Новейшая модель Moonshot AI стала одним из самых пристально отслеживаемых релизов в секторе AI еще до официального анонса.

В середине июля онлайн-исследователи, отслеживающие признаки появления новых AI-моделей, начали распространять ожидания крупного запуска от Moonshot AI — пекинского стартапа в сфере искусственного интеллекта, стоящего за большой языковой моделью Kimi. Следующий релиз компании широко ожидался как значимое событие.

16 июля Moonshot представила Kimi K3, которую описали как крупнейшую open-source модель из когда-либо выпущенных. Компания заявила, что модель способна работать почти на уровне Anthropic Fable 5, широко считающейся одной из самых мощных публично доступных моделей, при значительно более низкой стоимости использования. Официальные бенчмарки Moonshot стабильно помещали K3 в тройку лучших AI-моделей, а один независимый бенчмарк Arena.AI поставил K3 на первое место среди доступных на тот момент моделей, выше Anthropic. Такие рейтинги важны, поскольку корпоративные покупатели и разработчики часто оценивают производительность в бенчмарках, цену и гибкость развертывания вместе, когда решают, какие модели тестировать в production.

Релиз стал важным моментом для Moonshot и ее основателя Ян Чжилиня, 34-летнего выпускника Университета Цинхуа и Carnegie Mellon University. Ян, поклонник Pink Floyd, назвал китайское имя стартапа в честь своего любимого альбома The Dark Side of the Moon.

Запуск также встревожил инвесторов, поскольку поставил под сомнение предположение, что американские компании смогут сохранить значительное преимущество в глобальной гонке AI главным образом за счет больших расходов на вычислительные мощности по сравнению с китайскими конкурентами. После релиза азиатские рынки снизились. Philadelphia Semiconductor Index, в котором большой вес имеют производители чипов, упал на 1.6%. Nvidia потеряла почти $600 миллиардов рыночной стоимости и ненадолго уступила Apple позицию самой дорогой компании мира.

Многие наблюдатели, включая CEO Anthropic Дарио Амодеи, не ожидали, что китайская AI-лаборатория выпустит модель, приближающуюся к ведущим американским предложениям, как минимум еще шесть месяцев. CEO Tesla Илон Маск предполагал, что такое развитие может произойти к первому кварталу следующего года. Kimi K3 изменила этот график. Китайские AI-модели стали достаточно мощными и недорогими, чтобы некоторые американские стартапы и компании из Fortune 500 незаметно интегрировали их в операции для контроля растущих расходов на AI.

Этот прогресс произошел несмотря на экспортные ограничения США, призванные ограничить доступ Китая к самым передовым чипам в мире. “The AI ecosystem in China is probably much better than people thought,” сказал Пол Триоло, партнер DGA–Albright Stonebridge Group.

Китайские разработчики уже несколько лет работают в условиях значительных ограничений. США начали отрезать Китай от AI-процессоров высшего класса, включая чипы Nvidia, в 2022 году. Ограничивая продажи передовых чипов, используемых для обучения и запуска AI-моделей, а также инструментов, которые могли бы применяться для их производства, Вашингтон стремился ослабить технологический сектор Китая и сохранить лидерство США в AI.

DeepSeek, лаборатория из Ханчжоу, связанная с китайским хедж-фондом, поставила эту стратегию под вопрос в начале 2025 года. Она привлекла широкое внимание AI-индустрии запуском моделей V3 и R1, которые соответствовали по производительности американским аналогам. DeepSeek заявила, что обучила модели при очень небольшом бюджете благодаря эффективной инженерии, программным техникам и математическим оптимизациям. Эти модели показали, что китайские AI-разработчики могут продолжать продвигаться вперед даже при использовании менее мощного оборудования.

DeepSeek стала одним из первых лидеров китайской AI-гонки, но быстрая череда релизов моделей вскоре переключила внимание на другие компании. В июне AI-стартап Z.ai вышел на первый план с выпуском модели GLM-5.2, которая оказалась особенно сильной в программировании и креативном дизайне. Его недавно вышедшие на биржу акции выросли более чем на 1,100% к середине июля. В отдельные моменты рыночная капитализация Z.ai превышала 1 триллион гонконгских долларов, или $127.6 миллиарда, оценивая компанию, которая в прошлом году получила $106 миллионов выручки, примерно на уровне BYD и Starbucks. Затем запуск Kimi K3 от Moonshot способствовал падению акций Z.ai на 40% за два дня.

Китайские гиганты потребительского интернета также вступают в конкуренцию frontier-моделей. Модель LongCat-2.0 от Meituan использовала столько же данных, сколько DeepSeek V4, и показала результаты, сопоставимые с релизами OpenAI и Anthropic за февраль. Meituan, наиболее известная как платформа доставки еды, также заявила, что обучила систему полностью на процессорах китайского производства, а не на американских чипах.

“The idea that Meituan could train a 1.6 trillion-parameter model on domestic hardware would have been inconceivable in October 2022,” сказал Триоло, имея в виду месяц, когда США ввели экспортные ограничения в сфере AI.

Пользователи AI по всему миру адаптируются к среде, в которой китайские модели конкурентоспособны с американскими по возможностям и часто значительно дешевле. Китайские модели теперь составляют значительную часть активности на OpenRouter — маркетплейсе, позволяющем разработчикам получать доступ к нескольким AI-моделям и провайдерам через единый интерфейс. В один из моментов в середине июля шесть из топ-10 моделей на OpenRouter — и все пять лидеров — были от китайских компаний: Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax, Moonshot и Z.ai.

