США против Китая: кто будет владеть ИИ и нашим будущим?
Может ли Китай обогнать OpenAI, Anthropic и Google, если его модели учатся на ответах американских, — и кто в итоге будет владеть ИИ: несколько американских компаний, страны со своими моделями или миллиарды обычных пользователей?
Китайские модели, по оценке Макса Григорьева, — догоняющие: из-за экспортных санкций китайские лаборатории не могут напрямую купить GPU NVIDIA, вычислений не хватает ни на сотни экспериментов, ни на дорогие синтетические данные, и разрыв они сокращают дистилляцией — обучением на ответах американских моделей. Обогнать модель, которую дистиллируешь, так нельзя, поэтому отставание держится на три, шесть, девять месяцев. Исключение — Kimi с её Kimi Delta Attention, но сколько в её успехе архитектуры, а сколько дистилляции, публика проверить не может. Ильнар Шафигуллин играет за другую сторону: Kimi в бенчмарках уже обходит GPT-5.6 Sol, по API китайские модели в разы дешевле, а урезанные лимиты OpenAI подталкивают средних пользователей к open code и китайскому «зоопарку». Почему в гонке так мало стран, ведущие отвечают одним словом — деньги: Макс описывает бизнес ИИ как бутерброд, где вычисления — хлеб, модель — масло, а победитель забирает весь рынок; Китай же удержится за счёт 1,4 миллиарда человек, отрезанных от западных моделей. Доступ к ИИ уже делится по странам, американских открытых моделей почти нет, а Александр Волчек уверен, что главные деньги не в энтерпрайзе, а в миллиардах обычных людей.
На что обратить внимание
Ключевые тезисы и выводы
Глава Google выложил анализ, в котором новая Gemini 4 Carbon представлена значительно более сильной системой, чем Fable и Claude Opus 5.5 от Anthropic и GPT-6 Astra, а Илон Маск, который почему-то постоянно репостит именно главу Google, отреагировал, что это очень круто. Насколько это правда, Александр пока не знает: модель ещё будут тестировать.
Александр давно говорит, что американский рынок не догонят ни Европа, ни арабы, ни Россия, — а Китай вроде бы стоит рядом. Когда два месяца назад вышла Kimi K3, Moonshot сама написала ему, что модель уровня Fable и Astra; прошло несколько месяцев, а восторженных сравнений с Fable, который с лета прекрасно работает, так и не появилось.
Макс не говорит, что Китай не сможет, — невозможного не бывает. Но Азия, по его наблюдению, редко лидирует в исследованиях, и он объясняет это культурой: с первого дня в школе детей учат правильно копировать иероглиф и стихотворение, вплоть до штрихов, и хорошо учится тот, кто хорошо копирует. Сам Макс называет это философией.
Из-за экспортных санкций китайцы не могут просто купить GPU NVIDIA: OpenAI или Anthropic приходят и просят пятьсот тысяч карт, а китайские лаборатории покупают через третьи страны — дольше и дороже. Значит, ограничены и эксперименты, и тренировка, и синтетические данные: интернета для кода и математики давно не хватает, и ещё в 2022–2023 годах OpenAI искала данные, в том числе через сделку с Microsoft ради GitHub.
Китайские модели, по мнению Макса, хорошо работают прежде всего благодаря дистилляции — обучению на ответах другой модели; недавно Anthropic отключила десятки тысяч аккаунтов, судя по всему, китайских ботнетов. Но модель, которую дистиллируешь, не обгонишь: целью остаётся уже вышедшая модель, а не та, что сейчас тренируется в американской лаборатории, — отсюда отставание на три, шесть, девять месяцев.
Ильнар соглашается, что на переднем крае Китаю пока нечего делать, но играет за средний класс пользователей. Последние бенчмарки Kimi сравнивают её с GPT-5.6 Sol, и она немного обходит эту модель, а OpenAI режет лимиты: подписка за $200 может дать десять иксов вместо двадцати. Ильнар уже поставил open code, чтобы реализовывать задачи на DeepSeek и Kimi — по API это существенно дешевле.
