Открытый против закрытого искусственного интеллекта – поворотный момент в глобальной геополитике ИИ: открытый исходный код Китая против доминирования США

Конец доминирования США? Стратегия Китая в области открытого исходного кода разрушает монополию Кремниевой долины

Конец эксклюзивности: как рост открытых моделей искусственного интеллекта меняет глобальный мировой порядок

2025 год знаменует собой исторический поворот в мире искусственного интеллекта. Долгое время Кремниевая долина, с её философией закрытых, дорогостоящих систем, считалась бесспорным центром технологического прогресса. Но эта гегемония рушится. Под влиянием торговых ограничений США и стремления к эффективности китайские разработчики инициировали тихую революцию, которая сейчас громко отзывается на мировом рынке: эра «открытого интеллекта».

Благодаря таким моделям, как DeepSeek и Qwen, китайские технологические компании больше не сосредотачиваются на чистой вычислительной мощности, а на радикальной экономической эффективности и широкой доступности. Когда модель достигает производительности флагманских моделей OpenAI, но обходится в разы дешевле, экономическая ситуация кардинально меняется. Это парадоксальный эффект: санкции, направленные на замедление развития Китая, вызвали волну демократизации, внезапно сделав ИИ доступным для всех — от небольших стартапов в Берлине до команд разработчиков в Бангалоре.

Но эта трансформация приносит не только возможности. Хотя цены падают, а инновации растут, негативные последствия усиливаются: новые открытые супермодели сопровождаются отсутствием прозрачности, рисками цензуры и геополитической неопределенностью. В данной статье подробно анализируется, как меняется баланс сил между США и Китаем, почему Meta внезапно становится бенефициаром и что эта новая реальность означает для европейской экономики и безопасности данных.

Подходит для:

• DeepSeek V3.2: конкурент уровня GPT-5 и Gemini-3, а также возможность локального развёртывания на ваших собственных системах! Конец гигабитных центров обработки данных ИИ?

Демократизация искусственного интеллекта меняет властные отношения

В настоящее время в глобальном ландшафте искусственного интеллекта происходит фундаментальный сдвиг, выходящий далеко за рамки технологических показателей и имеющий глубокие экономические, стратегические и геополитические последствия. Впервые в современной истории ИИ китайские разработчики превзошли своих американских конкурентов по количеству загрузок моделей с открытым исходным кодом. Это не просто статистический сдвиг, а скорее симптом фундаментальной перестройки того, как разрабатывается, распространяется и коммерциализируется искусственный интеллект. Долгое время господство США в секторе ИИ, основанное на контроле над проприетарными, высокопроизводительными системами с закрытым исходным кодом, оспаривается новой логикой: логикой открытых, масштабируемых и экономически эффективных моделей.

Эмпирические данные однозначны. Согласно отчету «Экономика открытого интеллекта», анализирующему статистику загрузок платформы Hugging Face, более 44 процентов загрузок популярных новых моделей в 2025 году приходилось на Китай. Американские разработчики, некогда бесспорные лидеры рынка, постоянно теряют свою долю. Семейства моделей Qwen и DeepSeek от Alibaba демонстрируют колоссальный рост, оставляя позади ранее доминирующих американских конкурентов, таких как Meta и Google. На долю этих двух китайских семейств моделей приходится 14 процентов всех загрузок. Для сравнения, модели Llama от Meta, которые все еще доминировали на рынке в 2024 году, достигли лишь 500 миллионов загрузок за тот же период, в то время как семейство Qwen от Alibaba превысило 750 миллионов загрузок.

