В Кремниевой долине нарастает влияние искусственного интеллекта китайской разработки. Cистемы DeepSeek, Qwen и Kimi привлекают внимание американских стартапов и крупных корпораций, все чаще вытесняя западные решения. Эти модели появились и в российском сегменте. Как приход китайских ИИ-моделей трансформирует рынок ИИ в России и влияет на развитие отечественных технологий — в материале «Известий».

Китайский ИИ завоевывает американский рынок

Рынок изменяется, и крупные игроки быстро подстраиваются под новую ситуацию. Американские компании получают преимущества, опираясь на доступные китайские ИИ-системы, которые по скорости и ряду других параметров превосходят западные аналоги.

Такие китайские решения, как DeepSeek, Qwen и Kimi, активно завоевывают позиции в Кремниевой долине, оттесняя разработки из США, поскольку все больше местных фирм переходят на них при создании собственных продуктов. Несмотря на жесткую конкуренцию между Вашингтоном и Пекином в области ИИ, предприниматели из Калифорнии выбирают азиатские платформы за их дешевизну, вычислительные мощности и гибкость для кастомизации под конкретные задачи.

Для стартапов и корпораций важны низкие тарифы на инференс, оперативность и отсутствие эксплуатационных ограничений. Китайские open-source решения дают полную автономию — от загрузки и тонкой настройки до локального развертывания, что сокращает риски утечек данных и устраняет необходимость в платных облачных сервисах.

В результате происхождение LLM-моделей (Large Language Model, большая языковая модель) отходит на второй план, а ключевыми становятся надежность, кодинговые способности и экономическая выгода.

Так, глава Airbnb Брайан Чески признается, что использует линейку моделей Qwen от Alibaba для нового помощника в знаменитом приложении. “Они очень хороши, быстры и дешевы”. Он отмечает, что интеграция с ChatGPT от американской OpenAi пока не полностью отвечает задачам бизнеса.

Управляющий фондом Social Capital Чамат Палихапитья добавляет, что Kimi K2 значительно производительнее и ощутимо дешевле предложений OpenAI и Anthropic.

Выбор предпринимателей демонстрирует масштабный сдвиг в сторону китайских технологий в американском бизнесе. Исследования указывают, что переход на китайские модели носит не разовый характер, а представляет собой системное изменение.

«Если в начале 2024 года у Meta Llama (принадлежит корпорации Meta, признанной в России экстремистской) было около 10,6 млн скачиваний, в то время как у китайской Qwen — всего 0,5 млн, то к осени 2025 года ситуация изменилась коренным образом: Qwen достигла 385,3 млн загрузок, а Llama — 346,2 млн», — замечают эксперты Hugging Face.

Кроме того, более 40% новых языковых моделей на платформе построены на базе Qwen, тогда как семейство Llama занимает порядка 15%. По оценкам зарубежных аналитиков, эти сдвиги подтверждают высокую конкурентоспособность китайских решений.

Российский контекст: влияние и перспективы

Россия также переживает перемены, активно внедряя китайские разработки и параллельно развивая собственные ИИ-модели.

В аппарате заместителя председателя правительства Дмитрия Григоренко отмечают, что Россия — одна из немногих стран, располагающих собственными LLM. Пока европейские государства в основном применяют американские и китайские языковые модели, у России есть сразу две собственные: YandexGPT и GigaChat.

— Обе модели уже применяются и демонстрируют высокие результаты. Так, например, GigaChat 2 MAX от «Сбера» по результатам независимого бенчмарка MERA была признана сильнейшей нейросетью для русского языка в 2024 году, — говорят в аппарате Григоренко.

Для координации усилий в развитии технологий Россия и Китай недавно создали Рабочую группу по ИИ.

— РФ и КНР наметили перспективные направления сотрудничества в сфере развития ИИ. В их числе — разработка единых этических норм и технических стандартов в сфере искусственного интеллекта, проведение научных изысканий и практическое взаимодействие российских и китайских компаний, — сказали в аппарате Григоренко.

Выгоды и вызовы

Использование китайских моделей раскрывает множество возможностей, но одновременно влечет за собой определенные риски.

Заместитель директора ИИ-центра Университета Иннополис Иван Никанов указывает, что китайские open-source модели дешевле западных и их можно запускать локально, что повышает защиту данных и уменьшает затраты.

В то же время генеральный директор Pro-Vision Communications Владимир Виноградов отмечает двойственный эффект на российском рынке: китайские технологии открывают доступ к передовым моделям и понижают порог входа, но одновременно создают риск технологической зависимости. Он добавляет, что для сохранения конкурентоспособности нужны собственные инновации и инвестиции в R&D.

Советник гендиректора по развитию ИТ-интегратора DM Solutions Андрей Лубенец подчеркивает, что ключевое преимущество — низкая стоимость и готовность к локальным доработкам. Риски, по его словам, связаны с качеством русского языка и прозрачностью моделей.

Гендиректор iTPROTECT Андрей Мишуков отмечает, что нынешняя ситуация представляет собой не просто модный тренд, а структурную перестройку мировой ИИ-экосистемы, в которой Китай формирует альтернативный технологический стек.

В то же время vCISO/архитектор информационной безопасности UserGate Дмитрий Овчинников напоминает о важности аудита и контроля. По его словам, любой ИИ — это лишь инструмент, а безопасность зависит от корректного применения и управления.

Руководитель отдела ML компании Postgres Professional Савелий Батурин делает упор на экономию и управление. Он отмечает, что Qwen и DeepSeek можно скачать, развернуть локально и дообучить, что позволяет сократить затраты до 80–90% по сравнению с обучением модели с нуля. А глава РАЭК Дмитрий Гуляев подчеркивает растущую популярность отечественных решений. По его словам, «Алиса AI» лидирует среди российских пользователей с охватом 14,3%, существенно опережая конкурентов.