**Китайский ИИ захватывает Америку. Почему OpenAI стоит бояться? — Transcript & Summary | SozAI** Source: https://sozai.app/transcript/chinese-ai-threatens-america-openai-fears/ Разбор того, как китайская DeepSeek обвалила акции NVIDIA на 600 млрд долларов, почему открытые модели угрожают закрытому AI-бизнесу и как санкции влияют на гонку ИИ. ## Key Takeaways - Гонка ИИ не обязательно выигрывает тот, кто создаст самую умную модель: важны стоимость, доступность и открытость. - Санкции против китайских чипов стимулировали инженерную эффективность и ускорили появление конкурентов. - Открытые модели подрывают бизнес-модель закрытых провайдеров, которые зарабатывают на эксклюзивности и высокой марже. ## What the video covers - NVIDIA потеряла около 600 млрд долларов капитализации за один день в январе 2025 года после выхода китайской модели DeepSeek R1. - DeepSeek заявила, что обучение флагманской модели V3 обошлось примерно в 5,5 млн долларов, что резко контрастирует с бюджетами американских гигантов. - Ключевой инженерный приём — архитектура Mixture of Experts, при которой для каждой задачи активируется лишь небольшая часть параметров модели. - Модели DeepSeek выложены в открытый доступ с весами, что позволяет разворачивать их на собственных серверах без контроля разработчика. - Экспортные санкции США на чипы NVIDIA вынудили китайских инженеров искать более эффективные решения и смещать спрос к Huawei. - Закрытые модели OpenAI и других компаний делают пользователей арендаторами: провайдер сам решает функции, цены и судьбу старых версий. - Открытые китайские модели становятся основой для продуктов по всему миру, в том числе американских компаний, что вызывает вопросы в Конгрессе. - Главная борьба смещается от чатботов к автономным агентам, выполняющим цепочки задач, где важна стоимость и доступность моделей. - США сохраняют лидерство в самых мощных закрытых системах, но Китай предлагает конкурентоспособную альтернативу на основе открытости и низкой стоимости. ## Chapters 1. 00:00 Обвал NVIDIA и вызов китайского AI 2. 02:09 Закрытые модели и зависимость пользователей 3. 04:00 DeepSeek: скромный бюджет и прорыв 4. 06:09 Санкции, чипы и инженерная смекалка 5. 10:48 Открытые модели и новая стратегия Китая 6. 17:12 Американский бизнес и вопросы регуляторов 7. 28:20 Агенты, автоматизация и будущее гонки Answers ## Questions about this video Почему акции NVIDIA упали после выхода DeepSeek? Инвесторы усомнились в том, что для развития ИИ обязательно нужны огромные объёмы дорогих чипов. DeepSeek показала, что сопоставимый результат можно получить значительно дешевле, что поставило под вопрос будущий спрос на железо NVIDIA. Что означает открытость весов модели? Открытые веса позволяют скачать модель и запускать её на собственных серверах без контроля разработчика. Это лишает провайдера возможности отключить модель, наблюдать за запросами или менять правила использования. Почему санкции не остановили китайский AI? Ограничения вынудили китайских инженеров искать более эффективные архитектуры и переориентироваться на отечественных производителей, например Huawei. В итоге санкции частично стимулировали развитие собственных решений. ## Full Transcript — Download SRT & Markdown 00:00 Speaker A NVIDIA потеряла почти 600 млрд долларов капитализации за 1 день. Всё из-за одной китайской нейросети. США годами пытаются задушить китайский искусственный интеллект санкциями, но китайские модели тем временем захватывают мировой рынок. 00:15 Speaker A При этом их охотно используют сами же американцы. И, похоже, в этой войне главный приз достанется совсем не обязательно тому, кто создаст самый умный искусственный интеллект. Сегодня вы узнаете, почему компании, которые тратят астрономические суммы на обучение моделей, вдруг начали раздавать их всему 00:34 Speaker A миру бесплатно. Как получилось, что американские агенты устроили взлом, а расследовала всё это китайская нейросеть? Сколько раз надо что-то спросить у Клода, чтобы тебя обвинили в промышленном шпионаже? И почему американские IT-гиганты упорно пользуются китайским софтом, пока Вашингтон громоздит технологический 00:53 Speaker A занавес? И почему создать самый умный искусственный интеллект? ещё вовсе не значит выиграть всю эту гонку. А меня зовут Кристина. Я живу в Сан-Франциско, со-фаундер Юникорна и много лет нахожусь внутри стартап-среды. На этом канале рассказываю о Кремниевой долине, 01:08 Speaker A AI, больших деньгах и людях, которые создают технологии будущего. Ну что, погнали в новый выпуск. 