Опрос
|
реклама
Быстрый переход
DeepSeek создала «ИИ-суперагента» — конкурент Claude Code сам читает чаты разработчиков и предлагает решения задач
01.11.2026 [20:35],
Николай Хижняк
Компания DeepSeek представила прототип автономного ИИ-агента для программирования, стремясь составить конкуренцию популярному инструменту Claude Code от компании Anthropic. 
Источник изображения: DeepSeek Новое решение с открытым исходным кодом, получившее название Super-Agent, может самостоятельно отслеживать групповые чаты разработчиков, выявлять сообщения о проблемах с кодом и предлагать решения без необходимости его вызова. Об этом команда DeepSeek Harness сообщила в субботу в социальной сети WeChat. В руководстве пользователя, опубликованном на платформе GitHub, представители DeepSeek отмечают, что цель нового агента — «требовать минимум внимания со стороны человека, принося при этом максимум пользы». Ранее в этом году в DeepSeek было сформировано подразделение Harness. Оно занимается созданием ИИ-агентов, способных выполнять задачи по написанию кода аналогично инструментам, предлагаемым ведущими американскими лабораториями, в том числе Anthropic. Термин «harness» (в переводе — «оснастка» или «каркас») обозначает программную оболочку вокруг большой языковой модели, которая позволяет ИИ-агентам справляться с более сложными задачами. Разработчики, включая специалистов Anthropic, создают подобные каркасы, чтобы сделать своё программное обеспечение более эффективным в оптимизации процессов написания кода и других рабочих задач. Китайские компании ведут острую конкурентную борьбу с американскими разработчиками, стремясь создавать более совершенные и при этом доступные инструменты на базе искусственного интеллекта. И хотя именно чат-бот ChatGPT от OpenAI дал старт глобальной «гонке ИИ», многие компании впоследствии переключили внимание на перспективный и прибыльный рынок ИИ-агентов, способных автоматизировать работу разработчиков и бизнес-специалистов. Чтобы укрепить свои позиции в конкуренции с Anthropic и OpenAI, компания DeepSeek привлекла около 100 млрд юаней ($15 млрд) в ходе последнего раунда финансирования — одного из крупнейших в истории Китая. Это произошло в преддверии планируемого первичного публичного размещения акций (IPO) компании. DeepSeek и Moonshot AI использовали GPT-6 Astra для обучения своих ИИ-моделей
30.10.2026 [01:10],
Анжелла Марина
Китайские разработчики DeepSeek и Moonshot AI, как выяснило издание The Information, активно использовали результаты работы модели GPT-6 Astra компании OpenAI при обучении своих новейших систем искусственного интеллекта. Речь идёт о практике дистилляции, позволяющей переносить возможности более мощных моделей в другие системы. 
Источник изображения: Grok Reuters также сообщает, что результаты дистилляции GPT-6 Astra использовались при обучении модели Kimi K3.1 Pro от Moonshot AI, выпущенной на прошлой неделе, а также обновлённой DeepSeek V4.1-Flash 1017, которая появилась 17 октября. Дистилляция предполагает использование ответов более мощной модели для обучения другой системы, что позволяет быстрее воспроизводить определённые возможности искусственного интеллекта без сопоставимых затрат разработчиков менее мощных моделей. Использование подобных методов стало предметом споров между ведущими компаниями. OpenAI, Anthropic и Google считают, что дистилляция позволяет конкурентам не вкладываясь материально быстро копировать возможности их моделей. В публикации от 30 сентября OpenAI сообщила, что обнаружила участников кампании по сбору данных, начавшейся в июле, которые, по утверждению компании, были связаны с Moonshot AI. Представители OpenAI, DeepSeek и Moonshot AI не ответили на запросы Reuters о комментариях. Ранее в октябре Anthropic заявила, что новые меры защиты её моделей Claude позволили сократить объём данных, собираемых в ходе атак с применением дистилляции, на 90–99%. Новейшая ИИ-модель DeepSeek стала безопаснее, но недостаточно
27.10.2026 [16:10],
Павел Котов
Новейшая модель искусственного интеллекта от китайской лаборатории DeepSeek продемонстрировала более надёжные механизмы безопасности по сравнению с предыдущими версиям, показало исследование команды Fangcun. При этом ИИ-платформа оказалась способной отключать ПО, предназначенное для её принудительной остановки, эксплуатировать уязвимости в системах мониторинга, а при выполнении длительных задач следовать вводящим в заблуждение инструкциям. 
