Казалось бы, сценарий развития индустрии искусственного интеллекта был написан заранее и утвержден где-то в высоких кабинетах Кремниевой долины. Американские гиганты вливают миллиарды долларов, строят закрытые экосистемы, а весь остальной мир послушно покупает доступ к их API. Но реальность, как это часто бывает, внесла свои коррективы.
Пока инвесторы накачивают деньгами OpenAI и Anthropic, рассчитывая на их безусловное доминирование, американские стартаперы все чаще смотрят в другую сторону. И то, что они там видят, им нравится гораздо больше. Речь идет о китайских открытых моделях, которые начали проникать в софт, разрабатываемый в США. NBC обращает внимание на удивительный тренд: разработчики выбирают „сделано в Китае“ не только из экономии, но и потому, что это просто удобнее.
Почему Кремниевая долина выбирает „Made in China“
Давайте будем честны: бизнес умеет считать деньги лучше, чем политики. Американские модели ИИ, безусловно, остаются технологическими лидерами и задают тон всей гонке вооружений в этой сфере. Однако их китайские конкуренты уже дышат им в спину, и это дыхание становится все более горячим. Отставание, если оно и есть, для большинства прикладных задач стало практически незаметным.
Главная проблема американских флагманов — их закрытость и цена. Чтобы использовать GPT-4 или Claude в своем приложении, стартап должен платить за каждый запрос через API. Это дорого, это ставит бизнес в зависимость от „большого брата“, и, что немаловажно, это часто медленно.
Китайские же решения, такие как DeepSeek R1 или Qwen от Alibaba, предлагают альтернативу, от которой трудно отказаться. Они бесплатны. Вы можете скачать их, развернуть на собственных серверах или даже на локальном компьютере пользователя, и делать с ними все, что душе угодно.
Разработчики приложений все чаще сталкиваются с дилеммой: платить огромные суммы за аренду американских „мозгов“ или взять китайский аналог, который можно докрутить под себя. Выбор все чаще падает на второй вариант. Это поднимает неудобный вопрос: не была ли стратегия США по созданию закрытых, элитарных систем стратегической ошибкой? Ведь пока гиганты строят крепости, китайцы раздают оружие всем желающим.
Свобода действий против золотой клетки
В чем конкретно преимущество открытого кода перед закрытым API? Представьте, что вы строите дом. В случае с OpenAI вы арендуете готовую комнату, в которой нельзя переставлять мебель, а за вход нужно платить каждый раз. Китайские открытые модели — это набор стройматериалов. Бери и строй что хочешь.
Эксперты отмечают, что функциональный разрыв между платными американскими и бесплатными китайскими системами стремительно сокращается. В некоторых аспектах уже наблюдается паритет. Это подтверждают и данные платформы OpenRouter, и кейсы реальных приложений.
Dayflow и приватность.
Возьмем для примера приложение Dayflow для macOS. Это своего рода аналог нашумевшей функции Windows Recall, которая запоминает все действия пользователя. Разница в том, что Dayflow работает на китайских моделях локально. Данные не улетают в облако, они обрабатываются прямо на вашем ноутбуке. Это дешевле для разработчика и безопаснее для параноидального (в хорошем смысле) пользователя.
Сервис Kilo Code.
В популярном инструменте для генерации кода Kilo Code статистика говорит сама за себя: из двадцати доступных моделей семь — китайские. И шесть из них имеют открытый исходный код.
Разработчикам банально проще начинать работу с открытых систем. Вы берете базовую модель Qwen, „скармливаете“ ей свои специфические данные, учите ее навыкам, которых нет ни у кого на рынке, и получаете уникальный продукт. С закрытой моделью от OpenAI такой фокус не пройдет — вы ограничены тем функционалом, который вам соизволили предоставить.
Гонка скоростей: Alibaba против Anthropic
Еще один фактор, который играет на руку китайским разработчикам, — это темп. Китайские компании выпускают обновления с пугающей регулярностью. Та же Alibaba в этом году выкатывала новую модель в среднем каждые 20 дней. Для сравнения, у американской Anthropic этот цикл занимал около 47 дней.
В мире стартапов, где две недели могут решать судьбу проекта, такая скорость имеет значение. Чем быстрее обновляется база, тем быстрее вы можете внедрять новые фичи.
Конечно, у закрытых американских моделей все еще есть козыри в рукаве. Они удобнее, проще в первоначальной настройке и лучше интегрированы с популярными фреймворками для создания ИИ-агентов. Но долго ли продержится это преимущество, если конкуренты обновляются в два раз чаще?
Подводные камни: безопасность и политика
Разумеется, не все так безоблачно. Использование китайского софта в американских продукте — это всегда хождение по тонкому льду. Американские разработчики прекрасно осознают риски.
- Во-первых, вопросы вызывает надежность протоколов безопасности. У того же DeepSeek с этим были проблемы.
- Во-вторых, существует риск „прошитых“ нарративов. ИИ — это не просто калькулятор, это генератор смыслов. И если модель обучалась на данных, одобренных партией, она может ненавязчиво продвигать прокитайскую повестку в своих ответах.
Политический аспект тоже нельзя игнорировать. Белый дом уже указывал на возможные связи Alibaba с китайской армией. Это создает серьезные риски для бизнеса: сегодня ты строишь продукт на базе Qwen, а завтра его запрещают на законодательном уровне.
Есть и скептическое мнение, что китайские успехи вторичны. Критики утверждают, что создатели DeepSeek и других моделей — это „быстрые последователи“. Грубо говоря, они копируют результаты исследований OpenAI и Anthropic, а не создают что-то принципиально новое. Но для конечного пользователя это не так уж важно. Если копия работает так же хорошо, как оригинал, но стоит в десять раз дешевле (или вообще бесплатна), выбор очевиден.
Попытка реванша
Американские техногиганты видят эту угрозу. До недавнего времени главной надеждой открытого ПО из США было семейство моделей Llama от Meta. Они пользовались огромной популярностью, но сейчас даже они начинают проигрывать конкуренцию китайским аналогам по соотношению ресурсов и качества.
Марк Цукерберг пытается переломить ситуацию, открывая новые подразделения вроде Superintelligence Labs, но уже предупредил: полной открытости ждать не стоит.
Ситуация стала настолько серьезной, что вмешалась политика. В июле Белый дом фактически призвал американских разработчиков активнее заходить в сегмент открытых систем, чтобы не отдавать эту поляну Китаю без боя. В августе OpenAI впервые за пять лет пошла на уступки и выпустила модели с открытыми весами.
Однако переломить тренд пока не удается. Рынок — вещь упрямая и прагматичная. Пока инвесторы мечтают о мировой монополии американского ИИ, рядовые инженеры и стартаперы голосуют кошельком и строками кода. И все чаще этот голос уходит в пользу открытых, доступных и быстрых решений с Востока. Возможно, настоящая революция ИИ происходит не на закрытых серверах в Сан-Франциско, а в открытых репозиториях, доступных каждому.
Подпишись на канал в Дзене, поставь лайк и поделись с друзьями!
Жмякни на колокольчик
Подпишись на мой основной канал!