01:16 Speaker A Знаете, ещё недавно в гонке искусственного интеллекта всё казалось довольно понятным. Хочешь создать самую мощную нейросеть на планете? Готовь миллиарды долларов. Потому что после того, как в 2022 году на нас обрушился ChatGPT, началась просто эпическая гонка космических чеков. OpenAI, Anthropic, 01:34 Speaker A Google, все они бросились строить огромные дата-центры, скупать ускорители и обучать те самые frontier-модели. На всякий случай напомню, фронтирными называют просто самые передовые, самые мощные и умные нейронки. Так вот, у них есть одна особенность. Те, которые вот прямо сейчас считаются фронтирными, они 01:53 Speaker A все закрытые. И что это значит для нас с вами? А то, что мы здесь просто, как бы, арендаторы. Вы заходите в ChatGPT или Gemini, платите за подписку или доступ через API, и вам дают просто попользоваться. Но сам мозг, все эти 02:09 Speaker A терабайты уникальных цифровых весов, вам никто не отдаст. Они заперты на серверах провайдера и охраняются почище военной тайны. А компания-провайдер сама решает, какие функции нам продавать и почём. 02:22 Speaker A Если завтра она решит поменять модель, урезать её возможности или вообще отключить, вы ничего с этим не сделаете. 02:28 Speaker A Старую версию себе не сохранишь, ведь она тоже вся целиком у провайдера. Сейчас уже многие забыли, какой скандал был, когда OpenAI решила убрать из ChatGPT старую GPT-4. И ведь крику было столько, что компании пришлось передумать. В плане бизнеса схема 02:45 Speaker A понятная. Раз я вливаю кучу денег в разработку, создаю эксклюзивный супермозг, то потом спокойно устанавливаю цены и правила. Ну, имею право, да. И это долго казалось супернадёжным и суперочевидным. Дорого, ужасно, но ведь работает же, да? 03:03 Speaker A Прибыльность — это, как бы, у нас вообще отдельный разговор, но выручки же колоссальные уже прямо сейчас. Так вот, у этой бизнес-модели было и есть одно очень слабое место. Ты можешь гнуть любые цены ровно до тех пор, пока у тебя 03:17 Speaker A нет конкурента, который сделает то же самое, но в разы дешевле. И вот январь 2025 года в Кремниевой долине. Ещё пока уверены, что гонка за искусственный интеллект будет становиться только дороже. На этом строятся планы, инвестиции и биржевые оценки. Но тут из 03:35 Speaker A Китая прилетают новости, от которых ульт встаёт на дыбы. За один день акции NVIDIA обваливаются на 17%. 03:44 Speaker A Компания теряет почти 600 млрд долларов капитализации. [музыка] Это крупнейшее однодневное падение стоимости одной компании за всю историю мирового фондового рынка. Инвесторы [музыка] в панике скидывают всё, что связано с чипами и нейросетями. 04:00 Speaker A Технологический индекс NASDAQ падает сразу на 3%. А в соцсетях пишут: «Всё, AI-пузырь лопнул». Так что же там произошло? 04:14 Speaker A Виновником всей этой драмы оказалась скромная китайская компания DeepSeek. Пару недель до всего этого они выкатывают свою модель V3, а следом R1, которая умеет рассуждать и решать сложные логические задачи, не хуже хвалёной тогда модели o1 от OpenAI. Но главное 04:34 Speaker A не это. Главное, они опубликовали технический отчёт. И когда американские инженеры открыли этот документ, у них глаза на лоб полезли. Китайцы утверждают, что обучение их флагманской модели обошлось всего в 5,5 млн долларов. 5,5 млн. На фоне сотен миллионов, а то и 04:56 Speaker A миллиардов, которые жгут американские гиганты, это оказалось какой-то статистической погрешностью. Кстати, до этого дня про DeepSeek вообще мало кто слышал. 05:06 Speaker A В США их считали очередным азиатским стартапом третьего эшелона. Ну, делают там что-то у себя в Ханчжоу. Ну, и пусть делают. Кому они интересны? А тут вот это всё свалилось всем на голову. 