OpenAI向左 DeepSeek向右

24 апреля 2026 года был официально представлен предварительный просмотр DeepSeek V4.

Этот отечественный крупномодельный проект, включающий Pro-версию с 1,6 триллионами параметров и Flash-версию с 284 миллиардами параметров, нацелился на рынок, сделав ставку на миллионы контекстных данных, став бесплатной стандартной опцией для всех официальных сервисов.

Почти одновременно на другом берегу океана OpenAI представила GPT-5.5. Его вычислительные мощности более масштабные, функции агента богаче, но цена значительно выше.

«Миллион контекстов» — в простых словах, означает, что ИИ больше не является «золотухой», которая помнит только несколько ваших последних фраз, а превращается в «супермозг», способный проглотить три книги «Три тела», за одну секунду понять двухчасовой фильм и помочь вам найти опечатки.

Приведу самый очевидный пример: вы можете передать V4 все контракты, письма и финансовые отчеты за последние три года, и он поможет вам найти ту самую условную «нарушающую договор» статью, спрятанную в приложении на 47-й странице. Раньше для этого требовалась команда юристов; теперь — бесплатно.

GPT-5.5 оценивает такие сверхмозги по рыночной цене: стандартная версия — 5 долларов за миллион введенных токенов, 30 долларов за вывод; а для продвинутых задач GPT-5.5 Pro продается по цене 30 долларов за миллион вводимых токенов и 180 долларов за вывод.

Но по официальным ценам DeepSeek, V4-Flash — кэшированный ввод стоит всего 0,2 юаня за миллион токенов, вывод — 2 юаня; даже V4-Pro, сравнимый с топовыми закрытыми моделями, — 1 юань за кэшированный ввод, 12 юаней за некастированный, а цена вывода — всего 24 юаня.

Все считают, что гонка моделей между Китаем и США — это соревнование возможностей, но на самом деле, это давно превратилось в разногласия в бизнес-моделях.

OpenAI когда-то был тем, кто громко кричал «во благо всего человечества», а сейчас продает дорогие элитные квартиры; в то время как DeepSeek использует почти бесплатные вычислительные ресурсы, превращая ИИ в коммунальные услуги.

Когда OpenAI стал хитрым подрядчиком, почему DeepSeek не стал превращать передовые ИИ в бесплатную воду? За этим скрываются скрытые течения, связанные с перераспределением ценовых полномочий.

Холодный ветер Улан-Чабу

Ключевой бой за крупномодели — в дата-центре в Монголии при минус 20°C.

Всего за короткое время до выпуска V4, в требованиях DeepSeek появился неожиданный вакансия: старший менеджер по доставке дата-центра и старший инженер по эксплуатации, с максимальной зарплатой 30 тысяч юаней, 14 зарплат в год, с местом работы в Улан-Чабе, Монголия.

Это была компания, которая раньше гордилась «минимализмом, чистотой, только алгоритмами».

За последние два года их главным достижением считалась «выигрыш в соотношении силы и затрат»: менее 6 миллионов долларов на обучение, что позволило создать DeepSeek-R1, вызвавший обвал на американском рынке ИИ.

Но огромные вычислительные требования V4 и ужесточение американских санкций на экспорт чипов разрушили этот легкий, «фермерский» подход.

В 2025 году Министерство торговли США ужесточило экспортный контроль на китайские ИИ-чипы: Nvidia H100 и H800 уже недоступны, а даже пониженная версия H20 попала под ограничения. Это означает, что расширение вычислительных мощностей DeepSeek в будущем должно полностью перейти на экосистему Huawei Ascend.

В релизе V4 официально указано, что новая модель получила «поддержку Huawei Ascend», и после массового выпуска Ascend 950 вторая половина года, цена Pro значительно снизится.

Этот переход — не просто изменение нескольких строк кода, это необходимость с нуля построить полноценную отечественную инфраструктуру вычислительных мощностей.

Масштаб V4 с миллиардом параметров (предварительные данные — 33 триллиона токенов) и огромные требования к контексту означают, что потребуется тысячи чипов Ascend, дата-центры, электросети для их питания, команда по эксплуатации, способная поддерживать работу при минус 20°C.

