Пять лет назад произошел один из самых болезненных моментов в истории китайской индустрии. В апреле 2018 года Zhongxing Communications внезапно остановилась — гигантская компания с 80 тысячами сотрудников и доходами свыше триллиона юаней. Всё из-за того, что Америка решила прекратить поставки. Без чипов Qualcomm, без системы Android от Google — компания оказалась полностью окружена. Этот урок не забыт.

Быстро к 2026 году. Сейчас ситуация совершенно иная. На этот раз война идет не только за чипы — настоящая война за нечто гораздо более глубокое, называемое CUDA. Возможно, вы о нем раньше не слышали, но каждый разработчик искусственного интеллекта в мире на него полагается. CUDA — платформа от Nvidia, которая управляет всем — от обучения до запуска. И именно здесь кроется настоящая нехватка. Чем больше промышленность зависит от CUDA, тем больше отсутствует независимых альтернатив.

Но китайские компании на этот раз выбрали другой путь. Вместо попыток напрямую копировать Nvidia, они сосредоточились на алгоритмах. DeepSeek — отличный пример — их модель содержит 671 миллиард параметров, но активирует только 37 миллиардов во время работы. Это значительно снижает затраты. Модель обучалась на 2048 процессорах H800 в течение 58 дней за всего 5,6 миллиона долларов. Сравните это с затратами на обучение GPT-4, оцениваемыми в 78 миллионов долларов. Разница колоссальна.

Результат? DeepSeek дешевле Claude в 25–75 раз. И эта цена изменила рынок. Только в феврале 2026 года использование китайских моделей на OpenRouter выросло на 127% за три недели. Год назад их доля не превышала 2%. Сейчас она приближается к 60%. Это не случайность — это структурное изменение.

Но самой большой проблемой оставалась доступность достаточной вычислительной мощности для обучения. Здесь на сцену вышли отечественные чипы. Loongson 3C6000 и Taichu Yuanqi уже начали выполнять реальные задачи обучения. В январе 2026 года Zhipu AI запустила модель GLM-Image — первую модель генерации изображений, полностью обученную на отечественных китайских чипах. Это качественный скачок — от простого вывода к полноценному обучению.

За всем этим стоит система Ascend от Huawei. К концу 2025 года число разработчиков в ней превысило 4 миллиона. Создание независимой экосистемы — именно то, что в 80-х годах делала Япония, когда сталкивалась с аналогичным американским давлением. Япония выбрала стать «лучшей» в системе, которой управляют другие. Китай выбрал построить свою собственную систему.

Энергетика также играет решающую роль. США сталкиваются с реальным энергетическим кризисом — дата-центры потребляют сейчас 4% американской электроэнергии, и к 2030 году эта цифра удвоится. В то же время Китай производит в 2,5 раза больше электроэнергии, чем США. Стоимость промышленной электроэнергии в западной части Китая около 0,03 доллара за кВт·ч — в четыре-пять раз дешевле, чем в США. Это огромное преимущество.

Сейчас DeepSeek поддерживает 37 языков и распространяется по всему миру. 30,7% пользователей — из Китая, 13,6% — из Индии, 6,9% — из Индонезии. На рынках, под санкциями, его доля колеблется между 40% и 60%. 58% новых компаний в области искусственного интеллекта в Китае используют его уже сейчас.

Три отечественные чиповые компании опубликовали свои результаты 27 февраля 2026 года. Некоторые впервые получили прибыль, другие — потеряли миллиарды. Но эти убытки — не провал, а инвестиции в создание независимой экосистемы. Каждый потерянный доллар — это деньги на исследования и разработки, поддержку программного обеспечения, обучение инженеров.

Война за вычислительную мощность больше не о вопросе «смогем ли мы выжить?», — теперь вопрос: «сколько мы готовы потратить, чтобы остаться независимыми?» И ответ ясен — любой ценой. Потому что независимость уже не опция.