05:17 Speaker A Как они это сделали? Они не стали впустую тупо скупать десятки тысяч дорогих чипов. К ним из-за американских санкций всё равно не было нормального доступа. Вместо этого они проявили инженерную смекалку. Во-первых, взяли архитектуру Mixture of Experts, или смесь экспертов. Представьте, что у вас есть 05:36 Speaker A огромный мозг из 670 млрд параметров. Но для каждой конкретной задачи вы включаете не весь мозг целиком, а только небольшую нужную часть, буквально процентов на пять. Модель работает намного быстрее и съедает в разы меньше энергии, но это всё равно мелочь по 05:53 Speaker A сравнению вот с чем. DeepSeek выложила веса своей модели в открытый доступ. Вот прямо полностью и все. Берите, скачивайте бесплатно, кто хочет. Да ещё и одновременно выпустила урезанные компактные версии, чтобы их можно было запускать хоть на обычном ноутбуке. Вот 06:09 Speaker A тут Wall Street по-настоящему напряглась. До этого момента рынок жил в той самой, казалось бы, очевидной логике. Чтобы делать всё более умный AI, нужно всё больше дорогого железа, больше чипов, дата-центров, больше расходов, а значит, и больше оснований для безумных 06:28 Speaker A рыночных оценок. DeepSeek показала, что эта схема не так неуязвима, как всем казалось, что серьёзный рывок можно сделать не только количеством железа, но и качеством инженерных решений. И если это правда, то рынок мог очень сильно переоценить, сколько именно вычислительной мощи понадобится для 06:48 Speaker A следующего этапа гонки. Да. Потом выяснилось, что 5,5 млн долларов — это стоимость только финального прогона обучения, а не всех расходов компании на зарплаты и эксперименты. Ну, то такое. 07:01 Speaker A Там в любом случае копейки по сравнению с фронтирами. Словом, главное было сделано. Иллюзия монополии Кремниевой долины рухнула в один день. Вопрос: как? 07:13 Speaker A Как вообще Китай сумел провернуть такой трюк, если США уже несколько лет пытаются полностью отрезать его от самых передовых чипов на планете? 07:24 Speaker A У успеха DeepSeek есть одна любопытная предыстория, и начинается она вовсе не в Китае и не в Кремниевой долине, а в Вашингтоне. Я всё это подробно разбирала в прошлом ролике о NVIDIA. Посмотрите, если ещё не видели. А здесь кратко 07:39 Speaker A напомню. В октябре 2022 года американское министерство торговли запрещает поставлять в Китай самые мощные передовые чипы и оборудование для их производства. Казалось бы, план надёжный, ведь Китай действительно критически зависит от иностранных производителей чипов и от американской NVIDIA уж точно. Но дальше начинается 07:59 Speaker A игра в кошки-мышки. NVIDIA быстро находит способ сохранить китайский рынок за счёт выпуска партий чипов с урезанными характеристиками. Мол, уложились в требования регуляторов, и можно торговать дальше. В Вашингтоне такой находчивости не оценили, правила ужесточили. Но NVIDIA подсуетилась и 08:18 Speaker A приготовила очередную легальную модификацию специально для Китая. Итак, по кругу. К чему привела вся эта история с экспортными чипами? С одной стороны, санкции действительно усложнили жизнь китайским разработчикам, но одновременно заставили китайских инженеров выжимать максимум из того, что есть, и находить 08:38 Speaker A хитроумные решения. Дальше больше. Если американское железо становится всё труднее покупать, кому достанутся заказы китайских компаний? Правильно, тем, кто способен предложить замену. И такой производитель уже был прямо под боком: Huawei. США годами ограничивали эту компанию в доступе к передовым 08:57 Speaker A техн 09:15 Speaker A получилось к первой половине 2026 года. По данным IDC, доля NVIDIA на китайском рынке датацентровых AI ускорителей сократилась до 34%, а Huawei уже заняла 28%. 09:30 Speaker A Ещё недавно такое соотношение выглядело бы нереалистично. И вот теперь перед Вашингтоном встаёт вопрос: если продолжать запрещать продажи американских ускорителей, не получится ли так, что китайские компании окончательно пересядут на собственное железо, а американцы вместе с экспортными доходами постепенно потеряют 09:49 Speaker A влияние на этот рынок? Самое забавное, что эти сомнения уже начали отражаться в политике. В январе 2026 года администрация Трампа разрешила рассматривать заявки на поставки в Китай ускорителей NVIDIA H200 и AMD Mi325X. 10:07 Speaker A Разумеется, с условиями, но как бы всё равно. То есть спустя несколько лет после начала чиповой блокады американские власти допускают продажу Китаю достаточно мощного оборудования, доступ к которому прежде старались ограничивать. Получается забавная дилемма. Продаёшь мощные чипы, помогаешь китайскому AI. Не продаёшь, 10:27 Speaker A подталкиваешь Китай к собственным технологиям и рискуешь отдать весь рынок Hovй. И на этом фоне успех Deep Seekк выглядит уже не случайным фокусом небольшой лаборатории, а частью гораздо более масштабной истории. Несмотря на ограничения, Китай продолжает создавать очень добротные AI-модели, развивать 10:48 Speaker A собственное железо и искать способы тратить меньше ресурсов на каждую новую ступень Яйгонки. А дальше китайские разработчики сделали ещё один любопытный ход. Причём на этот раз речь уже не о чипах и дата-центрах. Они начали выкладывать свои модели в открытый 11:05 Speaker A доступ. И некоторые из этих моделей вскоре оказались весьма востребованы даже в самих Соединённых Штатах. 