Дешево и сердито: как КНР может обвалить американский рынок
Капитализация крупнейших технологических корпораций США продолжает бить рекорды, поддерживая весь американский фондовый рынок. При этом единственным драйвером этого роста выступает вера инвесторов в то, что многомиллиардные затраты на искусственный интеллект принесут колоссальные прибыли в ближайшем будущем. В то же время китайские разработчики выпускают одну нейросетевую модель за другой, и стоят они намного дешевле американских, да еще и являются опенсорсными. Это подсвечивает ключевую проблему ИИ-сектора США — его огромную дороговизну как в плане расходов, так и стоимости акций. Могут ли привести китайские прорывы к новому кризису на фондовых рынках, разбирались «Известия».
Почем токен для народа
В экономике ИИ базовой единицей расчетов выступает токен — фрагмент текста или кода, обрабатываемый моделью. Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг назвал токен новым сырьевым товаром (commodity), поскольку именно через него происходит тарификация всех ИИ-сервисов для разработчиков и корпоративных клиентов, в то время как обычные пользователи, как правило, платят фиксированную цену за подписку.
До недавнего времени основную часть рынка представляли собой чат-боты, работавшие по принципу «вопрос – ответ». Расход токенов при этом был относительно невелик. Но сейчас индустрия переходит на рельсы агентского искусственного интеллекта. ИИ-агенты не просто генерируют тексты, они самостоятельно выполняют сложные многоступенчатые задачи: пишут программный код, проводят рыночные исследования, управляют базами данных и взаимодействуют с внешними приложениями без участия человека.
Этот переход сопровождается быстрым ростом потребления вычислительных ресурсов. Согласно совместным расчетам исследователей из MIT (Массачусетский технологический институт), Стэнфорда и Google DeepMind, для выполнения одной комплексной агентной задачи требуется до 3,5 тыс. раз больше токенов, чем для простого логического ответа в чат-боте. Обычный диалог укладывается в пару тысяч токенов, тогда как работа автономного агента по написанию программного обеспечения или анализу рынка мгновенно тратит миллионы. Разработчики ИИ-агентов уже сегодня расходуют сотни миллионов токенов ежедневно.
Стоимость 1 млн токенов становится определяющим фактором для любого технологического бизнеса. И именно на этом поле китайские разработчики предлагают условия, делающие американские модели менее конкурентоспособными. ИИ-лаборатории из КНР стараются не отставать от американских в производительности, при этом заметно превосходить их в стоимости и открытости. В свое время DeepSeek взорвал рынки, сейчас же успехи китайцев стали будничными.
Парад моделей
В июне 2026 года пекинская лаборатория Zhipu (также известная как Z.ai) представила свою новейшую систему GLM-5.2, заявив о намерении сделать передовой интеллект общедоступным. Практически одновременно компания Moonshot AI выпустила модель Kimi-K3, а технологический гигант Alibaba анонсировал превью Qwen 3.8.
Все эти релизы весьма впечатляющие. По количеству параметров — мере сложности модели, полученной в процессе обучения, — китайские новинки обходят большинство известных аналогов. Kimi-K3 насчитывает 2,8 трлн параметров, что делает ее крупнейшей в мире ИИ-системой с открытым исходным кодом. Qwen 3.8 от Alibaba оперирует 2,4 трлн параметров. Американские лидеры отрасли — OpenAI и Anthropic — предпочитают держать эти данные своих систем в секрете.
Но главное отличие заключается в ценообразовании. 1 млн выходных токенов для модели GLM-5.2 от Z.ai стоит $1,92, тогда как Anthropic требует $50 за аналогичный объем для своей флагманской модели Claude Fable 5. Разница превышает 25 раз. Еще более агрессивную политику проводит лаборатория DeepSeek, объявившая о снижении цен на токены для своего API на 75%. Ее модель DeepSeek-V4 Flash предлагает расценки, при которых использование китайской системы обходится в 1/34 от стоимости американских конкурентов.
Исследовательская компания Artificial Analysis провела стресс-тестирование, в рамках которого ведущие модели выполняли 657 сложных офисных и административных задач, требующих гигантского расхода токенов. Итоги оказались примечательными. Выполнение этих задач на модели Opus 4.8 от Anthropic обошлось в $1 тыс. Использование GLM-5.2 от Z.ai стоило $270. Модель DeepSeek-V4 Flash справилась со всем объемом работы всего за $14.
При этом новейшая китайская модель Kimi-K3 не просто показала выдающуюся дешевизну, но и превзошла Fable 5 от Anthropic по количеству успешно выполненных задач без ошибок, обойдясь заказчику в три раза дешевле.