Стратегическая открытость как ответ на санкции США

Однако этот сдвиг является не только результатом технологического превосходства, но и следствием целенаправленной стратегической перестройки китайских технологических компаний. В то время как американские гиганты, такие как OpenAI и Google, скрывают свои самые передовые технологии искусственного интеллекта за дорогостоящими платными барьерами и закрытыми API, Китай проводит диаметрально противоположную стратегию. Более двадцати китайских компаний и университетов выпустили модели с открытым исходным кодом, что представляет собой скоординированное, если не формально направленное, послание мировому рынку. Эта стратегия открытости — не альтруизм, а продуманный ответ на экспортные ограничения и технологические санкции, введенные Соединенными Штатами в отношении китайских технологических компаний. В рамках американской программы распространения ИИ передовые чипы для ИИ заблокированы для Китая, что вынуждает китайских разработчиков работать с более дешевым оборудованием и более эффективными алгоритмами.

Парадоксально, но это технологическое ограничение привело к инновации, которая в долгосрочной перспективе может оказаться более дорогостоящей для американской индустрии ИИ: массовая демократизация технологий ИИ. Делая свои модели общедоступными, китайские компании значительно снижают барьер для входа для небольших команд, стартапов и исследовательских институтов по всему миру. Они гарантируют, что разработка ИИ больше не является исключительной привилегией нескольких мегакорпораций с многомиллиардными бюджетами. Этот стратегический выбор, продиктованный необходимостью, становится самым мощным оружием против закрытой философии ИИ в США.

Эффективность вместо грубой силы: экономическое превосходство новых архитектур

Экономическая основа этого сдвига заключается в радикальной экономической эффективности китайских моделей. Например, DeepSeek-R1 достигает технических показателей, равных или превосходящих показатели OpenAI-o1, при этом операционные издержки составляют всего около пяти процентов. Показатель стоимости конкретен: DeepSeek взимает 2,19 доллара за миллион токенов, в то время как OpenAI-o1 стоит 60 долларов за миллион токенов. Это не незначительная разница, а скорее экономия средств примерно в 30 раз при сопоставимом или лучшем качестве выходных данных. Такая структура затрат основана на фундаментальном методологическом нововведении. В то время как OpenAI использует трехэтапный процесс, состоящий из контролируемой тонкой настройки, моделирования вознаграждения и оптимизации PPO, DeepSeek использует чистое обучение с подкреплением без предварительного контроля. Модель обучается методом проб и ошибок, корректируя себя и решая сложные задачи посредством алгоритмических экспериментов, а не с помощью дорогостоящего человеческого вмешательства.

Бюджет на обучение подчеркивает экономическое неравенство: DeepSeek инвестировала около двенадцати миллионов долларов в обучение своей модели R1. OpenAI сейчас тратит около семи миллиардов долларов в год на обучение и вывод результатов, при этом, по сообщениям, стоимость отдельных циклов обучения составляет сотни миллионов долларов. В отчете Wall Street Journal говорится, что OpenAI закладывает около пятисот миллионов долларов в бюджет на шестимесячный цикл обучения GPT-5. Эти цифры не только подчеркивают экономическую эффективность, но и указывают на более глубокий сдвиг в технологической логике: китайские разработчики обнаружили, что размер и вычислительная мощность не являются единственными факторами, определяющими производительность модели. Интеллектуальная архитектура, эффективные методы обучения и оптимизированное использование оборудования могут привести к огромной экономии средств.

Эта технологическая инновация оказывает прямое влияние на экономическую доступность ИИ. Например, цена модели Qwen от Albaba снизилась на 97 процентов, что сделало её доступной для миллионов разработчиков, стартапов и предпринимателей, которые не могут конкурировать с ценами OpenAI. В то же время очевидно, что китайские модели набирают обороты на рынке благодаря более частым обновлениям и более быстрым циклам версий. Каждое обновление модели обычно приводит к увеличению пользовательской базы и распространению. Поскольку китайские поставщики выпускают новые версии гораздо чаще, их пользовательская база растёт быстрее, чем у американских поставщиков, которые обновляются реже, но с более значительными улучшениями производительности и функциональности.

