- Kimi K2 Thinking из Moonshot AI поднялся на второе место в тестах, не вызвав такой «паники», как DeepSeek.
- Низкая стоимость и открытый исходный код продвигают китайские модели вперед, а рыночный риск для производителей чипов оказывается меньше, чем ожидалось.
- Разрыв в оценках с американскими конкурентами вызывает вопросы о том, принесут ли огромные расходы лучшие коммерческие результаты.
Малоизвестная китайская компания, занимающаяся искусственным интеллектом, недавно выпустила модель открытого мышления, которая бросила вызов превосходству Запада и была разработана за небольшую часть обычной стоимости. И нет, это не DeepSeek.
Китайское мышление Кими К2 бросает вызов Западу
Когда в начале этого месяца пекинская лаборатория Moonshot AI Lab представила Kimi K2 Thinking, она стала хитом в технологических кругах. Партнер флагманского фонда Menlo Ventures назвал это «переломным моментом в сфере искусственного интеллекта».
Модель уже занимает второе место в индексе «интеллектуальности» Искусственного анализа, уступая только OpenAI GPT 5.1 — и опережая последние предложения Alibaba Group Holding Ltd. и DeepSeek, а также таких американских титанов, как X.AI и Anthropic. В другом тесте, измеряющем более сложные, «агентные» задачи решения проблем, он даже превзошел OpenAI.
Однако на этот раз рынки практически не отреагировали. Как отметил Майкл Денг из Bloomberg Economics: «Контраст с январской паникой DeepSeek, которая уничтожила у Nvidia почти 600 миллиардов долларов за один день, показывает, как быстро инвесторы восприняли идею о том, что китайские лаборатории могут достичь передовых возможностей с меньшими затратами».
Кими К2 занимает второе место в рейтинге интеллекта моделей искусственного анализа.
Достигли ли мы уже точки, когда «сглаживание вершины» при ограниченном бюджете не является сюрпризом?
Затраты, открытый исходный код и внимание Кремниевой долины
Это правда, что становится все труднее судить о производительности моделей только по результатам тестов. Последняя версия Moonshot выходит на особенно насыщенный внутренний рынок.
Запуски и обновления от Alibaba, Zhipu и MiniMax в этом году происходят с головокружительной скоростью. Конкуренция стимулирует инновации, даже мешая фирме выделиться и получить долгосрочное преимущество, а путь к монетизации кажется неуловимым.
В то же время разница в стоимости с Западом поразительна. Как сообщает CNBC со ссылкой на источник, обучение Kimi K2 Thinking обошлось в 4,6 миллиона долларов. Член команды Moonshot позже сказал в сессии «Спроси меня что-нибудь» на Reddit, что это не «официальный номер».
Но представитель подмигнул большой разнице в стоимости, отвечая на вопрос о том, когда выйдет следующее поколение: «до того, как будет построен центр обработки данных Сэма стоимостью в триллион долларов».
Кремниевая долина обращает на это внимание. Я уже писал, что все больше и больше американских стартапов тихо строят китайские модели, в том числе Moonshot. (Еще до последнего обновления венчурный капиталист Чамат Палихапитайя заявил, что компания, с которой он работает, отказалась от Kimi K2.)
Эту тенденцию труднее оценить количественно, поскольку лишь немногие фирмы хотят попасть в геополитический перекрестный огонь американо-китайской конкуренции в области искусственного интеллекта.
Опасения по поводу цензуры со стороны Коммунистической партии привлекают внимание, но тестировщики отмечают, что это не такая уж большая проблема, когда модели загружаются и развертываются локально. Как заявил представитель Moonshot на AMA, «открытие исходного кода модели, мы надеемся, станет хорошим шагом» в уменьшении опасений по поводу китайского происхождения.
Частично популярность объясняется низкими затратами и открытым подходом Китая. И хотя это позволяет разработчикам использовать и развивать модели, масштабирование по-прежнему требует серьезной инфраструктуры искусственного интеллекта.
Это означает, что для корпорации Nvidia и других производителей чипов эта угроза не столь существенна, как некоторые предполагали после распродажи, вызванной DeepSeek, что отчасти объясняет более сдержанную реакцию рынка на поток высокопроизводительных моделей из Китая.
Разрыв в оценке и «новая норма» для китайских лабораторий
Однако что-то не складывается, если посмотреть на разницу в рейтингах. Хотя последняя модель Moonshot очень близка к OpenAI, ее последняя оценка в 3,3 миллиарда долларов — это капля в море по сравнению с 500 миллиардами долларов США.
Сообщается, что даже девятимесячный стартап бывшего руководителя OpenAI Миры Муратии ищет финансирование при оценке в 50 миллиардов долларов. Это усиливает опасения по поводу пузыря ИИ.
Аналитики Jefferies на прошлой неделе отметили, что совокупные капитальные затраты китайских «гиперскейлеров» в 2023-2025 годах на 82% ниже, чем у их американских коллег.
А вот разница в производительности между двумя лучшими моделями, по разным анализам, уже минимальна. Даже при более слабых чипах и высокой конкуренции значительно более низкие затраты указывают на более четкий путь к окупаемости инвестиций в Китае.
После обновления Kimi K2 соучредитель Hugging Face Томас Вулф отметил прогресс в сообщении в социальной сети и спросил: «Это еще один момент DeepSeek?» И быстро добавил: «Следует ли нам ожидать чего-то подобного каждые несколько месяцев?»
Ответ все чаще звучит как «да». Мы сделали нормой идею о том, что китайские лаборатории искусственного интеллекта могут, казалось бы, «из воздуха» сократить разрыв с Кремниевой долиной, несмотря на ограничения по чипам и значительно меньшие бюджеты.
Для американских технологических гигантов вопрос больше не в том, останутся ли они впереди, а в том, приведут ли их огромные расходы к улучшению бизнес-результатов.
Кэтрин Торбек — обозреватель Bloomberg Opinion, освещающий азиатские технологии. Ранее она работала репортером по технологиям в CNN и ABC News. Кэтрин Торбек — обозреватель Bloomberg Opinion, освещающий азиатские технологии. Ранее она работала репортером по технологиям в CNN и ABC News.
