По данным Stanford AI Index 2026, в марте 2026 года лучшая американская модель (Claude Opus 4.6) опережала лучшую китайскую (Doubao-Seed-2.0 Preview) всего на 39 пунктов Elo на Arena Leaderboard — это 2,7 процентных пункта против 17,5–31,6 п.п. в мае 2023 года. Разрыв в моделях почти закрылся, но по деньгам, чипам и инфраструктуре преимущество остаётся у США. Разбираем, где на самом деле проходит граница гонки и что это значит для России.
Ещё в мае 2023 года разрыв между лучшими американскими и китайскими моделями по методологии Stanford AI Index измерялся 17,5–31,6 процентными пунктами на ключевых бенчмарках (MMLU, MATH, HumanEval). К концу 2024 года он сжался до 0,3–3,7 п.п. на тех же тестах, а к марту 2026 года, по данным Arena Leaderboard (голосование пользователей, методология Stanford AI Index 2026), лучшая американская модель — Claude Opus 4.6 (1503 Elo) — опережала лучшую китайскую, Doubao-Seed-2.0 Preview от ByteDance (1464 Elo), на 39 пунктов, то есть 2,7 п.п. Формально лидерство по чистой производительности флагманских моделей всё ещё удерживают американские лаборатории, но разрыв настолько узкий, что лидерство несколько раз переходило из рук в руки: в феврале 2025 года DeepSeek R1 временно догнал топовую американскую модель. Из топ-6 лабораторий на Arena четыре американские (Anthropic, OpenAI, Google, xAI) и две китайские (ByteDance, Alibaba) (источник: hai.stanford.edu, 2026 AI Index Report).
По количеству выпущенных моделей разрыв, наоборот, пока не закрывается: в 2025 году американские компании выпустили 50 «заметных» (notable) ИИ-моделей против 30 у Китая — при этом китайский показатель вырос вдвое за год (с 15 в 2024 году), а американский рос более умеренно (источник: Stanford AI Index 2026, со ссылкой на Epoch AI).
Среди активных игроков переднего края — со стороны США OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Meta, Mistral; со стороны Китая DeepSeek, Alibaba/Qwen, ByteDance, Zhipu.
| Период | Разрыв США/Китай | Методология |
|---|---|---|
| Май 2023 | 17,5–31,6 п.п. | MMLU, MATH, HumanEval |
| Конец 2024 | 0,3–3,7 п.п. | те же бенчмарки |
| Март 2026 | 2,7 п.п. (39 Elo) | Arena Leaderboard |
Здесь разрыв не сокращается, а остаётся кратным. По данным Stanford AI Index 2026, частные инвестиции в ИИ в США в 2025 году составили $285,9 млрд против $12,4 млрд в Китае — разница примерно в 23 раза. Из американской суммы больше половины ($163,6 млрд) пришлось на генеративный ИИ — это больше, чем весь объём инвестиций Китая и Европы в генеративный ИИ вместе взятых ($4,7 млрд). С 2024 года частные инвестиции в ИИ в США выросли на 160%, в Китае — на 32% (источник: Stanford AI Index 2026). Авторы отчёта отдельно оговаривают: эти цифры, скорее всего, недооценивают реальные траты Китая, поскольку государственные «фонды развития» и венчурные механизмы не всегда попадают в базы данных по частному капиталу.
Отдельно OpenAI в марте 2026 года закрыла раунд на $122 млрд при оценке компании $852 млрд, а годовая выручка (ARR) компании выросла с $20 млрд в конце 2025 года до $70 млрд к сентябрю 2026 года. Крупнейшие облачные гиперскейлеры — Amazon, Google, Microsoft, Meta — суммарно планируют потратить на ИИ-инфраструктуру и дата-центры около $725 млрд в 2026 году, это рост примерно на 78% к $410 млрд в 2025 году (источник: аналитика по отчётностям компаний, апрель–октябрь 2026).
Китай компенсирует этот разрыв не частным капиталом, а прямым государственным финансированием: в декабре 2025 года запущен национальный венчурный фонд, который должен привлечь около 1 трлн юаней (~$138 млрд) за 20 лет — из местных бюджетов и частного капитала, с базовым государственным взносом в 100 млрд юаней, — на ИИ, квантовые технологии, полупроводники и другие «hard tech» направления. Стратегия Китая в целом делает ставку не на то, чтобы обогнать США по объёму капитала, а на эффективность и скорость внедрения — открытые модели, более дешёвое обучение, массовое применение в экономике (источник: gov.cn, rand.org).
Главное узкое место Китая — доступ к самым мощным чипам для обучения моделей. Экспортные ограничения США на топовые чипы Nvidia особенно болезненны для китайских стартапов с ограниченным капиталом. В 2026 году администрация США условно одобрила экспорт чипов Nvidia H200 примерно десяти китайским компаниям (включая Alibaba, Tencent, ByteDance) с лимитом 75 тысяч чипов на покупателя — но с жёсткими условиями: каждый чип должен проходить через территорию США для проверки и облагается 25%-й импортной пошлиной. На практике поставки застряли: китайская таможня блокирует ввоз H200 без объяснения причин, и сделка остаётся в подвешенном состоянии (источник: tomshardware.com, nbcnews.com, 2026).