Эти рейтинги в основном отражают использование разработчиками, но внедрение также наблюдается в массовых компаниях. В прошлом году CEO Airbnb Брайан Чески сказал, что компания использует Qwen от Alibaba для обслуживания клиентов. Cursor, AI-стартап для программирования, заявлял, что Kimi от Moonshot AI стала основой для Composer 2, его модели для кодинга. В июньском посте в социальных сетях CEO Coinbase Брайан Армстронг сказал, что криптоплатформа сократила расходы на AI вдвое, поощряя больше сотрудников использовать модели Kimi и GLM от Z.ai.

Разрыв в стоимости существенен. Один миллион выходных токенов, или примерно 750,000 слов, стоит $50 при использовании модели Anthropic Fable. Такое же число выходных токенов стоит около $0.87 на DeepSeek-V4-Pro и $4.40 на Z.ai GLM-5.2. Kimi K3 относительно дорога по китайским меркам — $15 за миллион выходных токенов, но все равно дешевле тарифа Fable в $50. По данным Moonshot AI и OpenRouter, китайские AI-модели обеспечили 57% токенов, использованных американскими компаниями на OpenRouter за одну неделю в июле. Для компаний, применяющих AI в поддержке клиентов, программировании, поиске или внутренней автоматизации, цена токенов может становиться существенной операционной статьей расходов, поскольку каждый запрос и ответ потребляют оплачиваемую мощность модели.

DoorDash также направляет задачи по программированию китайским моделям. Chief technology officer Энди Фанг сказал, что компания делегирует Kimi “lower-level work”, получая “better quality [at] cheaper cost.”

Несколько факторов помогают объяснить более низкие цены. Электроэнергия в Китае дешевле, чем во многих частях США, отчасти потому, что Китай инвестировал в генерацию и передачу электроэнергии, что упрощает расширение мощностей дата-центров. Новые дата-центры в США, напротив, часто сталкиваются с политическим сопротивлением из-за опасений по поводу нагрузки на электросети и использования воды.

Китайские AI-компании также готовы принимать более низкую маржинальность, конкурируя за долю рынка и пытаясь закрепить свои модели в качестве фактических стандартов. Экспортные ограничения США могли также способствовать этой ценовой динамике. Поскольку китайские лаборатории не имеют доступа к самым передовым AI-процессорам, им пришлось извлекать больше производительности из менее мощного оборудования.

“Labs are so compute-constrained, capital-constrained, and talent-constrained that a lot of them are being cautious in how they use their resources,” сказала Грейс Шао, AI-аналитик и автор рассылки AI Proem.

Недавние китайские AI-модели все чаще совместимы с более дешевыми отечественными процессорами. “For the money [a Chinese AI company would] spend on an Nvidia chip, they can buy 10 local chips from Huawei or other local chipmakers,” сказал Джордж Чен, партнер Asia Group.

Китайские компании также приняли open source. Почти все китайские компании выпускают свои модели под разрешительными лицензиями, позволяя пользователям бесплатно скачивать и дообучать их и запускать на локальном оборудовании, в том числе в США. В таком сценарии значимыми затратами являются “GPUs and energy,” сказал Амейя Каниткар, сооснователь Larridin, платформы измерения AI. Когда Anthropic продает свои модели, она также учитывает стоимость исследований и разработок, сказал он. Open-source доступ также дает компаниям больше контроля над тем, где запускаются модели и как они адаптируются, хотя это не устраняет необходимость управлять безопасностью, соответствием требованиям и тестированием производительности.

Геополитические опасения сохраняются. Американские чиновники все больше обеспокоены использованием китайских AI-моделей компаниями США, ссылаясь на соображения безопасности и опасения, что китайские разработчики могут продолжать обходить американских конкурентов по цене. Конгресс изучает использование китайских AI-моделей американскими компаниями, включая Airbnb и Cursor. В заявлении Airbnb сказала, что использовала только “a limited number” китайских моделей, все из которых были open-source и запускались через “approved U.S.-based service providers.” Cursor не ответила на запрос Fortune о комментарии. Законодатели также рассматривают, следует ли США делать больше для поддержки собственных open-source моделей.

Китайские разработчики используют эти опасения для усиления собственных позиций. Z.ai объявила о модели GLM-5.2 всего через несколько дней после того, как американские чиновники временно отключили доступ к моделям Anthropic Fable и Mythos для некоторых пользователей за пределами США и для иностранных граждан. “Frontier intelligence should not belong to only a few people, nor be subject to withdrawal by a handful of rules at any moment,” написала Z.ai в сопроводительном посте в социальных сетях.

Z.ai привлекает правительства, ищущие суверенные AI-системы или модели, которые могут работать на отечественном оборудовании, с локальным контролем над данными и обновлениями. Спрос вырос по мере того, как политика США стала более протекционистской и менее предсказуемой. “The decision to restrict the latest models really backfired,” сказал Чен. “If you think about Singapore or India, there’s growing uncertainty around U.S. AI policy. One day, you’re told you can use the latest model; the next day, no foreign citizens can use it. How can any country deal with that kind of uncertainty?”

Пекин также видит преимущество мягкой силы в более широком глобальном использовании китайского AI. На конференции по AI в июле председатель Си Цзиньпин пообещал “uphold openness and win-win cooperation” в отношении этой технологии. AI “should not be a solo performance by any one country,” сказал он, “but a symphony of global cooperation.”

Статья опубликована в азиатском выпуске Fortune за август/сентябрь 2026 года под заголовком “China’s AI firms are catching up to U.S. labs—and beating them on cost.” Изначально она была размещена на Fortune.com: https://fortune.com/2026/07/26/china-moonshot-deepseek-zai-kimi-challenging-us-ai-cost/