Статья
Буквально на днях стало известно о многомиллионной сделке между OpenAI и Broadcom — новом звене в череде масштабных поглощений и стратегических альянсов между крупнейшими американскими ИТ-компаниями. В результате влияние в сфере искусственного интеллекта концентрируется в руках узкого круга игроков. Китайские же компании избрали иной путь, делая ставку на открытый код и распределяя возможности для разработки между широким кругом участников. Эти две противоположные стратегии формируют динамичный и конкурентный глобальный ландшафт ИИ.
В рамках партнерства с американской компанией Broadcom, специализирующейся на производстве чипов, OpenAI начнет внедрять собственные чипы во второй половине будущего года, а также построит дата-центр общей мощностью в 10 гигаватт. Также OpenAI заключила многолетнюю сделку на миллиарды долларов по закупке графических процессоров AMD мощностью 6 гигаватт, а Nvidia недавно инвестировала 5 миллиардов долларов в Intel для наращивания мощностей по упаковке чипов.
Вместе эти сделки демонстрируют, как американская экосистема — разработчики моделей, производители чипов и облачные гиганты — превращается в тесно взаимосвязанную сеть. Участники этого триллионного контура финансируют развитие мощностей друг друга.
Тем временем по другую сторону Тихого океана ведущие китайские компании-разработчики ИИ идут совершенно иным путем: они открывают исходный код своих моделей, оптимизируют их под местные процессоры и жертвуют масштабом ради гибкости.
Каждая из этих стратегий открывает возможности и новые вызовы в глобальной гонке искусственного интеллекта.
Для американских гигантов стратегия очевидна: нужно контролировать весь технологический стек производства ИИ — от чипов и вычислительных мощностей до самих моделей.
Соглашение между OpenAI и AMD гарантирует компании долгосрочный доступ к графическим процессорам Instinct — начиная с MI450 в 2026 году — и дает OpenAI рычаг влияния, чтобы диверсифицировать поставки и снизить зависимость от доминирующего на рынке Nvidia. Для AMD же это переломный момент. После многих лет в тени Nvidia компания наконец-то заполучила ключевого заказчика в сфере ИИ и многолетние обязательства, которые подтверждают верность ее стратегии в области аппаратного и программного обеспечения.
Тем временем Nvidia страхует собственные риски. Ее инвестиции в размере 5 миллиардов долларов в Intel — это не только ставка на новые технологии, но и на устойчивость цепочек поставок. Передовые методы упаковки чипов от Intel — Foveros и EMIB — стали критически важны для наращивания пропускной способности графических процессоров. Вливая капитал, Nvidia обеспечивает себе новый канал для этих мощностей, уменьшая зависимость от TSMC. Для Intel же это партнерство — шанс вернуть себе значимость на арене ИИ, где компания до сих пор оставалась в стороне.
Тихо, но уверенно четвертым узлом в этой сети становится Oracle. Облачный гигант укрепил партнерство с Nvidia и, по сообщениям, заключил многолетние инфраструктурные соглашения с OpenAI, совокупный объем которых со временем может достичь сотен миллиардов. Цель Oracle проста: превратить сырую вычислительную мощность GPU в предсказуемые AI-сервисы с помощью платформы Nvidia AI Enterprise и микросервисов NIM, встроенных непосредственно в инфраструктуру Oracle Cloud. Эти шаги знаменуют приход «фабрики ИИ» — вертикально интегрированной цепочки, где данные, чипы и вычислительные ресурсы финансируются и развиваются как единое целое.
Эта новая модель финансирования в сфере ИИ в равной степени зависит как от денежных потоков, так и от вычислительных мощностей. Недавно Financial Times описал эту систему как триллионную паутину взаимных обязательств: OpenAI платит AMD за чипы, AMD реинвестирует средства в новые производства и упаковку, Nvidia финансирует Intel для расширения мощностей, а Oracle заранее закупает кластеры GPU для обслуживания таких клиентов, как OpenAI. Баланс каждого участника этой цепи поддерживает рост следующего.
Однако здесь кроется системный риск. Когда доход каждого зависит от своевременных поставок всех остальных, любая задержка — будь то с поставкой пластин, упаковкой или доступностью энергии — может вызвать цепную реакцию во всей отрасли. Эта структура напоминает финансирование телеком-сектора в начале 2000-х, когда долгосрочные предзаказы мощностей раздували оценки быстрее, чем рос реальный спрос.
Ни одна из этих сделок сама по себе не указывает на пузырь, но они наглядно показывают, как быстро промышленная фаза развития ИИ превратилась в игру с использованием заемных средств и долгосрочных контрактов.
Пока американские компании создают долгосрочные капиталоемкие альянсы, китайские игроки в сфере ИИ делают ставку на эффективность открытого кода. Поскольку экспортные ограничения закрывают доступ к самым передовым GPU от Nvidia, китайские компании максимизируют отдачу от местных чипов и оптимизируют свои модели для работы в смешанных аппаратных средах.