Ответ Кремниевой долины: между доминированием в инфраструктуре и переходом Meta на открытый исходный код

Переход от монополии к фрагментированному ландшафту не следует понимать как упрощенную историю противостояния Давида и Голиафа. Скорее, это сосуществование различных экономических логик. США сохраняют структурные преимущества. Имея около 500 000 специалистов по ИИ, американская промышленность обладает крупнейшим в мире кадровым резервом. Ежегодные инвестиции в венчурный капитал и исследования составляют примерно 502 миллиарда долларов. Мощность центров обработки данных в США составляет 45 гигаватт, что является самым высоким показателем в мире. Это инфраструктурное превосходство позволяет американским компаниям продолжать обучение самых мощных моделей с закрытым исходным кодом, которые превосходят альтернативы с открытым исходным кодом во многих узкоспециализированных приложениях. Модели OpenAI ценятся за свою надежность и согласованность, Meta-Llama создала мощное сообщество, а Google Gemini предлагает многомодальные возможности с собственной масштабируемостью.

В то же время Meta, одна из важнейших американских технологических компаний, становится крупнейшим отступником от американской модели закрытого исходного кода. Под руководством Марка Цукерберга Meta запустила агрессивную программу открытого исходного кода, выпустив свою самую мощную на сегодняшний день открытую модель — Llama 4. Обладая 400 миллиардами параметров, Llama 4 позиционирует себя как прямой конкурент OpenAI и Google, но с одним фундаментальным отличием: она находится в свободном доступе. Это решение Meta представляет собой сознательный пересмотр своей предыдущей стратегии и сигнализирует о том, что даже признанный технологический гигант признал, что будущее рынка ИИ лежит в открытости. Прогноз Gartner подтверждает эту тенденцию: к 2027 году на языковые модели с открытым исходным кодом будет приходиться примерно 50 процентов корпоративного рынка, что вдвое больше, чем сегодня.

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Новые возможности для малых и средних предприятий и европейского суверенитета данных

Развитие моделей ИИ с открытым исходным кодом имеет непосредственные последствия для малых и средних предприятий (МСП). Предприниматели и разработчики теперь могут интегрировать возможности ИИ в свои продукты, не тратя миллионы на проприетарные API. Стартапы, основанные в Европе, Азии и других регионах, впервые достигли подлинного технологического паритета с гигантами. Например, французская компания Mistral AI, которая разрабатывает модели с открытым исходным кодом и недавно завершила крупный раунд финансирования с оценкой в ​​шесть миллиардов евро, получает прямую выгоду от этой новой ситуации. Аналогично, немецкий стартап Aleph Alpha, который фокусируется на европейском суверенитете данных, может опираться на мощные основы с открытым исходным кодом, вместо того чтобы разрабатывать решения с нуля.

В то же время, модели с открытым исходным кодом открывают новые возможности развертывания, которые имеют решающее значение для организаций, заботящихся о конфиденциальности и безопасности данных. Вместо отправки данных на серверы OpenAI, Google или даже китайских серверов, компании могут запускать модели локально на собственном оборудовании. Это не просто техническая возможность, но и экономическая и нормативная необходимость. В августе 2025 года Европейский союз ввел в действие Регламент об ИИ для моделей общего назначения, который предусматривает обширные требования к прозрачности. Поставщики больших языковых моделей должны подробно раскрывать, как работают их модели, на каких данных они были обучены и как они управляют рисками. Для моделей с открытым исходным кодом предусмотрены некоторые исключения, что дает европейским и мировым разработчикам нормативное преимущество перед закрытыми системами.

Подходит для:

• НОВИНКА! DeepSeek OCR — тихий триумф Китая: как ИИ с открытым исходным кодом подрывает доминирование США на рынке чипов

Парадокс прозрачности и геополитические риски для безопасности

Однако качество и прозрачность этих открытых моделей демонстрируют тревожное снижение. В 2022 году около 80 процентов популярных моделей открыто раскрывали данные, на которых они обучались. К 2025 году этот показатель упал до 39 процентов. Фактически формируется не настоящий открытый исходный код с полной прозрачностью, а скорее новая категория: полуоткрытые модели, которые можно бесплатно скачать, но чья внутренняя работа и обучающие данные не могут быть отслежены. Это своего рода демократизация без прозрачности, доступность без понимания. Она позволяет многим людям использовать и интегрировать системы ИИ, но в то же время создает новые неопределенности относительно истинного происхождения и предвзятости этих систем.

