🎯
Главные выводы недели

Китай удвоил базу пользователей GenAI за полгода: 515 млн человек (36.5% интернет-аудитории), 90%+ используют отечественные модели — суверенная AI-экосистема становится реальностью.

OpenAI запускает chip war 2.0: партнёрство с Broadcom на 10 GW custom accelerators и AMD на 6 GW GPU. Зависимость от Nvidia разрушается, новая эра вертикальной интеграции.

Microsoft и Google переходят в наступление: Agent Mode в Windows 11 и Gemini Enterprise за $30/seat превращают workplace AI из экспериментов в стандарт корпоративной инфраструктуры.

Геополитика через призму AI-инфраструктуры

Октябрь 2025 года войдёт в историю как месяц, когда глобальная конкуренция в области искусственного интеллекта окончательно переместилась с уровня алгоритмов на уровень суверенитета. Три параллельных события — стремительный рост китайской GenAI-аудитории до 515 миллионов пользователей, анонсы OpenAI о партнёрствах с Broadcom (10 гигаватт) и AMD (6 гигаватт), а также запуск корпоративных AI-платформ от Microsoft и Google — формируют новую архитектуру мирового технологического порядка.

Это не просто технологические апгрейды. Это стратегические ходы, определяющие, кто будет контролировать критическую инфраструктуру следующего десятилетия: от производства чипов и энергетических мощностей до пользовательских данных и корпоративных workflows. Фрагментация AI-экосистемы на китайскую, американскую и европейскую ветви перестаёт быть теорией — она материализуется в цифрах поставок, megawatts и миллионах активных пользователей.

Китай: 515 млн пользователей и суверенная AI-экосистема

Цифры, которые меняют баланс сил

По данным China Internet Network Information Center (CNNIC), опубликованным 19 октября 2025 года, база пользователей генеративного искусственного интеллекта в Китае выросла до 515 миллионов человек по состоянию на июнь 2025 года — рост на 106.6% за полгода (с декабря 2024). Это 36.5% от всей интернет-аудитории страны.

Ключевая особенность китайского рынка — более 90% пользователей работают преимущественно с отечественными моделями. К августу 2025 года в стране зарегистрировано 538 сервисов генеративного AI, охватывающих создание контента, поисковые системы, офисные инструменты, а также специализированные отрасли — от сельского хозяйства до производства.

Лидерами adoption выступают молодые и образованные группы населения, что создаёт мощный эффект сетевой экономики: чем больше пользователей, тем больше данных на китайском языке для дообучения моделей, тем выше качество локальных решений — и тем меньше необходимость в западных альтернативах.

Стратегический контекст: от копирования к суверенитету

Эти цифры отражают результат многолетней стратегии Пекина по построению технологической автономии. После введения экспортных ограничений США на передовые чипы (Nvidia A100/H100) в 2022-2023 годах, Китай был вынужден развивать альтернативные стеки: собственные GPU (Huawei Ascend, Biren Technology), облачные платформы (Alibaba Cloud, Tencent Cloud) и фундаментальные модели (Ernie Bot от Baidu, Tongyi Qianwen от Alibaba, GLM от Zhipu AI).

Результат — не просто копирование западных решений, а формирование параллельной экосистемы с собственными стандартами, данными и пользовательским опытом. Это критически важно для долгосрочной конкурентоспособности: если западные компании доминируют в англоязычном сегменте, то китайские игроки получают безальтернативный контроль над крупнейшим языковым рынком мира.

OpenAI: chip war 2.0 и вертикальная интеграция

Broadcom: 10 гигаватт custom accelerators

13 октября 2025 года OpenAI и Broadcom объявили о партнёрстве по разработке и развёртыванию 10 гигаватт (GW) заказных AI-ускорителей. OpenAI спроектирует чипы, Broadcom займётся производством и интеграцией систем с использованием Ethernet-решений для scale-up и scale-out архитектур. Развёртывание начнётся во второй половине 2026 года и завершится к концу 2029 года.

10 GW — это эквивалент энергопотребления примерно 8 миллионов домохозяйств США или мощности 10 атомных электростанций. Для сравнения: крупнейший существующий дата-центр Meta потребляет около 150 MW (0.15 GW). OpenAI планирует создать инфраструктуру, превышающую текущие мощности всей индустрии в десятки раз.

