Как экспортные ограничения США научили китайские ИИ-компании находить новые решения

Что сделали экспортные ограничения

Экспортные ограничения определяют, какие технологии американские компании и зарубежные компании, использующие американские технологии, могут продавать за рубеж. С октября 2022 года Министерство торговли США запретило поставки в Китай передовых ИИ-чипов. Изначально под ограничения попали процессоры Nvidia A100 и H100 — именно на них обучали почти все ведущие модели того периода.

Когда Nvidia разработала немного замедленные чипы, чтобы обойти запреты, Министерство торговли в октябре 2023 года ужесточило правила и добавило в список A800 и H800. В декабре 2024 года ограничения распространили на память с высокой пропускной способностью — многослойные микросхемы, которые передают данные ИИ-процессорам. В апреле 2025 года лицензионные требования ввели для H20 — чипа, который Nvidia специально создала с учётом прежних правил. Nvidia пришлось списать $4,5 млрд стоимости запасов, которые она больше не могла продать.

Цель двух американских администраций оставалась одной: лишить Китай вычислительной мощности, необходимой для передовых систем, чтобы китайские модели отстали от американских на годы. В этой логике передовые чипы считались ключевым ресурсом, который невозможно заменить. Но дефицит повышает цену ресурса и одновременно увеличивает выгоду от его экономного использования.

Экономист Джон Хикс называл это индуцированными инновациями — направлением изобретений на тот фактор производства, который стал дорогим. Майкл Портер позже высказал похожую мысль о регулировании: строгие правила могут подтолкнуть компании к решениям, до которых они иначе не дошли бы. Это положение называют гипотезой Портера. Вашингтон сделал вычислительную мощность самым дорогим ресурсом китайского ИИ, и китайские инженеры начали разрабатывать способы снизить зависимость от неё.

Как дефицит изменил китайские модели

Наиболее заметно это по архитектуре самих моделей. DeepSeek выпустила V3 в декабре 2024 года. Модель обучали на 2048 чипах Nvidia H800 — ослабленной версии процессора, которую в тот момент ещё можно было законно продавать Китаю. Аренда вычислительных ресурсов для финального обучения стоила около $5,6 млн. Сумма взята из технической статьи самой DeepSeek и не включает весь исследовательский бюджет, но всё равно намного ниже расходов американских лабораторий.

В январе 2025 года DeepSeek представила R1 — модель для рассуждений на базе V3. На математических и программных бенчмарках она сравнялась с OpenAI o1, тогдашней ведущей американской системой для рассуждений, а разработчикам обходилась более чем на 90% дешевле. Рынок быстро отреагировал на значение этой эффективности: за один день Nvidia потеряла почти $600 млрд рыночной стоимости. Это крупнейшее однодневное падение в истории фондового рынка США.

С тех пор эффективность китайских моделей продолжила расти. Лаборатории делают ставку на архитектуру «смеси экспертов»: модель состоит из сотен небольших экспертных сетей, но для каждого слова ответа активируется лишь несколько из них. В 2024 году флагманская модель DeepSeek задействовала примерно 9% параметров при обработке каждого слова. Нынешняя V4.1-Flash активирует около 3%, а модели Alibaba Qwen движутся в том же направлении.

Меньше активных параметров означает меньше вычислений, чипов и электричества, а также более дешёвые ответы. В новой модели DeepSeek дополнительно сжимается KV cache — рабочая память о текущем разговоре. Она переводится в формат с меньшей точностью, благодаря чему объём памяти на слово сократился до четверти прежнего уровня. Именно память с высокой пропускной способностью должна была попасть под ограничения декабря 2024 года, и именно эта разработка ударила по акциям южнокорейских производителей памяти.

Когда DeepSeek выпустила модели серии V4 в апреле 2026 года, в день релиза они уже работали на чипах Huawei, Cambricon и Hygon. Кроме того, DeepSeek поставила модели с кодом для CANN — ответа Huawei на CUDA, программную платформу Nvidia, которая много лет привязывала разработчиков ИИ к оборудованию Nvidia. Если модель изначально создаётся для работы на китайских чипах, экспортные ограничения теряют значительную часть воздействия.

Зачем отдавать модели бесплатно

Вторая часть китайской стратегии связана с распространением. DeepSeek и Alibaba выпускают модели с открытыми весами: любой человек может скачать файлы модели, запустить и изменить её на собственном компьютере, а затем построить на ней бизнес без разрешения и платы правообладателю.

Alibaba уже открыла исходный код более чем 460 моделей Qwen. В августе 2025 года Hugging Face — главный репозиторий открытых моделей ИИ — сообщила, что Qwen обошла Meta и Google и стала самым скачиваемым семейством моделей в мире. Общее число загрузок достигло 3 млрд, а сторонние разработчики создали более 300 000 производных моделей.

