Индустрия искусственного интеллекта в Китае достигла рубежа, на котором ее ведущие модели теперь работают на уровне около 90% от показателей США, несмотря на значительно более низкие расходы.
По данным аналитиков Jefferies, опубликованным в недавней заметке, индустрия искусственного интеллекта Китая достигла рубежа, на котором её ведущие модели теперь работают примерно на уровне 90% от уровня США, несмотря на значительное снижение расходов.
Исследование показало, что в период с 2023 по 2025 год совокупные капитальные затраты китайских гиперскейлеров, включая Alibaba, Baidu, Tencent и Bytedance, составили 124 млрд долларов США, что на 82% меньше, чем 694 млрд долларов, потраченные американскими аналогами, такими как AWS, Microsoft, Google и Meta.
Тем не менее производительность ведущей китайской модели MiniMax M2 достигла 90% от максимального значения GPT-5 Codex, что на тот момент было самой передовой моделью США.
Jefferies заявила, что разрыв в производительности между ведущими передовыми моделями обеих стран «быстро сократился», объяснив это ориентацией Китая на эффективность моделей, а не на чистый масштаб вычислений.
Китайские компании, занимающиеся разработкой ИИ, делают акцент на архитектурных инновациях, таких как смешанные экспертные структуры и оптимизация вывода, которые позволяют им достигать аналогичных результатов с меньшими ресурсами.
Модели с открытым исходным кодом стали ключевым преимуществом. Данные искусственного анализа, на которые ссылается Jefferies, показали, что китайские передовые модели с открытым исходным кодом уже превзошли свои американские аналоги по производительности.
Например, MiniMax M2 набрал 106% от оценки GPT-OSS-120B, ведущей модели с открытым исходным кодом из США.
Брокерская компания отметила, что в то время как американские компании продолжают увеличивать расходы на ИИ в стремлении к созданию общего искусственного интеллекта, китайские компании в первую очередь уделяют внимание окупаемости инвестиций и вычислительной эффективности.
Jefferies заявила, что капитальные затраты Китая на ИИ в период с 2025 по 2030 год, по прогнозам, вырастут на 8% до 884 миллиардов долларов, несмотря на то, что китайские модели ИИ достигают результатов, близких к американским системам, используя гораздо меньше оборудования.
Упор китайских компаний на эффективные архитектуры также снизил эксплуатационные расходы. Например, DeepSeek снизил цены на свои API на 62% в конце 2025 года благодаря повышению эффективности обучения и вывода, что помогло сделать цены на API ИИ в Китае самыми низкими в мире.
Джефферис добавил, что, хотя США по-прежнему лидируют по производительности, китайский сектор ИИ демонстрирует «гораздо более эффективные» инвестиции, достигая практически эквивалентных показателей интеллекта при меньших капитальных затратах. Это преимущество может способствовать более быстрому внедрению и более высокой долгосрочной окупаемости инфраструктуры ИИ.