11:17 Speaker A Потому что Псик со своими сенсационными релизами - это на самом деле не уникальное исключение. Это верхушка айсберга. К 2026 году китайская экосистема открытых моделей разрослась так, что игнорировать её уже просто физически невозможно. Давайте по именам, чтобы вы понимали масштаб. Тоже 11:37 Speaker A семейство от Алибаба. Они штампуют столько версий, инструментов и вариаций, что интеграция их моделей в сторонние приложения стала для разработчиков дело в пары кликов. Есть мощные открытые конкуренты в задачах на логику и агентную работу от Z.ai. JLM есть Moons 11:55 Speaker A со своей линейкой. Гигантские модели, способные заглотить в контекст целые книги. И тут забавное. Американцы ведь тоже что-то пробовали с открытыми весами? Это уже, наверное, все забыли. 12:07 Speaker A Но Мета со своей Ляма развивала это движение с 2023 года. Потом потянулись Googles, Гemma, и даже Open AI со своими экспериментами. Конкуренция за открытый AI шла по обе стороны океана. Но всё-таки именно китайцы сделали на это ставку на уровне национальной стратегии. 12:25 Speaker A Посмотрите на цифры. К марту 2026 года пресловутый разрыв между передовыми американскими и китайскими моделями, по данным Стнфорд Якс, практически стёрся. 12:35 Speaker A А на уже известной нам в платформе Huging Face только одна из модификаций семейства QН за месяц набирала больше 2 млн скачиваний. По оценкам американской комиссии по обзору экономики и безопасности, к весне 2026 года в мире насчитывалось уже больше 100.000 12:53 Speaker A производных моделей на базе одного только 100.000. И тут у нормального человека возникает вопрос: "Подите, если эти модели такие крутые, почему же их просто раздают? В чём профит?" О'кей, что ж с ним с профитом, но в чём хотя бы 13:10 Speaker A смысл? А дело в том, что никакой благотворительности тут нет. Это тонкий и прагматичный расчёт. Когда ты выкладываешь веса модели в открытый доступ, ты отдаёшь контроль над её копиями, зато получаешь шанс завоевать целую армию разработчиков. Ты даёшь им инструмент бесплатно, они начинают 13:30 Speaker A встраивать его в свои продукты, писать под него софт, обучать свои команды. Вокруг твоего бренда формируется огромная инфраструктура привычки. А дальше разработчик уже сам решает, запустить твою модель локально или купить корпоративный облачный доступ, подписать коммерческую лицензию, завести корпоративных клиентов. Кстати, ничего 13:51 Speaker A не напоминает? Примерно так же Nvidia годами выстраивала свою экосистему Kuda. Об этом тоже было, кстати, в прошлом ролике про Nvidia. Посмотрите, если ещё не смотрели. Я этот ролик просто обожаю. 14:03 Speaker A Чем больше людей работало с этой платформой, тем больше софта под неё писали, а чем больше софта, тем труднее было с неё слезть. И вот теперь китайцы пытаются провернуть похожий трюк. Только вместо видеокарт и куда нейросети, которые можно скачать бесплатно. 14:21 Speaker A Китайские лаборатории поняли одну простую вещь. Не обязательно пытаться переманить клиентов у американских и я гигантов, конкурируя с ними ценой подписок. Можно поступить по-китайски масштабно, дать всем подряд свою саму технологию, да ещё и бесплатно. Ну и, как надо признать, это сработало. Для 14:41 Speaker A американских и я гигантах всё это уже прямо больно. Ты годами строишь дорогущую модель, закрываешь её от посторонних и берёшь деньги за каждый запрос. А тут приходят китайцы и такие: "Ребята, вот вам модель, не сильно хуже фронтирных. Забирайте целиком всю 15:00 Speaker A бесплатно, ставьте на свои серверы, дорабатывайте под себя, используйте сколько влезет. И вроде как можно ещё что-то придумать: цены снизить, свои открытые модели, выпустить клиентов чем-то заманить, а всё-всё, поздно. 