Китайський наступ на відкрите програмне забезпечення у сфері штучного інтелекту: як вільне програмне забезпечення руйнує багатомільярдний бізнес Кремнієвої долини – Зображення: Xpert.Digital
DeepSeek, Qwen та компанія: Відкриті моделі штучного інтелекту Китаю таємно захоплюють світ
Ефект бумеранга: як санкції США зробили можливим гігантське диво штучного інтелекту в Китаї
Глобальний світ технологій переживає історичний переворот: те, що нещодавно вважалося неприступною, багатомільярдною сферою Кремнієвої долини, тепер перебуває під величезним тиском через безпрецедентний наступ відкритого коду з боку Китаю. Завдяки таким системам, як DeepSeek, Qwen від Alibaba та Kimi K2.5, китайські розробники не лише досягають показників великих американських гігантів, таких як OpenAI, але й знижують їхні ціни до 95 відсотків. Результатом є фундаментальний структурний зсув, який революціонізує всю галузь: вже 80 відсотків американських стартапів покладаються на ці надзвичайно ресурсоефективні моделі з Далекого Сходу. За іронією долі, обмежувальні заходи США, такі як експортний контроль над мікрочіпами, значно підживили цей сплеск інновацій і змусили Китай зробити архітектурні прориви. Захід, і особливо технологічно відстала Європа, зараз стикається з величезним стратегічним викликом: як впоратися з новим світовим порядком штучного інтелекту, в якому передові технології раптово надходять з Пекіна майже безкоштовно, водночас створюючи глибоку геостратегічну залежність?
Пов'язано з цим:
Коли вільне програмне забезпечення з Пекіна розбиває мільярдні ставки Кремнієвої долини
Глобальний ландшафт штучного інтелекту докорінно змінився за останні дванадцять місяців. Те, що колись було безперечною прерогативою американських технологічних компаній, тепер дедалі більше проникає в китайські моделі з відкритим кодом, які за показниками продуктивності відповідають найкращим західним системам, коштуючи при цьому лише частину ціни. Ця структурна зміна впливає не лише на окремі продукти чи компанії, а й ставить під сумнів всю архітектуру створення цінності генеративного штучного інтелекту. Щоб зрозуміти наслідки цього розвитку, варто систематично дослідити економічні, технологічні та геополітичні сили, що сприяють розвитку китайських екосистем штучного інтелекту.
Момент DeepSeek як каталізатор нової ери
У січні 2025 року китайський стартап DeepSeek випустив свою модель міркування R1, що викликало шокову хвилю, яка вийшла далеко за межі технічних кіл. Новина про те, що відносно невелика компанія з приблизно 200 співробітниками представила модель, продуктивність якої конкурувала з найкращими системами OpenAI, сколихнула фінансові ринки. Заявлені DeepSeek витрати на навчання приблизно на 5,6 мільйона доларів за чистий час обробки на графічному процесорі базової моделі V3 швидко стали символом нової динаміки витрат, хоча аналітики оцінювали фактичні загальні витрати, включаючи дослідження, персонал та інфраструктуру, у сотні мільйонів. Вирішальним моментом була не точна цифра, а послання: високопродуктивні моделі ШІ можна розробляти зі значно меншими ресурсами, ніж раніше вважала американська галузь. DeepSeek використав низку архітектурних інновацій для досягнення цієї мети, включаючи архітектуру Mixture of Experts, де лише 37 мільярдів із 671 мільярда загальних параметрів активні на один токен, та навчання FP8 із вдвічі меншими вимогами до пам'яті. Це підвищення ефективності мало негайні економічні наслідки: модель R1 пропонувалася за цінами виведення $0,55 за мільйон вхідних токенів та $2,19 за мільйон вихідних токенів, що становить знижку від 90 до 95 відсотків порівняно з аналогічними пропозиціями OpenAI.
