Китайские модели искусственного интеллекта от Zhipu AI и DeepSeek набирают популярность среди американских разработчиков, поскольку их соотношение цены и производительности достигает десятикратного преимущества перед американскими аналогами.
Китайские модели искусственного интеллекта от Zhipu AI и DeepSeek набирают популярность среди американских разработчиков, поскольку их соотношение цены и производительности достигает десятикратного преимущества перед американскими аналогами.
Эти китайские ИИ-модели активно проникают на рынок США, предлагая привлекательное ценностное предложение: сопоставимую производительность при стоимости, составляющей примерно одну десятую от американских решений. Как недавно сообщило CNBC, растет число американских компаний, которые переходят от использования OpenAI и Anthropic к DeepSeek, Zhipu AI и Qwen для нужд своей ИИ-инфраструктуры.
Данные платформы OpenRouter, которая агрегирует множество ИИ-моделей для разработчиков, демонстрируют, что потребление токенов китайскими моделями стабильно превышает 20% еженедельной доли с февраля 2026 года, достигая пиков до 30%. Этот показатель представляет собой резкий рост по сравнению со средним показателем за предыдущие 12 месяцев, который составлял около 7%, что указывает на структурный сдвиг в предпочтениях разработчиков.
Разница в стоимости весьма существенна. При сравнении ценообразования DeepSeek V4 с GPT-5.5, китайская модель стоит примерно 5% от американского конкурента для входных токенов и около 7% для выходных. Модель Zhipu GLM-5.2 имеет входную цену примерно в 28% от GPT-5.5, а стоимость вывода — около 15%. В противовес Anthropic Sonnet 5, входная цена GLM-5.2 дешевле на 30%, а стоимость вывода — на 56%. Для приложений с высокой нагрузкой и чувствительных к затратам задач такие различия могут обернуться экономией в миллионы долларов ежегодно.
Производительность также значительно улучшилась. DeepSeek V4 ProMax продемонстрировал конкурентные результаты в тестах LiveCodeBench, Terminal Bench и BrowseComp, превосходя Claude Opus 4.6 по некоторым метрикам. Модель Zhipu GLM-5.1 Thinking показала более высокие баллы в SWE Pro, чем Claude Opus 4.6 и GPT-5.4. Кроме того, GLM-5.2 отстает от Claude Opus 4.8 всего лишь примерно на 1% в бенчмарке FrontierSWE, при этом стоить в пять раз дешевле.
Помимо ценового вопроса, китайские ИИ-модели выигрывают за счет открытости. DeepSeek, Zhipu AI (GLM) и Qwen предлагают модели с открытым весом, что позволяет предприятиям использовать варианты с собственным хостингом и сохранением суверенитета данных, чего не могут обеспечить закрытые американские модели. По мере углубления внедрения ИИ компании все чаще требуют контролируемых архитектур ИИ, охватывающих публичное облако, частное развертывание и гибридные схемы.
Основатель американской ИИ-компании поделился в X, что он полностью перевел трафик с Anthropic на DeepSeek V4 в начале июня, сэкономив миллионы долларов и отметив улучшения производительности во многих сценариях использования. Эта тенденция распространяется по экосистеме разработчиков США, ослабляя ценовую власть, которой пользовались американские лаборатории передового ИИ, и сигнализируя о переходе от рынка «кто самый сильный» к рынку «кто предлагает самую дешевую единицу интеллекта».
При истечении срока блокировки акций произошли кардинально разные события для двух ведущих китайских компаний в сфере искусственного интеллекта: акции Zhipu AI выросли на 13%, в то время как акции MiniMax упали на 18%, что отражает фундаментально отличающиеся бизнес-модели и уровень доверия рынка к этим компаниям.
8 и 9 июля соответственно, обе компании столкнулись с первыми событиями истечения срока блокировки, которые завершились диаметрально противоположными результатами. Акции Zhipu AI увеличились на 13,35%, приближаясь к рыночной капитализации в 126 миллиардов долларов. В то же время акции MiniMax резко снизились почти на 18%, закрывшись на уровне HK$297.4, что оказалось ниже цены первичного публичного размещения (IPO).
Это расхождение обусловлено не только разными пропорциями разблокировки. Zhipu AI столкнулась с разблокировкой всего 5,76% акций, принадлежащих 11 ключевым инвесторам, в основном это фонды, поддерживаемые государством и имеющие долгосрочные мандаты. Контрастно этому, MiniMax столкнулась с разблокировкой 44,85% акций, что расширило объем торгуемых акций с 3% до почти 50%. Это дало возможность ранним венчурным инвесторам, включая Hillhouse, Sequoia, IDG, Alibaba и miHoYo, выйти из компании.