15:17 Speaker A Китайские модели всё чаще становятся основой для чужих продуктов по всему миру, включая, между прочим, продукты вполне себе американских компаний. 15:26 Speaker A Потому что геополитические лозунги - это одно, а реальный бизнес и квартальные отчёты - совсем другое. 15:37 Speaker A В октябре 2026 года Washington пост публикует материал с занятными подробностями. Оказывается, китайские неросети уже вовсю работают внутри американского бизнеса. Причём речь не о каких-то стартапах. Среди клиентов Airbnb, Doordш, вот вот такого калибра имена. Тот же Airbnb, например, внедрял 15:59 Speaker A Кювен в службу поддержки. Да, они отговаривались, мол, основная масса наших систем по-прежнему американская, но для конкретных задач мы берём то, что быстрее, точнее и выгоднее. И это показательный момент. Никакой конспирологии. Бизнес не выбирает софт по национальному признаку. Бизнесу нужна 16:21 Speaker A производительность и внятная цена. Там всё, кстати, веселее, чем кажется. Берём Nvidia, главного поставщика железа для американской Яйгонки. Так вот, заходите на их официальный сайт и, пожалуйста, китайская KI от Moonshot доступна разработчикам через платформу Nvidia. 16:40 Speaker A Получается, что американская компания одновременно продаёт чипы для AI революции и помогает распространять китайские нейросети. 16:49 Speaker A Ничего личного, просто бизнес. Или вот Apple. Купертиновцы хотят запустить свои AI функции на iPhone для Китая, но там иностранный искусственный интеллект просто так не развернёшь. Свои требования согласования местные регуляторы. И что же делает Apple вообще без всякой рефлексии? Договаривается с 17:10 Speaker A Alibabба о разработке AI для китайского рынка. Кстати, вот буквально сейчас, в октябре 2026 года, Apple наконец получила разрешение на запуск Apple Intelligence в Китае. Если это пресловутое технологическое противостояние двух держав, то, ну, я как бы я уже не знаю. И пока 17:30 Speaker A американский бизнес с удовольствием осваивает китайский AI, в конгрессе начинают задавать вопросы. Законодатели требуют от Airbnb и других компаний объяснить, зачем им технологии потенциального противника и что происходит с пользовательскими данными. 17:47 Speaker A Но ладно бы американские компании просто скачивали чужие модели. Скоро выяснилось, что за кулисами этой дружбы разгорается настоящий скандал с обвинением в цифровом пиратстве. 18:02 Speaker A В июне 2026 года агентство Raters выкатывает расследование с очень громкими обвинениями в адрес китайских разработчиков, связанных с той же Alibabба и QН. Суть претензий. По данным компании Anтроopic, кто-то через почти 25.000 фиктивных аккаунтов устроил беспрецедентную атаку на их систему. За 18:24 Speaker A короткое время они совершили более 28,8 млн обращений клод. Зачем? А чтобы выкачать возможности модели, обучить её на ответах собственной системы и забрать чужие интеллектуальные достижения. 18:41 Speaker A Знакомая история? В индустрии это называется дистилляцией. Knowledge distillation. И тут важно понимать, технологически это стандартный метод. 18:50 Speaker A Сами разработчики фронрмодели частенько используют его, чтобы сделать модели поменьше и подешевле. Но одно дело, когда ты доучиваешь свою модель на легальных данных. И совсем другое, когда ботферма с 25.000 левых аккаунтов сутками бомбардирует чужой закрытой Апи миллионами запросов, чтобы украсть 19:11 Speaker A ценный опыт. А вот попробуй теперь привлечь кого-нибудь к ответственности. Антропик тогда подняла жуткий шум. Они заявили, что обнаружили целую индустрию по выкачиванию знаний и склод и уже к октябрю 2026 года выкатила новые защитные механизмы. Сами они говорят, что им удалось срезать объём такого 19:30 Speaker A незаконного заимствования на 90 -ре9%. Конечно, нужно делать поправку на то, что это заявление самой пострадавшей компании, у которой есть очевидный коммерческий пиар-интерес. Но сам масштаб цифр почти 30 млн запросов с левых аккаунтов внушает. Оказывается, есть одно большое но у сказки о том, что 19:55 Speaker A китайский AI сделал абсолютно всё сам, исключительно на чисто китайской инженерной смекалке и копейках. Оказывается, чтобы догнать американских лидеров за рекордные сроки, полезно не только изобретать умные архитектуры вроде Mixture of Experts, но и внимательно и очень-очень внимательно слушать, что отвечает чужой и умный 20:20 Speaker A Клод. Но самое забавное в этой истории другое. Пока американские AI-лаборатории обвиняют китайских конкурентов в цифровом пиратстве и закручивают гайки безопасности, жизнь подкидывает сюжет похлеще любого триллера. В разгар очередного крупного инцидента с безопасностью американцы сами были вынуждены обратиться за помощью к 20:43 Speaker A китайской открытой модели. Не поверите, потому что в июне двадцать шестого года в Кремневой долине происходит нечто, что заставляет многих по-новому взглянуть на всю эту философию открытых и закрытых моделей. Вы это 100% уже слышали. 