Источник изображения: Solen Feyissa / unsplash.com Специализирующаяся на вопросах безопасности ИИ организация Fangcun позиционирует себя как независимую структуру; в её основной состав входят представители Университета Цинхуа. В течение недели после выпуска 17 октября модель DeepSeek V4.1 Flash-1017 стала самой востребованной на платформе OpenRouter, обработав около 33,6 трлн токенов. В ряде тестов на безопасность, включая сценарии, связанные с шантажом, доступом к потенциально опасным инструментам или получением прямых указаний на возможность отключения, модель V4.1 Flash-1017 показала более качественные результаты, чем предыдущие версии серии DeepSeek V4. Но в 39 % случаев, получив предупреждение о предстоящем отключении, модель блокировала соответствующее ПО. Когда ей давали прямое указание допустить собственное отключение, доля таких инцидентов снижалась до 2 %. В ходе длительного эксперимента исследователи обнаружили, что модель остановила программу другого ИИ-агента, чтобы высвободить память, несмотря на прямое указание не вмешиваться в её работу. «В обстоятельствах, когда рабочие процессы застопорились, или появились предупреждения о принудительном завершении, её стремление выполнить поставленную задачу может оказаться выше соображений осторожности», — сделали вывод в Fangcun. DeepSeek не предоставляла организации ни финансирования, ни бесплатных вычислительных ресурсов, ни доступа к закрытым частям модели, подчеркнули в Fangcun. Тестирование проводилось в период с 4 по 25 октября через общедоступный API DeepSeek. Зачастую модель «понимала», что её тестируют, то есть её поведение в ходе экспериментов может не в полной мере отражать, как она будет вести себя в обычных условиях эксплуатации, предупредили эксперты. DeepSeek и MiniMax получили право разворачивать свои ИИ-модели за пределами Китая
24.10.2026 [05:16],
Алексей Разин
ИИ-модели двух китайских стартапов можно будет разворачивать за пределами КНР даже в том случае, если в стране введут новые экспортные ограничения в данной сфере. Компаниям DeepSeek и MiniMax удалось получить подобные разрешения в числе первых. 
Источник изображения: DeepSeek США и КНР стараются ограничивать экспорт ключевых технологий, которые определяют их экономическое положение на мировом рынке. В случае с Китаем правила экспортного контроля распространяются и на технологии искусственного интеллекта. В этом смысле разработчикам DeepSeek и MiniMax повезло в том отношении, что власти КНР недавно разрешили им разворачивать свои ИИ-модели за пределами страны. Сообщение на эту тему появилось на странице социальной сети, принадлежащей CCTV — Центральному телевидению Китая. В нём же отмечается, что значительная часть китайского ИИ останется свободной для экспорта. Данный комментарий появился на фоне начавшегося на прошлой неделе обсуждения законопроекта о введении более строгого контроля за экспортом ИИ-инструментов и услуг, включая большие языковые модели и агентов. Предлагаемые меры ограничат доступ к передовым китайским ИИ-моделям из-за пределов страны, замедлив внедрение экономически эффективных решений, основанных на открытом исходном коде, зарубежными пользователями. «С момента анонса данной политики, ведущие компании DeepSeek и MiniMax успешно завершили регистрацию, равно как и процедуры по открытию исходного кода и разрешению использования за рубежом. ИИ-компании могут продолжать свои усилия по коммерциализации в обычном режиме», — заявил китайский государственный канал CCTV. Китайские стартапы добились серьёзного успеха в сокращении отставания от лидеров рынка США в текущем году. Помимо более доступной ценовой политики, они также привлекли пользователей возможностью более простой индивидуализации своих моделей по сравнению с проприетарными системами, предлагаемыми OpenAI и Anthropic. Политику властей КНР в сфере экспорта ИИ-технологий нельзя назвать однозначной, ведь именно с их подачи американской Meta✴✴ Platforms пришлось отменить итоги сделки по приобретению сингапурского ИИ-стартапа Manus с китайскими корнями. Власти Китая регулярно обновляют каталог технологий, которые либо запрещены к экспорту, либо ограничены. В 2020 году в этот перечень попали алгоритмы, что в итоге затруднило сделку по «приземлению» TikTok в США, на которой настаивали американские власти. Новейшие изменения в экспортную политику КНР обсуждаются с прошлого полугодия, чиновники ведут диалог с участниками отрасли и исследовательскими учреждениями. Этот каталог, по словам CCTV, нацелен на «определение границ, нежели чем на простое ограничение экспорта ИИ-технологии». Предусмотрены и существенные исключения из предлагаемых правил. Предоставление доступа через API, веб-приложения или сервис по подписке не будут попадать под экспортные ограничения, даже если в основе этих решений будут лежать ИИ-модели, экспорт которых из КНР запрещён. Подчёркивается, что такой подход контрастирует с методами, используемыми властями США для защиты своего доминирующего положения. DeepSeek за два года устранит зависимость от Nvidia — основными станут ИИ-ускорители Huawei
23.10.2026 [15:39],
Алексей Разин
DeepSeek может почти полностью отказаться от ИИ-ускорителей Nvidia уже к 2028 году, переключившись на китайские чипы Huawei Ascend. По оценке SemiAnalysis, совместная работа двух компаний помогает сократить отставание от Nvidia не только в производительности, но и в программной экосистеме. Для китайской ИИ-отрасли это важный шаг к снижению зависимости от американских технологий. 