Qwen від Alibaba та тихе завоювання платформ для розробників
Хоча DeepSeek домінував у заголовках новин, не менш суттєві зміни відбувалися на платформах, що мають вирішальне значення для практичної розробки штучного інтелекту. Сімейство моделей Qwen від Alibaba перевищило 700 мільйонів завантажень на платформі спільного штучного інтелекту Hugging Face до січня 2026 року, ставши найпоширенішою системою штучного інтелекту з відкритим кодом у світі. Qwen вже обігнав моделі Llama від Meta за сукупними завантаженнями до жовтня 2025 року, а до грудня 2025 року щомісячні завантаження Qwen перевищили сукупний показник наступних восьми найбільших сімейств моделей, включаючи Meta, DeepSeek, OpenAI, Mistral, Nvidia та Zhipu.AI. Незалежні трекери показали сукупний обсяг завантажень приблизно 385 мільйонів для Qwen порівняно з 346 мільйонами для Llama до середини грудня 2025 року. Це домінування випливає з цілеспрямованої стратегії: Alibaba пропонує широкий спектр варіантів моделей, від полегшених версій з 600 мільйонами параметрів до систем з десятками мільярдів параметрів, і все це за ліцензіями, що дозволяють комерційне використання та індивідуальне налаштування. Qwen також має особливі хороші результати у багатомовних завданнях, особливо китайською та арабською мовами, що сприяє його використанню в Азії, на Близькому Сході та в Латинській Америці.
Kimi K2.5 та нова цінова реальність для топових моделей
Останній розділ у цій розробці був написаний Moonshot AI наприкінці січня 2026 року з випуском Kimi K2.5. Ця модель з відкритою вагою та приблизно одним трильйоном параметрів досягла балу 50,2 відсотка у вимогливому бенчмарку Humanity's Last Exam за допомогою інструментів, перевершивши GPT-5.2, Claude Opus 4.5 та Gemini 3 Pro. На платформі рейтингу Artificial Analysis K2.5 досягла балу Elo 1309 для завдань на основі агентів, випередивши GLM-4.7, DeepSeek V3.2 та Gemini 3 Pro. Що робить Kimi K2.5 особливо привабливим з економічної точки зору, так це його економічна ефективність: витрати на висновок становлять приблизно 0,60 долара США на мільйон вхідних токенів порівняно з 5 доларами США для Claude Opus 4.5 та 3 долари США на мільйон вихідних токенів порівняно з 25 доларами США. На практиці це означає економію коштів у вісім разів за порівнянної продуктивності. Крім того, він пропонує технічну інновацію, що має велике значення для корпоративного використання: K2.5 може паралельно керувати до 100 субагентів та виконувати робочі процеси з кількістю скоординованих викликів інструментів до 1500, скорочуючи час обробки паралелізованих завдань у 4,5 раза. Той факт, що K2.5 також є першою провідною моделлю з відкритим кодом, яка пропонує власні мультимодальні можливості для обробки зображень та відео, усуває одну з останніх перешкод, які раніше стримували моделі з відкритим кодом порівняно з пропрієтарними системами.
Пов'язано з цим:
Зростання частки світового ринку в конкретних цифрах
Сума цих окремих подій проявляється в безпрецедентному стрибку частки ринку. Згідно з аналізом OpenRouter, який оцінив понад 100 трильйонів токенів даних про використання в реальному світі, частка китайських моделей штучного інтелекту у світовому використанні зросла з 13 відсотків на початку 2025 року до майже 30 відсотків до кінця року. Спільне дослідження MIT та Hugging Face показало, що китайські моделі з відкритим кодом досягли частки завантажень у 17,1 відсотка між серпнем 2024 року та серпнем 2025 року, вперше перевершивши США, де цей показник становив 15,8 відсотка. DeepSeek очолила екосистему з відкритим кодом з 14,37 трильйонами оброблених токенів, за нею йдуть Qwen з 5,59 трильйонами та Metas Llama з 3,96 трильйонами. Nikkei повідомив, що частка китайського генеративного штучного інтелекту на світовому ринку становила близько 15 відсотків у листопаді 2025 року, порівняно з лише приблизно одним відсотком роком раніше. Загальні показники завантажень за регіонами особливо чітко демонструють цей зсув: Китай має близько 540 мільйонів завантажень, США – 474 мільйони, а Європейський Союз – лише 118 мільйонів.
