Китайські моделі тепер становлять понад 60% загального трафіку токенів OpenRouter, порівняно з приблизно 1,2% у жовтні 2024 року . До липня 2026 року всі п'ять найкращих позицій належали китайським провайдерам: MiMo-V2.5 від Xiaomi, DeepSeek, MiniMax, Qwen від Alibaba та Kimi від Moonshot .

Навіть у корпоративному API-трафіку США китайські моделі досягли пікового тижневого показника 46% токенів до середини 2026 року; моделі американського походження в тому ж сегменті становили 35,7% .

2. Завантаження на Hugging Face: Китай стає найбільшим джерелом відкритих моделей

Китайські моделі з відкритою вагою забезпечили 41% усіх завантажень Hugging Face за рік до середини 2026 року, порівняно з 36,5% для американських моделей . Це робить Китай найбільшим ідентифікованим національним джерелом завантажень відкритих моделей на платформі .

Модель Qwen від Alibaba у вересні 2025 року обійшла Llama від Meta, ставши найпопулярнішою родиною великих мовних моделей на Hugging Face . До січня 2026 року Qwen подолала позначку в 1 мільярд сукупних завантажень . Аналітичний звіт ATOM зафіксував, що китайські відкриті моделі випередили американські за сукупними завантаженнями до серпня 2025 року, а розрив зріс до понад 400 мільйонів завантажень до березня 2026 року .

Важливе застереження: дані дуже сконцентровані. 200 найпопулярніших моделей на Hugging Face (0,01% усіх моделей) становлять 49,6% усіх завантажень , тому лідерство забезпечується кількома гучними релізами (DeepSeek R1, Qwen, MiMo), а не широкою екосистемою. Тим не менш, тенденція є однозначною.

3. Впровадження в Глобальному Півдні: вирішальну роль відіграють вартість і можливість кастомізації

У технологічних хабах Африки розробники обирають китайські моделі замість потужніших американських, оскільки вони дешеві, вільно доступні та легко налаштовуються . Угандинський стартап створив локалізований ШІ-інструмент Sunflower, використовуючи китайську модель від Alibaba .

Китайські ШІ-компанії співпрацюють з країнами-партнерами для створення локально адаптованих великих мовних моделей для мов і галузей, які недостатньо обслуговуються американськими моделями . На Всесвітній конференції зі штучного інтелекту в липні 2026 року голова КНР Сі Цзіньпін пообіцяв 5000 місць для навчання ШІ для країн, що розвиваються, протягом п'яти років — прямі інвестиції в закріплення екосистеми .

Аналітичний центр Hudson Institute зазначає, що для країн Південно-Східної Азії китайські пропозиції є «важко встояти», оскільки американські моделі, хоч і більш досконалі, є надто дорогими та менш доступними . Звіт Microsoft свідчить, що понад 60% ШІ-трафіку в Глобальному Півдні тепер базується на китайських моделях з відкритим кодом .

Чому це відбувається

Ринок ШІ перетворюється на інфраструктурний рівень, що керується доступністю та вартістю розгортання, а не конкуренцією за тестовими показниками. Китайські моделі з відкритою вагою пропонують:

• Значно нижчу вартість — як для запуску, так і для кастомізації, що робить їх життєздатними на ринках, де ціни на американські API є непомірними .
• Доступність відкритих ваг — розробники можуть доналаштовувати, дистилювати та розгортати моделі на локальному обладнанні без прив'язки до постачальника .
• Швидку ітерацію від різноманітної екосистеми — щонайменше десяток китайських інституцій виробляють сучасні відкриті моделі, створюючи конкурентний тиск, який знижує витрати та прискорює випуск релізів .
• Цілеспрямовану дипломатичну стратегію — навчальні програми, державні партнерства та фокус на недостатньо обслуговуваних мовах створюють довгострокову залежність у Глобальному Півдні .

Важливі застереження

• Ризик концентрації: 200 найпопулярніших моделей на Hugging Face (0,01% усіх моделей) становлять 49,6% усіх завантажень, тому лідерство забезпечується кількома гучними релізами .
• Проблеми корпоративної безпеки: деякі американські розробники стурбовані можливим доступом китайського уряду до даних, що проходять через китайські моделі .
• Апаратна залежність: інфраструктура для навчання моделей залишається значною мірою прив'язаною до графічних процесорів Nvidia — ланцюга постачання, який контролюють США .

Тим не менш, тенденція впровадження є однозначною: гонка ШІ вступила у фазу, де доступність і помірна ціна мають не менше значення, ніж результати тестів, і Китай створив собі тут переконливу перевагу.

