Запрет на использование китайских моделей может обойтись американским компаниям в $12 млрд дополнительных расходов

Китайские ИИ-модели открытого типа демонстрируют достаточно высокую эффективность по соотношению затрат и быстродействия, поэтому к ним присматриваются не только пользователи в КНР, но и американские компании. Властям США подобная зависимость не нравится, но запрет китайских моделей может обойтись американскому бизнесу в $12 млрд ежегодных затрат, как предупреждают эксперты.

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: Saradasish Pradhan, Unsplash

Доцент Технологического университета в Джорджии Дэниэл Ю (Daniel Yue) заявляет, опираясь на статистику американского агрегатора ИИ-моделей с открытым исходным кодом OpenRouter, что вынужденная миграция на американские аналоги проприетарного типа повысит расходы пользователей сервиса на $2 млрд в год. В своих оценках он руководствовался статистикой использования токенов на этом агрегаторе и тарифами на доступ к ИИ-моделям, которые действовали в период с 21 по 27 июля текущего года.

Экстраполируя эти суммы на весь американский корпоративный сегмент, автор прогноза приходит к выводу, что запрет на доступ к китайским ИИ-моделям в этой сфере будет стоить американским корпоративным клиентам от $3 млрд до $12 млрд в год. При этом имеющихся данных недостаточно, чтобы осознать всю степень зависимости американского бизнеса от китайских моделей с открытым исходным кодом, а потому оценки являются весьма приблизительными. Представители американского экспертного сообщества уже высказались против потенциального запрета на использование китайских ИИ-моделей с открытым исходным кодом в США, среди их сторонников был замечен и основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang).

Источник