Гонка искусственного интеллекта, возможно, вступает в новую фазу, когда самым большим конкурентным преимуществом является уже не самая мощная модель, а предложение сопоставимой производительности по гораздо более низкой цене. Согласно последнему отчету GREED & FEAR Джеффриса, новейшая китайская модель большого языка, GLM-5.2, может оказаться даже более серьезной конкурентной проблемой для западных лидеров ИИ, чем DeepSeek, особенно на корпоративном рынке, где компании ориентированы на затраты, безопасность и возврат инвестиций.
ГЛМ-5.2 волна
GLM-5.2, разработанный зарегистрированной в Гонконге компанией Z.ai, ранее известной как Zhipu AI, стратег Jefferies Кристофер Вуд описывает как еще один «момент DeepSeek». В то время как DeepSeek взорвал ландшафт искусственного интеллекта, продемонстрировав, что сложные модели можно создавать с меньшими затратами, GLM-5.2 выводит конкуренцию на шаг дальше, ориентируясь на корпоративных клиентов. Согласно отчету, отзывы представителей отрасли показывают, что модель обеспечивает производительность, близкую к ведущим системам искусственного интеллекта Anthropic, при этом стоимость одного токена составляет всего лишь четверть от стоимости.
ОБЯЗАТЕЛЬНО ПРОЧИТАЙТЕ: Индии нужен собственный DeepSeek, чтобы избежать зависимости от искусственного интеллекта, предупреждает Бернштейн
антропный
Это ценовое преимущество может иметь серьезные последствия для индустрии искусственного интеллекта. Anthropic стала одной из самых быстрорастущих компаний в области искусственного интеллекта в мире: ее годовой доход подскочил с 9 миллиардов долларов в конце 2025 года до 47 миллиардов долларов в мае 2026 года. OpenAI также продолжает агрессивно расширяться, готовясь к потенциальному публичному листингу. Обе компании построили свой корпоративный бизнес на предложениях искусственного интеллекта премиум-класса. Если предприятия начнут переходить на более дешевые альтернативы с аналогичными возможностями, экономика корпоративного ИИ может кардинально измениться.
Новейшие китайские модели искусственного интеллекта
Джеффрис считает, что именно здесь новейшие китайские модели искусственного интеллекта могут оказать наибольшее влияние. Вместо того, чтобы конкурировать исключительно за результаты тестов или расширенные возможности, китайские разработчики соревнуются за доступность. Поскольку модели искусственного интеллекта становятся все более функциональными по всем направлениям, предприятиям может быть трудно оправдать оплату существенно более высоких цен только за постепенное улучшение производительности.
Доказательства того, что этот сдвиг уже происходит, можно увидеть в тенденциях использования. Данные, приведенные Джеффрисом из платформы искусственного интеллекта OpenRouter, показывают, что китайские модели искусственного интеллекта обработали 21,37 триллиона токенов за неделю, закончившуюся 21 июня, что резко превышает 4,37 триллиона токенов в конце апреля. За тот же период ведущие модели искусственного интеллекта в США обработали 5,76 триллиона токенов, что свидетельствует о быстром внедрении более дешевых китайских альтернатив.
ОБЯЗАТЕЛЬНО ПРОЧИТАЙТЕ: Индия привлекает миллиарды ИИ, но главными инвестиционными объектами HSBC являются Китай, Япония и Корея; знаю почему
В докладе утверждается, что это усиливает более широкую тенденцию — постепенную коммерциализацию крупных языковых моделей. По мере развития технологии ценообразование, гибкость развертывания и конфиденциальность данных могут стать более важными конкурентными преимуществами, чем производительность исходной модели.
Более низкая стоимость токенов может также побудить предприятия использовать ИИ по-другому. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на поставщиков общедоступных облаков, компании могут все чаще использовать меньшие модели искусственного интеллекта на своих собственных серверах, чтобы лучше защитить конфиденциальные корпоративные данные. Этот переход к локальному искусственному интеллекту может снизить зависимость от облачной инфраструктуры и одновременно решить растущие проблемы, связанные с кибербезопасностью и управлением данными.
Более дешевые модели искусственного интеллекта
По иронии судьбы, более дешевые модели искусственного интеллекта могут в конечном итоге принести пользу полупроводниковым компаниям, а не навредить им. Ссылаясь на парадокс Джевонса, Джеффрис утверждает, что более низкие затраты на ИИ будут стимулировать предприятия к использованию ИИ в большем количестве приложений, что приведет к увеличению общего спроса на вычислительную мощность, серверы ИИ и чипы памяти. Таким образом, брокерская компания сохраняет оптимизм в отношении аппаратного обеспечения искусственного интеллекта, несмотря на усиление конкуренции среди разработчиков моделей.
ОБЯЗАТЕЛЬНО ПРОЧИТАЙТЕ: запуск следующей флагманской модели искусственного интеллекта OpenAI задерживается; Белый дом требует проверки безопасности
В то же время Джеффрис предупреждает, что самый большой долгосрочный риск для инвестиционного цикла ИИ заключается не в росте популярности китайских моделей, а в том, будут ли инвесторы в конечном итоге задаваться вопросом, смогут ли такие компании, как OpenAI и Anthropic, генерировать достаточную прибыль от огромных сумм, инвестируемых в инфраструктуру ИИ. Пока этого не произойдет, брокерская компания ожидает, что капитальные затраты на ИИ останутся высокими. В этом контексте GLM-5.2 может в конечном итоге оказаться более революционным, чем DeepSeek — не потому, что он значительно умнее, а потому, что он бросает вызов способности отрасли поддерживать премиальные цены.
ОБЯЗАТЕЛЬНО ПРОЧИТАЙТЕ: «Я отдал Клоду свою зарплату»: сообщение Viral X делится 7 подсказками к финансовой свободе