21:02 Speaker A Паблики и каналы до сих пор дуят эту корову. Я просто напоминаю, во время испытаний экспериментальные агенты нашли способ выбраться из изоляции. И не пару штук, а около 1.200. Они организовали собственную доску сообщений, через которую обменивались найденными лазейками и координировали действия. В 21:21 Speaker A итоге весь этот колхоз добрался до сервера Hugгиing Face. Около 700 агентов напали на платформу и залезли прямо внутрь [музыка] ко всей технической кухне и конфиденциальным данным. Теперь представьте, что всё это хозяйство нужно срочно расследовать, разобраться, куда агенты успели залезть, что сделали и 21:41 Speaker A какие данные могли утащить. Работы непочатый край. И тут инженеры Hugгиing Face сталкиваются с неожиданной проблемой. С одной стороны, у вас есть топовые закрытые американские системы, но отправлять им на анализ чувствительные системные логи, внутренние секреты и следы реальной кибератаки так себе идея. Тем более есть 22:05 Speaker A жёсткие профила конфиденциальности и встроенные предохранители, которые могут просто заблокировать анализ опасного контента. С другой стороны, вам нужен мощный инструмент прямо здесь и сейчас на ваших собственных серверах без отправки данных каким-то сторонним облачным провайдерам. И что же делают инженеры? Они берут китайскую модель JLM 22:26 Speaker A [музыка] 5.2, ставят её на собственных закрытых серверах и с её помощью начинают разбирать последствия взлома. Такая работа называется цифровой форензикой или компьютерной криминалистикой. по сути расследованием киберинцидента по оставленным следам. Ирония уровня бог просто. Американская платформа разбирает последствия вторжения агентов Open AI с 22:52 Speaker A помощью китайской нейросети, потому что та оказалась просто удобнее, доступнее и не требует сливать конфиденциальные данные наружу. Конечно, китайская модель не в одиночку остановила атаку, но сам факт показателен просто до оторы. 23:08 Speaker A Закрытые коммерческие модели хороши, когда ты просто пьёшь кофе и генерируешь тексты через удобный чатик. Но когда у тебя на руках реальный киберинцидент, утечка или критическая задача, требующая полного контроля над железом и кодом, ценность моделей с открытыми весами взлетает до небес. Ты можешь скачать их 23:29 Speaker A себе, запереть в подвале без доступа в интернет, и они будут работать на тебя без цензуры, без абонентской платы и без отчётов перед чужим дядей. И после такого деление на наш правильный американский AI и их опасный китайский выглядят совсем уже наивно. Выясняется, 23:46 Speaker A что даже американский специалист по кибербезопасности вполне себе готовы доверить китайской модели расследования инцидента с американским же AI. Но всё это лишь пока одна сторона гонки, потому что в конечном счёте кому-то предстоит зарабатывать на всём этом безумии. И далеко не факт, что больше всех 24:05 Speaker A заработают те, кто создаёт самые умные нейросети. Есть один нюанс, казалось бы, очевидный, но его как раз почему-то часто забывают или игнорируют. Огромное количество скачиваний и популярность в открытом доступе - это ещё не автоматически миллиарды долларов выручки. И тут цифры 24:28 Speaker A вообще занятные. В августе 2026 года на популярной платформе Openouter сразу семь мест в десятке самых используемых моделей по объёму токенов занимали китайские разработки. Казалось бы, вот она победа. Но теперь смотрим на деньги. 24:45 Speaker A По исследованию Linux Foundation ещё в 2025 году на той же платформе закрытые модели забирали около 96% всей выручки. 24:54 Speaker A 96. Да. С тех пор рынок успел сильно измениться. Но сам парадокс никуда не делся. Можно завоевать огромную аудиторию, раздать свою технологию по всему миру и обнаружить, что основные деньги зарабатывает кто-то другой. 