🇨🇳Почему китайская AI-индустрия сделала ставку на опенсорс — и чего ждать от местных моделей

Прошлый год стал переломным для китайского AI. После выхода R1 от DeepSeek местные компании не раз выпускали доступные, качественные модели. Например, Kimi K2.5 от Moonshot AI по ряду бенчмарков приблизилась к Claude Opus от Anthropic, а стоит она в семь раз дешевле

На платформе Hugging Face семейство Qwen от Alibaba лидирует по количеству загрузок. Более того — исследование MIT показало, что китайские опенсорс-модели превзошли американские по общему числу скачиваний. При этом разработчики из Китая публикуют веса — параметры для обучения AI. Это позволяет любому специалисту легко модифицировать модели

Если AI в опенсорс продолжит совершенствоваться, это может изменить расстановку сил в мировой индустрии

🏃Опенсорс помог Китаю догнать западных лидеров
Успех DeepSeek придал уверенности отрасли, которая долгое время следовала чужим стандартам. Как отмечает Алекс Чэнлинь У (CEO Atoms): «30 лет назад ни один китаец не поверил бы, что может оказаться в центре глобальных инноваций. DeepSeek показал, что с сильными специалистами, поддерживающей средой и правильной организационной культурой можно создавать решения мирового уровня»

DeepSeek не первым преуспел в опенсорс — Qwen публиковала модели с открытыми весами годами. К сентябрю 2024 года глобальное число их загрузок превысило 600 млн. Но именно после успеха DeepSeek Z.ai, MiniMax, Tencent и другие представили конкурентоспособные модели с фокусом на рассуждения, программирование и агентные сценарии

👩‍🎓Открытость приобрела в стране культурное значение
Китайским компаниям опенсорс помогает формировать репутацию на рынке. Но есть и другая причина его популярности — открытость в Китае стала «политически корректной», во многом как ответ на доминирование США в проприетарных системах
Этот сдвиг заметен на институциональном уровне. Опенсорс-разработку поощряют университеты, включая Цинхуа. А в августе Госсовет КНР предложил учитывать вклад студентов на GitHub и Gitee при начислении академических баллов

Тренд продолжится, но его долгосрочная устойчивость зависит от финансовых результатов, отмечает Течжэнь Ван, один из руководителей Hugging Face. По его словам, сейчас фокус — на увеличении объема рынка. Уже потом нужно будет понять, как каждая компания закрепит за собой свою долю

📚Следующая волна — специализированные, качественные модели
Китайский опенсорс отличает разнообразие. Например, линейка Qwen включает легкие модели для ноутбука, системы с сотнями миллиардов параметров для дата-центров, версии для конкретных задач. А так как открытые веса позволяют легко дообучать AI, в августе 2025 года более 40% «ремиксов» на Hugging Face строилось именно на Qwen

Малые, специализированные модели дешевле в эксплуатации и доступны для широкого круга пользователей. На рынке их все больше: решения от Shanghai AI Laboratory ориентированы на научные и технические задачи, Tencent работает над AI для генерации музыки, Ubiquant выпустила открытую модель для медицины

Одновременно компании публикуют исследования про архитектуру AI, например, посвященные эффективности и оптимизации памяти. Они быстро распространяются в комьюнити

🌏 Китайские модели становятся инфраструктурой для зарубежных решений
По словам Мартина Касадо из Andreessen Horowitz, если стартап использует открытый стек, вероятность того, что он работает на китайских моделях, — около 80%. А по данным API-агрегатора LLM OpenRouter, модели из Китая в конце 2024 года претендовали не более чем на 1,2% обрабатываемых в мире токенов, а по итогам 2025 доля выросла почти до 30%

«Опенсорс-экосистемы Китая и США тесно переплетены», — говорит Ван из Hugging Face. Многие открытые китайские модели по-прежнему зависят от чипов Nvidia и американских облачных платформ. Исследователи перемещаются между странами и компаниями, обмениваются кодом и идеями. Но такая открытость усиливает конкуренцию. И как именно будет развиваться ситуация с экспортными ограничениями — вопрос открытый