Американские компании все активнее тестируют и используют китайские ИИ-модели вместо более дорогих решений OpenAI и Anthropic. Главная причина — стоимость. Модели DeepSeek, Z.ai и других разработчиков из Китая обходятся бизнесу заметно дешевле, при этом по качеству во многих рабочих задачах уже приближаются к американским флагманам.
Разница особенно важна для компаний, которые обрабатывают большие объемы запросов. В ИИ-сервисах расходы часто считаются по токенам. Токен — это условная единица текста, на которую модель разбивает запросы и ответы. Чем больше пользователей, документов, сообщений, кода и автоматизированных операций проходит через модель, тем выше итоговый счет за использование ИИ.
По данным платформы OpenRouter, через которую разработчики подключают разные нейросети, доля токенов американских компаний, приходящаяся на китайские модели, заметно выросла. С февраля 2026 года она каждую неделю держалась выше 30%, а в отдельные недели поднималась до 46%. Для сравнения, годом ранее средний показатель составлял около 11%, а в первой половине 2025 года — только 4,5%.
Главное преимущество китайских моделей — более низкая цена. Открытые китайские решения могут стоить на 60–90% дешевле ведущих моделей Anthropic и OpenAI. Для стартапов и компаний с большим числом ИИ-запросов это не просто небольшая экономия, а возможность снизить расходы на миллионы долларов. Поэтому часть бизнеса начинает переводить на китайские модели задачи, где цена важнее абсолютного лидерства в качестве.
При этом разрыв в возможностях постепенно сокращается. Китайские модели уже справляются с программированием, переводом, суммаризацией, анализом текста, поиском ошибок и простыми агентскими задачами на уровне, который устраивает многих корпоративных клиентов. Например, модели Z.ai и DeepSeek все чаще рассматриваются не как экспериментальная альтернатива, а как рабочий инструмент для массовых сценариев.
ИИ-агенты — это системы, которые не просто отвечают на вопрос, а могут выполнять последовательность действий: анализировать задачу, обращаться к инструментам, писать код, проверять результат и продолжать работу до достижения цели. Именно в таких сценариях стоимость модели становится особенно важной, потому что один агент может отправлять множество запросов за одну задачу. Если каждый шаг обходится дешевле, итоговая экономика продукта сильно меняется.
Но полного перехода на китайские модели пока не происходит. Для американских компаний вопрос не сводится только к цене. Важны безопасность, защита данных, юридические риски, соответствие требованиям регуляторов и доверие клиентов. Поэтому китайские модели чаще используют для некритичных задач: генерации кода, перевода, подготовки кратких пересказов, внутренних черновиков и обработки не самых чувствительных данных.
В регулируемых отраслях, таких как финансы, медицина, страхование, государственные контракты и корпоративная безопасность, американские модели сохраняют более сильные позиции. Компании не хотят отправлять чувствительную информацию в системы, происхождение, инфраструктура и политика обработки данных которых могут вызывать вопросы у юристов, службы безопасности или клиентов. Поэтому Claude и ChatGPT остаются важными решениями для задач, где доверие важнее экономии.
Рост интереса к китайским моделям совпал с временными ограничениями вокруг моделей Anthropic. В июне американские власти потребовали ограничить доступ к некоторым мощным моделям за пределами США, что стало тревожным сигналом для бизнеса. Компании увидели, что даже доступ к ведущим американским ИИ-системам может зависеть от решений государства, а не только от коммерческого договора с поставщиком.
Похожая проблема может возникнуть и с китайской стороны. Власти КНР обсуждают возможность ограничить зарубежный доступ к самым передовым ИИ-моделям, считая такие технологии стратегическим национальным активом. Если такие меры будут введены, американские компании, которые начали полагаться на китайские решения, могут столкнуться с новым риском: дешевые и качественные модели внезапно станут менее доступными.
В итоге рынок ИИ становится все более фрагментированным. Компании ищут баланс между ценой, качеством, безопасностью и политическими рисками. Американские модели остаются сильными и более привычными для регулируемого бизнеса, но китайские решения быстро набирают долю там, где важны стоимость и масштаб. Чем дороже становятся флагманские нейросети, тем больше клиентов будут рассматривать альтернативы.
Для OpenAI, Anthropic и других американских лабораторий это серьезный вызов. Им нужно не только улучшать качество моделей, но и удерживать экономику использования на приемлемом уровне. Если китайские конкуренты продолжат сокращать технологическое отставание и сохранять низкие цены, бизнес будет все чаще разделять ИИ-нагрузки: самые чувствительные задачи оставлять американским моделям, а массовые и менее рискованные переносить на более дешевые китайские системы.