У Китая, признаёт Александр, больше электричества и людей: в 2011 году, рассказывает он, правительство посадило по шестьдесят тысяч человек на город, чтобы нарисовать 3D-карты. Но к AGI и ASI Китай, по его ощущению, не идёт, и миллиардов пользователей у него не будет: Google отчитался о миллиарде пользователей Gemini, а у китайских моделей, по его оценке, около полумиллиарда регистраций на все.
С запросами на китайскую инфраструктуру к Анне не приходят: китайские модели в её практике берут для обучающих задач и симуляций, где это сильно дешевле. Ильнар видит в бизнесе много Qwen, развёрнутого локально, чтобы данные не уходили за контур, а Макс объясняет: on-premise — китайские модели, потому что веса отдают только они, и популярны они лишь потому, что открыты.
Frontier-лаборатории серьёзно цензурируют вывод моделей — по соображениям безопасности и по политическим причинам. Китайские модели тоже цензурированы, но иначе: если вас не волнует политика китайской партии, можно получить ответы, закрытые в западных моделях. По той же причине правое крыло в Америке, по словам Макса, пользуется Grok, а Ильнар называет Grok беспринципным: его знакомые восхищаются, как легко он относится к ограничениям.
Американской безопасности данных Александр доверяет гораздо больше, чем китайской. Если снять в китайской модели галочку «не обучаться на моих данных», он не верит, что это работает; в ChatGPT — верит: если такие данные где-то всплывут, пользователь, по его словам, станет миллионером, а использовать их против него будет нельзя. Его тут же переспрашивают, видит ли он такую галочку в OpenAI и верит ли ей.
Европейский закон о персональных данных, по мнению Александра, — это не приватность людей, а контроль государства, и здесь он соглашается с Илоном Маском и Павлом Дуровым; российские законы, включая закон Яровой, он оценивает так же. В Америке не нужно каждый раз соглашаться с куками. Анна добавляет, что в ряде европейских стран просили убрать DeepSeek из магазинов приложений, хотя в Польше его скачать можно.
Kimi, по словам Макса, — серьёзная эволюция архитектуры: Kimi Delta Attention и другие ноу-хау, которых до неё не было в открытых моделях. Либо их извлекли из западных моделей, либо это собственное исследование, но исследование требует сотен экспериментов и вычислений. Заявленные абляции — пятнадцать процентов выигрыша — публика проверить не может, и какую долю бенчмарков даёт дистилляция, Макс сказать не берётся.
Почему другие страны не построили сильных моделей, ведущие отвечают одним словом — деньги: у китайцев они есть, у остальных нет. Ильнар описывает второй путь — продавать вычисления: DeepSeek, по его словам, зарабатывает $38 в час с одной видеокарты, Аркадий Волож после Яндекса строит Nebius, а кластер Илона Маска продаёт мощности Anthropic. Гонка же требует постоянно заливать деньги — поэтому OpenAI и Anthropic убыточны.
Бизнес ИИ, объясняет Макс, — это продажа бутербродов: вычисления — хлеб, одинаковый у всех, модель — масло. 99% людей идут к тому, у кого вкуснее, победитель на эти деньги изобретает масло ещё лучше, а соперники вымирают без денег на исследования. Так, по книге Питера Тиля Zero to One, строится монополия; Александр делает вывод, что модели вне первой тройки или пятёрки вымрут.
Почему китайские модели всё же будут неплохими: в Китае не открыть ни ChatGPT, ни Claude, ни Grok, детекция VPN работает хорошо, а за высокий тариф не заплатить китайской картой. Остаются 1,4 миллиарда человек, которым технология нужна и у которых есть деньги, — и модель, обученная на них, по словам Макса, точно станет более китайской.
В России, напоминает Александр, нельзя просто открыть Codex, а в Европе ChatGPT работает по-другому; у его друга Dots исчез из приложения, стоило включить сингапурскую сим-карту. Местоположение, по словам Макса, лежит в системном промпте, и отказать в услуге компании могут по любой причине: статуса utility, как у продавца электричества, у таких систем нет.
