Бизнес в США все чаще переходит c ИИ-моделей OpenAI и Anthropic на китайские аналоги
Times.by
Фото: Сергей Елагин / Бизнес Online / ТАСС
Открытые модели из КНР обходятся на 60–90% дешевле ведущих американских продуктов.
Американский бизнес стал все чаще предпочитать ИИ-моделям OpenAI (ChatGPT) и Anthropic (Claude) их более дешевые китайские аналоги. Свежие модели DeepSeek, Z.ai и других китайских разработчиков многие считают вполне конкурентоспособными на фоне флагманов из США, сообщает CNBC.
Это совпало с ростом цен на токены у ведущих американских ИИшек. Масштаб перехода можно проследить по статистике платформы OpenRouter – агрегатор, который предоставляет разработчикам и пользователям доступ к сотням различных больших языковых моделей (LLM) (таких как GPT-4, Claude, Gemini) через один интерфейс.
Каждую неделю начиная с 8 февраля доля токенов, используемых американскими компаниями в китайских ИИ-моделях, держалась выше 30%, а в отдельные недели этот показатель поднимался вплоть до 46%. Годом ранее в среднем было лишь 11 %, а в первой половине 2025-го – всего 4,5%.
Деньги решают
Главный аргумент – деньги: аналитики OpenRouter отмечают, что открытые китайские модели обходятся на 60–90% дешевле ведущих моделей Anthropic и OpenAI. Так, стартап Lindy в июне перевел весь трафик с Claude на DeepSeek.
«Мы сделали это, и можно было увидеть, как кривая расходов упала, просто рухнула вниз», – сказал генеральный директор стартапа Фло Кривелло. По его словам, это решение сэкономит Lindy миллионы долларов в течение нескольких месяцев.
Разрыв в качестве быстро сокращается: модель GLM 5.2 от Z.ai отстала от Claude Opus 4.8 всего на один процент в ключевом бенчмарке для ИИ-агентов, будучи при этом в пять раз дешевле. Отраслевые аналитики оценивают отставание китайских моделей от лучших американских лишь в 6–9 месяцев.
Короли пока не пали
Полностью заменять американские модели, впрочем, мало кто спешит. Для бизнеса вопрос не сводится к цене токена – остаются вопросы к безопасности и защите данных, поэтому китайские модели чаще берут на некритичные задачи вроде написания кода, перевода и т.п., а не как полную замену.
