Как Китай сокращает разрыв в искусственном интеллекте с США

Стэнфордский университет, Институт искусственного интеллекта, сосредоточенного на человеке (HAI), опубликовал свой AI Index 2026 года в апреле, сообщив, что разрыв между лучшими американскими и китайскими моделями ИИ сократился до 2,7 процентных пункта. Модель Claude Opus 4.6 компании Anthropic возглавляла таблицу лидеров Chatbot Arena с результатом 1503 балла по состоянию на март 2026 года, за ней следует Dola-Seed-2.0-Preview компании ByteDance с 1464 баллами — разница в 39 баллов, согласно отчету.

Это значительное сокращение разрыва с мая 2023 года, когда американские модели опережали китайских конкурентов на 17,5–31,6 процентных пункта по основным бенчмаркам, обнаружил Стэнфордский HAI. Модели двух стран несколько раз обменивались первым местом на различных лидербордах с начала 2025 года, включая момент в феврале 2025 года, когда DeepSeek-R1 кратко совпал с ведущей американской системой, согласно отчету.

Меньше расходов, столько же прогресса

Сокращение разрыва в производительности происходит несмотря на значительный разрыв в финансировании. Американские компании привлекли 285,9 миллиардов долларов частных инвестиций в ИИ в 2025 году против 12,4 миллиардов долларов в Китае — соотношение примерно 23 к 1, сообщил Стэнфордский HAI. Институт предостерег, что китайская цифра, вероятно, недооценивает реальные расходы, поскольку Пекин направляет ресурсы через контролируемые государством механизмы, которые частные базы данных не полностью отражают; Стэнфорд подсчитал, что Китай развернул примерно 912 миллиардов долларов через такие фонды в различных отраслях между 2000 и 2023 годами.

Размеры частных сделок иллюстрируют контраст: одна только Anthropic привлекла раунд Series G в размере 30 миллиардов долларов в феврале 2026 года с оценкой 380 миллиардов долларов, согласно отчетам, цитируемым implicator.ai, тогда как китайские лаборатории ИИ коллективно привлекли примерно 100 миллионов долларов от инвесторов из Персидского залива примерно в тот же период, по сравнению с примерно 15 миллиардами долларов, поступившими в американские лаборатории.

Ставка на открытый исходный код

Центральная причина быстрого прогресса Китая — его стратегия распространения открытого исходного кода. Китайские лаборатории, такие как DeepSeek, Qwen компании Alibaba, Kimi компании Moonshot AI, MiniMax и Zhipu, выпустили множество моделей как загружаемые с открытыми весами, которые разработчики по всему миру могут запускать и изменять бесплатно, согласно отчетам Rest of World. Американские лидеры OpenAI и Anthropic вместо этого держат свои наиболее мощные системы за платными API и подписками, защищая маржу, но ограничивая глобальное распространение, согласно тому же отчету.

Стратегия окупилась с точки зрения использования: китайские модели с открытым исходным кодом — возглавляемые Qwen, MiniMax и DeepSeek — достигли примерно одной трети глобального использования больших языковых моделей, увеличившись с практически нуля в конце 2024 года, согласно анализу Fortune. Толчок DeepSeek на снижение затрат был частью этого сдвига; родитель компании сказал, что она может генерировать один миллион токенов вывода примерно за 3 юаня (примерно 50 центов), примерно в двадцать раз дешевле, чем современная стоимость ChatGPT, сообщила Fortune.

AI Index 2026 года Стэнфордского HAI отметил частичный разворот этой тенденции: некоторые китайские фирмы переходят к закрытым платным моделям. Alibaba запустила Qwen3.6-Plus и Qwen3.5-Omni как платные облачные сервисы, а Zhipu выпустила свой GLM-5-Turbo как закрытый исходный код, оценив его в 1,40 доллара за миллион входных токенов и 4,40 доллара за миллион выходных токенов — ниже 5/25 долларов Anthropic для Claude Opus 4.6, согласно сводке implicator.ai отчета.

Чипы и обходные пути

Практический доступ Nvidia к рынку центров обработки данных Китая сократился на фоне ограничений Вашингтона на экспорт передовых чипов. К концу финансового года 2026 компания не получила доходов от чипов H20, модели, адаптированной для Китая, в своем последнем квартале, и Пекин отдельно не рекомендовал отечественным фирмам использовать продукты Nvidia из соображений безопасности, согласно отчету Gulf News о планах производства чипов компании.

Huawei использовала эту возможность для расширения своей линейки микросхем Ascend. Компания планирует производить примерно 600 000 единиц своего Ascend 910C в 2026 году — примерно в два раза больше выпуска 2025 года — и увеличить общее производство кристаллов Ascend до 1,6 миллиона единиц, сообщила Gulf News, ссылаясь на производственные целевые показатели. Чипы по-прежнему производятся по 7-нанометровой технологии процесса через отечественного партнера SMIC, по сравнению с 4-нанометровыми узлами, используемыми в новейших графических процессорах Nvidia, и Huawei по-прежнему полагается на иностранные компоненты высокопроизводительной памяти, сообщил тот же отчет.

Где каждая сторона действительно лидирует

Оценка Стэнфордского HAI состоит не в том, что Китай полностью опередил США, а в том, что две страны лидируют по разным показателям. США по-прежнему лидируют в общем объеме инвестиций, производстве топовых моделей границы и инфраструктуре вычислений. Китай лидирует в объеме публикаций по ИИ, цитировании, подаче патентов и установке промышленных роботов, согласно сводке выводов 2026 года Index.

По патентам китайские субъекты подали 69,7% патентов ИИ в мире, а китайские исследователи произвели 23,2% глобальных публикаций по ИИ и 20,6% цитирований, по сравнению с 12,6% для США, согласно AI Index 2026 года Стэнфордского HAI, о чем сообщила The Next Web. По робототехнике Китай установил примерно 295 000 промышленных роботов в измеренном периоде — примерно в девять раз больше, чем 34 200 в Соединенных Штатах, обнаружила та же отчет.

Index также выявил уязвимость США, не связанную с чипами или финансированием: иммиграция ученых-специалистов по ИИ в Соединенные Штаты снизилась на 89% с 2017 года, с 80% снижением только в последний год, хотя США по-прежнему принимают больше исследователей ИИ, чем любая другая страна, согласно собственной сводке Стэнфордского HAI отчета.

Промышленная политика против частных ставок

Основные стратегии двух стран различаются структурно. Подход Китая встраивает разработку ИИ в координируемую государством рамку промышленной политики и фонды государственного руководства, как отражено в описанных выше цифрах инвестиций, тогда как американская модель больше полагается на мобилизацию частного капитала и корпоративную конкуренцию между лаборатториями, такими как OpenAI, Anthropic, Google и xAI.

Коммерческие напряжения внутри американской индустрии также стали публичными. Генеральный директор OpenAI Сэм Алтман и генеральный директор Tesla и xAI Илон Маск обменялись публичными выпадами — Маск назвал Алтмана «Scam Altman», тогда как Алтман критиковал планы спутникового центра обработки данных Маска как невыполнимые, согласно Business Insider Japan. Несмотря на эту конкуренцию, крупные американские фирмы ИИ — включая OpenAI, Anthropic, xAI, Google и Nvidia — согласились с возглавляемой Белым домом рамкой добровольных стандартов безопасности, отметил отчет.