Чому 80 відсотків американських стартапів покладаються на китайські моделі
Зміна ринку не є абстрактним явищем, а безпосередньо впливає на бізнес-рішення технологічних компаній. Мартін Касадо, партнер відомої венчурної фірми Andreessen Horowitz, лаконічно підсумував масштаб цієї зміни: приблизно 80 відсотків стартапів, які шукають фінансування від фірми та покладаються на моделі з відкритим кодом, використовують китайські технології. Причина полягає в простих бізнес-розрахунках. Стартапи, що використовують моделі на основі DeepSeek, платять від 0,10 до 0,20 долара за мільйон токенів, тоді як порівнянні робочі навантаження від провідних постачальників власних технологій коштують від 20 до 60 доларів — різниця в 100-300 разів. Для початкової компанії або компанії серії А, яка обробляє від 50 до 100 мільйонів токенів щомісяця, це означає різницю між витратами від 1000 до 2000 доларів та від 100 000 до 600 000 доларів на місяць. У поточних умовах фінансування ця різниця може означати від 15 до 24 місяців резервів ліквідності проти трьох-шести місяців. Продуктивність більше не є перешкодою: кілька китайських моделей з відкритим кодом відповідають або перевищують результати попередніх версій GPT-4 за стандартними тестами програмування та логіки. Це призводить до вторинного ефекту стратегічного значення: коли логічний висновок та точне налаштування стають практично вільними на рівні стартапу, спеціалізація знову стає економічно вигідною. Засновники, які раніше покладалися на загальні підказки із закритих API, тепер можуть навчати предметно-орієнтовані високоточні моделі.
Новий вимір цифрової трансформації з «керованим ШІ» (штучним інтелектом) – платформа та рішення B2B | Xpert Consulting
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 ваше комплексне та безтурботне рішення 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 всього за кілька днів.
Основні переваги з першого погляду:
⚡ Швидке впровадження: від ідеї до готового до використання застосунку за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну додану 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 подбаємо про повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на базі 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.
Більше інформації тут:
Кінець дорогому штучному інтелекту? Як стратегія відкритого коду Китаю перевертає світ технологій з ніг на голову
Розрахунки з відкритим кодом у Пекіні як інструмент промислової політики
Китайський наступ на відкрите програмне забезпечення не є випадковим розвитком ринку, а радше результатом цілеспрямованої стратегії промислової політики. Пекін активно сприяє публікації вагових коефіцієнтів відкритих моделей за допомогою грантів, податкових пільг та спеціальних регуляторних домовленостей, які дозволяють китайським лабораторіям публікувати повні вагові коефіцієнти моделей, тоді як багато західних колег тримають свої провідні моделі закритими. Ця стратегія дотримується чіткої економічної логіки: розподіляючи можливості по всій екосистемі, Китай може компенсувати труднощі прямої конкуренції з жорстко контрольованими лідерами американського ринку, такими як OpenAI та Anthropic. Ця логіка дифузії особливо ефективна в системі, де державні планувальники, великі технологічні платформи та стартапи мають стимули демонструвати видимий прогрес у сфері штучного інтелекту. У серпні 2025 року Державна рада Китаю представила проект закону, який заохочує університети винагороджувати внески у відкрите програмне забезпечення та дозволяє студентам визнавати внески студентів на таких платформах, як GitHub або Gitee, як академічний кредит. Провідні установи, такі як Університет Цінхуа, почали систематично інтегрувати розробку ШІ та залучення до відкритого програмного забезпечення у свої освітні програми. На міжнародному рівні Китай свідомо позиціонує себе як багатосторонній, відкритий та орієнтований на розвиток актор в управлінні штучним інтелектом, і ця риторика дедалі більше резонує, особливо на Глобальному Півдні, тоді як адміністрація Трампа зосереджується на домінуванні Америки та підході «Америка понад усе».