За этими колебаниями цен стоят принципиально разные бизнес-траектории. Zhipu AI выиграла от смены рыночного фокуса в сторону приложений типа Агенты и AI-кодирование, где ее серия GLM входит в число лучших отечественных моделей. Доходность от корпоративного API и платформы MaaS компании демонстрирует сильный спрос, достигая валовой маржи в 41% в 2025 году, что свидетельствует о ценовой силе, подтвержденной недавним повышением цен без потери объема продаж.
MiniMax, которая на момент IPO оценивалась вдвое выше, чем Zhipu, благодаря своим мультимодальным предложениям и сервисам AI-компаньона, увидела смену своего рыночного нарратива. После достижения пика рыночной капитализации в HK$400 миллиардов, акции снижались более трех месяцев на фоне охлаждения мультимодальной концепции после остановки OpenAI Sora и трудностей с монетизацией видеомоделей. Валовая маржа MiniMax составляет 25%, что указывает на более слабую ценовую власть; ее флагманская модель M3 была запущена с последующим постоянным снижением цены на 50% всего через неделю.
Компания сталкивается с дополнительными препятствиями из-за новых правил для AI-компаньонов, вступающих в силу 15 июля, которые ограничивают функции эмоционального взаимодействия ИИ, в частности, запрещая виртуальные компаньоны для несовершеннолетних. Хотя продукты MiniMax Talkie/Xingye составляют основную часть выручки, быстро растет доход от Hailuo AI и открытой платформы.
Тем не менее, MiniMax имеет преимущества, включая зарубежную выручку, составляющую 73% от общего объема за 2025 год, обслуживая 236 миллионов пользователей в более чем 200 странах. Выручка компании удвоилась по сравнению с предыдущим годом, а маркетинговые расходы сократились на 40%, что говорит об улучшении юнит-экономики. Для обеих компаний эти события разблокировки знаменуют переход от ценообразования, контролируемого небольшим количеством акций, к оценке, определяемой более широким рынком, что будет продолжаться с будущими траншами разблокировки.
DeepSeek и Zhipu AI присоединились к OpenAI и Anthropic в разработке специализированных чипов для инференса. Этот шаг указывает на фундаментальный сдвиг в индустрии, когда ведущие лаборатории искусственного интеллекта стремятся создавать собственную кремниевую продукцию для снижения расходов и уменьшения зависимости от графических процессоров (GPU).
По сообщению Reuters от 7 июля, DeepSeek занимается созданием собственного ИИ-чипа, специально предназначенного для инференса больших моделей. Проект, который начался около года назад, постепенно расширяет команду по проектированию чипов и сотрудничает с производителями чипов, фабриками и поставщиками памяти.
В тот же день The Information сообщило, что Zhipu AI рассматривает возможность разработки собственных ИИ-чипов на фоне растущего спроса на свои модели серии GLM.
Этот тренд не ограничивается Китаем. 24 июня OpenAI представила свой первый собственный чип для инференса под кодовым названием Jalapeño, разработанный совместно с Broadcom. Образцы этого чипа уже тестируются в лаборатории, а его внедрение запланировано к концу года. Ранее, в апреле, сообщалось, что Anthropic рассматривала возможность создания собственных чипов, а в июне наняла ключевого инженера из проекта по чипам OpenAI.
Наблюдается закономерность: ведущие компании, занимающиеся моделями ИИ как в Китае, так и в США, независимо от того, используют они открытые или закрытые стратегии, одновременно входят в капиталоемкий бизнес по производству чипов. Экономическая целесообразность очевидна: обучение передовых моделей требует значительных затрат, однако расходы на инференс накапливаются непрерывно при каждом взаимодействии пользователя, работе агента или генерации токена.
DeepSeek и Zhipu AI сосредоточены на чипах для инференса, чтобы оптимизировать работу своих архитектур MoE, управление кэшем KV и низкоточное вычисление.
Для китайских ИИ-компаний разработка собственных чипов также является ответом на стратегическую уязвимость. Экспортный контроль США ограничивает доступ к передовым GPU NVIDIA, что делает внутренние альтернативы и собственные кремниевые решения вопросом операционного контроля, а не только экономии средств.
Тем не менее, разработка чипов сопряжена с огромными рисками. По оценкам отрасли, проектирование продвинутого ИИ-чипа стоит около 500 миллионов долларов, и гарантий успеха нет. Спектр саморазработки включает подход Google с полным стеком TPU или партнерство компаний-разработчиков архитектуры с такими устоявшимися фирмами, как Broadcom, что демонстрирует пример OpenAI Jalapeño.
Происходит ускоренное разделение оборудования для обучения и инференса. Google разделил свой TPU восьмого поколения на 8t для крупномасштабного обучения и 8i для инференса с низкой задержкой. Huawei поступила аналогично, разделив серию Ascend 950. Шаги DeepSeek и Zhipu AI отражают более широкое понимание в отрасли: на переднем крае развития оптимальный путь требует контроля над всем стеком — от кремния до самой модели.