Выстрел в ногу
Распространение китайского софта поддерживается действиями самой американской администрации. Стремясь защитить свое технологическое превосходство, Белый дом 12 июня 2026 года запретил нерезидентам США использовать передовую модель Claude Fable 5 от Anthropic. Впервые доступ к коммерческому ИИ был заблокирован решением правительства. Реакция была обратной. Компании по всему миру осознали опасность полной зависимости от американских проприетарных систем, доступ к которым может быть аннулирован в любой момент. На этом фоне открытые китайские модели, чьи параметры выкладываются в открытый доступ для скачивания и локального запуска, выглядят безопасной гаванью.
Даже американские корпорации начинают пересматривать свои стратегии. По данным платежной платформы Ramp, в США фиксируется резкий рост числа компаний, оплачивающих услуги DeepSeek. Microsoft уже прорабатывает возможность интеграции китайских моделей в свой флагманский офисный помощник Copilot из-за непомерных расходов на использование американских систем.
Пекин умело использует ценовое преимущество своих моделей для геополитического влияния. На Всемирной конференции по искусственному интеллекту в Шанхае председатель КНР Си Цзиньпин объявил о создании центров сотрудничества по применению ИИ в рамках шести региональных организаций, охватывающих практически весь Глобальный Юг. Для развивающихся стран, стремящихся к модернизации, но не имеющих миллиардных бюджетов, дешевый китайский ИИ с открытым кодом становится единственным решением.
Этот тренд подтверждается и научным сообществом. Публикация в Nature указывает на то, что исследователи по всему миру массово переходят на китайские открытые модели (Qwen, GLM, DeepSeek). Они мощны, бесплатны или очень дешевы и могут быть запущены на локальном оборудовании, что полностью выводит научные группы из-под действия экспортного контроля США.
Для России, находящейся под беспрецедентным санкционным давлением и отрезанной от американских облачных сервисов, китайский опенсорс стал ключевым фактором выживания отечественной ИИ-индустрии. Не имея возможности легально использовать закрытые модели от OpenAI или Google, российские разработчики и крупные корпорации активно скачивают открытые веса китайских систем, дообучая их на собственных данных для создания суверенных корпоративных платформ. Это позволяет поддерживать темпы цифровизации экономики в условиях жестких аппаратных ограничений.
Триллионный обвал
Впрочем, у китайских моделей остаются уязвимости. Согласно исследованиям, они менее эффективны в обработке сложных логических задач, требующих многодневного автономного анализа, и порой расходуют больше токенов для «обдумывания» ответа, чем американские аналоги. Тем не менее для 90% рутинных офисных задач их возможностей уже более чем достаточно.
Для Уолл-стрит эта ситуация представляет серьезнейшую грозу. Рыночная капитализация американских технологических гигантов раздута ожиданиями того, что они смогут продавать ИИ по высоким тарифам в попытке окупить свои триллионные инвестиции в чипы Nvidia и строительство дата-центров. Если Китай делает базовый интеллект общедоступным и очень дешевым товаром, прибыльность американского ИИ-бизнеса уйдет в минус, а доминирование Кремниевой долины может быть подорвано. Учитывая, что весь фондовый рынок США сейчас поддерживается технологическими корпорациями, масштабы обвала могут быть запредельными. В январе 2025 года, когда выход модели DeepSeek R1 стер $1 трлн с американских фондовых площадок за один день, это могла быть всего лишь репетиция данного сценария.
Несмотря на серьезность угрозы, вероятность тотальной катастрофы для американской ИИ-индустрии, а значит (в наше время) и фондового рынка, несколько преувеличена. Есть ряд барьеров, преодолеть которые во многих случаях будет практически невозможно.
Первый — корпоративная безопасность и регулирование. Крупный западный бизнес (банки, медицинские корпорации, военно-промышленный комплекс) никогда не интегрирует в свои закрытые контуры модели, созданные в КНР. Риски наличия скрытых закладок, утечек данных и прямого запрета со стороны регуляторов США и ЕС полностью отсекают китайский опенсорс от премиального корпоративного сегмента развитых стран. Если же кто-то захочет такое провести, он может получить окрик из Вашингтона. Даже самые мощные корпорации отнюдь не всесильны и боятся политических лидеров, особенно в случае, когда речь идет о вопросах нацбезопасности.
Второе ограничение — экосистема. Американские гиганты предлагают клиентам не просто нейросеть, а глубоко интегрированную среду: облачные хранилища, системы кибербезопасности, офисные пакеты (как интеграция Copilot в продукты Microsoft). Клиенты платят за бесшовный опыт и техническую поддержку, а не только за сырую генерацию токенов.
В то же время за пределами США могут возникнуть интересные коллизии. Учитывая, что отношения американцев и ряда европейских стран далеки от идеала, многие из них как минимум попробуют проигнорировать «настоятельные рекомендации» США. Кто же откажется от явной выгоды? И это только усилит трансатлантические трения в экономике.
