс (вывод данных), оперативность и отсутствие ограничений в эксплуатации. Китайские open-source решения разрешают полную автономию — от загрузки и тонкой настройки до локального развертывания, минимизируя угрозы утечек данных и избавляя от платных сервисов.
В итоге география происхождения LLM-моделей (Large Language Model, большая языковая модель) уходит на задний план, а решающими оказываются надежность, кодинг-способности и финансовая выгода.
Например, глава Airbnb Брайан Чески признается, что использует линейку моделей Qwen от Alibaba для нового помощника в знаменитом приложении. «Они очень хороши, быстры и дешевы». Он добавляет, что интеграция с ChatGPT от американской OpenAi пока не до конца подходит под бизнес-задачи компании.
Управляющий фондом Social Capital Чамат Палихапитья добавляет, что Kimi K2 гораздо более производительна и на порядок дешевле решений OpenAI и Anthropic.
Выбор предпринимателей подчеркивает серьезность сдвига в сторону китайских технологий в американском бизнесе. Исследования показывают, что миграция на китайские модели — не разовая тенденция, а абсолютно системное изменение.
«Если в начале 2024 года у Meta Llama (принадлежит корпорации Meta, признанной в России экстремистской) было около 10,6 млн скачиваний, в то время как у китайской Qwen — всего 0,5 млн, то к осени 2025 года ситуация изменилась коренным образом: Qwen достигла 385,3 млн загрузок, а Llama — 346,2 млн», — замечают эксперты Hugging Face.
Кроме того, более 40% новых языковых моделей на платформе построены на базе Qwen, в то время как семейство Llama занимает около 15%. По словам зарубежных аналитиков, эти изменения подтверждает высокую конкурентоспособность китайских решений.
Российский контекст: влияние и перспективы
Россия также находится в центре перемен, активно внедряя китайские решения и развивая собственные ИИ-модели.
В аппарате заместителя председателя правительства Дмитрия Григоренко указывают, что Россия — одна из немногих стран мира, у которой есть свои LLM. Пока европейские государства преимущественно используют американские и китайские языковые модели, у России есть сразу две собственные: YandexGPT и GigaChat.
— Обе модели уже применяются и демонстрируют высокие результаты. Так, например, GigaChat 2 MAX от «Сбера» по результатам независимого бенчмарка MERA была признана сильнейшей нейросетью для русского языка в 2024 году, — говорят в аппарате Григоренко.
Для объединения усилий по развитию технологии Россия и Китай недавно создали Рабочую группу по ИИ.
— РФ и КНР наметили перспективные направления сотрудничества в сфере развития ИИ. В их числе — разработка единых этических норм и технических стандартов в сфере искусственного интеллекта, проведение научных изысканий и практическое взаимодействие российских и китайских компаний, — сказали в аппарате Григоренко.
Выгоды и вызовы
Применение китайских моделей открывает широкие возможности, но и несет риски.
Заместитель директора ИИ-центра Университета Иннополис Иван Никанов отмечает, что китайские open-source модели дешевле западных, их можно запускать локально, что обеспечивает безопасность данных и экономию.
В тоже время генеральный директор Pro-Vision Communications Владимир Виноградов отмечает двойственную ситуацию на российском рынке: китайские технологии дают доступ к передовым моделям, снижая порог входа, но есть риск технологической зависимости. Эксперт добавляет, что для сохранения конкурентоспособности необходимы собственные инновации и инвестиции в R&D.
Советник гендиректора по развитию ИТ-интегратора DM Solutions Андрей Лубенец подчеркивает, что главный выигрыш — низкая стоимость и готовность к локальному изменению. Риски связаны с качеством русского языка и вопросами прозрачности моделей, подчеркивает он.
Гендиректор iTPROTECT Андрей Мишуков добавляет, что нынешняя ситуация — не просто тренд, а структурная перестройка мировой ИИ-экосистемы, где Китай формирует альтернативный технологический стек.
В тоже время vCISO/архитектор информационной безопасности UserGate Дмитрий Овчинников напоминает о необходимости аудита и контроля. По его словам, любой ИИ — это всего лишь инструмент, а безопасность зависит от правильного использования и управления.
Руководитель отдела ML компании Postgres Professional Савелий Батурин делает акцент на экономии и контроле. По его словам, Qwen и DeepSeek можно скачать, поднять локально и дообучить, что дает экономию до 80–90% по сравнению с обучением с нуля. А глава РАЭК Дмитрий Гуляев подчеркивает растущую популярность отечественных решений. Например, та же «Алиса AI», по его словам, лидирует среди российских пользователей с охватом 14,3%, значительно опережая конкурентов.
