США тратят на частный ИИ в 23 раза больше Китая. Но одна китайская модель — Kimi K3 — вновь заставила Вашингтон заговорить о запретах.

По данным отчёта Stanford AI Index 2026, частные инвестиции в ИИ в США за 2025 год составили $285,9 млрд против всего $12,4 млрд в Китае. Тем не менее, по словам источника, знакомого с ситуацией, министерство торговли США пока не движется к прямому запрету.

Чем Kimi K3 встревожила Вашингтон

Kimi K3 — разработка китайского стартапа Moonshot AI. Модель имеет открытые веса, то есть её можно скачать и запустить на собственных серверах. Её стремительный подъём в тестах на программирование на прошлой неделе обвалил акции американских чипмейкеров.

По информации Axios, в прошлом году министерство торговли рассматривало внесение китайских ИИ-лабораторий в Entity List — тот же торговый чёрный список, под который в 2019 году попала Huawei. АНБ обсуждало публичное предупреждение о китайском ИИ, а Белый дом изучал возможность привлекать американские компании к юридической ответственности за взлом размещённых у них китайских моделей.

«Мы находимся в критической точке в политике по ИИ. Ведущие закрытые лаборатории, уже образующие дуополию по выручке от ИИ-моделей, хотят, чтобы правительство устранило их конкурентов из мира открытого кода», — отметил Дэвид Сакс, внешний советник Белого дома по ИИ.

Спрос на модель растёт: Moonshot приостановила новые подписки в течение 48 часов после запуска и готовит IPO в Гонконге. При этом отчёт Stanford сам признаёт, что показатель «в 23 раза» скрывает часть китайских расходов: по оценкам, государственные фонды вложили в китайские ИИ-компании около $184 млрд с 2000 по 2023 год.

Цена объясняет, почему американские фирмы всё равно выбирают китайские модели. DeepSeek V4 Pro берёт $0,87 за миллион выходных токенов, тогда как Claude Fable 5 от Anthropic — $50 за тот же объём. Гендиректор Coinbase Брайан Армстронг в июне заявил, что биржа использует GLM 5.2 и Kimi K2.7 Code, сократив расходы на ИИ примерно вдвое.

Запрет может и не сработать: веса Kimi K3 уже лежат в публичных репозиториях, и, как отмечает Tom's Hardware, отозвать их практически невозможно.

Источник: BeInCrypto