Как сообщает Bloomberg, стартапы и предприятия переносят всё больший объём ИИ-нагрузок на более дешёвые открытые модели китайских лабораторий, поскольку ценовое давление со стороны американских провайдеров истощает корпоративные бюджеты. Гонка ИИ-вооружений открыла новый фронт — и это счёт за услуги.

Отслеживая деньги, токен за токеном

Этот сдвиг наглядно виден на OpenRouter — платформе, которой разработчики пользуются для доступа к широкому спектру ИИ-моделей. Китайские модели занимают более 30% недельных токенов на платформе каждую неделю с 8 февраля 2026 года.

Токены — это небольшие фрагменты текста, которые ИИ-модели читают и записывают, а провайдеры выставляют счета за каждый токен. Поэтому доля токенов — разумный показатель того, куда на самом деле уходит работа и расходы.

Эта доля не остановилась на 30%. К середине сентября 2026 года она достигла пика в 67%, то есть китайские модели ненадолго обрабатывали примерно два из трёх токенов, проходящих через платформу.

Цена — самый очевидный драйвер. По имеющимся данным, китайские ИИ-модели стоят в 10–50 раз дешевле за токен, чем американские аналоги, а в некоторых случаях цены ниже на 90%. Тем временем американская сторона баланса становится всё тяжелее: оплата по факту использования от OpenAI и Anthropic привела к резкому росту корпоративных расходов на ИИ, сообщается о счетах, выросших до 100 раз. Повременная оплата по объёму напрямую привязывает затраты к количеству: чем больше токенов обрабатывает компания, тем больше счёт.

Lindy идёт ва-банк, а более крупные игроки хеджируются

Самый яркий пример — Lindy, ИИ-стартап, который в июне 2026 года полностью перешёл с моделей Claude от Anthropic на модель V4 от DeepSeek. Этот переход сэкономил компании миллионы долларов и сократил затраты на инференс примерно на 90%. Инференс — этап, на котором обученная модель генерирует каждый ответ, — это регулярные затраты, сопровождающие каждый запрос к модели.

Полный переход Lindy — драматичный вариант. Более крупные компании действуют осторожнее, распределяя работу между несколькими моделями вместо привязки к одной. DoorDash использует Kimi от Moon AI. Airbnb работает с Qwen от Alibaba. Coinbase, одна из крупнейших американских криптобирж, использует модели, включая GLM-5.2.

Как ограничения на чипы сформировали ценовую войну

На фоне этого — американские экспортные ограничения на передовые чипы, которые ограничили доступ китайских разработчиков к топовому оборудованию. Вместо остановки китайские лаборатории ответили созданием более эффективных моделей и агрессивным ценообразованием.

Лаборатории, включая DeepSeek, Moonshot AI и Alibaba, выпустили открытые модели, то есть компании могут скачивать и запускать их напрямую, а не только арендовать доступ через API.

Что это значит для американских ИИ-провайдеров и их клиентов

Для корпоративных клиентов урок уже очевиден: избегать привязки к одному поставщику. Такие компании, как DoorDash, Airbnb и Coinbase, создают системы, способные переключаться между моделями, что даёт им рычаг влияния в случае очередного изменения цен провайдером.

Риски есть и с другой стороны. Опора на китайские модели вызывает у некоторых компаний вопросы геополитического и регуляторного характера, особенно на фоне сохраняющейся напряжённости в технологической сфере между США и Китаем. Компаниям придётся сопоставлять эти опасения с экономией, которая в случае Lindy достигла примерно 90%.

Пока что за этим показателем стоит следить: доля токенов на OpenRouter. С февраля она держится выше 30% и в середине сентября достигла 67%.

Источник: CryptoBriefing