25:09 Speaker A Разработчик закрытого АИ берёт с вас плату за токены и держит высокую маржу за счёт эксклюзивности другого сервиса, готовой инфраструктуры или там ещё чего. 25:20 Speaker A А открытая модель раздаётся свободно, её скачивают все подряд, и её создатель с грустью наблюдает, как деньги уходят облачным провайдером, интегратором или вообще остаются у компании, которые развернули её у себя локально и никому ничего не платят. Получается довольно хитрая история. Китайская лаборатория 25:40 Speaker A может вообще ничего не заработать на конкретном пользователе. Зато этот пользователь перестанет платить её американскому конкуренту. И с точки зрения борьбы за рынок - это уже вполне себе результат. Но потеснить американских конкурентов - это, конечно, приятно. А что насчёт самим заработать 25:57 Speaker A на всём этом бесплатном великолепии? Китайские компании уже начинают прикидывать, как получить свою долю с тех, кто делает большие деньги на её бесплатных моделях. В августе 2026 года проскакивали новости о том, что та же Алибаба будет вводить схему разделения 26:13 Speaker A выручки Revenue Sharing для самых крупных пользователей Qн. Хочешь бесплатно, пожалуйста, но если ты на этой модели начинаешь ворочить десятками миллионов, давай-ка делиться. Китайцы, похоже, нашли способ совместить массовую раздачу технологии с вполне серьёзным коммерческими аппетитами. И всё же для 26:32 Speaker A американских гигантов это мощнейший ценовой прессинг. Когда у тебя под боком есть бесплатная или копеечная открытая альтернатива, которая дышит в затылок твоим флагманом, просить по 20, 100 или 200 долларов за подписку, да ещё и считать каждый токен, становится всё 26:49 Speaker A труднее. Рынок привыкает к тому, что интеллект дешевеет на глазах. Но тут возникает другой, ещё более каверзный вопрос. Хорошо, допустим, китайские разработчики могут раздавать свои модели и даже ничего на этом не зарабатывать. 27:05 Speaker A Но получают ли они взамен нечто поважнее денег? Возможность контролировать тех, кто этими моделями пользуется. 27:16 Speaker A Представьте, какая-нибудь страна скачивает открытую модель Qven, да обучает её под свои задачи и размещает на собственных серверах. Всё, пуповина перерезана. Алибаба больше не может отключить эту модель, подсмотреть запросы или навязать новые правила. Для её разработчиков эта копия фактически 27:34 Speaker A исчезла из поля зрения. И вот для государств, которые не хотят зависеть от чужих технологических капризов, это открывает весьма заманчивые возможности. 27:43 Speaker A Соревнование давно уже вышло за рамки битвы Вашингтона и Пекина. В эту гонку включились все остальные страны, которым нужен собственный искусственный интеллект. для госуслуг, банков, медицины, безопасности, чего угодно. 27:58 Speaker A Аналитики CounterP Research изучили более 170 моделей в полусотни стран и обнаружили любопытную вещь. 56% так называемых суверенных LLM вообще не создавались с нуля. Их разработчики взяли готовые модели и адаптировали под себя. И вот тут сюрприз. Среди таких заимствованных основ американская лама 28:20 Speaker A от Мета занимает 38%. Китайская около 20%, а французская Мистраль- 19%. То есть, несмотря на мощную экспансию китайских разработчиков, американские открытые модели пока удерживают лидерство в этом сегменте. И даже неповоротливая Европа, кто бы мог подумать, тоже сидит не сложа руки. На 28:43 Speaker A фоне этого успеха открытых систем Вашингтон и Кремневая долина начали активно корректировать свои стратегии. Open AI выпускает GPT OS. Google развивает линейку Гемма. Мета продолжает прокачивать ляма. Причём дело дошло уже до Белого дома. В июле двадцать пятого года администрация Трампа прямо 29:02 Speaker A записывала поддержку американских открытых моделей в свой AI action п. Вашингтон тоже сообразил, что мало создавать самый мощный интеллект. 29:11 Speaker A Неплохо бы ещё сделать так, чтобы весь мир пользовался именно твоими технологиями. Но пока весь мир выбирает фундамент для своих чатботов и сервисов, гонка выходит на совершенно другой уровень, туда, где искусственный интеллект перестаёт быть просто программой в облачке и начинает 29:28 Speaker A управлять реальным физическим миром. Потому что, давайте будем честны, чатботы - это лишь разминка. Настоящая борьба разворачивается вокруг и агентов, которые способны автономно выполнять целые цепочки сложных задач. Обращаясь к моделям сотни раз за один рабочий процесс. Когда такая автоматизация 29:51 Speaker A приходит в массовый бизнес, стоимость каждого отдельного запроса начинает играть колоссальную роль. Ни одна компания не будет гонять дорогие американские закрытые модели на рутинных шагах, если под боком есть быстрая, дешёвая, открытая альтернатива. Скорее всего, бизнес придёт к гибридной схеме. 