Российский бизнес, активно переходящий на китайские open-source модели ИИ, рискует через несколько лет оказаться в технологическом капкане: сегодня коды открыты, а завтра Китай может их закрыть или ужесточить условия использования, оставив Россию не равноправным партнёром, а «цифровым покупателем» без собственного технологического пути. Китайские DeepSeek, Qwen и GLM стали главной альтернативой ушедшим западным вендорам, а лицензия MIT позволяет дообучать их бесплатно. Однако, как отмечает председатель комиссии по безопасности финансового рынка ТПП РФ Тимур Аитов, «у щедрости Пекина есть обратная сторона: открыв коды сегодня, завтра Китай может их закрыть».
Как сообщает PLUSworld, анализ ситуации, проведённый председателем комиссии по безопасности финансового рынка ТПП РФ Тимуром Аитовым, показывает, что массированное внедрение китайских open‑source моделей ИИ в российскую экономику несёт долгосрочные риски, которые уже начинают проявляться.
Какие китайские модели доминируют в России и что меняется в ценообразовании
По данным Yandex Cloud AI Studio, среди зарубежных решений по потреблению токенов в России лидирует Qwen (21,2%), на втором месте — DeepSeek (13,5%). Обе модели, как и GLM, распространяются под лицензией MIT, которая допускает неограниченное коммерческое использование и дообучение. Однако, по мнению Аитова, такая «открытость» — часть стратегии Пекина по захвату глобального стандарта, а не проявление альтруизма.
Первый сигнал о смене курса поступил 17 августа 2026 года: DeepSeek поднял цены на API-доступ к V4-серии, введя пиковые тарифы. Стоимость выросла от 50% до 1100% в зависимости от типа тарифа (входные/выходные токены, пиковые/стандартные часы). Пока речь идёт о монетизации доступа, но тренд очевиден: в любой момент Китай может ужесточить лицензионные условия или закрыть коды.
Почему Китай не заинтересован в появлении российского ИИ-конкурента
Аитов выделяет ключевую геополитическую установку: Китай рассматривает Россию не как равноправного партнёра, а как поставщика сырых данных (языковых, поведенческих, индустриальных) и рынок сбыта облачных сервисов. Китайские гиганты не готовы делиться методологией тренировки фундаментальных моделей. Любая попытка России создать собственную конкурентоспособную модель будет пресекаться не санкциями, а демпингом цен и бесплатными облачными грантами — чтобы «убить» российского конкурента на корню.
В случае обострения отношений Китай может ужесточить лицензию или перекрыть каналы обновлений. При этом российские разработчики, вложившие ресурсы в дообучение китайских моделей, рискуют оказаться в технологическом капкане: для дальнейшего развития им потребуется «китайская виза».
Как Россия пытается развивать собственные ИИ‑решения
На Всемирной конференции по искусственному интеллекту (WAIC) в июле 2026 года российская делегация впервые представила «Российский центр ИИ» (Russian Connected AI Hub) с решениями на базе отечественных моделей — робот Грин (Green-VLA), GigaChat 3.5 Ultra и платформа GigaNetwork. Первый зампред правления Сбербанка Александр Ведяхин заявил о приоритете технологического суверенитета и необходимости совместимости стандартов.
Однако, как отмечает Аитов, на практике «совместимость» пока означает следование стандартам китайских вендоров. Китайские компании активно заходят в Россию: в 2025 году открыт Китайско-российский инновационный центр трансфера технологий ИИ (с участием ИСП РАН и Шаньдунского центра). Директор ИСП РАН академик Арутюн Аветисян заявил, что «технологическая независимость может быть только в кооперации», а директор по развитию ИИ «Яндекса» Александр Крайнов подтвердил важность создания общих опенсорсных продуктов. Но, по мнению автора, Китай оставляет контроль над ключевыми промышленными данными за собой, и через 3–5 лет российские разработчики рискуют превратиться в обслуживающий персонал.
В каком состоянии находятся российские модели и что мешает их развитию
Глава Сбера Герман Греф оценил отставание российских моделей от американских в один год, от китайских — в 6–8 месяцев. Причина — не дефицит кадров, а вычислительные мощности: для создания модели мирового уровня нужен кластер из 100 тыс. ускорителей Nvidia B200, строительство которого Греф оценил в 1–2 трлн рублей.
В то же время оценки Грефа стали предметом полемики. В Совете Федерации 17 июля 2026 года он заявил, что в России осталась только одна полностью отечественная фундаментальная модель — от Сбера, а «Яндекс» якобы не создаёт модель с нуля, а дообучает китайскую Qwen. «Яндекс» опроверг это, подчеркнув, что самостоятельно разрабатывает семейство YandexGPT с 2023 года, а присутствие Qwen в облачной платформе не означает отказа от собственных моделей. Публичный обмен заявлениями стал эпизодом конкурентной борьбы.