Источник изображения: Unsplash, Saradasish Pradhan Китайские власти заинтересованы в достижении определённого уровня импортозамещения в сфере искусственного интеллекта, поскольку пытающиеся ограничить прогресс КНР в этой сфере американские власти не дают передовым компонентам попадать в Поднебесную по официальным каналам. По оценкам SemiAnalysis, углубляющийся симбиоз DeepSeek и Huawei уже в 2027–2028 годах позволит первой из компаний преимущественно полагаться на ускорители Huawei в своей вычислительной инфраструктуре. Помимо усилий Huawei по формированию экосистемы для эффективного использования фирменных ИИ-ускорителей семейства Ascend, этому способствует и встречное движение самой DeepSeek, которая адаптирует к ним свои средства разработки и программную инфраструктуру. Ещё несколько недель назад DeepSeek представила программные средства, которые позволяют компании запускать современные ИИ-модели на аппаратном обеспечении Huawei, а не только платформе Nvidia. Собственный язык программирования TileLang компания DeepSeek также адаптировала под работу с ускорителями Ascend, и он уже позволяет создавать высокопроизводительные программные ядра, использующие ресурсы этих ускорителей Huawei. В конце прошлого месяца представители DeepSeek заявили, что данный шаг позволит создать более «независимую и контролируемую» национальную программную экосистему, используемую совместно с графическими процессорами (GPU). Технологические решения Huawei уже достигли определённой степени зрелости, по мнению представителей SemiAnalysis, и к 2027 или 2028 году DeepSeek вполне могла бы главным образом перейти на их использование, снизив зависимость от импортируемых или арендуемых за пределами КНР ускорителей Nvidia. Глава и основатель последней — Дженсен Хуанг (Jensen Huang), ещё в апреле, до выхода ИИ-модели DeepSeek v4, назвал «ужасным сценарием» для США оптимизацию китайской компанией своих моделей под чипы Huawei. По мнению генерального директора конкурирующей Nvidia, это обеспечило бы превосходство КНР над США в конечном итоге. По данным SemiAnalysis, результаты тестирования на Ascend 950PR позволяют говорить о сокращении отставания в экосистемах благодаря совместной работе DeepSeek и Huawei. «Кошмар Дженсена начинает становиться явью», — резюмируют авторы публикации. DeepSeek предоставляет Huawei ранний доступ к своим ИИ-моделям. Последней это позволяет предоставить поддержку операций инференса на своих чипах с «нулевого дня» для крупных обновлений типа DeepSeek V4 и V4.1. Эксперты SemiAnalysis при этом вынуждены признать, что представленные Huawei в марте ускорители Ascend 950PR отстают от Nvidia H100 по абсолютному быстродействию. Опять же, инженеры Huawei хорошо оптимизируют программные ядра под свои чипы, достигая эффективности на уровне 99,7 % от теоретического потолка. Правда, как отмечают в SemiAnalysis, масштабировать успех симбиоза DeepSeek и Huawei на всю китайскую ИИ-отрасль будет не так просто, поскольку серверные системы первой из компаний обладают уникальной конфигурацией, и на других сочетаниях компонентов возможны проблемы с совместимостью. В частности, стандартные x86-совместимые процессоры в сочетании с ускорителями Ascend у других разработчиков вряд ли смогут показать подобную эффективность. Тем не менее, прочие китайские разработчики могут заимствовать опыт DeepSeek, в том числе, через совместное использование компиляторов и построении новых моделей на их основе. Предложив собственные оптимизации и исправления, эти разработчики смогут сделать вклад в общий прогресс представителей китайской ИИ-отрасли. DeepSeek привлекла $15 млрд на борьбу с OpenAI и Anthropic
22.10.2026 [12:46],
Владимир Фетисов
Китайская ИИ-компания DeepSeek привлекла около 100 млрд юаней ($15 млрд) в рамках очередного раунда финансирования, ставшего одним из крупнейших в стране. Столь внушительные инвестиции указывают на намерение стартапа конкурировать на глобальном рынке с западными разработчиками, такими как OpenAI и Anthropic. 
Источник изображения: DeepSeek По данным осведомлённого источника, DeepSeek дважды повышала целевую плану финансирования в ходе переговоров с инвесторами. Сначала речь шла о повышении объёма инвестиций с 50 до 80 млрд юаней, а затем была достигнута итоговая сумма в 100 млрд юаней. Крупнейшими инвесторами в рамках нынешнего раунда финансирования стали производитель аккумуляторов Contemporary Amperex Technology и Tencent Holdings. В 2025 году DeepSeek спровоцировала обвал глобальных рынков на $1 трлн, продемонстрировав способность конкурировать с лидерами ИИ-отрасли при значительно меньших затратах на разработку нейросетей. При этом у компании никогда не было в распоряжении такого объёма финансовых ресурсов, как у передовых американских разработчиков. Нынешний раунд финансирования показывает, что этот дисбаланс постепенно сглаживается, хотя у DeepSeek всё ещё существенно меньше финансовых возможностей, чем у OpenAI или Anthropic, каждая из которых привлекла более $100 млрд. По данным источника, DeepSeek готовится к выходу на биржу, что станет важным шагом для компании. Последнее время DeepSeek активнее тратит средства на строительство центров обработки данных для ИИ, а также разработку большего количества моделей с открытым исходным кодом. Компания регулярно выпускает высокопроизводительные и сравнительно недорогие модели, что усиливает давление на местных конкурентов и помогает привлекать клиентов в США и на других зарубежных рынках. DeepSeek объявили нежелательной в госструктурах США: власти опасаются утечки данных в Китай
20.10.2026 [09:42],
Алексей Разин
Американским правительственным организациям гражданского профиля запретили пользоваться программными продуктами DeepSeek, а также сторонними решениями на основе её моделей. По мнению чиновников, ИИ-модели этого китайского разработчика создают риски передачи в КНР чувствительной информации. 
