Одно заметил в последнее время, что стоит остановиться. В феврале прошлого года DeepSeek объявила, что их новая модель будет сотрудничать с полностью локальными производителями чипов, без зависимости от Nvidia. «Мы не используем Nvidia» — простая фраза, но она несет огромные смысловые нагрузки.

Рынок изначально в этом усомнился. Разумно ли коммерчески отказаться от Nvidia, которая занимает более 90% рынка чипов для обучения? Но то, что происходит здесь, глубже простого коммерческого решения. Это вопрос настоящей независимости вычислительной мощности.

Настораживающая правда в том, что китайским компаниям не мешают сами чипы, а что-то под названием CUDA. Эта платформа Nvidia практически управляет всем в мире искусственного интеллекта. Каждый разработчик, каждый фреймворк, каждый проект — все связаны с ней. Создание альтернативной среды означает переписывание десятилетий развития, инструментов и опыта. Кто заплатит эту цену?

Но Китай выбрал другой путь. Вместо прямого противостояния он пошел по пути внедрения через алгоритмы. В конце 2024 и начале 2025 годов китайские компании AI массово перешли к моделям с гибридными экспертами. Простая идея: вместо запуска полностью крупномасштабной модели, разбить ее на маленьких экспертов и активировать только наиболее релевантных. DeepSeek V3 — отличный пример — 671 миллиард параметров, но активируется только 37 миллиардов, то есть всего 5,5%. Стоимость обучения? всего 5,576 миллиона долларов. GPT-4 обошлась примерно в 78 миллионов. Разница колоссальна.

Эта разница напрямую отразилась на цене. API DeepSeek дешевле Claude в 25–75 раз. Итог? В феврале доля китайских моделей на OpenRouter выросла на 127% всего за три недели, впервые обогнав США. Год назад она не превышала 2%. Сейчас почти 60%.

Но здесь начинается настоящая часть. Снижение стоимости инференса не решает основную проблему — обучение. А для этого нужна колоссальная вычислительная мощность.

В Чжэнчжоу, небольшом городе, известном нержавеющей сталью, построена локальная производственная линия длиной 148 метров. От подписания до запуска — всего 180 дней. Суть? Полностью локальные чипы: процессор Loongson 3C6000 и карта Taichu Yuanqi для промышленного ускорения. При полном запуске выходит по пять единиц в минуту. Важно, что эти чипы уже начали выполнять реальные крупные задачи обучения.

В январе 2026 года Zhipu запустила совместно с Huawei модель GLM-Image — первую продвинутую модель для генерации изображений, полностью обученную на локальных китайских чипах. После нее сразу же обучили крупную модель «звезд» на локальной китайской вычислительной базе.

Это настоящее качественное изменение. Инференс требует относительно низких требований. Обучение — это обработка огромных объемов данных и сложных градиентных расчетов. Требования возрастает в десять раз по вычислительной мощности, пропускной способности и программной экосистеме.

Huawei Ascend — здесь настоящая сила. К концу 2025 года число разработчиков среды Ascend превысило 4 миллиона. Более 3000 партнеров. 43 ключевые модели в индустрии обучены на базе этой платформы. Более 200 моделей с открытым исходным кодом адаптированы.

На конференции MWC в марте 2026 года Huawei впервые представила SuperPoD на внешних рынках. Мощность обработки Ascend 910B достигла уровня NVIDIA A100. Разрыв перешел из категории непригодных в использование в пригодные.

Но есть еще одна сторона, о которой многие не говорят: энергия. Конечная точка вычислительной мощности — это энергия. И здесь разрыв полностью противоположный.

Китай производит 10,4 триллиона киловатт-часов в год. США — 4,2 триллиона. Китай в два с половиной раза превышает американский объем. Важнее всего? Домашнее потребление в Китае составляет всего 15% от общего, тогда как в США — 36%. Это означает огромную промышленную энергию, которую можно направить на развитие вычислений.

По стоимости электроэнергии в регионах, где сосредоточен AI в США, цены колеблются между 0,12 и 0,15 доллара за киловатт-час. В западном Китае — около 0,03 доллара. В четыре-пять раз дешевле американских цен. И в то время как в США сталкиваются с реальными энергетическими проблемами — Вирджиния и Джорджия приостановили одобрения новых дата-центров — китайский AI тихо выходит за границы.

Но на этот раз выходит не продукт или фабрика. Выходит токен — минимальная единица, которую обрабатывают модели ИИ. Он производится в китайских вычислительных фабриках, а затем передается по морским кабелям по всему миру. Это совершенно новая цифровая товарная категория.

Данные о распределении пользователей DeepSeek рассказывают историю: Китай — 30,7%, Индия — 13,6%, Индонезия — 6,9%, США — 4,3%. Поддержка 37 языков. Очень популярно на развивающихся рынках. 26 тысяч международных компаний имеют аккаунты. В Китае — занимает 89% рынка.

Это очень похоже на индустриальную независимость сорокалетней давности. В 1986 году Япония подписала соглашение о полупроводниках с США. Тогда японская промышленность находилась на пике — контролировала 51% мирового рынка в 1988 году. Но после подписания? Доля японских DRAM снизилась с 80% до 10%. К 2017 году на рынке IC осталось всего 7%. Гиганты ушли через разделение, поглощение или постоянные убытки.

Разница в том, что Япония смирилась с тем, чтобы быть лучшим производителем в системе, управляемой одной силой, но не создала собственную независимую экосистему. Когда волна ушла, она поняла, что у нее есть только производство.

Китай стоит на аналогичном, но совершенно другом распутье. Внутренние внешние давления огромны — три волны ограничений на чипы с постоянным ростом. Но на этот раз выбрали гораздо более сложный путь: максимальные алгоритмические улучшения, локальные чипы для перехода от вывода к обучению, накопление 4 миллионов разработчиков в системе Ascend, затем глобальный токен. Каждый шаг создает независимую индустриальную систему, которой у Японии никогда не было.

27 февраля 2026 года три локальных производителя чипов опубликовали отчеты о результатах в один день. Kimo увеличила доходы на 453% и впервые получила годовую прибыль. Moi Tun вырос на 243%, но потерял 1 миллиард. Muxi вырос на 121%, потеряв около 800 миллионов.

Половина — огонь, половина — вода. Огонь — это чрезмерный аппетит рынка. Пустота в 95%, оставленная Nvidia, постепенно заполняется. Рынок нуждается в реальной альтернативе. Это очень редкая структурная возможность, вызванная геополитическими напряжениями.

Вода — это огромная стоимость построения экосистемы. Каждая реальная потеря денег — это вложения в создание локальной CUDA. Исследования и разработки, поддержка программного обеспечения, инженеры, решающие проблемы перевода один за другим. Эти потери — не плохое управление, а налог на войну, который нужно платить.

Эти три финансовых отчета честно показывают реальную картину этой борьбы за вычислительную мощность. Это не вдохновляющая победа, а ожесточенная битва, и кровь течет на передовой.

Но форма войны уже изменилась. Восемь лет назад мы обсуждали: можем ли мы остаться? Сегодня мы обсуждаем: какая цена за выживание? Самая цена — это прогресс.