Аналитики: ключевая борьба LLM в Китае развернется вокруг программирования и офисной продуктивности

Китайские компании, работающие над большими языковыми моделями, заметно продвинулись вперед. Модели вроде DeepSeek V4 и Kimi K2.6 занимают верхние строчки в open-source leaderboards, при этом стоимость API у них составляет лишь долю расходов по сравнению с американскими конкурентами. По базовым возможностям китайские системы уже догнали лидеров. Однако отраслевые аналитики предупреждают: чрезмерная гонка за benchmark‑показателями может отвлекать от более важной задачи, реального коммерческого применения.

По их оценке, ключевыми рынками для LLM становятся два направления: coding и office productivity. Оба выросли на базе примерно шести десятилетий развития вычислительной техники и давно встроены в повседневную работу knowledge workers, programmers, lawyers, editors, accountants, analysts, investors. Если ИИ действительно увеличивает их продуктивность, возникает сценарий, от которого пользователи уже не хотят отказываться.

Такая экономика начинает складываться на практике. У Anthropic пользовательская база примерно one-seventh от аудитории OpenAI, но компания получает nearly a third мировой выручки LLM. Причина проста: пользователи платят за рост эффективности. Программист с ИИ может выполнять задачи в несколько раз быстрее, а legal assistant, который раньше проверял three contracts a day, теперь способен обработать thirty.

Авторы анализа считают, что у Китая есть мощная база потенциальных пользователей. В стране более seven million разработчиков программного обеспечения и tens of millions knowledge workers в разных отраслях. Но окно возможностей постепенно сужается. Компании вроде Anthropic уже формируют пользовательские привычки и усиливают цикл развития продукта. В таких гонках побеждает не всегда тот, у кого самая сильная технология, а тот, кто раньше строит устойчивую бизнес‑модель и продукт, решающий реальные задачи.