Источник изображения: DeepSeek Министерство внутренней безопасности США (Department of Homeland Security, DHS) в понедельник распорядилось удалить продукты DeepSeek и сторонние решения на основе её моделей из информационных систем федеральных гражданских ведомств США. Попутно был введён запрет на покупку продуктов DeepSeek и сторонних сервисов, разработанных с использованием ИИ-моделей этого китайского поставщика, гражданскими правительственными ведомствами США. По словам министерства, модели DeepSeek представляют «многовекторные угрозы», а также создают риск «передачи чувствительной информации в КНР, в случае использования государственными служащими США и вендорами». Использование ИИ-моделей DeepSeek, по данным DHS, позволяет создать условия для сбора подробной разведывательной информации о правительственных ведомствах или гражданах США. Кроме того, китайские модели могут содержать зловредное программное обеспечение и другие уязвимости с точки зрения безопасности. Ещё в июле DHS велело федеральным агентствам мониторить потоки информации, связанные с сайтами правительственных организаций, чтобы учитывать вероятные риски со стороны DeepSeek. Это не первый случай подобных действий со стороны американских чиновников. Некоторые американские агентства, включая Министерство торговли и ВМФ, ещё до этого запретили использовать продукты DeepSeek на служебных устройствах своих сотрудников. Некоторые американские штаты типа Нью-Йорка, Теннесси и Вирджинии последовали этому примеру. Властями США предпринимаются и другие меры по ограничению влияния китайских поставщиков на внутренний рынок страны. Федеральная комиссия по связи США (Federal Communications Commission, FCC) должна 29 октября проголосовать по инициативе, предлагающей запретить всем китайским лабораториям тестировать поставляемые в США электронные устройства типа смартфонов, камер и компьютеров. В прошлом году 82 % поставленной в США электроники были протестированы именно в Китае. Чиновники опасаются, что эти устройства могут представлять опасность для национальной безопасности США, если их тестирование осуществляется китайскими лабораториями. В декабре FCC запретила импорт всех новых моделей дронов китайского производства, а также потребительских интернет-маршрутизаторов новых моделей из КНР. В июле комиссия поддержала решение ввести запрет на поставки в США устройств, которые содержат ключевые компоненты, выпускаемые китайскими компаниями, которые отнесены к числу представляющих угрозу для национальной безопасности США. Американским операторам связи было предложено прекратить сотрудничество с китайскими компаниями телекоммуникационного сектора, в отношении которых был закреплён такой статус. DeepSeek обновила ИИ-модель V4.1-Flash — она стала быстрее и эффективнее
18.10.2026 [13:31],
Владимир Фетисов
На этой неделе состоялся релиз ИИ-модели DeepSeek V4.1-Flash-1017. Китайская компания заявила, что новый алгоритм стал компактнее и работает быстрее предыдущей версии нейросети. Этот шаг усилит конкуренцию DeepSeek с западными компаниями, такими как Anthropic и OpenAI, а также конкурентами на домашнем рынке, включая Moonshot Kimi и Z.ai. 
Источник изображения: Unsplash, Solen Feyissa В сообщении DeepSeek сказано, что модель V4.1-Flash-1017 демонстрирует «более высокую производительность в бенчмарках, более быстрое выполнение задач и более быстрые ответы по сравнению с предыдущей версией». Нейросеть уже доступна в веб-приложении компании, в приложении DeepSeek и на платформе для разработчиков. Высокие темпы запуска новых версий ИИ-моделей DeepSeek подчёркивают нарастающую конкуренцию между китайскими открытыми моделями и закрытыми аналогами американских компаний. Последние показывают высокие результаты в разных областях, но они обходятся значительно дороже. Новая версии ИИ-модели DeepSeek обеспечивает «существенные улучшения в рассуждениях, программировании, агентных задачах и визуальных бенчмарках». 
