Озвучена уязвимость китайских моделей искусственного интеллекта

Пресса Гонконга пишет об уязвимостях китайских моделей искусственного интеллекта. Дело в том, что самые мощные китайские большие языковые модели LLM продолжают обучать и тренировать преимущественно на процессорах американской Nvidia. Об этом сообщили источники в ведущих китайских разработчиках ИИ.

Высокая стоимость и технические сложности перехода на китайские полупроводники тормозят стремление Пекина к технологической независимости.

Хотя китайское оборудование, в частности чипы Huawei Ascend, активно развивается, смена архитектуры создаёт серьёзное узкое место в плане инженерии. Программная экосистема Nvidia CUDA остаётся стандартом отрасли, а альтернативы вроде Huawei CANN требуют масштабной переработки кода и увеличивают затраты и сроки на 50% и более.

Гонконгская пресса цитирует одного из китайских разработчиков систем искусственного интеллекта:


Среди наиболее передовых китайских моделей эксперты выделяют Kimi K3 от Moonshot AI (до 2,8 трлн параметров, один из мировых лидеров по так называемым бенчмаркам), Qwen3.8-Max от Alibaba, DeepSeek V4 (особенно экономичная V4-Flash), GLM-5.2 от Zhipu AI (Z.ai) и MiMo-V2.5-Pro от Xiaomi. Эти системы приближаются, а часто и обходят передовые американским модели по качеству, а по цене часто существенно выгоднее.

По данным платформ вроде OpenRouter на середину 2026 года, китайские модели уже занимают около 60–65% мирового объёма использования токенов (в отдельные периоды — до 63,5% против примерно 35% у американских), доминируя в топах по реальной нагрузке благодаря низкой стоимости и системной открытости. При этом обучение флагманов по-прежнему сильно зависит от Nvidia, что подчёркивает сохраняющийся разрыв в аппаратной экосистеме.