«Неразумно ездить за молоком на Lamborghini, созданной для гоночных трасс»

Растущие расходы на ИИ вынуждают часть компаний «трифтмаксить» — комбинировать американские модели подороже с более дешёвыми китайскими.

Некоторые американские компании долгое время избегали открытых моделей от китайских разработчиков из-за опасений за безопасность данных, но рост расходов на ИИ вынудил их пересмотреть взгляды, пишет WSJ.

«Во многих случаях» они решают сочетать более дорогие нейросети от OpenAI и Anthropic с более доступными, в том числе китайскими. Этот тренд назвали «трифтмаксингом» (thrift-maxxing, или «максимизация бережливости») — как противовес «токенмаксингу», при котором сотрудников поощряли за высокие траты на нейросети.

У нейросетей от ведущих американских компаний модели обычно закрытые: разработчики сами контролируют и доступ к ним, и использование.

Китайские стартапы DeepSeek, MiniMax и Moonshot AI открывают часть кода и веса своих моделей: их можно бесплатно скачивать, запускать локально и дообучать на внутренних данных. И даже если компания не загружает модели на собственные серверы, а подключается к ним через API, китайские нейросети нередко обходятся дешевле.

В феврале 2026 года Anthropic обвинила DeepSeek, Moonshot AI и MiniMax в дистилляции — в компании утверждают, что китайские разработчики использовали ответы модели Claude для обучения собственных нейросетей.

Чтобы защититься от дистилляции, Anthropic, по данным источника Reuters, начала отслеживать трафик из Китая. А китайская Alibaba на фоне этого запретила сотрудникам использовать Claude Code.

По данным источника Axios, Минторг США также изучал возможность добавить ряд китайских лабораторий в санкционный список. Тогда, чтобы использовать их модели, американским компаниям пришлось бы запрашивать у регуляторов лицензии.

После июльских обвинений Moonshot AI в дистилляции Fable 5 от Anthropic министр финансов США Скотт Бессент подтвердил, что правительство рассмотрит введение санкций, если эта практика переходит границы дозволенного и превращается в кражу чужой интеллектуальной собственности.

На фоне угрозы санкций в защиту открытых моделей выступили Nvidia, Microsoft, Palantir, Andreessen Horowitz, Black Forest Labs, Hugging Face, Mistral, Replit и другие компании и ИИ-разработчики. Они подписали открытое письмо, в котором призвали регуляторов воздержаться от «преждевременных ограничений», которые могут подорвать конкуренцию.

Как отмечает WSJ, многие руководители и инвесторы полагают, что «эпоха более дешёвого ИИ пришла всерьёз и надолго» — независимо от «исхода борьбы». Часть американских компаний уже внедрила китайские нейросети в свои рабочие процессы. Некоторые из них также работают над своими собственными открытыми моделями.

Технический руководитель сервиса для ИИ-кодинга Cursor Майк Сакс считает, что бизнесу необязательно тратиться на передовые модели для выполнения «сравнительно рутинных» задач. «Это как ездить за молоком на Lamborghini», — говорит он.

Сакс консультирует клиентов Cursor по «токеномике» — помогает измерить и повысить окупаемость вложений в ИИ. По его словам, снизить расходы можно, например, так:

Разработчики Cursor провели эксперимент по созданию веб-браузера с нуля. Использование исключительно модели GPT-5.5 от OpenAI обошлось более чем в $10 тысяч. Когда взяли собственную нейросеть Composer и Opus 4.8 от Anthropic, затраты упали до $1339.

Правда, один раз выбрать «связку» нейросетей и больше об этом не думать компании не могут.

При этом работать с моделями только от одного разработчика может быть рискованно. Стартап Telnyx запускал около 1000 ИИ-агентов на базе нейросетей от Anthropic через стороннюю систему и платил только за подписку на Claude — $200 в месяц за сотрудника.

Но весной 2026 года Anthropic объявила, что подписки на бота больше не будут покрывать использование моделей через сторонние сервисы и перевела клиентов на оплату за фактическое использование. Telnyx подсчитал, что расходы вырастут до $100 тысяч в день, и перевёл 1400 агентов на китайские модели GLM от Z.ai. Fable 5 он использует только для планирования. Саму работу выполняют нейросети Z.ai, а GPT-5.6 Sol её проверяет.

Схожую связку применяет юридический ИИ-стартап Harvey. Он настроил GLM-5.2 так, чтобы она обращалась к Fable 5 только при решении особенно сложных задач.

Сооснователь платформы для анализа данных Hex Барри Маккардел отмечает, что модели с открытыми весами подходят многим клиентам больше закрытых. Их проще дообучить на внутренних корпоративных данных и адаптировать под себя. По этой причине за две недели около половины клиентов Hex включили китайскую Kimi K3 в свои процессы.

Открытые американские модели компании тоже используют. У Zoom, например, это Llama от Meta* вместе с нейросетями от Anthropic и OpenAI. Техдиректор компании Сюэдун Хуан ссылается на притчу о том, что объединённый ум трёх обычных людей равен разуму одного гения.

Конкуренция вынуждает некоторых ИИ-разработчиков предлагать бесплатные токены. Например, гендиректор платформы клиентской поддержки Pylon Марти Каусас рассказал, что от одного из сервисов стартап получил токены на $1,6 млн, а от двух других — на $65 тысяч и $10 тысяч.

Часть компаний пытается оптимизировать свои модели. В частности, OpenAI заявила WSJ, что GPT-5.6 Sol расходует токены эффективнее предыдущей GPT-5.5. Базовая стоимость обработки 1 млн входных и выходных токенов у них одинаковая — $5 и $30 соответственно. Но более новая версия справляется со сложными задачами за меньшее количество шагов.

*Meta признана в России экстремистской организацией и запрещена.

#редакция