Китай ограничивает доступ к ИИ

Неожиданно в июле 2026 года мировое сообщество получило сигнал о кардинальном изменении ландшафта искусственного интеллекта.

По данным Reuters, китайское министерство коммерции провело серию встреч с технологическими гигантами Alibaba, ByteDance и Z.ai, на которых обсуждались варианты ограничения зарубежного доступа к передовым ИИ-моделям. Обсуждаемый диапазон мер — от лицензирования до полного запрета публичного релиза наиболее мощных систем. Для российского бизнеса, активно использующего китайские open-source модели, этот тренд создает системный риск, требующий пересмотра технологической стратегии.

Открытость под вопросом: что обсуждают в Пекине

В центре дискуссии — не просто точечные ограничения, а принципиальное изменение подхода к ИИ как к стратегическому национальному ресурсу. Утечку за рубеж проприетарных (закрытых) технологий предлагают приравнять к преступлению против национальной безопасности. Кроме того, власти намерены существенно сузить круг инвесторов, которым будет разрешено вкладывать средства в китайские AI-стартапы.

Наиболее вероятный сценарий, судя по утечкам после организованного в мае круглого стола китайских юристов, предполагает многоуровневую систему:

• Базовые open-source инструменты — попадут под простую регистрацию.

• Продвинутые модели — ждет тщательная проверка на безопасность.

• Самые сильные и современные нейросети — останутся только для внутреннего рынка КНР.

Этот шаг стал продолжением глобального тренда фрагментации ИИ-экосистем: ранее США ограничили доступ к передовым моделям Anthropic Fable и Mythos. Как отмечает Сергей Миневич, соучредитель и исполнительный директор ООО «Бергер», «по сути мы наблюдаем формирование двух замкнутых AI-экосистем».

Двойной риск для России

Для российского рынка, где многие AI-продукты и пайплайны автоматизации построены поверх китайских open-source моделей, это создает ситуацию двойного риска. По словам Миневича, «если Китай закроет свои open-source модели (а Qwen уже перестал выкладывать флагманские версии), Россия может оказаться в ситуации, когда ни западный, ни восточный стек недоступен в полном объеме».

Особенно уязвимыми оказываются компании, использовавшие DeepSeek и Qwen как основу для своих решений. Согласно данным исследования Совкомбанка, российские разработчики активно применяют открытые модели китайского происхождения для последующей адаптации и дообучения под собственные задачи. 

При этом ситуация с китайскими сервисами уже нестабильна: с марта по июнь 2026 года пользователи DeepSeek часто жаловались на сбои доступа без VPN. Роскомнадзор блокировку не подтверждал.

Технологический суверенитет как ответ

На фоне этих вызовов российское правительство и бизнес активизируют усилия по созданию собственной ИИ-инфраструктуры. В июле 2026 года Госдума приняла рамочный законопроект о поддержке развития ИИ, который должен создать правовые условия для ускоренной разработки и внедрения больших фундаментальных моделей. Документ вводит базовые определения ИИ, закрепляет принцип технологической независимости и устанавливает требования по использованию суверенных моделей в значимых отраслях. Закон вступает в силу с 1 сентября 2026 года.

Одновременно аппарат правительства РФ внедряет ИИ-сервисы «Сбера» и «Яндекса» во все свои структурные подразделения. По результатам эксперимента, в котором участвовали около 130 сотрудников, сервисы показали высокую эффективность: их активно использовали примерно 80% участников. ИИ-инструменты применяются для создания протоколов совещаний, маршрутизации обращений граждан, подготовки справок и сравнения редакций документов. Созданы два контура безопасности: открытый для публичных документов и закрытый служебный.

Ресурсный вопрос и ограничения

Однако вопрос вычислительных мощностей остается критическим. Для обучения суверенной модели уровня DeepSeek V4 потребуется специализированный ИИ-центр обработки данных мощностью не менее 300 МВт. Капитальные затраты на его строительство оцениваются примерно в 1,2 трлн рублей. Совокупные ежегодные расходы «Сбера» и «Яндекса» на серверы и ЦОДы достигают около 500 млрд рублей, однако ни один из игроков пока не располагает инфраструктурой для полноценного обучения модели такого уровня с нуля. По оценкам аналитиков, совокупная мощность российских ЦОДов пока недостаточна для создания глобально конкурентоспособных моделей.

Показателен пример Сбербанка, который ищет пути решения этой проблемы. В мае 2026 года глава банка Герман Греф заявил о намерении закупать китайские AI-чипы Huawei, в частности серию Ascend 950, для поддержки своей модели GigaChat. Однако Huawei уже испытывает дефицит производственных мощностей — план выпуска 75 тыс. чипов 950PR на 2026 год не покрывает спрос китайских гигантов, а российский заказчик окажется в очереди после них. Развитие собственного производства чипов в России ограничено: достижение 65-нм технологического уровня без использования иностранного оборудования намечено на 2030 год.

Альтернативный путь: гибридная стратегия

На этом фоне крупнейшие российские разработчики сохраняют разные подходы к созданию моделей. Сбер обучает свои модели с нуля, тогда как Яндекс, МТС, Т-Банк и другие в основном дообучают китайские базовые модели под свои задачи.

Александр Громов из Data Light обращает внимание, что главный риск — не в текущей эксплуатации, а в будущем: если китайский open source постепенно станет проприетарным, у российских компаний может не остаться времени, чтобы научиться делать собственные модели сопоставимого уровня. Аналитики Совкомбанка выделяют три сценария развития для российского рынка в случае закрытия китайских open-source моделей:

1. Увеличение расходов на коммерческий доступ к иностранным LLM.

2. Замедление развития отечественных решений и отток пользователей к глобальным сервисам.

3. Масштабный пересмотр стратегии и запуск долгосрочных программ создания собственной инфраструктуры (самый капиталоемкий путь, но единственный обеспечивающий полную независимость).

Наиболее реалистичным в среднесрочной перспективе видится гибридная модель: развитие собственных компетенций с одновременной адаптацией и дообучением открытых моделей.

В горизонте 6–12 месяцев драматических изменений не ожидается: уже скачанные и локально развернутые модели продолжат работать. Однако стратегически компаниям необходимо уже сейчас оценить свои зависимости, инвестировать в локализацию и донастройку моделей, рассматривать параллельное использование российских решений.

С уважением к Вашему делу, Ника Виноградова

Источник: Газета.ру