Поэтому, считает Макс, так важны открытые модели — и то, что американские сильно отстают даже от китайских, большая проблема. Лидеры, которые зарабатывают на нынешнем положении, open source поддерживать не будут: в восьмидесятых-девяностых интеграторы мейнфреймов на UNIX вымерли после появления Linux, и индустрия выучила урок — GPU NVIDIA может купить любой, а веса моделей frontier-лабораторий не получить никак.
Полностью закрыть Китаю доступ к GPU, считает Ильнар, не дадут напряжение вокруг Тайваня и контрабанда через Малайзию, Индонезию и саудитов. Макс видит в этих лазейках расчёт: полная блокада заставила бы Китай построить своё, а покупка через третьи страны чуть дороже и дольше и делает конкурента менее конкурентоспособным, — так же Россия сегодня покупает даже чипы для стиральных машин.
Пока шёл выпуск, у Тибо из OpenAI вышел пост в X: по принципу «сначала сделать хуже, потом вернуть как было» лимиты удвоили на всех подписках — на тарифе за $200 опять будет двадцать иксов, а за $500, судя по всему, пятьдесят. Ильнар выдыхает, а Александр предупреждает: впереди полгода борьбы за постоянство, и OpenAI, говорят, планирует объединить ChatGPT и Work.
Основной интерес компаний, считает Макс, сместится к энтерпрайзу — там самые большие деньги. Александр возражает: деньги в миллиардах людей, а не в ста тысячах продажников Google, и, откажись OpenAI и Anthropic делать AGI для обычных людей, он поставил бы на них крестик. Анна добавляет, что энтерпрайз быстро становится слишком дорогим, а отдачу от ИИ в компаниях до сих пор никто не научился оценивать.
Раньше на удалённом собеседовании кандидата подменял другой человек; теперь, говорит Анна, рядом может сидеть ассистент, который поможет пройти интервью в реальном времени, и её команда меняет вопросы и сам подход к оценке. Александр просит кандидатов в спикеры записываться с первого раза, а напоследок пересказывает историю, как на собеседовании два ИИ-ассистента остались вдвоём и не могли закончить встречу.
О чём этот выпуск
Воскресный выпуск ToTheMoon, в котором Александр Волчек, Ильнар Шафигуллин и Анна Волчек снова собираются вчетвером — с Максом Григорьевым, специалистом по системам ИИ и машинного обучения, работавшим в Google и Airbnb. Поводом служит Gemini 4 Carbon: глава Google выложил анализ, где новая модель выглядит значительно сильнее Fable, Claude Opus 5.5 и GPT-6 Astra, а Илон Маск отреагировал, что это очень круто. Но главная тема — мнение, которое Макс высказал на недавних съёмках. Александр три года повторяет, что американский рынок не догонит никто, а Китай при этом всё время выпускает сильные модели: Moonshot уверяла его, что Kimi K3 — уровня Fable и Astra, хотя восторженных сравнений спустя месяцы так и нет.
Макс объясняет, почему китайские модели остаются догоняющими. Азия редко лидирует в исследованиях — он связывает это с культурой, где с первого дня в школе учат точно копировать иероглифы. Главное же — вычисления: из-за экспортных санкций китайцы не могут, как OpenAI или Anthropic, прийти к NVIDIA за пятьюстами тысячами GPU, а покупать через третьи страны дороже и дольше. Без вычислений нельзя ни провести сотни экспериментов ради новой архитектуры, ни нагенерировать дорогие синтетические данные, на которых сегодня движутся вперёд frontier-лаборатории. Поэтому китайцы, по его мнению, прежде всего дистиллируют американские модели — Anthropic недавно отключила десятки тысяч аккаунтов, судя по всему, китайских ботнетов, — а обогнать модель, которую дистиллируешь, нельзя: отсюда отставание на три, шесть, девять месяцев.
Ильнар играет за другую сторону — за средний класс пользователей. Последняя Kimi в бенчмарках обходит GPT-5.6 Sol, по API китайские модели существенно дешевле, а OpenAI режет лимиты, и Ильнар уже поставил open code, чтобы отдавать задачи DeepSeek и Kimi. Александр считает это историей для продвинутых: у Китая больше электричества и людей, но миллиардов пользователей, как у Gemini, у него не будет, а свои данные китайской модели он не доверит. Анна рассказывает, что китайские модели в её практике берут для обучения и симуляций, где они сильно дешевле, Ильнар — что в бизнесе внутри контура часто разворачивают Qwen, а Макс объясняет популярность китайских моделей on-premise тем, что веса отдают только они: открытость — их способ привлечь внимание и финансирование.
