DeepSeek V4 бросил камень в пруд
В мае 2026 года выпуск DeepSeek V4 не просто взорвал сообщество открытого исходного кода — он переписывает структуру затрат всей китайской ИИ-индустрии.
Reuters сегодня сообщил о сигнале, который стоит отслеживать: предстоящие отчёты Tencent и Alibaba будут подвержены совокупному влиянию двух факторов — постоянно растущих затрат на ИИ-инвестиции и усиления конкуренции после выпуска DeepSeek V4.
Перевод: DeepSeek снизил стоимость ИИ-моделей, но другим компаниям, чтобы не отстать, на самом деле нужно тратить больше.
Парадокс затрат
Эта логика звучит несколько контринтуитивно. Разве DeepSeek V4 не снизил затраты? Почему Tencent и Alibaba тратят больше?
Потому что «снижение отраслевых затрат» и «сохранение конкурентоспособности» — это две разные вещи.
DeepSeek V4 доказал, что можно создавать модели передового уровня с меньшими вычислительными ресурсами и более умной архитектурой. Но для Tencent и Alibaba, которые уже инвестировали огромные средства в создание собственной вычислительной инфраструктуры, это не сигнал «теперь мы можем тратить меньше». Это сигнал «мы должны reinvest».
- Существующие вычислительные архитектуры могут потребовать реструктуризации
- Модели, уже наполовину обученные, могут потребовать корректировки стратегии
- Конкуренция за таланты усиливается — команда DeepSeek доказала, что может выдавать результаты, и каждая компания борется за тот же тип специалистов
Проще говоря: отраслевой бенчмарк был поднят, и чтобы догнать, нужно снова тратить.
Не первый раз
В конце 2025 года, когда DeepSeek V4 был выпущен, мы написали анализ о 3 миллионах отечественных ИИ-чипов. Тогда мы отметили, что ByteDance, Alibaba и Tencent «голосуют реальными деньгами за отечественные чипы».
Полгода спустя этот тренд не замедлился — он ускорился.
Alibaba Cloud и Tencent Cloud оба увеличивают инвестиции в ИИ-инфраструктуру. Tencent Hunyuan и Alibaba Tongyi продвигаются по параллельным трекам, каждый поддерживается миллиардными расходами на вычисления.
Теперь DeepSeek V4 доказал, что модели с открытым исходным кодом также могут достигать передового уровня, что даёт Tencent и Alibaba два выбора: увеличить инвестиции, чтобы оставаться впереди, или принять реальность преследования со стороны альтернатив с открытым кодом.
Оба выбора стоят денег, просто по-разному.
Отношение рынков капитала
Аналитики Jefferies дали Kunlunxin диапазон оценки $16-23 млрд. В тот же период рынки капитала переоценивают активы китайской ИИ-инфраструктуры.
Но за этой оценкой стоит неявное предположение: инвестиции превратятся в результат. ИИ-инвестиции — это не сберегательный счёт. Вложенные деньги должны стать ростом пользователей, ростом выручки или рвом.
Следующий отчёт Tencent и Alibaba — первый стресс-тест.
Более широкий тренд
Отдаляясь — это не только Китай. ИИ-инвестиции ускоряются глобально.
Anthropic только что забрала центр обработки данных Colossus 1 от SpaceX с 220 000 GPU. OpenAI продвигает серию GPT-5.5. Google увеличивает инвестиции в Gemini.
Каждая компания делает ставку: кто первым достигнет двери AGI, тот победит.
Но до окончания ставки кошельки всех становятся тоньше.
На что обратить внимание
Фокус на ближайшие недели:
- Данные об ИИ-расходах Tencent и Alibaba после публикации отчётов
- Скорректируют ли обе компании направление ИИ-стратегии — продолжат тяжёлое самостоятельное строительство или частично перейдут на подходы с открытым кодом
- Подтолкнёт ли эффект открытого кода DeepSeek V4 больше компаний к «лёгкому» маршруту «не тренировать, только файн-тюнить»
Исход этой войны затрат ещё далеко не решён. Но первый счёт уже прибыл.
Основной источник: Reuters