Звернув увагу на щось важливе останнім часом, що заслуговує на обговорення. Вісім років тому серце великої китайської телекомунікаційної компанії зупинилося через один американський заборону. Але те, що відбувається зараз, зовсім інше. Замість того, щоб здаватися, китайські компанії обрали складніший і більш креативний шлях.

Правда, на яку багато хто не звертав уваги, полягає в тому, що основна проблема не сама чіпи, а платформа розробки CUDA від Nvidia. Ця платформа займає близько 90% світового ринку розробки штучного інтелекту. Мільйони розробників навчилися на ній, мільйони додатків побудовані на ній. Чим більше розробників, тим більше інструментів і бібліотек, і чим краще середовище, тим більше розробників її приваблює. Це замкнене коло, з якого дуже важко вийти.

Але у 2024-2025 роках сталася кардинальна зміна. Китайські компанії почали зосереджуватися на покращенні алгоритмів замість прямої боротьби з забороною. Моделі експертів-мішаних підходів стали новим напрямком. Яскравий приклад — DeepSeek: 671 мільярд коефіцієнтів, але використовуються лише 37 мільярдів під час роботи. Вартість тренування — всього 5,6 мільйонів доларів проти 78 мільйонів для GPT-4. Різниця у ціні сприяла швидкому поширенню їхньої моделі.

У лютому 2026 року використання китайських моделей на найбільшій глобальній платформі зросло на 127% за три тижні. Рік тому їхня частка становила менше 2%, тепер вона наближається до 60%. Це не випадковість. Нові ринки в Індії, Індонезії та Бразилії почали активно залежати від цих моделей.

Що стосується чіпів, то історія ще цікавіша. Внутрішні чіпи Loongson і Taichu Yuanqi почали тренувати справжні великі моделі. У січні 2026 року Zhipu AI випустила першу модель зображень, повністю навчану на китайських локальних чіпах. Це якісний перехід від здатності до інференції до здатності до тренування.

Найважливіша точка тут — енергія. Китай виробляє 10,4 трильйонів кіловат-годин на рік проти 4,2 трильйонів в Америці. Електроенергія для промисловості в Китаї дешевша у 4-5 разів, ніж у США. У той час як у США справжня енергетична криза, у Китаї є величезна виробнича потужність, яку можна спрямувати на обчислення.

Що зараз виходить із Китаю — це не продукти або заводи, а самі токени. Одиниці інформації, які обробляють моделі штучного інтелекту, стають новою цифровою товаром. Вони виробляються у обчислювальних фабриках і потім передаються через Інтернет у весь світ.

Дані про розподіл користувачів DeepSeek розповідають цю історію: Китай — 30,7%, Індія — 13,6%, Індонезія — 6,9%, США — лише 4,3%. 26 тисяч глобальних компаній мають облікові записи. В Китаї вони займають 89% ринку.

Це дуже нагадує війну за промислову незалежність, яка відбулася з Японією 40 років тому. Японія була на вершині у 1988 році з 51% ринку напівпровідників, але погодилася бути кращим виробником у системі, якою керували інші. Коли обставини змінилися, вона зруйнувалася.

Цього разу різниця в тому, що Китай створює справді незалежну екосистему. Від покращення алгоритмів, до локальних чіпів, до 4 мільйонів розробників у середовищі Ascend, і нарешті — поширення токенів по всьому світу. Кожен крок сприяє справжній незалежності.

27 лютого 2026 року три китайські компанії з виробництва чіпів опублікували свої результати в один день. Доходи зросли на величезні показники (453%, 243%, 121%), але деякі зазнали великих збитків. Ці збитки — не провал управління, а податок на боротьбу за створення незалежної екосистеми. Кожен втрачений долар — це інвестиція у дослідження, розробки та людську підтримку.

Ринок потребує альтернативи Nvidia. Це дуже рідкісна структурна можливість, яка виникла через геополітичну напругу. Війна за обчислювальну потужність змінила свою форму. Вісім років тому ми питали: чи можемо ми залишитися? Тепер питання: скільки потрібно платити, щоб залишитися? І відповідь сама по собі — це справжній прогрес.