Китайські моделі тепер становлять понад 60% загального трафіку токенів OpenRouter, порівняно з приблизно 1,2% у жовтні 2024 року . До липня 2026 року всі п'ять найкращих позицій належали китайським провайдерам: MiMo-V2.5 від Xiaomi, DeepSeek, MiniMax, Qwen від Alibaba та Kimi від Moonshot .

Навіть у корпоративному API-трафіку США китайські моделі досягли пікового тижневого показника 46% токенів до середини 2026 року; моделі американського походження в тому ж сегменті становили 35,7% .

2. Завантаження на Hugging Face: Китай стає найбільшим джерелом відкритих моделей

Китайські моделі з відкритою вагою забезпечили 41% усіх завантажень Hugging Face за рік до середини 2026 року, порівняно з 36,5% для американських моделей . Це робить Китай найбільшим ідентифікованим національним джерелом завантажень відкритих моделей на платформі .

Модель Qwen від Alibaba у вересні 2025 року обійшла Llama від Meta, ставши найпопулярнішою родиною великих мовних моделей на Hugging Face . До січня 2026 року Qwen подолала позначку в 1 мільярд сукупних завантажень . Аналітичний звіт ATOM зафіксував, що китайські відкриті моделі випередили американські за сукупними завантаженнями до серпня 2025 року, а розрив зріс до понад 400 мільйонів завантажень до березня 2026 року .

Важливе застереження: дані дуже сконцентровані. 200 найпопулярніших моделей на Hugging Face (0,01% усіх моделей) становлять 49,6% усіх завантажень , тому лідерство забезпечується кількома гучними релізами (DeepSeek R1, Qwen, MiMo), а не широкою екосистемою. Тим не менш, тенденція є однозначною.

3. Впровадження в Глобальному Півдні: вирішальну роль відіграють вартість і можливість кастомізації

У технологічних хабах Африки розробники обирають китайські моделі замість потужніших американських, оскільки вони дешеві, вільно доступні та легко налаштовуються . Угандинський стартап створив локалізований ШІ-інструмент Sunflower, використовуючи китайську модель від Alibaba .

Китайські ШІ-компанії співпрацюють з країнами-партнерами для створення локально адаптованих великих мовних моделей для мов і галузей, які недостатньо обслуговуються американськими моделями . На Всесвітній конференції зі штучного інтелекту в липні 2026 року голова КНР Сі Цзіньпін пообіцяв 5000 місць для навчання ШІ для країн, що розвиваються, протягом п'яти років — прямі інвестиції в закріплення екосистеми .

Аналітичний центр Hudson Institute зазначає, що для країн Південно-Східної Азії китайські пропозиції є «важко встояти», оскільки американські моделі, хоч і більш досконалі, є надто дорогими та менш доступними . Звіт Microsoft свідчить, що понад 60% ШІ-трафіку в Глобальному Півдні тепер базується на китайських моделях з відкритим кодом .

Чому це відбувається

Ринок ШІ перетворюється на інфраструктурний рівень, що керується доступністю та вартістю розгортання, а не конкуренцією за тестовими показниками. Китайські моделі з відкритою вагою пропонують:

• Значно нижчу вартість — як для запуску, так і для кастомізації, що робить їх життєздатними на ринках, де ціни на американські API є непомірними .
• Доступність відкритих ваг — розробники можуть доналаштовувати, дистилювати та розгортати моделі на локальному обладнанні без прив'язки до постачальника .
• Швидку ітерацію від різноманітної екосистеми — щонайменше десяток китайських інституцій виробляють сучасні відкриті моделі, створюючи конкурентний тиск, який знижує витрати та прискорює випуск релізів .
• Цілеспрямовану дипломатичну стратегію — навчальні програми, державні партнерства та фокус на недостатньо обслуговуваних мовах створюють довгострокову залежність у Глобальному Півдні .

Важливі застереження

• Ризик концентрації: 200 найпопулярніших моделей на Hugging Face (0,01% усіх моделей) становлять 49,6% усіх завантажень, тому лідерство забезпечується кількома гучними релізами .
• Проблеми корпоративної безпеки: деякі американські розробники стурбовані можливим доступом китайського уряду до даних, що проходять через китайські моделі .
• Апаратна залежність: інфраструктура для навчання моделей залишається значною мірою прив'язаною до графічних процесорів Nvidia — ланцюга постачання, який контролюють США .

Тим не менш, тенденція впровадження є однозначною: гонка ШІ вступила у фазу, де доступність і помірна ціна мають не менше значення, ніж результати тестів, і Китай створив собі тут переконливу перевагу.