Китай выигрывает объём ИИ, США держат выручку

Подготовлено RD media

← Часть 1: почему Казахстан строит ЦОД и чему учат пузыри 1929 и 2000

В первой части обещали разобрать, на каком уровне AI-цепочки создаётся основная стоимость. Свежие данные OpenRouter дают на это неожиданно резкий ответ — и он не в пользу очевидного лидера.

По данным OpenRouter, к июню 2026 китайские модели обрабатывали около 18 трлн токенов в неделю против ~5,5 трлн у американских (считаются девять самых загруженных моделей платформы). В январе всё было наоборот. Перелом случился уже в феврале: к концу месяца китайские модели заняли 61% объёма в топ-10 — с тех пор разрыв только рос.

📌 Что именно измеряет график

OpenRouter — площадка, где разработчики маршрутизируют запросы между сотнями моделей по единому API. Это витрина реального спроса, которого не видно по бенчмаркам. Но это один слой рынка — разработчики и агентные нагрузки. Прямые корпоративные контракты, где сидит премиальная выручка, сюда не попадают, как и потребительский трафик ChatGPT. Поэтому 18 против 5,5 измеряет объём использования; про деньги и про качество этот график молчит.

⚡️ Почему объём ушёл к Китаю

Цена. Во многих популярных сценариях открытые китайские модели стоят на 60–90% дешевле сопоставимых американских, а на отдельных парах разница достигает 97%. DeepSeek V4 Flash — $0,14 за миллион входных токенов против $5,00 у GPT-5.5. MiniMax M2.5 решает SWE-bench на уровне Claude Opus 4.6 (80,2% против 80,8%) за $0,30 против $5,00 за миллион входных токенов. На ряде практических задач разрыв в качестве уже не оправдывает многократную разницу в цене.

📌 Триггер — переход от чатов к агентам

Программирование выросло с ~11% токенов в начале 2025 до более половины. Агент вызывает модель тысячи раз за один прогон. При таком паттерне цена за токен перестаёт быть строчкой расходов и становится бюджетом. Китайские модели, заточенные под агентные сценарии, попали ровно в этот момент. Всплеск частично дали промо-раздачи MiniMax — доля держится и после них.

💻 Как объём превращается в силу

Миллиарды ежедневных запросов формируют привычки разработчиков. Поверх них появляются инструменты, затем интеграции, затем издержки переключения. Так набирается гравитация экосистемы: страна, чьи модели крутят наибольший объём реальной работы, получает рычаг влияния на стандарты.

⚠️ Но гравитация работает и в обратную сторону

Гильермо Раух, CEO Vercel, в июле описал встречный сдвиг: компании перестали строить всё на одной лаборатории и маршрутизируют задачи между моделями. Это удешевляет переключение. Второе: прогон нагрузки через иностранные модели — это юрисдикционный риск, обязательства по данным перед чужим регулятором. Касается любой чужой модели — и американской тоже. Третье: объём почти не конвертируется в деньги — в токенах Vercel доля DeepSeek выросла за год с менее 1% до ~17%, в выручке осталась около 1%.

Стратегическая развилка проступает так. Американские лаборатории рискуют сохранить доминирование в разработке лучших моделей — и при этом потерять экономику: их продукт становится премиальным инструментом для самых сложных задач, тогда как массовую, повторяемую работу забирает дешёвая утилита. Лидерство в качестве и лидерство в денежном потоке — разные вещи.

Для Казахстана отсюда следует простой вывод. ЦОД сами по себе не создают стоимость — они лишь дают возможность её создавать. Настоящая экономика возникает там, где появляется постоянный поток вычислений. Поэтому ключевой вопрос — какие модели будут выполнять эту работу, по какой цене и кому в итоге достанется основная часть выручки.

Часть 3 — где в этой цепочке место Казахстана: на каких слоях страна реально может играть.

Источники:

Financial Times / Dealroom

The New Stack

Data Gravity

OpenRouter