Згідно зі свіжими даними OpenRouter, найбільшої в світі платформи агрегації для великих мовних моделей, китайські моделі штучного інтелекту випередили своїх конкурентів у США в глобальному використанні. Цифри, оприлюднені в багатьох торгових точках 20 червня 2026 року, показують, що системи, створені китайськими лабораторіями, зараз споживають більше токенів у всьому світі, ніж системи OpenAI, Google або Anthropic — зміна викликана агресивним ціноутворенням, зростанням робочого навантаження на агентів штучного інтелекту та хвилею підвищення ефективності, викликаної контролем експорту мікросхем у США.
DeepSeek V4 Flash лідирує в рейтингу, де домінують китайці For more context on this story, see our ongoing more AI stories.
Згідно з даними OpenRouter, цитованими The News International і підтвердженими CGTN і Firstpost, китайські моделі зараз займають перше місце в світовій таблиці лідерів споживання токенів. DeepSeek V4 Flash посів перше місце з 4,63 трильйона оброблених токенів, за ним MiniMax M3 з 4,13 трильйона токенів і Xiaomi's MiMo-V2.5 з 3,8 трильйона токенів.
До ширшої десятки також увійшли Hy3 від Tencent, DeepSeek V4 Pro та Owl Alpha від китайських розробників, а також Claude Opus 4.7, Claude Sonnet 4.6 і Claude Opus 4 від Anthropic. Anthropic була єдиною американською компанією, яка потрапила до першої п’ятірки. Gemini 2 від Google і GPT-5.5 від OpenAI показали значно гірші результати, посівши 12 і 13 місця відповідно.
Результат вражає, оскільки OpenRouter не є китайською платформою. Заснований Алексом Аталлахом, колишнім технічним директором NFT-ринку OpenSea, він пропонує єдиний шлюз API для понад 400 моделей від понад 60 постачальників, а його прозорі дані про використання широко розглядаються як галузевий барометр того, які моделі розробники та підприємства насправді вирішують використовувати.
Чому токени стали новим полем битви
Токен — це найменша одиниця, яку обробляє модель штучного інтелекту — ціле слово, фрагмент або навіть окремий символ — і постачальники виставляють рахунок за обсяг токенів, оброблених як для введення, так і для виведення. Це робить споживання токенів прямим показником того, наскільки активно використовується модель, і це стало центральним фронтом ціноутворення в галузі.
Ставки швидко зростають через агентів ШІ. Простий чат-бот може спалити близько 30 000 токенів, які підсумовують Гамлета Шекспіра, але автономний агент, який виконує завдання кодування, може спожити до 20 мільйонів токенів. Goldman Sachs передбачив, що поширення агентів штучного інтелекту призведе до 24-кратного збільшення споживання токенів до 2030 року, сприяючи очікуваній кризі постачання чіпів протягом наступних 12-18 місяців.
Китайські моделі виграють за вартістю
Основною причиною лідерства Китаю є ціна. Звіти Trending Topics, засновані на даних про ціни OpenRouter, показують, що китайські моделі приблизно в 10-20 разів дешевші за провідні альтернативи США. MiniMax M2.5, наприклад, стягує близько 0,30 доларів США за мільйон вхідних токенів і 1,10 доларів США за мільйон вихідних токенів у порівнянні з приблизно 5,00 і 25,00 доларів США для Claude Opus 4.6 від Anthropic.
Цей розрив має величезне значення для агентських робочих навантажень, які безперервно обробляють величезні обсяги токенів. Кілька факторів підкріплюють перевагу в ціні: дешевша енергія, підкріплена великими державними інвестиціями у відновлювані джерела енергії, більш ефективні архітектури «Суміші експертів» і дисципліна, накладена експортними обмеженнями США на передові чіпи, що змусило китайських розробників робити більше з меншими обчислювальними ресурсами. Уряд Китаю чітко пов’язав енергетичну політику та конкурентоспроможність штучного інтелекту як національний пріоритет у своєму робочому плані на 2026 рік.
Продуктивність усуває розрив
Однієї ціни було б недостатньо, якби моделі відставали за якістю. Але технічний розрив різко скоротився. MiniMax M2.5 набрав 80,2% на SWE-Bench Verified, стандартному тесті можливостей розробки програмного забезпечення, лише трохи поступившись Claude Opus 4.6 (80,8%). За даними аналітичної платформи Artificial Analysis, кілька китайських моделей наразі вийшли на світовий вищий рівень у сфері програмування, мультимодального розуміння та обробки тривалого контексту.
Схема впровадження поширюється на самі стартапи в США. Мартін Касадо з венчурної фірми Andreessen Horowitz підрахував, що близько 80% молодих компаній штучного інтелекту, які створюють стеки з відкритим кодом, зараз використовують китайські моделі.
Фірми США відступають від ліміту символів і бюджетного контролю
Цифри OpenRouter припадають на момент, коли великі американські компанії відмовляються від необмежених витрат на штучний інтелект. Декілька американських компаній відходять від підписки за фіксованою ставкою до білінгу на основі жетонів, а підприємства запроваджують жорсткі обмеження, щоб стримати витрати. Uber, Amazon, Microsoft і Meta, як повідомляється, обмежили споживання токенів за останні тижні, оскільки вартість розгортання штучного інтелекту в масштабах перевищує їхні бюджети.
Скорочення Microsoft було особливо помітним. Нещодавно компанія вирішила відкликати свою внутрішню ліцензію на код Claude для свого підрозділу Experiences and Devices, припинивши доступ до 30 червня 2026 року — сигнал того, що навіть найбільші корпоративні покупці ретельно вивчають економіку кожного токена.
Змінна конкурентна карта
Знімок OpenRouter не охоплює весь світовий ринок — він відображає лише частку використання, що проходить через один агрегатор. Але напрямок руху узгоджується з ширшою переорганізацією, у якій китайські лабораторії, яких раніше вважали швидкими послідовниками, все більше задають темп показникам, які найбільше цікавлять розробників: ціна, швидкість і достатньо хороші можливості.
Чи американські лабораторії відреагують на це зниженням цін, посиленням переваги преміум-продуктивності чи натисканням політичних важелів, ще невідомо. Наразі дані про маркери говорять однозначну історію: коли розробники голосують за допомогою викликів API, перемагає Китай.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