Отсутствие прозрачности становится особенно проблематичным, когда речь идет о китайских моделях. Хотя китайские разработчики активно распространяют свои модели, они работают под влиянием государственной цензуры. Известно, что DeepSeek и другие китайские системы искусственного интеллекта подавляют или фальсифицируют информацию при запросах по таким деликатным темам, как Тайвань или события на площади Тяньаньмэнь. Это не совпадение, а проявление китайской системы контроля, в рамках которой все технологические компании работают под государственным надзором. Последствия для безопасности неочевидны, но значительны: в то время как модели с открытым исходным кодом из западных источников могут, по крайней мере теоретически, быть проверены исследовательским сообществом, китайские модели находятся под влиянием непрозрачных механизмов политического контроля без какой-либо прозрачности.

Вторая проблема безопасности связана с конфиденциальностью данных и государственным наблюдением. DeepSeek хранит пользовательские данные на серверах в Китае, не предоставляя пользователям возможности отказаться от их использования. Это потенциально открывает доступ к данным для китайского правительства. Сообщения указывают на то, что реализации DeepSeek также склонны к выпуску небезопасного кода, когда запросы становятся политически чувствительными. Это вызывает не только опасения по поводу конфиденциальности, но и вопросы о безопасности и надежности систем, используемых в критической инфраструктуре или государственных учреждениях. Федеральное правительство Германии и европейские институты справедливо проявляют осторожность в отношении развертывания китайских систем искусственного интеллекта в чувствительных контекстах.

Парадоксально, но эта геополитическая напряженность может позволить Европе, долгое время остававшейся пассивным наблюдателем в гонке ИИ между США и Китаем, занять независимую позицию. Традиционная ошибка Европы заключалась в регулировании, пока другие внедряли инновации, и в инновациях, пока США наращивали масштабы. Эта историческая модель привела к тому, что европейские изобретения, такие как интернет, были монополизированы американскими компаниями. Однако регулирование ИИ в ЕС может проложить другой путь. Вместо простого реактивного регулирования Европа может активно сосредоточиться на прозрачности, суверенитете данных и локальной обработке. Это не только создаст нормативную ясность, но и конкурентную среду для европейских разработчиков, специализирующихся на доверии, безопасности и соблюдении нормативных требований.

Однако геополитическая реальность остается сложной. США по-прежнему обладают абсолютным лидерством в самых мощных системах, хотя все чаще не через OpenAI, а через Meta и, в некоторой степени, Anthropic. Китай не стремится к технологическому превосходству над США, а скорее к тому, чтобы сделать технологическую конкуренцию более экономически эффективной и демократичной. Это меняет правила игры для миллионов участников, но не обязательно для организаций с неограниченными бюджетами. Однако долгосрочное последствие заключается в том, что будущее с легкодоступными и экономически эффективными технологиями ИИ для всех участников перераспределит глобальные возможности и риски.

Разрушение бизнес-моделей и реальные показатели использования

Экономические последствия этого сдвига огромны. Для компаний это означает, что традиционные бизнес-модели, основанные на собственных технологиях искусственного интеллекта, оказываются под давлением. В недавнем исследовании 85% компаний рассматривают генеративный ИИ как важную возможность для трансформации своих бизнес-моделей. В то же время около пятой части предупреждают о значительных рисках для существующих бизнес-моделей. Такие области, как разработка программного обеспечения, дизайн, создание контента и традиционный консалтинг, могут быть кардинально изменены, если высокопроизводительные системы ИИ станут доступны каждому.