Ключевая идея: встраивание знаний о frontier models непосредственно в hardware. OpenAI утверждает, что проектирование собственных чипов позволит оптимизировать архитектуру под специфику transformer-based моделей, reasoning tasks и multimodal processing — то, что универсальные GPU от Nvidia делают с избыточностью.

AMD: 6 гигаватт GPU и диверсификация поставщиков

6 октября OpenAI и AMD подписали многолетнее соглашение на 6 GW GPU на базе нескольких поколений AMD Instinct. Первый 1 GW deployment начнётся во второй половине 2026 года с чипов MI450 Series.

AMD выдала OpenAI warrant на покупку до 160 миллионов акций с вестингом, привязанным к milestone'ам: первая транша — при развёртывании 1 GW, последующие — при масштабировании до 6 GW и достижении определённых share-price таргетов. CFO AMD Jean Hu заявила, что соглашение принесёт десятки миллиардов долларов выручки и будет «высоко accretive» для non-GAAP EPS.

Стратегическая логика: OpenAI больше не может зависеть от одного поставщика (Nvidia контролировала 95% рынка AI-чипов в 2023 году). Диверсификация через AMD и собственные Broadcom-чипы создаёт leverage в переговорах, снижает риски supply chain и открывает возможность для ценовой конкуренции.

Microsoft vs Google: битва за workplace AI

Microsoft Agent Mode: Windows 11 как AI-операционка

16 октября Microsoft анонсировала масштабное обновление Windows 11 с фокусом на Copilot Agent Mode — систему, превращающую каждый ПК в AI-устройство. Ключевые возможности:

  • Голосовое управление Copilot: естественный язык для управления приложениями, файлами и настройками
  • Copilot Vision: анализ содержимого экрана, контекстные подсказки и автоматические действия
  • Click to Do: автоматическое выполнение задач на основе визуального контекста (например, перевод выделенного текста, создание события в календаре из email)

Microsoft интегрирует AI не как отдельное приложение, а как системный уровень операционной системы. Это фундаментально отличается от подхода browser-based интерфейсов: Windows получает доступ ко всем локальным данным, установленным приложениям и может выполнять кросс-аппликационные workflows без API-интеграций.

Google Gemini Enterprise: $30/seat и agentic platform

9 октября Google представила Gemini Enterprise — комплексную AI-платформу за $30 на пользователя в месяц. Sundar Pichai на мероприятии Gemini at Work позиционировал продукт как «новую входную дверь для Google AI на рабочем месте».

Архитектура решения:

  • Conversational interface: работа с корпоративными документами, данными и приложениями через чат
  • Pre-built AI agents: готовые решения для типовых бизнес-процессов
  • Agent builder: инструменты для создания кастомных агентов без кода
  • Интеграция: Google Workspace, Microsoft 365, Salesforce, SAP

Первые результаты клиентов:

  • HCA Healthcare пилотирует Gemini-powered решение для передачи информации о пациентах между сменами медсестёр — экономия миллионов часов ежегодно
  • Best Buy увеличила на 200% количество клиентов, самостоятельно переносящих доставки, и решает на 30% больше вопросов по price matching и recycling

Google подчёркивает преимущество full-stack подхода: от инфраструктуры (TPU Ironwood с 10x performance boost) до исследований (Нобелевские премии за AlphaFold) и моделей (Gemini 2.5 Pro лидирует в LMArena уже 6+ месяцев).

Как применять эти тренды

Для корпоративных лидеров

💡
Cost-benefit анализ workplace AIMicrosoft Agent Mode и Google Gemini Enterprise предлагают схожую стоимость ($30-50/seat), но разную философию интеграции. Microsoft делает ставку на OS-level доступ ко всем приложениям, Google — на cross-platform унификацию через веб-интерфейс.Ключевой вопрос для CFO: окупится ли инвестиция в $30/seat для 10,000 сотрудников ($300K/месяц = $3.6M/год)? Leading-edge adopters демонстрируют 37% productivity gains в пилотных группах — это эквивалент 3,700 дополнительных FTE при том же headcount.

