Гонка за искусственный интеллект в Китае снова набирает обороты, сообщает портал eWeek.

Китайские компании, от стартапов до технологических гигантов, быстро внедряют новые модели ИИ, что свидетельствует о том, что разрыв с американскими конкурентами может сокращаться быстрее, чем многие ожидали.

За последние несколько месяцев несколько китайских компаний представили новые обновления ИИ, усилив импульс, начавшийся в прошлом году с неожиданного выпуска DeepSeek своей модели R1. Этот запуск привлек внимание всего мира: компания предложила производительность, сравнимую с ChatGPT, при гораздо меньших затратах, что вызвало вопросы о том, замедляют ли вообще экспортные ограничения США амбиции Китая в области ИИ.

27 января пекинский стартап Moonshot AI анонсировал Kimi K2.5. Эта мощная мультимодальная система может одновременно обрабатывать текст, изображения и видео. Возможно, еще более впечатляющей является функция «роя агентов», которая позволяет пользователю развернуть до 100 субагентов для параллельной обработки больших объемов рабочих процессов.

Несколькими часами ранее гигант электронной коммерции Alibaba запустил Qwen3-Max-Thinking. Компания утверждает, что эта модель не просто конкурентоспособная, она доминирующая. Согласно Alibaba, модель превзошла основных американских конкурентов в «Последнем экзамене человечества» («Humanity’s Last Exam»), общеизвестном трудном тесте.

«Похоже, для этих китайских стартапов все сводилось к получению доступа к капиталу, — пишет Кайл Чан, научный сотрудник Института Брукингса, в отчете SCMP. — Еще месяц-два назад я бы не предположил, что китайские компании, занимающиеся ИИ, будут продолжать идти в ногу со своими американскими коллегами».

Другие китайские фирмы движутся так же быстро. Z.ai недавно выпустила бесплатную версию своей модели GLM 4.7, но позже ограничила регистрацию новых пользователей после того, как спрос перегрузил ее вычислительные мощности. Тем временем акции Baidu, котирующиеся на Гонконгской бирже, поднялись до самого высокого почти за три года уровня после презентации ее последней модели Ernie 5.0.

Open Source-модели набирают популярность во всем мире

В то время как американские компании, такие как OpenAI и Anthropic, в основном держат свои «секретные рецепты» за платным доступом, китайские компании делают ставку на стратегию Open Source. Обнародуя «веса» своих моделей, они позволяют разработчикам по всему миру настраивать технологию бесплатно или по очень низкой цене.

Разница в цене поразительна. По оценкам Artificial Analysis, K2.5 от Moonshot обходится в эксплуатации более чем в четыре раза дешевле, чем ведущие модели от OpenAI. Эта доступность уже позволяет завоевывать позиции, ранее принадлежавшие западным технологическим гигантам. Airbnb недавно заменила свой ИИ для обслуживания клиентов на Qwen от Alibaba, а Pinterest интегрировала китайские модели для работы своей системы рекомендаций.

Преодоление «кремниевой удавки»

Резкий рост китайских инноваций происходит, несмотря на ограничения США на использование передовых чипов Nvidia, обычно необходимых для обучения этих масштабных систем. Вместо того чтобы замедляться, китайские инженеры проявляют креативность, максимально используя архитектуры «смеси экспертов», чтобы делать больше с меньшими вычислительными мощностями.

Некоторые также обращают внимание на производимое в Китае оборудование. Компания Zhipu AI недавно запустила GLM-Image, заявив, что это первая отечественная модель, полностью обученная на чипах китайского производства. Даже генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис признал сужающееся окно возможностей, заявив, что китайские модели могут отставать от американских всего на «месяцы».

За пределами экрана: роботы и «красные конверты»

Конкуренция не ограничивается цифровым форматом. Tencent использует предстоящий Лунный Новый год, чтобы внедрить ИИ в повседневную жизнь, обещая денежные призы на сумму 140 млн. долл. через свое приложение Yuanbao AI. Между тем, основатель XPeng Хэ Сяопэн недавно продемонстрировал человекоподобного робота по имени IRON, который движется с такой человекоподобной точностью, что ему пришлось обнажить ногу робота на сцене, чтобы доказать, что это не человек в костюме.

По мере того, как эти «ИИ-тигры» продолжают привлекать миллиарды (Moonshot, например, недавно достигла оценки капитализации почти в 4,8 млрд. долл.) фокус смещается с вопроса «Можно ли это создать?» к вопросу «Насколько быстро можно вплести это в ткань глобальной экономики?»