Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Launchpad
Будьте готовы к следующему крупному токен-проекту
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Доход от волатильности рынка
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
Еще
Алгоритмы и автономность: как китайская промышленность совершает прорыв в области искусственного интеллекта
Пять лет назад, после полного запрета со стороны США, деятельность гиганта связи ZTE внезапно остановилась. Сегодня, в марте 2026 года, Китай уверенно движется к созданию полностью независимой системы искусственного интеллекта, не основанной на Nvidia или иностранных технологиях. Этот переход произошёл не только благодаря чипам, но и благодаря революции в алгоритмах и стратегиях.
От запрета к ответу: уроки ZTE и трудные начала
16 апреля 2018 года Министерство торговли США ввело полный запрет на ZTE Communications, которая насчитывала 80 тысяч сотрудников и приносила более триллиона юаней дохода в год. Без чипов Qualcomm станции базовой связи остановились. Без лицензии Google на Android — смартфоны потеряли операционную систему. Компания заплатила крупный штраф — 1,4 миллиарда долларов, а чистый убыток в 2018 году составил 7 миллиардов юаней.
Бывший CEO ZTE писал внутри компании: «Мы живём в сложной индустрии, сильно зависящей от глобальных цепочек поставок». Это было признание капитуляции и зависимости.
Но через восемь лет ситуация кардинально изменилась.
Алгоритмы как решение: от CUDA к технологической независимости
Главная проблема китайских компаний ИИ — не чипы сами по себе, а платформа CUDA, разработанная Nvidia в 2006 году. Эта платформа контролирует 90% мирового рынка чипов для обучения ИИ и лежит в основе почти всех фреймворков — от TensorFlow до PyTorch.
К 2025 году Nvidia создала замкнутую экосистему: 4,5 миллиона разработчиков, 3000 одобренных приложений, 40 тысяч компаний. Более 90% мировых разработчиков ИИ связаны с Nvidia.
Настоящая задача — не найти альтернативный чип, а полностью перестроить систему алгоритмов, инструментов и программной среды с нуля.
Ответ Китая был не прямым. Вместо конкуренции с Nvidia на её территории, китайские компании выбрали другой путь — развитие продвинутых алгоритмов.
Революция алгоритмов: модели экспертов-миксы
С конца 2024 по 2025 год в индустрии ИИ Китая произошёл массовый переход к новой технологии — моделям экспертов-миксов (Mixture of Experts). Вместо запуска одного огромного модели, его разбивают на меньшие эксперты, активируя только необходимые части для каждой задачи.
Модель V3 от DeepSeek иллюстрирует этот подход: 671 миллиард параметров, но во время inference активируется только 37 миллиардов (5,5%). Стоимость обучения — 5,576 миллиона долларов на 2048 H800 за 58 дней. Для сравнения, GPT-4 обучалась за 78 миллионов долларов.
Результат? Значительное повышение эффективности:
DeepSeek дешевле Claude в 25–75 раз.
Эта ценовая разница вызвала настоящий хаос на мировых рынках разработчиков. В феврале 2026 года использование китайских моделей на OpenRouter выросло на 127% за три недели, впервые обогнав США. Год назад доля китайских моделей составляла всего 2%, а через год достигла 60%.
Качественный скачок: от inference к обучению
Но снижение стоимости inference — не всё. Главная проблема — обучение, которое требует огромных вычислительных мощностей, не являющихся побочным продуктом.
Здесь на сцену выходят локальные чипы.
В 2025 году в Цяньсу был запущен новый производственный комплекс длиной 148 метров, построенный за 180 дней. Основные компоненты — процессор Loongson 3C6000 (разработан полностью внутри страны) и карта T100 AI от Taichu Yuanqi. Производительность — один сервер каждые 5 минут, цель — 100 тысяч устройств в год.
И самое главное — эти чипы уже начали выполнять реальные крупные задачи обучения.
В январе 2026 года Zhipu AI совместно с Huawei запустили модель GLM-Image — первую продвинутую модель генерации изображений, полностью обученную на локальных китайских чипах. В феврале был обучен «Башенный» — модель от China Telecom (с триллионами параметров) на полностью китайских вычислительных системах.
Это означает только одно: локальные чипы перешли от стадии inference к обучению — огромный качественный скачок.
Программная среда: система Ascend и дальнейшее развитие
За этими достижениями стоит система Ascend от Huawei — локальная программная экосистема, альтернативная CUDA.
К концу 2025 года:
На конференции MWC 2 марта 2026 года Huawei представила новую архитектуру SuperPoD для внешних рынков. Производительность Ascend 910B по FP16 достигла уровня A100 Nvidia — она уже не «безвыходная», а «используемая» и «доступная».