Сбер планирует за три года (2024–2026) вложить в генеративный ИИ 600 млрд рублей (100 млрд, 150 млрд и 350 млрд соответственно), но эти средства идут в основном на инференс, а не на обучение. Мощностей всех российских ЦОДов недостаточно для создания моделей мирового класса. Законодатели предложили считать «большой моделью» систему от 1 млрд параметров — тогда как DeepSeek V4‑Pro оперирует 1,6 трлн.
Вместо прямого состязания с GPT-5 российские компании делают ставку на компактные модели, локальные суперкомпьютеры и суверенный B2B-софт, дообучение под бизнес-ниши и экспорт на Глобальный Юг. Однако все эти усилия пока не позволяют говорить о конкуренции на равных.
Как ИИ становится инструментом геополитического влияния
Официальный представитель МИД России Мария Захарова подчёркивает: «Искусственный интеллект становится не столько инструментом прогресса, сколько рычагом давления, средством перераспределения власти в мире». Израильский эксперт Илан Манор (Ilan Manor) экспериментально доказал, что модели из США, Европы и Китая дают принципиально разные ответы на один и тот же запрос о поддержке США действий Израиля в секторе Газа. ChatGPT и Copilot делают акцент на стратегическом альянсе, Mistral — на «дипломатическом прикрытии» в ООН, а DeepSeek связывает поддержку с падением легитимности США на Глобальном Юге и религиозным фактором. При обсуждении украинских событий DeepSeek отмечает, что помощь Киеву снижала зависимость Европы от российских энергоресурсов.
Исследование Манора и Сегава (Policy & Internet, 2025) подтверждает, что ИИ-алгоритмы воспроизводят и усиливают геополитические стереотипы. Доверие к «умным машинам» растёт, пользователи воспринимают их ответы как объективные, что превращает алгоритмы в «мягкую силу 3.0». Китайская стратегия открытых кодов, таким образом, — цивилизационный проект, а не просто технологический.
Что мешает России создать собственную ИИ-инфраструктуру
Закрытие кодов — не гипотетический сценарий. Аитов выделяет три фактора, способных ускорить его: рост затрат на зарубежные модели, замедление прогресса собственных решений Китая или стратегический разворот России в сторону своей инфраструктуры. Последний вариант — самый затратный, но оптимальный.
Однако отдельной государственной программы по развитию ИИ с необходимыми бюджетами нет. Разрозненные меры: перечень из 24 проектов по импортозамещению ПО на 14,4 млрд рублей, проработка увеличения грантового софинансирования с 50% до 80% — не покрывают масштаб задачи.
Недавно принятый «закон об ИИ» закрепляет базовые понятия, но все конкретные требования оставляет для подзаконных актов. Как отмечает PLUSworld, закон проигнорировал агентный ИИ, о котором Греф говорил как о главном вызове, и заточен только под большие фундаментальные модели (более 1 млрд параметров). Малые компании и прикладные разработчики остались «за скобками». Нынешняя регуляторика закрепляет статус-кво крупнейших корпораций, а не стимулирует рынок.
Коротко: главное о рисках китайской стратегии open-source ИИ
-
Какова доля китайских моделей в России? Qwen — 21,2%, DeepSeek — 13,5% потребления токенов (данные Yandex Cloud AI Studio).
-
Что изменилось с 17 августа 2026 года? DeepSeek поднял цены на API на 50–1100%, что сигнализирует о возможном ужесточении условий.
-
Каковы ключевые риски для России? Зависимость от экосистемы, которая может быть закрыта или изменена; Китай не заинтересован в появлении российского конкурента.
-
Каково отставание российских моделей? По оценке Грефа — год от США, 6–8 месяцев от Китая из-за нехватки вычислительных мощностей.
-
Что мешает созданию собственной инфраструктуры? Отсутствие госпрограммы, недостаток финансирования, закон об ИИ, который не стимулирует рынок.
Резюме
-
Китай использует open-source ИИ для захвата глобального стандарта и формирования технологического мейнстрима, а не для альтруизма.
-
Российские компании активно переходят на китайские модели, но это создаёт долгосрочную зависимость.
-
Ценовые и лицензионные изменения уже начались, тренд на монетизацию и возможное закрытие кодов очевиден.
-
Российские модели отстают по вычислительным мощностям, инвестиции в основном идут на инференс, а не на обучение.
-
Государственная поддержка фрагментарна, закон об ИИ не решает системных проблем; оптимальный путь — создание собственной инфраструктуры, но это требует триллионных бюджетов.
Материал подготовлен изданием «Техносуверен» (technosuveren.ru).
Дата публикации: 18 августа 2026 года.