Это также относится к динамике рынка труда. Если системы искусственного интеллекта перестанут быть ограничены дорогостоящими проприетарными технологиями и станут доступны любому разработчику, задачи, которые в настоящее время требуют специальных знаний, могут стать в значительной степени автоматизированными. Например, веб-дизайнерское агентство может быть заменено небольшой командой с хорошей поддержкой ИИ. Сервисные центры, программисты, дизайн-студии и административные отделы могут быть коренным образом преобразованы благодаря доступности мощных открытых моделей. Однако это не автоматизация в классическом смысле, а скорее перераспределение создания ценности: вместо крупной компании с большим бюджетом, предоставляющей услуги ИИ, этим могут заниматься средние и малые предприятия.

Эмпирические показатели использования подтверждают этот фундаментальный сдвиг. Ситуация становится еще яснее, если рассматривать фактическую генерацию токенов — объем результатов работы ИИ, фактически создаваемых пользователями, — а не количество загрузок. В конце 2024 года на китайские модели приходилось всего около 1,2 процента от общего объема генерации токенов в мире. К 2025 году эта доля выросла почти до 30 процентов всего за несколько недель, составляя в среднем около 13 процентов в течение года. Это еще более драматичный сдвиг, чем показывают данные о загрузках. Только DeepSeek сгенерировал приблизительно 14,37 триллиона токенов в период с ноября 2024 года по ноябрь 2025 года, что значительно больше, чем 5,59 триллиона токенов Qwen, и вместе они превосходят общий объем генерации всех остальных моделей с открытым исходным кодом вместе взятых.

Другими словами, это не просто изменение доступности или интереса, а реальное изменение в использовании. Миллионы людей и организаций уже активно используют китайские открытые модели для решения повседневных задач, разработки программного обеспечения, исследований и создания контента.

В заключение можно сказать, что эмпирическая реальность 2025 года представляет собой принципиально иной ландшафт искусственного интеллекта, чем три года назад. Переход от архитектуры, в которой доминируют США и которая ориентирована на закрытый исходный код, к многополярной архитектуре, основанной на открытом исходном коде, — это уже не предсказание или потенциал, а реальность. Китайские разработчики технически не обогнали США, но создали иную экономическую логику, которая ставит во главу угла экономичность, доступность и скорость. Эта конкуренция будет выиграна не за счет абсолютного технологического превосходства, а за счет рыночной логики: тот, кто предложит доступные, легкодоступные и регулярно обновляемые модели, получит большую долю рынка, независимо от того, будет ли его система на десятую долю процента выше по каждому отдельному тесту.

Таким образом, 2025 год знаменует собой переход от эры эксклюзивности ИИ к эре его распространения. Последствия для экономики, управления, безопасности и глобальной динамики власти значительны и требуют фундаментальной переориентации стратегических соображений в политике, бизнесе и науке. Бесплатная или недорогая доступность высокопроизводительных систем ИИ сама по себе не является проблемой, но она создает новые обязанности: прозрачность в отношении происхождения, обучающих данных и потенциальных искажений становится крайне важной. В то же время это открывает новые возможности для таких стран, как Германия и Европейский союз, функционировать не просто как регуляторы, а как независимые игроки на глобальном рынке ИИ.

☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.

☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!

 

Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

 

 

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑️ Создание или корректировка цифровой стратегии и цифровизации.

☑️ Расширение и оптимизация процессов международных продаж.

☑️ Глобальные и цифровые торговые платформы B2B

☑️ Пионерское развитие бизнеса/маркетинг/PR/выставки.

Xpert.Digital обладает глубокими знаниями различных отраслей. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, которые точно соответствуют требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Постоянно анализируя тенденции рынка и следя за развитием отрасли, мы можем действовать дальновидно и предлагать инновационные решения. Благодаря сочетанию опыта и знаний мы создаем добавленную стоимость и даем нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Подробнее об этом здесь:

• Используйте 5-кратный опыт Xpert.Digital в одном пакете — всего от 500 евро в месяц