Відкритий проти закритого штучного інтелекту – Поворотний момент у глобальній геополітиці ШІ: відкритий вихідний код Китаю проти домінування США

Кінець домінування США? Стратегія відкритого коду Китаю руйнує монополію Кремнієвої долини

Кінець ексклюзивності: як зростання відкритих моделей штучного інтелекту змінює світовий порядок

2025 рік знаменує собою історичний поворотний момент у світі штучного інтелекту. Протягом тривалого часу Кремнієва долина з її філософією закритих, дорогих систем вважалася беззаперечним центром технологічного прогресу. Але ця гегемонія руйнується. Під впливом торговельних обмежень США та тиску на ефективність, китайські розробники ініціювали тиху революцію, яка зараз голосно лунає на світовому ринку: еру «Відкритого інтелекту».

З такими моделями, як DeepSeek та Qwen, китайські технологічні компанії більше не зосереджуються лише на обчислювальній потужності, а на радикальній економічній ефективності та широкій доступності. Коли модель досягає продуктивності флагманських моделей OpenAI, але коштує лише незначну частину в експлуатації, економічний ландшафт різко змінюється. Це парадоксальний ефект: санкції, спрямовані на уповільнення Китаю, спровокували хвилю демократизації, раптово зробивши ШІ доступним для всіх – від невеликих стартапів у Берліні до команд розробників у Бангалорі.

Але ця трансформація не лише відкриває можливості. Поки ціни падають, а інновації зростають, недоліки зростають: відсутність прозорості, ризики цензури та геополітична невизначеність супроводжують нові відкриті супермоделі. У наступній статті детально аналізується, як змінюється баланс сил між США та Китаєм, чому Meta раптово стає бенефіціаром і що ця нова реальність означає для європейської економіки та безпеки даних.

Підходить для цього:

• DeepSeek V3.2: Конкурент на рівні GPT-5 та Gemini-3 ТА можливість розгортання локально на ваших власних системах! Кінець гігабітним центрам обробки даних зі штучним інтелектом?

Демократизація штучного інтелекту переосмислює владні відносини

Наразі у світовому ландшафті штучного інтелекту відбуваються фундаментальні зміни, які виходять далеко за межі технологічних показників і мають глибокі економічні, стратегічні та геополітичні наслідки. Вперше в сучасній історії ШІ китайські розробники перевершили своїх американських конкурентів за кількістю завантажень моделей з відкритим кодом. Це не просто статистичний зсув, а радше симптом фундаментальної реструктуризації того, як штучний інтелект розробляється, поширюється та комерціалізується. Давня гегемонія США в секторі ШІ, яка базувалася на контролі над власницькими, високопродуктивними системами із закритим кодом, стикається з викликом нової логіки: логіки відкритих, масштабованих та економічно ефективних моделей.

Емпіричні дані однозначні. Згідно зі звітом «Економіка відкритого інтелекту», який аналізує статистику завантажень з платформи Hugging Face, понад 44 відсотки завантажень популярних нових моделей у 2025 році були здійснені в Китаї. Американські розробники, колись беззаперечні лідери ринку, постійно втрачають частку ринку. Сімейства моделей Qwen та DeepSeek від Alibaba переживають значне зростання, залишаючи позаду колишніх домінуючих конкурентів у США, таких як Meta та Google. Тільки на ці два китайські сімейства моделей припадає 14 відсотків усіх завантажень. Для порівняння, моделі Llama від Meta, які все ще домінували на ринку у 2024 році, досягли лише 500 мільйонів завантажень за той самий період, тоді як сімейство Qwen від Alibaba досягло понад 750 мільйонів завантажень.