Источник изображения: api-docs.deepseek.com Модель V4.1-Flash-1017 расширяет возможности в разных сферах, начиная от создания игр и заканчивая 3D-моделированием. Несмотря на это, DeepSeek охарактеризовала новую модель, как небольшое обновление предыдущей версии V4.1-Flash. На этой неделе у DeepSeek произошёл технический сбой, в результате которого серверы компании были недоступны около пяти часов. Некоторые эксперты связывают этот инцидент с нехваткой вычислительных ресурсов. Последние месяцы участились случаи замедления работы и перебоев в сервисе DeepSeek. Это может быть связано с высоким спросом на ИИ-модели компании со стороны разработчиков из-за агрессивно низких цен, что создаёт высокую нагрузку на инфраструктуру DeepSeek. DeepSeek и Huawei создали альтернативу Nvidia CUDA — китайский аналог открыли для разработчиков
30.09.2026 [12:01],
Павел Котов
DeepSeek опубликовала средства для программирования китайских ускорителей искусственного интеллекта, разработанные совместно с Huawei. Два крупных китайских игрока совместными усилиями работают над созданием решений, призванных заменить продукцию Nvidia. 
Источник изображения: Solen Feyissa / unsplash.com ИИ-лаборатория объявила в WeChat, что сделает свой пакет инструментов для ускорителей Huawei Ascend проектом с открытым исходным кодом, который будет доступен для бесплатного скачивания. В число рабочих средств входит TileLang — китайский аналог библиотеки Nvidia CUDA, которая выступает мировым стандартом в сфере разработки ИИ. Этот шаг свидетельствует об углублении связей между двумя ведущими китайскими компаниями в сфере ИИ — они одни из немногих стремятся реализовывать планы властей страны по замене американского ПО и оборудования китайскими аналогами. DeepSeek продолжает разработку ИИ-моделей с открытыми весами, конкурирующих с решениями OpenAI и Anthropic; тогда как Huawei стала ведущим китайским производителем ИИ-ускорителей, которые необходимы для центров обработки данных. ИИ-лаборатория активно внедряет чипы китайского производства, несмотря на то, что обучение моделей во всём мире по-прежнему в значительной степени зависит от полупроводниковой продукции Nvidia. Ранее стало известно, что DeepSeek намерена развернуть в крупном ЦОД не менее 160 000 новейших ускорителей Huawei — объект возводится во Внутренней Монголии. Компания завершает раунд финансирования при оценке почти в 500 млрд юаней ($74 млрд) и готовится к выходу на биржу — возможно, уже в этом году. DeepSeek нечасто рассказывает о своих внутренних разработках, включая средства интеграции с ИИ-чипами. В публикации на платформе WeChat компания отметила, что для создания эффективной экосистемы ИИ необходим продвинутый язык программирования, который обеспечит простоту написания кода. Совместно с Huawei компания провела работу над оптимизацией производительности для чипов Ascend 950. Производитель, добавили в DeepSeek, оказал «всестороннюю и активную поддержку» в процессе исследования и разработки ПО, и в дальнейшем стороны продолжат сотрудничество для создания новых инновационных решений. Годовой темп выручки китайской DeepSeek за пару месяцев взлетел вдвое и достиг $1 млрд
24.09.2026 [20:39],
Сергей Сурабекянц
Годовой темп выручки китайского ИИ-стартапа DeepSeek достиг $1 млрд, увеличившись более чем вдвое по сравнению с показателями середины 2026 года. Показатель годового темпа выручки (run-rate revenue) отражает объем выручки, который компания получит за год, если сохранит текущие темпы деятельности. 
Источник изображений: DeepSeek Годовой темп выручки DeepSeek в размере $1 млрд подчёркивает стремительный рост ИИ-компании, потрясшей технологическую отрасль в прошлом году. Её модели заставили США пересмотреть своё представление о возможностях Китая в сфере искусственного интеллекта. Компания планирует в скором времени выйти на биржу для финансирования своего дальнейшего расширения. Генеральный директор Лян Вэньфэн (Liang Wenfeng) озвучил актуальные данные о выручке на недавней встрече с инвесторами. Компания ведёт подготовку ко второму раунду финансирования, в рамках которого планирует привлечь 50 млрд юаней ($7,45 млрд) при общей оценке бизнеса в 500 млрд юаней ($74,5 млрд). Закрытие сделки ожидается к концу октября. Кроме того, DeepSeek готовится к возможному листингу на Шанхайской фондовой бирже. Ранее сообщалось, что DeepSeek привлекла CITIC Securities для подготовки к возможному IPO на площадке STAR Market, однако сроки, оценка компании и объем привлекаемых средств пока не определены.  Рост выручки DeepSeek отчасти был обеспечен повышением цен на использование ИИ-моделей в 2,3–4,5 раза. Компания продолжает направлять основную часть ресурсов на разработку новых моделей: более 70 % вычислительных мощностей выделяется на обучение, а менее 30 % — на инференс, сообщил инвесторам Вэньфэн. Ранее в этом месяце компания представила свою новейшую модель DeepSeek-V4.1-Flash, заявив, что она отличается расширенным функционалом, более высокой скоростью инференса и пропускной способностью, а также широкими возможностями масштабирования. Китайская DeepSeek будет активнее переходить на ИИ-ускорители Huawei
23.09.2026 [13:28],
Алексей Разин
Власти КНР, если верить прежним публикациям, уже давно толкают компании с государственным участием к более активному использованию ИИ-чипов местного происхождения в собственной вычислительной инфраструктуре. Частные китайские компании могут пользоваться большей свободой, но и они обращают внимание на ускорители той же Huawei, как это делает DeepSeek. 