Лян Вэньфэн переносит методологию из мира битов в мир атомов.

В конечном итоге, вычислительные мощности должны укорениться в бетоне и электропроводке.

Одна сторона — айтишники в Кремниевой долине, пишущие код в рубашках в кофе-брейках, другая — операторы, укутанные в армейские куртки, охраняющие серверные в Монголии. Эта разница — основа сопротивления Китая санкциям на вычислительные ресурсы.

Преобразование из чисто алгоритмической компании в «тяжелый актив» с собственными дата-центрами — это отказ от «малых побед» и переход к полноценной боевой готовности.

Такая трансформация стоит очень дорого: строительство дата-центров, закупка чипов, прокладка кабелей — все это бездонные ямы. И самое главное — операционные расходы растут экспоненциально, а коммерческий доход DeepSeek остается очень ограниченным.

Эта ценовая стратегия — по сути, обмен убытков на экосистему, а бесплатное использование — на инфраструктурное влияние.

Крепкий орешек, который когда-то отвергал всех гигантов и финансировал ИИ за счет собственных торговых стратегий, — как долго он сможет держаться в этом бездонном колодце?

Компромисс на 20 миллиардов долларов

В апреле появились новости о первом внешнем финансировании DeepSeek, оценка компании — около 300 миллиардов юаней (примерно 44 миллиарда долларов), планируется привлечь 50 миллиардов, из которых 30 миллиардов — за счет внешних инвестиций. В СМИ активно обсуждается участие Tencent и Alibaba.

Многие считают, что причина — дорогостоящее строительство дата-центров. Но на самом деле, основной движущей силой привлечения инвестиций является «чистая технологическая идея»: в условиях конкуренции с крупными корпорациями, способными нанимать лучших специалистов за огромные деньги, DeepSeek не может просто так продолжать.

В критический момент разработки V4 крупные отечественные компании начали активно переманивать ключевых разработчиков. С конца 2025 года по настоящее время, по крайней мере, пять ведущих инженеров покинули компанию. Первый автор модели — Ван Бинсюань — ушел в Tencent, ведущий разработчик V3 — Ло Фули — перешел в Xiaomi за миллионы юаней, а автор ядра R1 — Го Дая — присоединился к команде Seed в ByteDance.

Это — самый жесткий способ рыночной конкуренции: когда у конкурентов — неограниченные ресурсы, а ты продолжаешь финансировать проект за свой счет, рынок талантов — твоя самая уязвимая точка.

Можно просить гениев работать сверхурочно за идею изменить мир, но когда крупные корпорации кладут на стол чек на сотни миллионов юаней и обещают неограниченные ресурсы, цена за идеалы уходит из твоих рук.

Проблема Лян Вэньфэна — это проблема каждого предпринимателя, пытающегося в Китае создать «медленную компанию». В условиях, когда крупные корпорации могут купить любого за деньги, стратегия «без финансирования, без коммерциализации, только технологии» — очень роскошна. Ее цена — возможность того, что команда может быть в любой момент вытеснена.

Это — не просто финансирование на 300 миллиардов, а попытка Лян Вэньфэна сохранить команду для разработки V4, начав «войну за людей» с крупными компаниями. Он вынужден садиться за стол с капиталом, вкладывать реальные деньги, чтобы оставить команду.

Возможное участие Tencent и Alibaba означает, что DeepSeek уже не тот одинокий, чисто технологический идеалист. Он превращается в компанию с внешними акционерами и коммерческим давлением. Цена этого — утрата той «независимости в исследованиях», которой он так гордился.

Но выбора у него нет.

Когда идеалы вынуждены надевать капиталистическую броню, откуда берется уверенность в продолжении работы и поддержке улан-Чабинского дата-центра?

Другой «большой силой — чудо»

Ответ не в алгоритмах, а в электросетях.

Сейчас в Кремниевой долине больше всего волнует не нехватка чипов, а недостаток электроэнергии. Маск строит в Мемфисе сверхбольшой дата-центр, OpenAI обсуждает инвестиции в атомные электростанции, а Microsoft возобновляет работу на АЭС Три-Майл-Исланд, чтобы обеспечить питание для своих ИИ-центров. В конце концов, вычислительная мощность — это электроэнергия, и это очень холодный физический факт.