Стратегічна відкритість як відповідь на санкції США

Однак цей зсув є не лише результатом технологічної переваги, а скоріше наслідком навмисної стратегічної переорієнтації китайських технологічних компаній. У той час як американські гіганти, такі як OpenAI та Google, приховують свої найсучасніші технології штучного інтелекту за дорогими платними доступами та закритими API, Китай дотримувався діаметрально протилежної стратегії. Понад двадцять китайських компаній та університетів випустили моделі з відкритим кодом, що представляють собою скоординоване, якщо не формально спрямоване, послання світовому ринку. Ця стратегія відкритості не є альтруїзмом, а продуманою відповіддю на експортні обмеження та технологічні санкції, накладені Сполученими Штатами на китайські технологічні компанії. Згідно з американською програмою поширення штучного інтелекту (AI Diffusion Framework), передові чіпи штучного інтелекту блокуються для Китаю, що змушує китайських розробників працювати з менш дорогим обладнанням та ефективнішими алгоритмами.

Парадоксально, але це технологічне обмеження призвело до інновації, яка в довгостроковій перспективі може виявитися більш дорогою для американської індустрії штучного інтелекту: масової демократизації технологій штучного інтелекту. Роблячи свої моделі відкрито доступними, китайські компанії різко знижують бар'єр входу для невеликих команд, стартапів та дослідницьких установ у всьому світі. Вони гарантують, що розробка штучного інтелекту більше не буде виключною привілеєм кількох мегакорпорацій з багатомільярдними бюджетами. Цей стратегічний вибір, народжений необхідністю, стає найпотужнішою зброєю проти закритої філософії штучного інтелекту США.

Ефективність замість грубої сили: економічна перевага нових архітектур

Економічна суть цього зрушення полягає в радикальній економічній ефективності китайських моделей. DeepSeek-R1, наприклад, досягає технічної продуктивності, яка дорівнює або перевищує OpenAI-o1, тоді як експлуатаційні витрати становлять лише близько п'яти відсотків. Метрика витрат є конкретною: DeepSeek стягує 2,19 долара за мільйон вихідних токенів, тоді як OpenAI-o1 коштує 60 доларів за мільйон токенів. Це не незначна різниця, а радше економія коштів приблизно в 30 разів за порівнянної або кращої якості продукції. Така структура витрат базується на фундаментальній методологічній інновації. У той час як OpenAI використовує триетапний процес, що складається з контрольованого точного налаштування, моделювання винагород та оптимізації PPO, DeepSeek використовує чисте навчання з підкріпленням без попереднього нагляду. Модель навчається методом спроб і помилок, виправляючи себе та вирішуючи складні проблеми за допомогою алгоритмічних експериментів, а не за допомогою дорогого людського керівництва.

Бюджет на навчання підкреслює економічну нерівність: DeepSeek інвестував приблизно дванадцять мільйонів доларів у навчання R1. OpenAI зараз витрачає приблизно сім мільярдів доларів щорічно на навчання та логічний висновок, причому окремі навчальні цикли, як повідомляється, коштують сотні мільйонів доларів. У звіті Wall Street Journal зазначається, що OpenAI виділяє близько п'ятисот мільйонів доларів на шестимісячний цикл навчання для GPT-5. Ці цифри не лише підкреслюють підвищення економічної ефективності, але й глибший зсув у технологічній логіці: китайські розробники виявили, що розмір та обчислювальна потужність не є єдиними визначальними факторами продуктивності моделі. Інтелектуальна архітектура, ефективні методи навчання та оптимізоване використання апаратного забезпечення можуть призвести до величезної економії коштів.

Ця технологічна інновація має прямий вплив на економічну доступність штучного інтелекту. Наприклад, ціна моделі Qwen Long від Albaba знизилася на 97 відсотків, що зробило її доступною для мільйонів розробників, стартапів та підприємців, які не можуть конкурувати з цінами OpenAI. Водночас очевидно, що китайські моделі набирають обертів на ринку завдяки частішим оновленням та швидшим циклам випуску версій. Кожне оновлення моделі зазвичай призводить до збільшення бази користувачів та їх впровадження. Оскільки китайські постачальники випускають нові версії набагато частіше, їхня база користувачів зростає швидше, ніж у американських постачальників, які оновлюються рідше, але з більшими стрибками в продуктивності та функціональності.

