Я читав про історію ZTE вісім років тому, і справді ця тема залишилася у пам’яті. Гігантська компанія з 80 тисячами працівників і доходами понад трильйон юанів, раптово припинила свою діяльність. Але сьогодні ситуація зовсім інша.

Головна проблема ніколи не була у мікросхемах, а у чомусь під назвою CUDA. Ця платформа від NVIDIA створила навколо себе цілісне екосистемне середовище — 4,5 мільйона розробників, 3000 прискорювачів додатків, і понад 90% світових розробників штучного інтелекту пов’язані з нею. Глибока прірва. Кожен новий розробник, що навчається на ній, ще більше поглиблює цю прірву.

Але я помітив справжню тенденцію. Коли сценарії агентів почали замінювати прості розмови — споживання ресурсів зросло з 10 до 100 разів. У цей момент ціна стала вирішальним фактором, а не розкішшю. DeepSeek змогла знизити вартість інференції неймовірно — у 25-75 разів дешевше за Claude. Результат? За три тижні частка китайських моделей на OpenRouter зросла на 127%, і вперше перевищила США.

Але це був лише один аспект історії. Справжнім було навчання. Алгоритмів самих по собі недостатньо — потрібні локальні чіпи, здатні до реального тренування, а не лише до виведення. Виробнича лінія в Цзянсу зайняла всього 180 днів від підписання контракту до запуску. Обробляючі пристрої Loongson і розумні карти Taichu вже почали справді виконувати завдання тренування. У січні 2026 року Zhipu AI запустила першу модель зображень, яка повністю тренується на локальних китайських чіпах. Це кардинальний перехід від виведення до реального тренування.

Ще одне, що я помітив — зниження енергоспоживання в США починає відігравати реальну роль. Вірджинія і Джорджія припинили схвалення нових дата-центрів. Споживання електроенергії в США подвоїться до 2030 року і може скласти 12% від загального споживання. А що з Китаєм? Вони виробляють у 2,5 рази більше електроенергії, ніж США, і вартість промислової електрики в 4-5 разів нижча. Це не маленький фактор.

Зараз те, що виходить з Китаю, — це не продукт або завод, а сам токен — основна одиниця, яку обробляють моделі штучного інтелекту. Його виробляють локально, а потім передають через морські кабелі по всьому світу. Розподіл користувачів DeepSeek багато говорить: Китай — 30,7%, Індія — 13,6%, Індонезія — 6,9%, і інші країни. У країнах під санкціями частка ринку коливається від 40% до 60%.

Це нагадує мені війну за промислову незалежність сорок років тому. У 80-х Японія контролювала 51% світового ринку напівпровідників, але погодилася бути найкращим виробником у системі глобального розподілу, якою домінувала одна сила. Вони не створили незалежної екосистеми. Коли хвиля відступила, у них залишився лише виробничий потенціал.

Китай стоїть на зовсім іншій точці. Так, ми стикаємося з величезним тиском і трьома хвилями зростаючих обмежень. Але цього разу ми обрали найскладніший шлях: максимальні алгоритмічні покращення, перехід локальних чіпів від виведення до тренування, 4 мільйони розробників у системі Ascend, і глобальний розгортання. Кожен крок будує незалежну промислову систему.

Фінансові звіти, опубліковані 27 лютого, розповідають справжню історію. Вітчизняні компанії з виробництва мікросхем показали величезне зростання — деякі прибуткові, деякі чисто збиткові. Але ці збитки — не погане управління, а податок війни, необхідний для побудови незалежної екосистеми. Кожна втрата — інвестиція в дослідження і розробки, підтримку програмного забезпечення і людські ресурси для вирішення проблем перекладу одну за одною.

Форма війни вже змінилася. Вісім років тому ми питали: чи зможемо вижити? Сьогодні питання: скільки потрібно заплатити, щоб залишитися в живих? І ця ціна — це прогрес.