Выбор Китая в пользу open-source: как open-weight модели DeepSeek, Qwen и других меняют рынок ИИ

10 вещей, которые сейчас важны в ИИ. Посмотреть полный список

AI-компании Кремниевой долины следуют знакомому сценарию: держать секретный ингредиент за API и брать плату за каждый запрос. Ведущие AI-лаборатории Китая играют в другую игру: они выпускают модели в виде скачиваемых пакетов open-weight. Это позволяет разработчикам адаптировать модели и запускать их на собственном оборудовании, создавая продукты без необходимости договариваться о коммерческих отношениях с американским посредником.

Этот подход стал массовым после того, как DeepSeek открыла исходный код reasoning-модели R1 в январе 2025 года. По сообщениям, эта модель сравнялась по качеству с лучшими американскими системами при значительно более низкой стоимости. Если говорить о чистых возможностях, разрыв между американскими и китайскими лабораториями внезапно сузился. Но Китай получил и нечто более тонкое и устойчивое: расположение разработчиков. Когда отдаешь бесплатно то, за что соперники берут деньги, это быстро приносит эффект.

Китай быстро капитализировал этот импульс. Спустя год после релиза DeepSeek вокруг нее уже сформировался круг китайских open-source-гигантов, идущих по той же схеме, включая Z.ai (ранее Zhipu), Moonshot, Qwen от Alibaba и MiniMax. Все они соревнуются в выпуске все более мощных моделей и сокращают отставание от американских конкурентов темпами, которых мало кто ожидал.

Это важно, потому что ажиотаж вокруг ИИ идет на спад, а компании смещают фокус с громких пилотов на внедрение и интеграцию — там, как правило, побеждают более дешевые и более настраиваемые инструменты. Низкие цены китайских моделей позволяют разработчикам с ограниченным бюджетом экспериментировать чаще, а open weights дают возможность адаптировать модели без согласований и разрешений.

Исследование ученых из MIT и Hugging Face показало, что китайские open-weight-модели обеспечили 17,1% глобальных загрузок AI-моделей за год, завершившийся в августе 2025 года. Это немного превысило долю США в 15,86% — впервые Китай вышел вперед по этому показателю. А данные Hugging Face за прошлый месяц показывают, что у моделей Alibaba, включая семейство Qwen, теперь больше всего пользовательских вариантов — больше, чем у моделей Google и Meta вместе взятых.

Однако открытый идеализм сталкивается с жесткой реальностью. Китайские модели несут на себе отпечаток системы модерации контента в Китае и обучаются избегать ответов, которые противоречат государственной политике. А в феврале Anthropic обвинила несколько китайских лабораторий в незаконном извлечении возможностей из Claude через дистилляцию — процесс, при котором используют ответы одной модели для обучения другой. Это стандартная индустриальная практика, но ведущие американские компании вроде OpenAI и Anthropic утверждают, что китайские компании применяли для этого мошеннические методы.

Несмотря на сопротивление Запада, значительная часть Глобального Юга принимает китайские модели, рассматривая open-source как путь к ИИ-суверенитету. Поддерживаемая государством программа AI Singapore выбрала Alibaba’s Qwen вместо Meta’s Llama для своей последней региональной модели; в прошлом году Малайзия объявила, что ее суверенная AI-экосистема будет работать на DeepSeek. Тем временем основатели от Найроби до Сан-Паулу и Сан-Франциско строят продукты на китайском фундаменте.

Американские tech-CEO считают, что лучшие модели должны оставаться закрытыми, отчасти чтобы окупить огромные расходы на обучение, а отчасти из опасений, что мощные frontier-модели могут быть использованы как оружие. Китайские лаборатории, со своей стороны, не руководствуются только идеализмом: open-source — это не только бесплатная реклама, но и умный обходной маневр. Не имея доступа к передовым чипам, ограниченным американскими экспортными правилами, открытый релиз моделей ускоряет цикл внешней обратной связи и вкладов, который компенсирует дефицит compute. Чем больше разработчиков строят решения на ваших моделях, тем сильнее становится ваша экосистема, как показали Linux и Android. А это вовлечение естественным образом превращается в использование API и выручку.

Как бы то ни было, open-source-модели уже сделали будущее ИИ более многополярным, чем ожидала Кремниевая долина. И повернуть этот процесс назад уже невозможно.

Deep Dive

Искусственный интеллект

Эксклюзивный разговор с главным научным сотрудником OpenAI Джакубом Пачоцким о новой большой цели компании и будущем ИИ.

Will Douglas Heaven архивная страница

Эксклюзив: AI-спин-офф Niantic обучает новую world model на 30 миллиардах изображений городских ориентиров, собранных игроками.

Will Douglas Heaven архивная страница

Согласно AI Index Stanford 2026, ИИ ускоряется, а мы не успеваем за ним.

Michelle Kim архивная страница

Axiom Math раздает мощный новый AI-инструмент. Но еще предстоит понять, ускорит ли он исследования так сильно, как надеется компания.

Will Douglas Heaven архивная страница

Оставайтесь на связи

Узнавайте о специальных предложениях, главных материалах, предстоящих мероприятиях и многом другом.

Материал — перевод статьи с английского.

Оригинал: China’s open-source bet