В США крупный дата-центр по потреблению электроэнергии сравним с городом среднего размера. Но электросеть — это устаревшая сеть 1950-х годов, медленно расширяющаяся, с разрозненными регионами, не способная обеспечить рост вычислительных мощностей в эпоху ИИ.

А в Китае, чтобы догнать США, важны не только талантливые алгоритмисты с миллионами зарплаты, но и тихие, мощные линии высоковольтных передач.

Улан-Чабинский дата-центр вырос благодаря богатым зеленым электросетям Монголии и лучшей в мире системе электроснабжения Китая. По данным, установленная мощность зеленой энергии в Улан-Чабе — около 19,4 ГВт, что составляет примерно 65,9% от общего. Местная зеленая энергия дешевле восточных регионов примерно на 50%. А средняя температура всего 4,3°C, что позволяет естественно охлаждать оборудование почти 10 месяцев в году, экономя 20–30% энергии.

Когда DeepSeek V4 работает, настоящая «кровь» ему подают — огромные и очень дешевые электросети Китая. Это — другой уровень «чудесных чудес».

Есть очень интересное и жесткое историческое сравнение. В 1986 году США с помощью «Соглашения по полупроводникам США и Японии» разрушили японскую полупроводниковую индустрию, заставив Японию открыть рынок и принять ценовые ограничения. В результате доля японских полупроводников на мировом рынке снизилась с 40% в 1986 году до 15% в 2011-м. Три десятилетия Япония не могла восстановиться.

Сегодня США пытаются тем же методом заблокировать развитие китайского ИИ — ограничить экспорт чипов, ограничить вычислительные мощности, разорвать цепочки поставок технологий. Но путь Китая — совсем другой.

Провал Японии заключался в том, что её полупроводниковая промышленность сильно зависела от американских технологий и рынка. Как только доступ был перекрыт, Япония потеряла способность к самостоятельному развитию. А китайский ИИ строится на физической инфраструктуре: собственных чипах, собственных дата-центрах, собственной электросети, собственных моделях с открытым исходным кодом.

Это очень тяжелый, очень затратный, но и очень трудно «убить» путь. Пока Кремниевая долина строит в облаке великолепные Вавилоны, Китай копает окопы в земле.

Если борьба за вычислительные мощности в облаке — это жестокая война тяжелых активов, то есть ли у нас другой путь, чтобы уйти с облачного господства, кроме строительства дата-центров в Монголии и прокладки кабелей?

Побег из облака

Когда гиганты Кремниевой долины строят все более крупные дата-центры, даже планируют сотни миллиардов долларов на вычислительные кластеры, Китай тихо переводит свою стратегию в подземную плоскость.

Главное оружие против американской блокировки — не создание более мощных чипов, чем H100, а внедрение больших моделей прямо в смартфоны каждого человека.

Если мы не можем конкурировать в облаке, то переносим бой на 14 миллиардов смартфонов и периферийных устройств. Это классическая партизанская тактика, очень трудно блокируемая: можно запретить экспорт высококлассных GPU, но нельзя изъять у каждого китайца его телефон.

В 2026 году, в связи с ростом вычислительных мощностей, вызванным DeepSeek, китайские производители Xiaomi, OPPO, vivo начали масштабную «перенастройку» — они перестали рассматривать смартфон только как дисплей для облачных API, а через технологию дистилляции и сжатия встроили в недорогие устройства мини-«супермозги».

Ключевая технология — «дистилляция»: по сути, обучение маленькой модели (ученика) на базе большой модели (учителя), чтобы она могла «думать» как учитель, а не просто запоминать все знания.

Благодаря экстремальной дистилляции и квантованию, модель, которая раньше требовала сотен GPU, теперь занимает всего 1,2–2,5 ГБ и может работать прямо на мобильном чипе.

Приложения вроде MNN Chat позволяют запускать DeepSeek R1 прямо на смартфоне. Такой локальный ИИ — это возможность не зависеть от 5G, не платить ежемесячную подписку в сотни долларов, и иметь доступ к мощному ИИ прямо в кармане, даже без интернета.