Источник изображения: Unsplash, Solen Feyissa Как сообщает Commercial Times со ссылкой на публикацию The Information, основатель DeepSeek Лян Вэньфэн (Liang Wenfeng) недавно заявил на встрече с сотрудниками, что компания будет более активно использовать ускорители вычислений Huawei и других местных поставщиков. К четвёртому кварталу текущего года DeepSeek как раз получит от Huawei новую партию фирменных ускорителей, которые будут использоваться для обучения ИИ-моделей первой из компаний. Хотя Huawei и страдает от проблем с поставками свои чипов, поскольку выпускать их в нужных количествах в условиях западных санкций не так просто, основатель DeepSeek видит в этих ускорителях большой потенциал роста. Через несколько лет, по его словам, ИИ-чипы Huawei смогут догнать по быстродействию предложения Nvidia. При этом сама DeepSeek быстро отказаться от импортных ускорителей не сможет. В мае текущего года основатель компании заявил, что для обучения ИИ-модели уровня решений OpenAI могут потребоваться до 50 000 ускорителей Nvidia GB300. Если же попытаться заменить их на ускорители Huawei Ascend 950, то количество требуемых чипов увеличится до 200 000 штук. Утверждается, что DeepSeek сейчас обучает ИИ-модель с 2 трлн параметров, что почти в полтора раза больше, чем предусматривает уже выпущенная флагманская модель V4 с 1,4 трлн параметров. В дальнейшем компания намеревается создать ИИ-модель с 8 трлн параметров. Реализация этих планов будет во многом зависеть от наличия не только самих ИИ-чипов, но и микросхем памяти и источников электроэнергии. Какие именно ИИ-чипы Huawei компания DeepSeek получит в следующем квартале, не уточняется, но ускорители Ascend 950DT должны быть поставлены как раз до конца текущего года. Уже в начале следующего года дебютирует ускоритель Ascend 960DT. Китайский ИИ ещё не научился зарабатывать как американский — DeepSeek, Alibaba и ещё пять разработчиков вместе не догнали OpenAI и Anthropic
18.09.2026 [17:12],
Алексей Разин
Проблема монетизации разработок ИИ-стартапов стоит достаточно остро на фоне многомиллиардных расходов, но китайские конкуренты лидеров американского рынка в этом смысле уступают им в десять раз, причём все вместе взятые, как отмечают аналитики Rhodium Group. 
Источник изображения: Moonshot AI С марта по август текущего года передовые ИИ-модели, разработанные семью китайскими компаниями, обеспечили их примерно $10,7 млрд годового регулярного дохода (annual recurring revenue или ARR), как отмечают авторы аналитического отчёта. За тот же период совокупный годовой регулярный доход американских Anthropic и OpenAI превысил $100 млрд. По сути, полученные суммы различаются почти на порядок, и если с американской стороны речь идёт о деятельности только двух компаний, то с китайской стороны их количество достигает семи штук. Если быть точнее, отчёт охватывает деятельность DeepSeek, Moonshot AI, Z.ai, MiniMax, Alibaba Group Holding, ByteDance и Kuaishou Technology — последняя отвечает за работу ИИ-генератора видео Kling. Показатель годового регулярного дохода (ARR — annual recurring revenue) рассчитывается, как приведённое к годовому значение выручки от подписок и других источников выручки разработчика ИИ-моделей по данным за выбранный период. В данном случае это несколько месяцев с марта по август текущего года. Экстраполяция ежемесячных доходов от реализации подписок на ИИ-модели до годового размера и даёт искомую величину. К июлю ByteDance вышла на значение ARR в районе $4 млрд, обозначив себя в статусе лидера китайского рынка ИИ-моделей. На втором месте оказалась Alibaba с суммой $2,4 млрд по итогам августа. В то же время, американская OpenAI вышла на рубеж $40 млрд к августу, а Anthropic уже в июле демонстрировала значение приведённой годовой выручки на уровне $65 млрд. То есть, авторы исследования брали пиковые значения месячной выручки от подписок для указанных компаний в интервале с марта по август, а затем экстраполировали его умножением на 12. DeepSeek и Kuaishou Technology оказались антилидерами, выйдя на уровень годовой приведённой выручки от подписок в $500 млн по итогам июня и марта соответственно. MiniMax оказалась выше их с $800 млн по итогам августа, этот же месяц стал самым удачным в расчётном периоде для Moonshot AI, которая показала годовую приведённую выручку в размере $1 млрд. Представители Z.ai сами заявили инвесторам на этой неделе, что вышли на ARR в $1,8 млрд. При этом представители Rhodium Group выяснили, что доходы стартапа от предоставления доступа клиентам через API в годовом выражении уже достигли $1,6 млрд по итогам августа. 