Пов'язано з цим:
Пастка експортного контролю та її парадоксальні наслідки
Ключовим каталізатором успіху Китаю у сфері відкритого коду, як не дивно, став саме той захід, який мав на меті йому перешкодити: американський експортний контроль над передовими чіпами штучного інтелекту. Виключення китайських компаній з доступу до найпотужніших напівпровідників Nvidia змусило китайські лабораторії впроваджувати інновації на архітектурному рівні. Генеральний директор Nvidia Дженсен Хуан оголосив експортний контроль провалом у травні 2025 року, вказавши, що частка Nvidia на ринку Китаю впала з 95 відсотків за адміністрації Обами до 50 відсотків за Байдена, тоді як китайські компанії одночасно перейшли на напівпровідники від вітчизняних виробників, таких як Huawei, та прискорили власні ланцюги поставок. У січні 2026 року адміністрація Трампа за нових умов дозволила експорт чіпів Nvidia H200 до Китаю, передбачивши 25-відсоткову частку доходу для уряду США та те, що експорт не може перевищувати 50 відсотків від кількості, проданої американським клієнтам. Ця політика розкриває фундаментальну дилему: хоча обмеження доступу до чіпів уповільнило Китай у короткостроковій перспективі, воно призвело до довгострокових архітектурних проривів, які підривають перевагу дорожчих західних моделей. Інститут політики азіатського суспільства вже попереджав, що надмірна зосередженість на закритих, власницьких системах може підірвати лідерство Америки, і виступав за стратегію розумної відкритості.
Стратегічна вразливість Європи в гонці штучного інтелекту
Для Європи зміна розподілу сил у секторі штучного інтелекту створює особливий виклик. Маючи лише 118 мільйонів завантажень Hugging Face, ЄС значно відстає від Китаю та США і ризикує стати подвійно залежним: від американських власницьких систем, з одного боку, та китайських моделей з відкритим кодом, з іншого. Аналіз, проведений Інститутом Брейгеля в Брюсселі, стверджує, що дешевші моделі ШІ одночасно пропонують європейським компаніям можливість розробляти менші, більш спеціалізовані програми ШІ на основі моделей більших мов. ЄС, зі свого боку, оголосив про інвестиційну ініціативу в розмірі 200 мільярдів євро у розвиток ШІ. Водночас Європейське управління ШІ стикається з делікатним балансуванням: надійні регуляторні рамки в рамках Закону про ШІ повинні бути узгоджені з необхідністю зміцнення відстаючої європейської екосистеми ШІ. Компанії та уряди в Південно-Східній Азії, на Близькому Сході та в Латинській Америці все частіше обирають китайські моделі з відкритою вагою як основу для локального розгортання, не в останню чергу з міркувань суверенітету даних. Ця тенденція може створити довгострокову технологічну залежність, яка суперечить європейським інтересам.
Зміна економічної парадигми в індустрії штучного інтелекту
Події минулого року призвели до фундаментальної зміни парадигми в економіці штучного інтелекту. Попередня бізнес-модель американської індустрії штучного інтелекту спиралася на масштабні інвестиції у власні, першокласні системи, монетизовані через підписки та корпоративні контракти. Ця модель передбачає суттєву технологічну перевагу, яка виправдовує цінові надбавки. Саме ця перевага зараз систематично руйнується. Китайська стратегія нормалізує очікування, що високопродуктивні моделі штучного інтелекту повинні бути доступні дешево або навіть безкоштовно. Це небажана новина для інвесторів, які зробили ставку на створення вартості закритих моделей. Випуск DeepSeek R1 розглядався як один із тригерів для розпродажу на трильйон доларів у технологічному секторі США, оскільки це сигналізувало про глибокі побоювання інвесторів щодо комерціалізації ШІ та зростання конкурентоспроможності Китаю. Основна економічна динаміка зрозуміла: коли витрати на навчання конкурентоспроможних моделей падають на порядок, а витрати на логічний висновок – на два порядки, змінюється вся структура галузі. Такі компанії, як Airbnb, вже використовують моделі Qwen від Alibaba для інтерфейсу обслуговування клієнтів, що є прикладом того, як навіть відомі західні компанії інтегрують переваги китайських моделей з відкритим кодом у вартість у свої ланцюжки створення вартості.