Бесплатная раздача дорогого продукта выглядит как благотворительность, но для компании, которая не может победить по чистой производительности, это стандартный способ распространения. Открытые модели закрепляются среди разработчиков так же, как другие технологические стандарты. Инженеры изучают их особенности, создают инструменты, настраивают их под конкретные отрасли, а каждая новая производная модель увеличивает вложения в эту экосистему.

В октябре 2025 года генеральный директор Airbnb Брайан Чески сказал, что компания «сильно зависит» от модели Alibaba Qwen в производственной среде, потому что она быстрая и дешёвая. Позже это заявление вызвало вопросы в Конгрессе США. Американские стартапы, которые никогда не стали бы покупать китайские чипы, строят продукты на китайских моделях: их достаточно для большинства задач, а запуск стоит недорого. Модель, активирующая только 3% весов, настолько дёшева, что компания среднего размера может запускать её на собственном оборудовании.

Что это значит для Nvidia

Nvidia стала главным проигравшим от политики экспортных ограничений США. В 2025 финансовом году компания получила в Китае около $17 млрд выручки — примерно 13% общей выручки. В мае 2026 года генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг заявил в интервью, что доля компании на китайском рынке ИИ-чипов «упала до нуля». До введения ограничений он оценивал её примерно в 95%. Хуанг также предупредил, что политика «уже в значительной степени дала обратный эффект».

Вашингтон несколько раз пытался восстановить каналы поставок Nvidia:

После трёх лет создания собственных альтернатив Китай начал самостоятельно ограничивать американские чипы.

Долгосрочная угроза для Nvidia связана с программным преимуществом. Устойчивое преимущество компании всегда заключалось не только в чипах, но и в CUDA — программном слое, на котором строилось развитие ИИ в течение двух десятилетий. Теперь каждый крупный китайский релиз выходит с программным обеспечением для работы на отечественных чипах. Это снижает затраты на переход для следующего разработчика, который решит отказаться от CUDA Nvidia.

Аргументы в пользу ограничений

Наиболее последовательный аргумент в поддержку экспортных ограничений выдвинул генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи. После выхода R1 он заявил, что рост эффективности DeepSeek не ослабляет, а усиливает основания для ограничений. Доступ к новым эффективным решениям получают все, включая американские лаборатории, поэтому компании США тоже могут их внедрять. В таком случае лидерство на переднем крае по-прежнему принадлежит тому, у кого больше вычислительной мощности, а ограничение поставок чипов постоянно отодвигает момент, когда китайские лаборатории догонят лучшие американские системы.

В узком вопросе о том, кто способен обучить одну самую мощную модель, эта логика работает. Но доля рынка определяется не только передовым уровнем. Важна и цена. Для многих компаний повседневный выбор будет в пользу модели, которую легко получить и дёшево запускать. В этой части ограничения снова и снова передавали Китаю именно то преимущество, которого должны были его лишить.

Что это значит для интересов США

Белый дом в целом понимает, что поставлено на карту. Июльский «План действий в сфере ИИ» 2025 года и сопровождающий его указ поручили администрации продвигать экспорт «полных технологических пакетов ИИ» — чипов, моделей и приложений вместе. Логика заключается в том, что страна, на чьём технологическом стеке строится мировая экономика, получает долгосрочное преимущество в экономике и безопасности.

Проблема в том, что открытый слой глобального технологического стека с каждым днём становится более китайским.

Китайские модели обучены соблюдать информационные ограничения Пекина. Когда они становятся базовым слоем глобальных приложений, ответы, сформированные китайским государством, попадают внутрь продуктов, которые пользователи не связывают с Китаем. Комитет Палаты представителей США по Китаю установил, что размещённые в интернете сервисы DeepSeek отправляют данные американских пользователей в Китай, где закон о разведке обязывает компании сотрудничать с государством. Федеральные ведомства и несколько штатов запретили приложение на государственных устройствах.

Открытые веса частично смягчают эту проблему: любой желающий может запустить модель на собственных серверах. Однако поведение модели нельзя проверять так же, как исходный код. Всё, что заложено в базовую модель, передаётся каждому приложению, построенному на её основе.

За чем наблюдать

О том, начнёт ли ситуация меняться, будут говорить три признака:

Экспортные ограничения изменили относительную стоимость ресурсов для китайских инженеров, и те начали искать решения вокруг нового дефицита. Политика по-прежнему может определить, насколько активно США будут участвовать в рынках, которые создают эти инженеры.