Китайские AI модели достигли 30% глобального использования в 2025 году, выросши с 13% в начале года
Reasoning модели (DeepSeek R1, Qwen) теперь обрабатывают 50% всех AI токенов — по сравнению с почти нулём в начале 2025
США теряют монополию на стандарты: открытые архитектуры и cost-efficient решения переписывают правила игры
Прорыв в числах: как быстро случился сдвиг
Несколько месяцев назад доминирование американских LLM казалось неоспоримым. OpenAI, Google, Anthropic, Meta контролировали нарратив. Но декабрь 2025 показал, что картина радикально переменилась. Согласно отчёту OpenRouter (платформы, обрабатывающей миллиарды AI запросов), китайские модели теперь составляют 30% всех использований.
DeepSeek лидирует неожиданно: 14.37 триллионов токенов обработано в период анализа. Для контекста, это означает, что каждый третий запрос AI может быть обработан китайской моделью. Alibaba Qwen следует со 5.59 триллионами токенов, Meta LLaMA с 3.96 триллионов.
Монополия на AI стандарты подвергается атаке с двух сторон: открытые модели (LLaMA, Qwen) и китайские reasoning архитектуры
Cost efficiency стал главным конкурентным преимуществом, а не только масштаб инвестиций
Программирование прыгнул с 11% до 50% использования — вероятно, благодаря лучшей стоимости вычислений для разработчиков
Reasoning Revolution: 50% токенов в сложные задачи
Наиболее поразительный сдвиг — в типах задач. Reasoning модели (которые медленнее, но точнее решают сложные проблемы) теперь обрабатывают 50% всех токенов. В начале 2025 это было практически 0%.
Это не просто статистика. Это означает переход от быстрых, поверхностных ответов к глубокому анализу. DeepSeek R1 и его потомки переломили предположение, что пользователи хотят скорость выше всего. На самом деле они хотят точность — и готовы платить за неё (но меньше, чем за премиум-модели от OpenAI).
Геополитический контекст: США vs Китай переходит в новую фазу
Это не просто о рыночной доле. Это о стандартах, которые определяют будущее AI экосистемы. Когда OpenAI монополизировал ChatGPT, все интегрировались с их API. Когда Google доминировал поиском, все оптимизировались под Google. Теперь Qwen и DeepSeek создают альтернативный полюс притяжения.
Для США и союзников это означает:
Потеря стандартов: Если DeepSeek и Qwen станут стандартом де-факто для разработчиков, то архитектурные решения, оптимизации и downstream приложения будут ориентироваться на их API, а не на OpenAI или Google
Цена на талант: Разработчики мигрируют туда, где платят и где инновируют. Если китайские компании предлагают лучшие terms, они будут привлекать лучших инженеров из США и Европы
Chip war усложнился: Даже если США ограничивают экспорт H100/H200, китайские модели работают эффективнее на слабых чипах — что делает их привлекательнее для стран с ограниченными возможностями
Почему это произошло так быстро?
Несколько факторов сконвергировали:
1. Архитектурный прорыв. DeepSeek R1 и его потомки показали, что reasoning можно достичь без 10x масштаба вычислений. Это сломало предположение, что только OpenAI может создавать frontier модели.
2. Open-source стратегия. В то время как OpenAI берёт за API доступ, DeepSeek выпустил модель open-source. Это привлекло разработчиков, которые хотели контроль и снизили costs.
3. Cost economics. Inference стоит в 5-10x дешевле, чем у OpenAI GPT-4. Для production приложений это огромное преимущество.
4. Timing. Декабрь 2025 — это момент, когда frontier AI не стала редкостью, а превратилась в commodity. В такой среде выигрывает кто дешевле.
Что дальше?
Несколько сценариев вероятны:
Сценарий 1: Балканизация AI рынка
Эпоха единого стандарта (OpenAI/Google) заканчивается. Вместо этого видим два блока: западный (GPT, Claude, Gemini) и восточный (DeepSeek, Qwen, Moonshot). Каждый блок разрабатывает свой API, свои инструменты, свой нарратив. Результат: дробление экосистемы и повышение затрат на интеграцию для enterprise.
Сценарий 2: Ценовая война ускорится
OpenAI, Google, Anthropic будут снижать цены на inference, чтобы конкурировать с DeepSeek. Это ускорит переход к модели, где LLM как сервис становится utility — дешёвым, как электричество. Маржи сжимаются, но объёмы растут. Выигрывают те, у кого самая дешёвая инфраструктура (hyperscalers) и кто может быстро масштабировать.
Сценарий 3: Consolidation через partnerships
Вместо войны видим strategic partnerships. OpenAI + Qwen для глобального reach. Microsoft + DeepSeek для cost efficiency в Azure. Каждый гибридизирует лучшее из обоих миров. Экосистема не разделяется, а становится более гибридной. Это долгосрочно выгодно для инноваций, но сложно для регуляторов.
Практические последствия для бизнеса
1. Diversify API использование: Не полагайтесь только на OpenAI. Тестируйте DeepSeek, Qwen, Claude для критичных workloads. Это даст вам negotiating power и страховку от price increases
2. Optimize для inference costs: Выбор модели теперь зависит не от размера (большая модель всегда лучше), а от use case. Для классификации — SLM. Для reasoning — DeepSeek. Для творчества — Claude. Матрица оптимизации усложнилась
3. Вготавливайтесь к балканизации: Если выбрали DeepSeek сегодня, завтра могут быть вопросы compliance (США может ограничить доступ). Архитектура должна быть агностична к выбору модели
Узнать больше
OpenRouter API Analytics
Платформа для отслеживания использования LLM в реальном времени. Позволяет видеть тренды, сравнивать стоимость, оптимизировать использование. Источник данных для этого анализа.
TechWire Asia — Технологический мониторинг
Полный текст анализа по китайским AI моделям и их глобальному влиянию. Включает дополнительные данные по adoption patterns и regulatory implications.
Источники информации
Материал подготовлен на основе:
Первичный источник: OpenRouter API Analytics Report (December 2025) — реальные данные по использованию LLM из платформы, обрабатывающей миллиарды запросов
Вторичный анализ: TechWire Asia, публикации об AI рынке в декабре 2025
Контекст: Публикации о US-China AI competition, chip export policies, и strategic implications from Reuters, Financial Times, The Economist
Дата актуальности: Данные актуальны на 12 декабря 2025