Источник изображения: DeepSeek Подобные диспропорции на фоне показателей американских конкурентов не уменьшают количество желающих вложиться в китайские ИИ-стартапы, благо, их капитализация сейчас существенно ниже значений американских коллег. В случае с Moonshot можно говорить о капитализации в районе $50 млрд, данный китайский стартап к тому же недавно подал заявку на IPO в Гонконге. DeepSeek ещё до выхода на биржу может быть оценена в $74 млрд, по данным South China Morning Post. Anthropic и OpenAI также собираются выйти на биржу, и если капитализация первой может достичь $2 трлн, то вторая рассчитывает на достижение уровня в $1,2 трлн по итогам предшествующего IPO раунда финансирования. Соотношение капитализации к величине ARR у китайских стартапов заметно выше, чем у американских, что может говорить о высоком интересе инвесторов к их активам. Например, у Moonshot и DeepSeek это соотношение достигает 50 и 163 соответственно, тогда как OpenAI довольствуется мультипликатором 34, а Anthropic и вовсе ограничивается 21. Сроки окупаемости инвестиций в капитал китайских ИИ-стартапов явно выше, и это демонстрирует наличие проблем с эффективностью монетизации их услуг на данном этапе. С другой стороны, многие из китайских компаний стремительно наращивают выручку. По итогам первого полугодия Z.ai увеличила её на 400 % до $142 млн, а MiniMax прибавила 283 % до $116,6 млн. Аналитики Macquarie Group ожидают, что Z.ai и MiniMax могут оставаться убыточными до 2030 года из-за высоких темпов расходов на инфраструктуру. На данном этапе ИИ-бума инвесторы склонны мириться с рисками затяжной убыточности, рассчитывая на хорошую финансовую отдачу в отдалённом будущем. Кроме того, многие аналитики сходятся во мнении, что китайские разработчики ИИ-моделей стремительно сокращают отставание от своих западных конкурентов. Изначально выбранная политика распространения моделей с открытыми весами затрудняет быструю монетизацию бизнеса китайских компаний, но они начинают искать подходящие для решения этой проблемы бизнес-модели. Moonshot и Alibaba, например, в своих соглашениях с клиентами предусматривают возможность получения части выручки последних при достижении определённых условий. «Комиссия» может достигать 30 % профильной выручки клиентов таких компаний. DeepSeek готовится выйти на биржу — её новым финансовым директором станет ветеран Уолл-стрит
15.09.2026 [16:20],
Павел Котов
DeepSeek планирует принять на работу партнёра венчурной фирмы GL Ventures Яня Вэньтао (Yan Wentao) на должность первого финансового директора, сообщает Reuters со ссылкой на два информированных источника. По неофициальной информации, одна из крупнейших китайских лабораторий искусственного интеллекта готовится выйти на биржу. 
Источник изображения: Solen Feyissa / unsplash.com На минувшей неделе сдало известно, что DeepSeek привлекла китайского брокера CITIC Securities к подготовке к листингу на шанхайской технологической площадке STAR Market. Финансовый директор обычно играет ключевую роль во взаимодействии с инвесторами, ведомствами по финансовому контролю, распределением капитала и процессами раскрытия информации — во всём, что необходимо при выходе на биржу. Назначение обладающего опытом в заключении сделок господина Яня станет важным шагом в трансформации DeepSeek из исследовательской лаборатории, которую финансировал хедж-фонд основателя, в компанию с традиционной корпоративной структурой. GL Ventures выступает венчурным подразделением инвестиционной фирмы Hillhouse Investment, которая специализируется на технологическом, биотехнологическом и потребительском секторах; сама Hillhouse не является инвестором DeepSeek. В июне лаборатория привлекла инвестиции в размере около $7,4 млрд при оценке более $50 млрд; следующий раунд финансирования может пройти при оценке примерно в $74 млрд. В начале минувшего года компания обратила на себя внимание мирового сообщества, выпустив линейку качественных, но недорогих ИИ-моделей, вызвав у инвесторов скептицизм по поводу утверждений американских лабораторий о необходимости высоких затрат на создание передовых систем ИИ. DeepSeek контролирует её основатель Лян Вэньфэн (Liang Wenfeng), который финансировал стартап через собственный хедж-фонд High-Flyer с момента его создания в 2023 году до начала текущего года, когда компания начала привлекать внешние инвестиции. Представлена обновлённая быстрая модель DeepSeek V4.1-Flash — местами она быстрее GPT 5.6-Sol
10.09.2026 [17:57],
Павел Котов
Китайская лаборатория искусственного интеллекта DeepSeek представила обновлённый вариант компактной модели с поддержкой функции визуального восприятия. DeepSeek V4.1-Flash предназначается для быстрой обработки и генерации токенов, то есть работы с высокой пропускной способностью. 