Наступна хвиля буде більш спеціалізованою та потужною
Наступне покоління китайських моделей з відкритим кодом буде ще більш диференційованим та потужним. Qwen від Alibaba перетворився на одне з найрізноманітніших сімейств відкритих моделей, з варіантами від окремих ноутбуків до центрів обробки даних, оптимізованих для конкретних завдань, таких як структуроване виконання інструкцій або програмування. DeepSeek, очевидно, працює над новим проектом під кодовою назвою MODEL1, який з'явився у спільноті відкритого коду. Водночас інші китайські гравці позиціонують себе: Zhipu AI зі своїм GLM-образом, навченим на вітчизняних чіпах, ByteDance із Seedream 4.0 та Qwen Image-2512 від Alibaba, яка зарекомендувала себе як безкоштовна модель з відкритим кодом для генерації високоякісних зображень, ландшафтів та тексту. Спрощена китайська зараз становить майже п'ять відсотків світового обсягу токенів, що робить її другою за величиною мовою після англійської, яка займає 82,87 відсотка. Зростаюча різноманітність моделей означає, що розробники в усьому світі все частіше отримують доступ до спеціалізованих інструментів, які раніше були доступні лише найбільшим технологічним компаніям.
Питання сили, що стоїть за моделлю з відкритим кодом
За технологічною та економічною динамікою криється глибше питання владної політики. Спосіб поширення та контролю моделей ШІ визначає, хто формує інфраструктуру наступної технологічної революції. Китайські моделі зазвичай публікують свої вагові коефіцієнти – числові значення, встановлені під час навчання, які визначають поведінку моделі. Будь-хто може завантажувати, запускати, вивчати та змінювати ці системи. Це аж ніяк не стандартна практика для американських моделей, навіть тих, що номінально відкриті. OpenAI, незважаючи на свою назву, зберігає свої найсучасніші системи у власності, і навіть Llama від Meta підпадає під умови обслуговування, які обмежують необмежену модифікацію. Китайські постачальники розраховують, що повна відкритість не тільки принесе їм престиж у спільноті розробників, але й створить армію волонтерів-удосконалювачів, які будуть надалі розвивати технологію за свій рахунок. Дані Stanford HAI підтверджують цей ефект: з січня 2025 року похідні моделі, засновані на Qwen та DeepSeek, перевершили ті, що побудовані на великих західних фундаментальних моделях. Приблизно 40 відсотків моделей ШІ, розроблених китайськими компаніями, використовуються для складних завдань, таких як програмування та дизайн.
Незручний рахунок для Заходу
Стратегічний виклик для Заходу можна звести до незручного розрахунку: якщо китайські моделі з відкритим кодом проникнуть у 80 відсотків інфраструктури американських стартапів і охоплять понад 10 відсотків користувачів у понад 30 країнах, як свідчать сучасні тенденції, тоді виникне технологічна залежність від геостратегічного конкурента. Водночас мільйони розробників, компаній та дослідницьких установ у всьому світі отримають вигоду від безпрецедентного доступу до потужних технологій штучного інтелекту. Питання про те, чи являє собою демократизація інфраструктури штучного інтелекту через китайські моделі з відкритим кодом чистий виграш чи чистий ризик для безпеки, формуватиме дебати щодо технологічної політики найближчих років. Відповідь залежатиме від того, чи розробить Захід власну узгоджену стратегію, яка поєднує переваги відкритих інновацій з надійним порядком денним промислової політики, чи продовжить коливатися між протекціонізмом та запізнілою лібералізацією. Одне можна сказати напевно: часи, коли передовий штучний інтелект був привілеєм фінансово потужних американських корпорацій, безповоротно минули.
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑️ Наша ділова мова – англійська або німецька
☑️ НОВИНКА: Листування вашою рідною мовою!
Konrad Wolfenstein
Я та моя команда раді бути вашим особистим консультантом.
Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму тут wolfenstein@xpert.digital:, або просто зателефонувавши мені за номером +49 7348 4088 965. Моя адреса електронної пошти
Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.