Пакет решений Hunyuan от Tencent стал в этой стратегии флагманским проектом. Недавно компания выпустила Hunyuan Image 3.0 — систему для генерации изображений по тексту с 80 миллиардами параметров — с открытыми весами и коммерческой лицензией. Это сделало ее одной из крупнейших открытых моделей в мире. Ее мультимодальный аналог, Hunyuan-Large-Vision, теперь лидирует в китайских рейтингах по бенчмарку OpenCompass, доказывая, что открытые архитектуры могут на равных конкурировать с проприетарными западными системами.
Еще одно растущее имя — DeepSeek, самая известная в Китае модель для логических рассуждений. Модель DeepSeek-R1 с открытыми весами получила высокие оценки за результаты в решении математических задач и генерации кода, сравнимые с возможностями гораздо более крупных закрытых моделей. Она вдохновила местное движение за открытые веса, которое ставит прозрачность и воспроизводимость выше корпоративной секретности.
Модель Kimi, разработанная Moonshot AI, использует архитектуру «смеси экспертов» с триллионом параметров, активируя при каждом запросе лишь около 32 миллиардов. Такое решение значительно снижает потребность в вычислительных ресурсах, что соответствует прагматичному подходу Китая к работе в условиях аппаратных ограничений.
Модели Qwen от Alibaba завершают картину — это высокопроизводительные открытые решения, адаптированные для интеграции в различные отрасли. В совокупности эти проекты формируют особую стратегию: меньше мегасделок, больше модульных инноваций. Имея ограниченный доступ к передовым чипам, китайская экосистема учится добиваться большего, используя меньше ресурсов, — и в этом процессе она снижает стоимость экспериментов с ИИ для тысяч стартапов.
Обе экосистемы преследуют единую цель — доминирование в следующей эре развития инфраструктуры ИИ. Однако их подходы кардинально различаются.
Американская модель требует огромных капиталовложений и строится на вертикальной интеграции. Ее основу составляют гигантские централизованные «фабрики ИИ», управляемые горсткой компаний — OpenAI, Microsoft, Nvidia и Oracle, — которые координируют производство, финансирование и развертывание решений в беспрецедентном масштабе. Эта модель создана для тотального контроля и скорости, но одновременно увеличивает уязвимость к рыночным потрясениям и сбоям в поставках.
Китайская модель, напротив, децентрализована и ориентирована на программное обеспечение. Открывая исходные коды базовых моделей и делая ставку на недорогую адаптацию, Китай распределяет инновационную нагрузку между широким кругом участников. Это снижает барьеры для входа на рынок и уменьшает системные риски. Речь идет не о владении всей технологической цепочкой, а о создании системы, где ни одна «точка отказа» — будь то американские экспортные ограничения или дефицит графических процессоров — не сможет остановить прогресс.
Если последние несколько лет определила гонка за графическими процессорами, то следующее сражение развернется вокруг упаковки чипов и энергетики. Шаг Nvidia в сторону Intel наглядно показывает: «узким горлышком» стала уже не разработка чипов, а их физическая интеграция и электроснабжение. Передовая упаковка — технология, при которой несколько чипов объединяются в единый модуль с высокоскоростной памятью, — теперь стала главным ограничителем для роста мировых мощностей в сфере ИИ. Техпроцесс Intel 18A и технология Foveros могут стать следующим критически важным ресурсом для всей отрасли.
Вторая проблема — энергопотребление. Заказ OpenAI на процессоры AMD мощностью 6 ГВт предполагает создание дата-центров размером с небольшие города. Крупные облачные провайдеры уже заключают прямые партнерства с энергокомпаниями, стартапами в области ядерной энергетики и трейдерами, чтобы гарантировать долгосрочные поставки. Эта конвергенция искусственного интеллекта и энергетики меняет экономику обеих отраслей.
В ближайшей перспективе партнерство OpenAI и AMD покажет, способна ли отрасль по-настоящему перейти к многовариантной экосистеме ИИ. AMD предстоит ликвидировать отставание в программном обеспечении от экосистемы CUDA от Nvidia — от платформы ROCm, компиляторов и инструментов для разработчиков будет зависеть, как быстро новые модели смогут перейти от прототипа к серийному внедрению. Nvidia, со своей стороны, использует партнерство с Intel для укрепления контроля над упаковкой чипов и сохранения лидерства в эффективности вычислений на ватт.
Китайская стратегия открытого исходного кода продолжит набирать популярность, особенно по мере того, как местные регуляторы начинают отдавать предпочтение прозрачным и проверяемым на месте моделям для госсектора и корпоративного использования. Если Tencent, DeepSeek и Moonshot сохранят нынешние темпы развития, они смогут перестроить азиатскую цепочку поставок в сфере ИИ, сделав ее основой не эксклюзивность, а открытость.
Главный вопрос в том, насколько устойчива американская система взаимных мегасделок. Когда революцию возглавляет капитал, коррекция может быть болезненной — но именно она очищает поле для самых жизнеспособных игроков. Нынешняя гонка вооружений в сфере ИИ становится глобальным соревнованием инфраструктур. Тот, кто сумеет совместить масштаб с устойчивостью — за счет триллионных фабрик по производству GPU или же благодаря легким открытым моделям, — определит технологическое развитие следующего десятилетия.