Відповідь Кремнієвої долини: між домінуванням інфраструктури та поворотом Meta до відкритого коду

Перехід від монополії до фрагментованого ландшафту не слід розуміти як спрощений наратив про Давида проти Голіафа. Швидше, це співіснування різних економічних логік. США зберігають структурні переваги. Маючи приблизно 500 000 спеціалістів зі штучного інтелекту, американська промисловість володіє найбільшим у світі кадровим фондом. Інвестиції у венчурний капітал та дослідження становлять приблизно 502 мільярди доларів щорічно. Потужність центрів обробки даних у США становить 45 гігават, що є найвищим показником у світі. Ця інфраструктурна перевага дозволяє американським компаніям продовжувати навчання найпотужніших моделей із закритим кодом, які перевершують альтернативи з відкритим кодом у багатьох вузькоспеціалізованих додатках. Моделі OpenAI цінуються за їхню надійність та узгодженість, Meta-Llama створила потужну спільноту, а Google Gemini пропонує мультимодальні можливості з власною масштабованістю.

Водночас Meta, одна з найважливіших технологічних компаній США, стає найбільшим відступником американської моделі закритого коду. Під керівництвом Марка Цукерберга Meta запустила агресивну програму відкритого коду, випустивши свою найпотужнішу на сьогоднішній день відкриту модель Llama 4. З 400 мільярдами параметрів Llama 4 позиціонує себе як прямого конкурента OpenAI та Google, але з однією фундаментальною відмінністю: вона вільно доступна. Це рішення Meta є свідомим відхиленням від попередньої стратегії та сигналізує про те, що навіть визнаний технологічний гігант усвідомив, що майбутнє ринку штучного інтелекту полягає у відкритості. Прогноз Gartner підтверджує цю тенденцію: моделі мов програмування з відкритим кодом становитимуть приблизно 50 відсотків корпоративного ринку до 2027 року, що вдвічі більше, ніж сьогодні.

Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Кероване рішення на основі штучного інтелекту – промислові послуги зі штучним інтелектом: ключ до конкурентоспроможності в секторах послуг, промисловості та машинобудування

Нові можливості для малих і середніх підприємств та європейський суверенітет даних

Зростання популярності моделей штучного інтелекту з відкритим кодом має негайні наслідки для малих та середніх підприємств (МСП). Підприємці та розробники тепер можуть інтегрувати можливості ШІ у свої продукти, не витрачаючи мільйони на власні API. Стартапи, засновані в Європі, Азії чи інших регіонах, вперше досягли справжнього технологічного паритету з гігантами. Наприклад, французька компанія Mistral AI, яка розробляє моделі з відкритим кодом і нещодавно завершила великий раунд фінансування з оцінкою в шість мільярдів євро, отримує пряму вигоду від цього нового ландшафту. Аналогічно, німецький стартап Aleph Alpha, який зосереджується на європейському суверенітеті даних, може будувати на потужних фундаментах з відкритим кодом, замість того, щоб розвиватися з нуля.

Водночас, моделі з відкритим кодом відкривають нові можливості розгортання, які є критично важливими для організацій, що дбають про конфіденційність даних та безпеку. Замість того, щоб надсилати дані на сервери OpenAI, Google або навіть китайські сервери, компанії можуть запускати моделі локально на власному обладнанні. Це не просто технічна можливість, а економічна та регуляторна необхідність. У серпні 2025 року Європейський Союз запровадив свій Регламент щодо моделей штучного інтелекту загального призначення, який передбачає широкі вимоги до прозорості. Постачальники моделей з великими мовами програмування повинні детально розкривати, як працюють їхні моделі, на яких даних вони навчалися та як вони керують ризиками. Для моделей з відкритим кодом передбачені деякі винятки, що дає європейським та світовим розробникам регуляторну перевагу над закритими системами.