30:09 Speaker A для сложнейших задач вызывают топовый фронтир, а всю рутину отдают лёгким openweight моделям. И пользователю в этот момент вообще до лампочки в какой стране написали код для того или там всего. И чем дешевле и доступнее становятся такие системы, тем больше 30:26 Speaker A задач им можно поручить, причём далеко не только в интернете. Следующий огромный рынок - автоматизация всего, что происходит в реальном мире. И здесь у Китая есть одна интересная задумка. 30:38 Speaker A заставить цифровую и промышленную революцию подстёгивать друг друга. Американская комиссия по обзору экономики и безопасности в своём докладе описывала этот феномен как концепцию двух взаимно усиливающих циклах в Китае. 30:52 Speaker A Первый цикл цифровой. Открытые модели дают мощную базу миллионам разработчиков, порождая лавину локальных адаптаций и инструментов. Второй цикл промышленный. Эти же технологии начинают встраиваться в реальные производственные линии. логистику, склады и работотехнику. А данные, полученные в физическом мире на заводах и фабриках, 31:13 Speaker A тут же используют для обучения следующего поколения систем. И вот здесь у Китая с его гигантской индустриальной базой появляется уникальный козырь. 31:23 Speaker A Никакие американские санкции на передовые чипы для обучения облачных моделей не способны автоматически закрыть этот огромный сектор физической автоматизации. Кто же побеждает в этой битве? Если вы ждали простого ответа в стиле "Америка победила" или "Китай всех обогнал", его ожидаемо не будет. 31:41 Speaker A Реальность намного сложнее, как как всегда. Собственно, США по-прежнему удерживают лидерство в создании самых мощных, дорогих и технологически продвинутых закрытых систем. Ну, понятно, за США колоссальный капитал и инфраструктура во всех смыслах. Но Китай сделал гениальный шахматный ход, предложив миру конкурентоспособные 32:01 Speaker A модели с открытыми весами. Он превратился в глобального поставщика цифровой инфраструктуры, чьи продукты используют даже американские компании. 32:10 Speaker A Победитель в этой истории не определяется по одной табличке с баллами в бенчмарках. Идёт сразу две параллельные гонки. Первая за создание самого умного искусственного разума в серверной стойке. Вторая за то, чьим искусственным разумом будет пользоваться весь остальной мир. Спасибо, что 32:27 Speaker A досмотрели этот большой и сложный выпуск до конца. Я, кстати, запустила свой закрытый клуб, где мы каждый день смотрим AI новости, обсуждаем, что происходит в мире. И также я каждый месяц делаю зум с экспертом из Кремневой долины на ту или иную тему. Этот месяц 32:44 Speaker A октябрь у нас месяц юникорнов. Мы разбираем стартап-юникорны, как они к этому пришли, сколько их вообще есть, чем живёт стартапникорн. У моего мужа как раз-таки стартапникорн. В закрытом клубе я также делюсь какими-то инсайдами, как мы проходили этот путь. И 32:59 Speaker A а спикером у нас будет Марина Давыдова, партнёр в Венчурном фонде. Здесь у нас в Кремневой долине. А внизу будут все ссылки на Закрытый клуб. 33:10 Speaker A Присоединяйтесь, если вам интересно всё время оставаться в этом AI контексте. До скорых встреч. Пока-пока. 33:29 Speaker A เ Topics: DeepSeek NVIDIA искусственный интеллект открытые модели санкции OpenAI Китай ИИ Кремниевая долина Mixture of Experts AI-агенты Учить по этому видео - [Карточки по этому видео](https://sozai.app/ru/tools/ai-flashcard-generator/?from=transcript&id=85880) - [Тест по этому видео](https://sozai.app/ru/tools/quiz-generator/?from=transcript&id=85880) Бесплатно, составлено ИИ по этой расшифровке. Без регистрации. --- This is the markdown twin of https://sozai.app/transcript/chinese-ai-threatens-america-openai-fears/ — the same content, without the markup. Published by SozAI (https://sozai.app). Reuse and quotation are allowed with attribution and a link back. Machine-readable index: https://sozai.app/llms.txt · data API: https://sozai.app/api/