Китай обыгрывает США. Венчурные фонды в шоке: 80% стартапов используют китайские open-source ИИ-модели
Они вложили миллиарды $ в американские лаборатории, а теперь оказывается, что почти все новые стартапы в Долине построены на китайском софте.
Некоторые фонды пока в закрытых чатах говорят, что теперь требуют от стартапов план миграции на американские/европейские модели через 12–18 месяцев.
На закрытой встрече партнер одного из самых влиятельных фондов a16Z сказал следующее:
«Когда стартапы приходят к нам на питч, в ~80% случаев они уже используют китайские open-source модели (прежде всего DeepSeek, Qwen, Yi, GLM-4 и т.д.)».
Получается, если даже в Кремниевой долине 80% новых ИИ-стартапов выбирают китайские модели, потому что они дешевле, часто быстрее и не хуже по качеству, то в ближайшее время этот показатель в США приблизится к 100%, а во всём остальном мире — и подавно.
О том, что китайская модель развития ИИ может так сработать, мы писали ещё в марте.
Что именно сейчас происходит (по состоянию на середину ноября 2025)?
1. Китайские лаборатории (DeepSeek, Alibaba Qwen, 01.AI Yi, Baichuan, Moonshot, Zhipu и др.) выпускают open-source модели, которые:
- по многим бенчмаркам (особенно код, математика, длинный контекст) обгоняют или находятся на уровне Llama-3.1/4, Mistral, Gemma 2 и даже иногда приближаются к GPT-4o и Claude 3.5/3.7;
- полностью открыты (веса + архитектура + часто даже тренировочные данные и код обучения);
- бесплатны и могут запускаться локально или на дешёвых кластерах.
2. Американские закрытые модели (OpenAI, Anthropic, Google, xAI) стали значительно дороже:
- GPT-4o: $2.50–10 / млн токенов
- Claude 3.7 Sonnet: ~$3–15 / млн
- Gemini 2.0 Flash: всё ещё относительно дешёво, но сильно уступает новым китайским моделям по возможностям
- При этом китайские open-source модели — $0 (если запускать самому) или $0.05–0.20 / млн токенов через китайские облака (DeepSeek API, Together.ai, Fireworks и др. уже хостят их по бросовым ценам).
3. В результате стартапы массово переключаются на DeepSeek-V3 или Qwen-2.5-72B-Instruct, запускают на 8×H100 или даже на кластере L40S/RTX 4090 и получают производительность на уровне или выше за 5–20% стоимости.
Многие уже даже не скрывают это на питчах: «Мы используем DeepSeek как бэкенд, а сверху тонкая обёртка + RAG + свой промпт-инжиниринг».
Появился термин «Chinese open-source risk» — инвесторы начали спрашивать на due diligence: «А что будет, если завтра DeepSeek исчезнет или китайское правительство запретит экспорт весов?»
Многие считают, что 2026–2027 годы станут моментом, когда почти весь новый ИИ-продуктовый слой в мире (кроме самых чувствительных правительственных/корпоративных применений) будет работать на китайских open-source моделях или их форках.
Они вложили миллиарды $ в американские лаборатории, а теперь оказывается, что почти все новые стартапы в Долине построены на китайском софте.
Некоторые фонды пока в закрытых чатах говорят, что теперь требуют от стартапов план миграции на американские/европейские модели через 12–18 месяцев.
На закрытой встрече партнер одного из самых влиятельных фондов a16Z сказал следующее:
«Когда стартапы приходят к нам на питч, в ~80% случаев они уже используют китайские open-source модели (прежде всего DeepSeek, Qwen, Yi, GLM-4 и т.д.)».
Получается, если даже в Кремниевой долине 80% новых ИИ-стартапов выбирают китайские модели, потому что они дешевле, часто быстрее и не хуже по качеству, то в ближайшее время этот показатель в США приблизится к 100%, а во всём остальном мире — и подавно.
О том, что китайская модель развития ИИ может так сработать, мы писали ещё в марте.
Что именно сейчас происходит (по состоянию на середину ноября 2025)?
1. Китайские лаборатории (DeepSeek, Alibaba Qwen, 01.AI Yi, Baichuan, Moonshot, Zhipu и др.) выпускают open-source модели, которые:
- по многим бенчмаркам (особенно код, математика, длинный контекст) обгоняют или находятся на уровне Llama-3.1/4, Mistral, Gemma 2 и даже иногда приближаются к GPT-4o и Claude 3.5/3.7;
- полностью открыты (веса + архитектура + часто даже тренировочные данные и код обучения);
- бесплатны и могут запускаться локально или на дешёвых кластерах.
2. Американские закрытые модели (OpenAI, Anthropic, Google, xAI) стали значительно дороже:
- GPT-4o: $2.50–10 / млн токенов
- Claude 3.7 Sonnet: ~$3–15 / млн
- Gemini 2.0 Flash: всё ещё относительно дешёво, но сильно уступает новым китайским моделям по возможностям
- При этом китайские open-source модели — $0 (если запускать самому) или $0.05–0.20 / млн токенов через китайские облака (DeepSeek API, Together.ai, Fireworks и др. уже хостят их по бросовым ценам).
3. В результате стартапы массово переключаются на DeepSeek-V3 или Qwen-2.5-72B-Instruct, запускают на 8×H100 или даже на кластере L40S/RTX 4090 и получают производительность на уровне или выше за 5–20% стоимости.
Многие уже даже не скрывают это на питчах: «Мы используем DeepSeek как бэкенд, а сверху тонкая обёртка + RAG + свой промпт-инжиниринг».
Появился термин «Chinese open-source risk» — инвесторы начали спрашивать на due diligence: «А что будет, если завтра DeepSeek исчезнет или китайское правительство запретит экспорт весов?»
Многие считают, что 2026–2027 годы станут моментом, когда почти весь новый ИИ-продуктовый слой в мире (кроме самых чувствительных правительственных/корпоративных применений) будет работать на китайских open-source моделях или их форках.