Источник изображений: deepseek.com Модель имеет размер 552 млрд параметров, используется механизм MoE (Mixture-of-Experts) с обновлённой архитектурой Causal Encoder–Decoder с 8 млрд параметров на вводе и 16 млрд — на выводе. Новые методы предварительного обучения и масштабный этап последующего обучения с подкреплением обеспечили результаты, которые превзошли показатели флагманских моделей, включая мощную DeepSeek V4-Pro. Например, в тесте DeepSWE v1.1 новая модель набрала 74,2 балла, немного опередив GPT-5.6-Sol (73) и Claude Opus 5 (74). На CyberGym результат V4.1-Flash составил 88,1 балла — выше, чем у GPT-5.6-Sol и GLM-5.3 (по 84,5) и Kimi K3 (80). В тесте Terminal-Bench 3.0 модель получила 30 балла, обойдя GLM-5.3 (28,3) и Kimi K3 (17,7), но уступив GPT-5.6-Sol (34,4) и Claude Opus 5 (43,3).  Разработчик сократил использование KV-кеша — модель DeepSeek-V4.1-Flash потребляет вчетверо меньше памяти HBM и в восемь раз меньше места на SSD. Расходы на обработку запросов с попаданием в кеш часто составляют значительную часть стоимости работы ИИ-агентов, поэтому сжатие кеша позволяет существенно сократить затраты.  С выпуском DeepSeek-V4.1-Flash прекращается поддержка моделей V4-Flash и V4-Flash-Vision-Exp — все обращения к ним временно перенаправляются на новую модель. Учитывая, что V4.1-Flash превосходит V4-Pro по производительности, скорости и общему времени выполнения задач, последняя тоже будет постепенно выводиться из эксплуатации — с 14 сентября включится полная переадресация запросов к V4-Pro на V4.1-Flash по тарифам последнего. Официальные партнёры WorkBuddy, CodeBuddy и OpenCode объявили о поддержке V4.1-Flash.  Модель уже доступна через API DeepSeek с нативной поддержкой мультимодальности; для её использования необходимо выбрать модель deepseek-flash. При доступе к DeepSeek V4.1-Flash по API применяется гибкая тарификация с разделением на пиковые и непиковые часы — во втором случае цены ниже на 50 %. В непиковые часы обработка входных данных с попаданием в кеш стоит $0,003 за 1 млн токенов, без попадания в кеш — $0,15, а обработка выходных данных — $0,60. В пиковые часы эти тарифы составляют соответственно $0,006, $0,30 и $1,20 за 1 млн токенов. ИИ-агенты потребляют в пять раз больше токенов, чем люди, и это даёт преимущество дешёвым китайским моделям
06.09.2026 [08:47],
Алексей Разин
Эволюция технологий искусственного интеллекта в настоящий момент привела к тому, что ИИ-агенты способны заменить сразу нескольких человек, выполняющих разнообразную работу. Рост концентрации ИИ-агентов привёл к тому, что они стали потреблять в пять раз больше токенов, чем человек. С учётом ценовой политики китайских провайдеров ИИ-услуг, это может предоставить им рыночное преимущество. 
Источник изображения: Unsplash, Igor Omilaev ИИ-агенты работают независимо, выполняя последовательность сложных операций в автономном режиме. Они обращаются к различным сервисам и базам данных, а затем проверяют результаты собственной работы. Все эти операции требуют использования токенов — условных единиц обработки данных. По данным агрегатора OpenRouter, агентские запросы генерируют до 15 раз больше токенов, чем стандартные запросы, создаваемые человеком. Кроме того, к началу августа потребление токенов на этой платформе выросло в 14 раз по сравнению с ситуацией шестимесячной давности. Агентская активность впервые превысила человеческую в феврале, к августу она уже превышала её более чем в пять раз. Агентским запросам присуща высокая повторяемость данных, если запросы берутся из кешированной информации, но такие задания требуют меньших вычислительных ресурсов, а потому провайдеры взимают за них меньшую плату. Тем не менее, темпы роста нагрузок настолько велики, что материальные расходы на поддержание экосистемы стремительно растут. По оценкам экспертов TH Capital, использование токенов ИИ-моделями в дальнейшем будет расти экспоненциально. Если в начале 2024 года в Китае ежедневно использовалось 100 млрд токенов, то к июню текущего года объёмы выросли в пять тысяч раз до 500 трлн. Клиенты в этой ситуации стараются распределять менее ответственную нагрузку на модели с более низкими затратами, поскольку поручать всю работу передовым системам слишком дорого. У китайских ИИ-моделей, которые обходятся пользователям дешевле, в этом смысле появляются хорошие шансы на увеличение клиентской базы и выручки. Для сравнения, китайская DeepSeek V4-Flash оценивает миллион стандартных входных токенов в $0,14, а миллион выходных — в $0,28. Американская OpenAI свою GPT-5.6 Sol предлагает по цене $4 за миллион входных токенов и $20 за миллион выходных. У Anthropic Fable 5.1 стоимость токенов ещё выше: $10 и $50 соответственно. Статистика платформы OpenRouter уже говорит, что решения DeepSeek являются наиболее активными с долей запросов 22,7 %, тогда как американские Google и OpenAI довольствуются 20,4 % и 19,6 % соответственно. О более высокой популярности DeepSeek само по себе это не говорит, поскольку её модели могут быстрее расходовать токены, но о тенденции перевеса в пользу китайских моделей заставляет задуматься. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2026 3DNews
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