Підходить для цього:

• НОВИНКА! DeepSeek OCR – тихий тріумф Китаю: як штучний інтелект з відкритим кодом підриває домінування США у сфері чіпів

Парадокс прозорості та геополітичні ризики безпеки

Однак якість та прозорість цих відкритих моделей демонструють тривожне зниження. У 2022 році близько 80 відсотків популярних моделей відкрито розкривали дані, на яких вони навчалися. До 2025 року цей показник знизився до лише 39 відсотків. Насправді з'являється не справжнє відкрите програмне забезпечення з повною прозорістю, а радше нова категорія: напіввідкриті моделі, які можна завантажити безкоштовно, але чиї внутрішні механізми та дані навчання неможливо відстежити. Це свого роду демократизація без прозорості, доступність без розуміння. Це дозволяє багатьом людям використовувати та інтегрувати системи штучного інтелекту, але водночас створює нові невизначеності щодо справжнього походження та упередженостей цих систем.

Ця відсутність прозорості стає особливо проблематичною, коли йдеться про китайські моделі. Хоча китайські розробники агресивно поширюють свої моделі, вони діють під впливом державних цензурних рекомендацій. DeepSeek та інші китайські системи штучного інтелекту, як відомо, приховують або фальсифікують інформацію, коли запити робляться щодо делікатних тем, таких як Тайвань чи різанина на площі Тяньаньмень. Це не випадковість, а прояв китайської системи контролю, в якій усі технологічні компанії працюють під державним наглядом. Наслідки для безпеки ледь помітні, але значні: хоча моделі з відкритим кодом із західних джерел можуть, принаймні теоретично, бути перевірені дослідницькою спільнотою, китайські моделі перебувають під впливом непрозорих механізмів політичного контролю без будь-якої прозорості.

Друга проблема безпеки стосується конфіденційності даних та урядового спостереження. DeepSeek зберігає дані користувачів на серверах у Китаї, не пропонуючи користувачам опції відмови. Це надає китайському уряду потенційний доступ до даних. Звіти вказують на те, що реалізації DeepSeek також схильні до видачі незахищеного коду, коли запити стають політично чутливими. Це викликає не лише занепокоєння щодо конфіденційності, але й питання щодо безпеки та надійності систем, що використовуються в критичній інфраструктурі або урядових установах. Федеральний уряд Німеччини та європейські інституції справедливо обережно ставляться до розгортання китайських систем штучного інтелекту в чутливих контекстах.

Парадоксально, але ця геополітична напруженість може дозволити Європі, яка довгий час була пасивним спостерігачем у перегонах між США та Китаєм щодо розвитку штучного інтелекту, взяти на себе незалежну роль. Традиційною помилкою Європи було регулювання, поки інші впроваджували інновації, та впровадження інновацій, поки США масштабувалися. Ця історична закономірність призвела до того, що європейські винаходи, такі як Інтернет, були монополізовані американськими компаніями. Однак регулювання ШІ в ЄС може прокласти інший шлях. Замість того, щоб просто реактивно регулювати, Європа може проактивно зосередитися на прозорості, суверенітеті даних та локальній обробці. Це не лише створює регуляторну чіткість, але й конкурентне середовище для європейських розробників, що спеціалізуються на довірі, безпеці та відповідності.

Однак геополітична реальність залишається неоднозначною. США продовжують утримувати абсолютне лідерство в найпотужніших системах, хоча все частіше не завдяки OpenAI, а завдяки Meta та, певною мірою, Anthropic. Китай не на шляху до технологічного випередження США, а радше до того, щоб зробити технологічну конкуренцію більш економічно ефективною та демократичною. Це змінює правила гри для мільйонів учасників, але не обов'язково для організацій з необмеженими бюджетами. Однак довгостроковий наслідок полягає в тому, що майбутнє з легкодоступними, економічно ефективними технологіями штучного інтелекту для всіх учасників перерозподілить глобальні можливості та ризики.

