Delphi Digital: Китайская лаборатория ИИ меняет интеллектуальную экономику

Исследовательская организация Delphi Digital опубликовала статью, в которой говорится, что аппаратные ограничения заставляют китайские лаборатории переходить на более дешевые модели и более эффективные технологические стеки. Экспортные ограничения затрудняют получение передовых чипов, внутренние ускорители могут обрабатывать вывод, но передовое обучение по-прежнему трудно реализовать. Китайские лаборатории внедряют инновации в системной эффективности, архитектуре моделей, обучающих данных и усиленном обучении, DeepSeek нашел способ избежать простоя GPU при перемещении данных, ByteDance и Moonshot выпустят аналогичные версии в течение нескольких месяцев.

Обучение в архитектуре переходит на более дешевые цифровые форматы, адаптированные для отечественных чипов, разреженные архитектуры уменьшают количество операций на каждый токен, механизм внимания был переработан трижды для контроля затрат на память в длинном контексте. В области данных улучшение плотности предсказаний и более эффективные оптимизаторы повышают обучающий сигнал на каждый токен. В усиленном обучении GRPO от DeepSeek стал стандартным рецептом, ByteDance, Alibaba и MiniMax в течение года представят свои преемственные решения. Китайские модели теперь являются самыми дешевыми среди передовых соседних систем.

На OpenRouter доля потребления токенов китайскими моделями увеличилась с менее чем 1,2% в конце 2024 года до большинства в 2026 году. Китайский рынок ИИ с 2024 по начало 2026 года переживает ценовую войну, несколько лабораторий имеют подразумеваемые коэффициенты доходности около 47-117 раз, в то время как у Anthropic и OpenAI около 15-21 раз. Чипы Huawei Ascend в настоящее время могут использоваться для вывода, DeepSeek, как сообщается, пытался обучить R2 на Ascend, но после возникновения технических проблем вернулся к NVIDIA. Поставка внутренних ускорителей по-прежнему ниже ожидаемого спроса.