Искусственный интеллект Китая достиг важной вехи: ведущие модели страны теперь работают примерно на 90% от уровня США, несмотря на гораздо меньшие затраты, согласно недавнему отчету аналитиков Jefferies.
Исследование показало, что с 2023 по 2025 год совокупные капитальные затраты китайских гиперскейлеров, включая Alibaba, Baidu, Tencent и Bytedance, составили $124 млрд, что на 82% ниже, чем $694 млрд, потраченных американскими конкурентами, такими как AWS, Microsoft, Google и Meta (признана экстремистской организацией и запрещена на территории РФ).
При этом производительность ведущей китайской модели MiniMax M2 достигла 90% от GPT-5 Codex high, самой продвинутой американской модели на тот момент.
Jefferies отметил, что разрыв в производительности между ведущими моделями обеих стран “быстро сокращается”, объясняя это тем, что Китай фокусируется на эффективности моделей, а не на сырой вычислительной мощности.
Китайские ИИ-компании делают упор на архитектурные инновации, такие как структуры mixture-of-experts и оптимизацию вывода, что позволяет им достигать схожих результатов с использованием меньших ресурсов.
Модели с открытым исходным кодом стали ключевым преимуществом. Данные Artificial Analysis, на которые ссылается Jefferies, показали, что китайские передовые модели с открытым исходным кодом уже превзошли по производительности американские аналоги.
Например, MiniMax M2 показала 106% от результата GPT-OSS-120B, ведущей модели с открытым исходным кодом из США.
Брокерская компания отметила, что в то время как американские компании продолжают наращивать расходы на ИИ в стремлении к созданию искусственного общего интеллекта, китайские фирмы отдают приоритет окупаемости инвестиций и вычислительной эффективности.
Jefferies сообщил, что капитальные затраты Китая на ИИ в период с 2025 по 2030 год, по прогнозам, вырастут на 8% до $884 млрд, даже несмотря на то, что китайские ИИ-модели достигают результатов, близких к американским системам, используя гораздо меньше оборудования.
Акцент китайских компаний на эффективных архитектурах также снизил стоимость использования. DeepSeek, например, снизил цены на свой API на 62% в конце 2025 года благодаря повышению эффективности обучения и вывода, что помогло сделать цены на ИИ API в Китае самыми низкими в мире.
Jefferies добавил, что хотя США по-прежнему лидируют по производительности, китайский сектор ИИ демонстрирует “гораздо более эффективные” инвестиции, достигая почти эквивалентных показателей интеллекта при значительно меньших капитальных затратах, что может способствовать более быстрому внедрению и более высокой долгосрочной отдаче от инфраструктуры ИИ.
Эта статья была переведена с помощью искусственного интеллекта. Для получения дополнительной информации, пожалуйста, ознакомьтесь с нашими Условиями использования.