Если я не могу построить огромную котельную для централизованного отопления, я могу дать каждому по маленькому печке.

Конечно, мобильный ИИ не идеален. Ограничения по вычислительной мощности и памяти смартфона не позволяют ему конкурировать с крупными облачными моделями. Он может помочь написать письмо, перевести текст или подвести итог статьи, но не сможет доказать сложный математический теорему или проанализировать сотни страниц договора.

Но этого достаточно. Для большинства обычных людей их ИИ — не сверхмозг, способный доказывать теоремы, а «личный помощник», помогающий в повседневных делах.

Когда крупные модели станут настолько дешевыми, что их можно будет носить в кармане, — как это изменит те уголки, которые забыты Кремниевой долиной?

Цифровое равенство в глобальном юге

Если вы сидите в офисе с панорамным стеклом в Манхэттене, вам кажется, что GPT-5.5 за 100 долларов — это разумная цена, ведь он поможет за секунды подготовить идеальный отчет о слиянии и поглощении.

Но если вы стоите в кукурузном поле в Уганде, сталкиваясь с засухой и пожелтевшими растениями, 100 долларов — это непосильная сумма, потому что средний доход в Уганде — менее 150 долларов в месяц.

Гиганты Кремниевой долины обсуждают, как с помощью ИИ управлять миром, а фермеры в Уганде и бедные студенты в Юго-Восточной Азии впервые благодаря открытым моделям DeepSeek получают доступ к цифровой эпохе.

GPT-5.5 обслуживает платящих клиентов, и его корпус почти полностью на английском. Если спросить его на суахили или яванском, он ответит с ошибками, а расход токенов будет в несколько раз выше, чем при английском. Гиганты, ориентированные на коммерческую отдачу, отказались от этих маргинальных рынков.

А открытые модели Китая стали цифровой инфраструктурой для стран Юга.

В Уганде местная НПО Sunbird AI использует доработанную модель Qwen, названную Sunflower, расширив поддержку с 6 до 31 языка. Эта система уже внедрена в государственную систему сельскохозяйственного консультирования, она посылает советы фермерам на суахили.

В Малайзии компании используют открытые базы для создания моделей, соответствующих исламским нормам, поддерживают малайский и индонезийский языки, а также обеспечивают религиозную и культурную релевантность. От системы цифровой идентификации в Индонезии до медицинских вопросов на суахили в Кении — китайские технологии проникают в социальные слои этих стран.

Платформа OpenRouter, агрегирующая API крупнейших моделей, в начале 2026 года впервые показала, что китайские модели по расходу токенов превзошли американских конкурентов. За одну неделю, в топ-10 моделей, было потрачено 87 триллионов токенов, из которых около 61% — на китайские.

Открытость разрушает монополию США на ИИ-слово, позволяя развивающимся странам преодолеть цифровой разрыв. Это не просто борьба США и Китая — это реальный «сельский фронт» в эпоху ИИ.

Стратегия открытых моделей Китая становится мощным инструментом «мягкой силы». Пока Кремниевая долина строит высокие стены в облаке, те, кто не может платить, находят свой огонь в открытом исходном коде и на периферии.

Водопровод

Технологии никогда не должны быть роскошью.

Кремниевая долина создала изысканные элитные дома с жесткими пропусками, доступными только VIP. А мы проложили водопровод, идущий к каждому дому.

Этот водопровод начинается в монгольском дата-центре при минус 20°C, в грохоте высоковольтных линий, в войне за 300 миллиардов долларов. Каждая его часть — тяжелая, дорогая, наполненная компромиссами. Лян Вэньфэн хотел создать чисто технологическую компанию, но реальность заставила его строить дата-центры, привлекать финансирование, бороться за кадры у крупных игроков. Он не мог выбрать иначе — он выбрал сложный путь: делать ИИ не роскошью, а коммунальной услугой.

Конечная точка этого водопровода — в недорогом отечественном смартфоне, в грубых пальцах фермеров в Уганде, в жизни каждого простого человека, стремящегося преодолеть цифровой разрыв.

Стены вычислительных мощностей можно построить очень высоко, но вода все равно найдет путь вниз.