Ещё одна причина — цензура: западные лаборатории серьёзно цензурируют ответы, китайские модели — в другом смысле, а правое крыло в Америке, по словам Макса, выбирает менее цензурированный Grok, который Ильнар называет беспринципным. Александр больше всего доверяет американской безопасности данных: в галочку «не обучаться на моих данных» в ChatGPT он верит, в китайской модели — нет, а европейский закон о персональных данных, как и российский, считает контролем государства. Анна напоминает, что в ряде европейских стран просили убрать DeepSeek из магазинов приложений. Отдельно Макс разбирает Kimi: Kimi Delta Attention и другие ноу-хау, которых до неё не было в открытых моделях, либо извлечены из западных моделей, либо стали плодом собственных исследований, но проверить заявленный выигрыш и долю дистилляции публика не может.
Почему в гонке так мало стран, ведущие сводят к деньгам: у китайцев они есть, у остальных нет, а модель, выпущенная один раз, через два дня никому не нужна. Ильнар описывает второй бизнес — продавать вычисления: DeepSeek, по его словам, зарабатывает $38 в час с одной видеокарты, Аркадий Волож строит Nebius, а Илон Маск продаёт мощности Anthropic. Макс объясняет рынок бутербродом: вычисления — хлеб, модель — масло, 99% людей идут туда, где вкуснее, и так, по книге Питера Тиля Zero to One, строится монополия. Китай, однако, удержится: 1,4 миллиарда человек отрезаны от ChatGPT, Claude и Gemini детекцией VPN и китайскими картами. Доступ уже делится по странам — в России нельзя просто открыть Codex, Dots пропадает с сингапурской сим-картой, а местоположение, по словам Макса, лежит в системном промпте; поэтому так важны открытые модели, которых у Америки почти нет.
Полностью отрезать Китай от GPU, считает Ильнар, не позволит напряжение вокруг Тайваня, а карты всё равно заезжают контрабандой через Малайзию и Индонезию; Макс видит в этом расчёт — небольшая фрикция делает конкурента слабее, не заставляя его строить своё, и так же устроены закупки электроники Россией через третьи страны. Китай, закрывшись полностью, построил свои поисковики, соцсети и TikTok, а российский рынок для этого, по Максу, в десять раз меньше. Под конец Ильнар с облегчением читает, что OpenAI снова удвоила лимиты, Александр ждёт борьбы за постоянство среди миллиарда пользователей и спорит с Максом: деньги, по его мнению, не в энтерпрайзе, а в миллиардах людей, а Анна напоминает, что отдачу от ИИ в компаниях до сих пор никто не научился измерять. Закрывает выпуск разговор о собеседованиях, на которых кандидата подменяет другой человек или ИИ-ассистент.
Выпуск не говорит, кто победит, но ясно разводит две позиции: на переднем крае, по мнению Макса и Александра, Китай без вычислений и собственных исследований будет догонять с отставанием в месяцы, а для среднего пользователя, как показывает Ильнар, дешёвые китайские модели уже достаточно хороши — особенно когда американские компании режут лимиты. Это позиции ведущих, а не обзор исследований: культурное объяснение отставания Азии Макс сам называет философией. Отключённые Anthropic аккаунты, $38 в час с видеокарты у DeepSeek, удвоенные лимиты OpenAI, выигрыш Kimi Delta Attention, миллиард пользователей Gemini и превосходство Gemini 4 Carbon над Fable и Astra пересказаны со слов ведущих и требуют проверки.
Расшифровка выпуска
Голосовая связка применена к 242 сегментам: 0 определено, 0 содержат несколько определённых участников, 242 вероятных, 0 остаются без окончательной идентификации. Неподтверждённые голоса обозначены как «Участник дискуссии», фрагменты с несколькими подтверждёнными участниками — как «Микс».
Читать транскрипт на отдельной странице
Загрузка…