Для технологических компаний

Chip war 2.0 открывает возможности для диверсификации поставщиков. Если ваша компания потребляет значительные GPU-ресурсы (ML-тренировка, inference at scale), сейчас идеальный момент для переговоров с AMD, Intel (Crescent Island GPU) или даже китайскими Huawei Ascend (при отсутствии санкционных ограничений).

Риски: переход с Nvidia CUDA на альтернативные платформы требует переписывания кода. AMD ROCm, Intel oneAPI и proprietary фреймворки пока уступают в зрелости экосистемы. Но долгосрочная ценовая конкуренция и supply chain resilience оправдывают инвестиции в миграцию.

Для региональных правительств

Китайская модель — 515 млн пользователей на суверенных платформах — демонстрирует blueprint для других регионов. Европейский AI Act уже создаёт regulatory moat для локальных игроков (Mistral, Aleph Alpha). Индия запускает IndiaAI Mission с фокусом на языковые модели для 22 официальных языков.

Ключевой урок: технологический суверенитет требует вертикальной интеграции — от чипов (собственное производство или guaranteed supply) до моделей (обученных на локальных данных) и пользовательской базы (критическая масса для network effects).

Что отслеживать

Краткосрочно (Q4 2025 — Q1 2026)

  • Первые benchmarks AMD MI450 vs Nvidia H200 — определят, насколько реальна альтернатива для inference workloads
  • Enterprise adoption metrics для Microsoft Agent Mode и Google Gemini Enterprise — покажут, какая философия (OS-integration vs cross-platform) побеждает
  • EU AI Act enforcement — первые штрафы и compliance кейсы создадут прецеденты для глобального регулирования

Среднесрочно (2026-2027)

  • Развёртывание OpenAI+Broadcom custom chips — если успешно, запустит волну custom silicon от других frontier labs (Anthropic, Google, Meta)
  • Energy bottleneck материализуется: первые проекты дата-центров столкнутся с grid capacity limits, что ускорит инвестиции в nuclear/renewable energy partnerships
  • Фрагментация AI-экосистем: китайский, американский и европейский стеки станут de facto несовместимыми (разные стандарты данных, API, compliance требования)

Долгосрочно (2028-2030)

  • Post-GPU эра: specialized AI accelerators (analog computing, photonic chips, neuromorphic hardware) начнут вытеснять универсальные GPU для специфических workloads
  • Workplace AI becomes infrastructure: компании без integrated AI стеков будут восприниматься как «не имеющие интернета» в 2025 году
  • Geopolitical AI blocs: технологический порядок окончательно разделится на regional spheres of influence с ограниченной interoperability
Что делать прямо сейчас

1. Для корпораций: Запустите pilot-проекты с Microsoft Agent Mode или Google Gemini Enterprise в Q4 2025. Измеряйте productivity gains в контрольных группах. Если видите >20% улучшение метрик, готовьте бюджет на full rollout в 2026.

2. Для tech-лидеров: Диверсифицируйте GPU supply chain. Начните пилотные тесты AMD Instinct или Intel Crescent Island (когда доступны) для non-critical workloads. Инвестируйте в миграционные фреймворки с CUDA на альтернативы.

3. Для инвесторов: Следите за energy infrastructure plays — companies, строящие grid capacity для дата-центров (nuclear SMR, renewable partnerships). OpenAI 16 GW deployment создаст спрос на десятки миллиардов в energy capex.

4. Для политиков: Китайская модель показывает путь к технологическому суверенитету. Если ваша юрисдикция стремится к AI independence, сейчас время инвестировать в: (а) chip manufacturing или guaranteed supply, (б) foundation models на локальных языках, (в) regulatory frameworks, стимулирующие adoption.

5. Для всех: Отслеживайте metrics adoption workplace AI в вашей отрасли. Компании, внедрившие agentic systems в 2025-2026, получат 2-3 года конкурентного преимущества до массовой adoption. Не пропустите окно.

Материал подготовлен на основе официальных анонсов OpenAI, Broadcom, AMD, Microsoft, Google Cloud, данных China Internet Network Information Center (CNNIC), публикаций в TechNode, Reuters, TechCrunch, Windows Blog. Данные актуальны на 20 октября 2025 года.