Руйнування бізнес-моделей та реальність показників використання

Економічні наслідки цього зрушення є глибокими. Для компаній це означає, що традиційні бізнес-моделі, засновані на власних технологіях штучного інтелекту, зазнають тиску. Вісімдесят п'ять відсотків компаній, опитаних у нещодавньому дослідженні, розглядають генеративний штучний інтелект як важливу можливість для трансформації своїх бізнес-моделей. Водночас близько однієї п'ятої попереджають про значні ризики порушення роботи існуючих бізнес-моделей. Такі сфери, як розробка програмного забезпечення, дизайн, створення контенту та традиційний консалтинг, можуть бути суттєво трансформовані, якщо високопродуктивні системи штучного інтелекту стануть доступними для всіх.

Це також стосується динаміки ринку праці. Якщо системи штучного інтелекту більше не обмежуватимуться дорогими власницькими технологіями, а стануть доступними для будь-якого розробника, завдання, які зараз потребують спеціалізованої експертизи, можуть стати масово автоматизованими. Наприклад, агентство веб-дизайну може бути замінене невеликою командою з хорошою підтримкою ШІ. Сервісні центри, програмісти, дизайнерські бюро та адміністративні відділи можуть бути фундаментально трансформовані завдяки наявності потужних відкритих моделей. Однак це не подія автоматизації в класичному розумінні, а радше перерозподіл створення цінності: замість великої компанії з великим бюджетом, яка надає послуги ШІ, те саме можуть зробити середні або малі підприємства.

Емпіричні показники використання підтверджують цей фундаментальний зсув. Ситуація стає ще зрозумілішою, якщо врахувати фактичну генерацію токенів — обсяг продукції, яку фактично створюють користувачі ШІ, — а не кількість завантажень. Наприкінці 2024 року китайські моделі становили лише близько 1,2 відсотка світової генерації токенів. До 2025 року ця частка зросла майже до 30 відсотків лише за кілька тижнів, в середньому становлячи близько 13 відсотків протягом року. Це ще більш разючий зсув, ніж показують дані про завантаження. Тільки DeepSeek згенерував приблизно 14,37 трильйона токенів між листопадом 2024 року та листопадом 2025 року, що значно більше, ніж 5,59 трильйона токенів Qwen, і разом вони перевершують загальний обсяг виробництва всіх інших моделей з відкритим кодом разом узятих.

Іншими словами, це не просто зміна в доступності чи інтересі, а реальна зміна у використанні. Мільйони людей та організацій вже активно використовують китайські відкриті моделі для своїх щоденних завдань, розробки програмного забезпечення, досліджень та створення контенту.

На завершення можна стверджувати, що емпірична реальність 2025 року представляє принципово інший ландшафт штучного інтелекту, ніж той, що був три роки тому. Перехід від архітектури, орієнтованої на закрите програмне забезпечення, де домінують США, до багатополярного ландшафту, орієнтованого на відкрите програмне забезпечення, вже не є передбаченням чи потенціалом, а реальністю, з якою ми живемо. Китайські розробники технічно не випередили США, але встановили іншу економічну логіку, яка надає пріоритет економічній ефективності, доступності та швидкості. Ця конкуренція буде виграна не завдяки абсолютній технологічній перевазі, а завдяки ринковій логіці: той, хто пропонує доступні, легкодоступні та регулярно оновлювані моделі, отримає більшу частку ринку, незалежно від того, чи показує його система на десяту відсотка вищі результати в кожному окремому бенчмарку.

Таким чином, 2025 рік знаменує перехід від ери ексклюзивності ШІ до ери поширення ШІ. Наслідки для економіки, управління, безпеки та глобальної динаміки влади є значними та вимагають фундаментальної переорієнтації стратегічних міркувань у політиці, бізнесі та науці. Безкоштовна або недорога доступність високопродуктивних систем ШІ сама по собі не є проблематичною, але створює нові обов'язки: прозорість щодо походження, навчальних даних та потенційних упереджень стає важливою. Водночас це відкриває нову можливість для таких країн, як Німеччина та Європейський Союз, функціонувати не лише як регулятори, а й як незалежні гравці на світовому ринку ШІ.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

Konrad Wolfenstein

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць