DeepSeek-V4 вышла без «вау-эффекта» — рынок уже привык к дешёвому ИИ

Реакция рынка на предварительную версию новой ИИ-модели DeepSeek-V4 пока выглядит сдержанной по сравнению с тем, что можно было наблюдать в прошлом году, когда китайский стартап анонсировал свои недорогие и производительные алгоритмы. Это указывает на то, что за прошедшее с тех пор время рынки адаптировались и привыкли к появлению недорогих и высокоэффективных ИИ-моделей.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

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

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

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Источник изображения: Unsplash, Sollen Feyissa

Релиз алгоритмов DeepSeek-V3 и R1, которые по заявлению разработчиков были обучены с использованием лишь части вычислительных мощностей, используемых американскими конкурентами, вызвал бурную реакцию в отрасли. Инвесторы усомнились в целесообразности огромных вложений в ИИ-инфраструктуру, которые требуются западным компаниям для обучения передовых моделей.

Сдержанная реакция на выпущенную в конце прошлой недели предварительную версию DeepSeek-V4 подчёркивает, как быстро меняется положение дел в отрасли. Рынки успели привыкнуть к недорогим и эффективным моделям, разработанным в условиях ограниченных вычислительных мощностей. За счёт этого исчез элемент неожиданности. «Этот анонс прошёл по довольно предсказуемому пути», — отметил главный аналитик Omdia Лиан Джи Су (Lian Jye Su). Он добавил, что с момента прошлого анонса DeepSeek достижения разработчиков в области архитектуры и эффективности ИИ-моделей активно изучаются в промышленных и академических кругах.

Данные бенчмарков подтверждают эту точку зрения. Согласно Artificial Analysis, DeepSeek-V4 Pro показывает значительное улучшение производительности по сравнению с предыдущими версиями, но в целом входит в число ведущих моделей с открытым кодом, а не явно превосходит конкурентов. При этом конкуренты, такие как Kimi и Qwen, постепенно сокращают отставание.

Это контрастирует с тем, что было в прошлом году. На тот момент DeepSeek, казалось, вырвалась вперёд среди китайских конкурентов, что привело к быстрому распространению алгоритма на домашнем рынке и помогло компании закрепиться в глобальных масштабах. Аналитики считают, что такой результат был вызван совпадением факторов: завышенные оценки американских технологических компаний, ожидания продолжающегося доминирования нескольких крупнейших игроков и появление относительно неизвестного китайского стартапа, показавшего неожиданно сильный результат.

«Ожидание появления новых игроков теперь заложено в оценки», — рассказал Су, отметив, что рынки стали более реалистично оценивать возможности и ограничения ИИ. В это же время усилилась конкуренция внутри Китая, поскольку несколько компаний выпускают всё более производительные модели, тем самым подрывая лидерство DeepSeek.

В понедельник фондовые рынки Южной Кореи и Тайваня достигли новых максимумов на фоне оптимизма инвесторов в отношении ценных бумаг, связанных с ИИ. В компании Ankura China Advisors заявили, что значение модели DeepSeek-V4 заключается меньше в рыночном влиянии и больше в гонке США и Китая за технологическое превосходство. Там отметили адаптацию новой модели к работе на базе ускорителей Huawei, что стало необходимостью на фоне жёстких экспортных ограничений со стороны США, из-за которых китайские компании не имеют доступа к передовым ускорителям Nvidia.

«Фактор "вау" был в прошлом году — он уже учтён в ценах. Теперь важно, сможет ли Китай продолжать продвигаться в разработке ИИ и, возможно, делать это на ускорителях собственного производства — геополитические последствия были бы значительными», — отметил представитель Ankura China Advisors.