Параллельно Китай наращивает собственное производство чипов. По данным IDC (через Reuters), в 2025 году китайские производители — в основном Huawei и Cambricon — поставили 1,65 млн ИИ-ускорителей на внутренний рынок и заняли 41% рынка по числу карт против 55% у Nvidia; до 2023 года Nvidia контролировала на этом рынке около 90–95%. Аналитики Bernstein прогнозируют на 2026 год дальнейшее падение доли Nvidia в Китае — по разным оценкам, до 8–21%, по мере роста выпуска линейки Huawei Ascend. SMIC — крупнейший китайский контрактный производитель чипов (третий в мире по выручке после TSMC и Samsung, ~$9,3 млрд выручки в 2025 году) — остаётся на техпроцессе, который на несколько поколений позади передового 3-нанометрового процесса TSMC, что продолжает сдерживать предельную производительность китайских ИИ-чипов (источник: idc, winbuzzer.com, the-substrate.net).
| Показатель | Значение | Источник / дата |
|---|---|---|
| Доля домашних чипов на рынке ИИ-ускорителей Китая | 41% | IDC/Reuters, 2025 |
| Доля Nvidia на рынке ИИ-ускорителей Китая | 55% | IDC/Reuters, 2025 |
| Поставки домашних ИИ-ускорителей в Китае | 1,65 млн карт | IDC, 2025 |
| Выручка SMIC | ~$9,3 млрд | 2025, отчётность SMIC |
США делают ставку на превосходство вычислительных мощностей: концентрация капитала в моделях переднего края в расчёте на то, что аппаратное преимущество конвертируется в качественный скачок возможностей. Китай, ограниченный в доступе к топовому железу, но с масштабной государственной поддержкой, выбирает открытую разработку и быстрое экономически-ориентированное внедрение — вместо гонки за абсолютным рекордом бенчмарков. Правительство Китая также подталкивает компании к постепенному увеличению доли вычислений на отечественном оборудовании.
Российские компании и разработчики по доступу к самым мощным зарубежным чипам и облачным сервисам оказываются в положении, структурно близком к китайскому — с той разницей, что у Китая есть собственная альтернативная экосистема чипов и моделей, которую Россия пока строит в куда меньшем масштабе. На практике это делает открытые китайские модели вроде DeepSeek и Qwen рабочим вариантом для российских разработчиков наравне с отечественными GigaChat и YandexGPT — подробнее об этом в статье «Безопасно ли пользоваться DeepSeek». Полный разбор ситуации на самом российском рынке ИИ — методология, оценка на 2026 год и прогноз до 2030 — на странице .
По совокупности показателей лидируют США — по доступу к самым мощным чипам и по объёму частных инвестиций. Но разрыв в возможностях самих моделей заметно сократился: по данным Stanford AI Index 2026, он составляет 2,7 процентных пункта (39 пунктов Elo на Arena Leaderboard, март 2026) против 17,5–31,6 п.п. в мае 2023 года.
Разрыв в качестве заметно сократился и по многим задачам измеряется единицами процентов, а не разами — при этом китайские модели, как правило, заметно дешевле в эксплуатации. На Arena Leaderboard (март 2026, Stanford AI Index) лидирует Claude Opus 4.6 (1503 Elo) с отрывом 39 пунктов от китайской Doubao-Seed-2.0 Preview (1464 Elo) — остальные топ-модели, включая DeepSeek V4 Pro и Qwen 3.7 Max, идут плотной группой. Точные цифры зависят от конкретного бенчмарка и меняются с новыми релизами.
Ограничения США на поставки самых мощных чипов Nvidia сдерживают китайские лаборатории, особенно стартапы с небольшим капиталом. В 2026 году администрация США условно разрешила экспорт чипов Nvidia H200 в Китай (с 25%-й импортной пошлиной и проверкой через территорию США), но китайская таможня фактически блокирует поставки, и сделка остаётся в подвешенном состоянии.
По данным Stanford AI Index 2026, частные инвестиции в ИИ в США в 2025 году составили $285,9 млрд против $12,4 млрд в Китае — в 23 раза больше. Разницу Китай частично компенсирует госфинансированием — с декабря 2025 года запущен национальный венчурный фонд, который за 20 лет должен привлечь около $138 млрд (1 трлн юаней) в ИИ, квантовые технологии и полупроводники.
По данным IDC (2025), китайские производители — в основном Huawei и Cambricon — заняли 41% внутреннего рынка ИИ-ускорителей по числу поставленных карт, против 55% у Nvidia. Это резкий рост с доли менее 10% до 2023 года. Аналитики Bernstein прогнозируют, что к 2026 году доля Nvidia в Китае может упасть до единиц процентов на фоне наращивания выпуска Huawei Ascend.
Российские компании и разработчики оказываются в похожем положении с Китаем по доступу к самым мощным зарубежным чипам и сервисам, поэтому открытые китайские модели (DeepSeek, Qwen) становятся практическим рабочим вариантом. Подробный разбор ситуации на российском рынке ИИ — на странице «Объём рынка ИИ в России 2026–2030».