Энергетика: преимущество, которого нет у Запада
Ситуация усложняется при взгляде на энергопотребление.
В начале 2026 года штат Вирджиния отменил разрешения на новые дата-центры. За ним последовали Джорджия (до 2027), Иллинойс и Мичиган. Причина — электроэнергия.
Потребление дата-центров США в 2024 году — 183 ТВтч (4% всей электроэнергии). К 2030 году — 426 ТВтч (12%). Генеральный директор Arm прогнозирует, что к 2030 году центры ИИ потребляют 20–25% электроэнергии США.
Электросеть США перегружена. К 2033 году дефицит энергии достигнет 175 ГВт (хватает на 130 миллионов домов). Цены выросли на 267%.
А в Китае? Совсем другая картина.
Годовое производство — 10,4 трлн кВтч. В США — 4,2 трлн. Китай производит в 2,5 раза больше США.
Кроме того, внутреннее потребление в Китае — всего 15% от общего объёма электроэнергии (в США — 36%), что даёт огромный потенциал для промышленной энергии.
Стоимость электроэнергии: в США — 0,12–0,15 доллара за кВтч. В западном Китае — всего 0,03 доллара — в 4–5 раз дешевле американского.
Символы вместо заводов: новая стратегия экспорта
Пока США борются с энергетическим кризисом, Китай «тихо» выходит за границу — но уже не с продуктами или заводами, а с символами (Tokens).
Токен — базовая единица информации для моделей ИИ, стала новой цифровой товарной позицией. Производится в китайских вычислительных центрах, затем передаётся по морским кабелям миру.
Распределение пользователей DeepSeek:
Модель поддерживает 37 языков, широко распространена на развивающихся рынках, таких как Бразилия. 26 тысяч компаний по всему миру имеют аккаунты. 3200 организаций запустили корпоративные версии.
В 2025 году 58% новых стартапов в области ИИ использовали DeepSeek. В Китае — доля рынка достигла 89%. В странах с санкциями — от 40 до 60%.
Японский урок: разница между независимостью и зависимостью
В 1986 году Япония подписала соглашение с США по связям, под давлением США. Условия: открыть японский рынок для американских чипов на 20%, запретить экспорт по ценам ниже себестоимости, ввести штрафы в 100% на экспорт.
К 1988 году Япония занимала 51% мирового рынка связей. Шесть из десяти крупнейших компаний мира — японские. NEC — на втором месте, Toshiba — на третьем.
Но после подписания? Всё изменилось. США оказывали сильное давление, поддерживали Samsung и SK Hynix, чтобы сбить японский рынок ценами. Доля Японии в рынке DRAM рухнула с 80% до 10%. К 2017 году японский рынок микросхем сократился до 7%.
Урок Японии: согласились быть лучшими в продукте в системе, управляемой другими, но не создали собственную систему. Когда волна прошла, у них осталась только производственная мощность.
История повторяется, но по другому сценарию
Сегодня Китай стоит на аналогичном перепутье — но с другим выбором.
Три волны ограничений на чипы (октябрь 2022, октябрь 2023, декабрь 2024) с постоянным ростом. Барьеры CUDA всё ещё высоки.
Но сейчас всё иначе:
Каждый шаг строит независимую индустриальную систему, которой никогда не было у Японии.
Финансовые отчёты показывают правду: «налог войны»
27 февраля 2026 года три китайские компании по чипам опубликовали свои финансовые отчёты в один день:
Половина — огонь, половина — вода.
Огонь: жадность рынка. Пустота, оставленная Хуанг Ринсюнем (глава Nvidia), — заполняется постепенно.
Вода: огромные убытки — не из-за плохого менеджмента, а «налога войны». Инвестиции в R&D, поддержку софта, инженеры на местах клиентов решают проблемы по очереди.
Эти убытки — цена за реальную независимость.
Итог: от «можем ли мы остаться?» к «какова допустимая цена?»
Восемь лет назад вопрос был: «Можем ли мы выжить?».
Сегодня — «Какую цену нужно заплатить, чтобы остаться в игре?».
Изменение вопроса — прогресс.
Через продвинутые алгоритмы, а не только чипы. Создавая по-настоящему независимую экосистему, а не просто лучший продукт. Инвестируя в локальную вычислительную энергию на долгий срок, а не полагаясь на внешние поставки.
Китайская индустрия ИИ уже не в стадии капитуляции, как ZTE восемь лет назад. Она в стадии ожесточённой борьбы, передовой линии фронта. Но теперь есть реальный выход.