Объем потребления китайских больших языковых моделей (LLM) российскими компаниями в первом полугодии 2026 г. более чем в 11 раз превысил показатель за весь 2025 г. Наиболее востребованными стали семейства Qwen, GLM и Kimi. При этом на фоне роста спроса обострились вопросы технологической зависимости и дефицита вычислительных мощностей.
По данным MWS Cloud (входит в МТС Web Services), в первом полугодии 2026 г. объем потребления китайских LLM в российских компаниях более чем в 11 раз превысил показатель за весь 2025 г. Наиболее востребованы семейства Qwen, GLM и Kimi. При этом эксперты подчеркивают, что сам по себе рост не доказывает тотальную миграцию бизнеса именно с западных LLM — часть спроса формируется за счет новых сценариев и расширения пилотов.
Ключевое отличие китайских моделей от западных — наличие открытых обученных параметров модели. Китайские компании все чаще делают ставку на открытость: Alibaba (модель Qwen), Zhipu AI (GLM), Moonshot AI (Kimi) публикуют обученные параметры ведущих языковых моделей. Благодаря этому бизнес может загрузить эти «веса» и запустить модель в собственном ИТ‑контуре — на локальных серверах или в приватном облаке. Такой подход дает гибкость: например, модель можно дополнительно обучить под узкие отраслевые задачи или адаптировать под внутренние стандарты безопасности.
На Западе распространен иной принцип работы. Такие крупные игроки, как OpenAI (GPT‑5), Anthropic (Claude) и Google (Gemini) сохраняют параметры моделей в закрытом доступе. Пользователям предлагают работать через API: разработчик контролирует инфраструктуру и выдает доступ к функционалу модели, а клиент оплачивает обработку каждого запроса.
Как отметил руководитель Лаборатории ИИ ООО «Первый Бит» Владимир Фадеев, Qwen, GLM или DeepSeek можно скачать и развернуть на собственных серверах: тогда экспортные ограничения Пекина затронут лишь доступ к будущим версиям, а не уже работающую у компании модель. «Скачанную модель «отозвать» нельзя», — пояснил эксперт.
Технический директор ООО «ИИТех» (Veai) Владислав Кудинов добавил, что главный риск связан не столько с китайским происхождением модели, сколько с зависимостью от одного поставщика, API или формата развертывания. «Резервный сценарий нужно создавать до интеграции модели в критичный процесс. Для этого модель отделяют от бизнес-процесса через единый шлюз, тестируют несколько семейств LLM на одинаковом наборе задач и заранее определяют требования к качеству, задержке, цене и хранению данных», — подчеркнул Владислав Кудинов.
Технический директор ООО «МД Аудит» (MD Audit, входит в ГК Softline) Юрий Тюрин конкретизировал, что разумная стратегия — это мультимодельная архитектура, резервирование вычислений и возможность локального развертывания наиболее критичных компонентов. Это позволяет снизить риски не только при изменении условий со стороны китайских поставщиков, но и в целом — за счет гибкости ИТ-архитектуры.
Что на самом деле передают компании китайским моделям
За первые шесть месяцев 2026 г., по сведениям MWS, через китайские модели прошло более 400 млрд токенов — показатель, который нередко трактуют как объем переданных корпоративных данных. Однако специалисты разделяют понятия «потребление токенов» и «передача конфиденциальных данных». Как пояснил Владислав Кудинов, в статистику входят системные инструкции, контекст, повторные запросы и ответы моделей, а не только уникальные корпоративные сведения.
Для компаний, уже встроивших LLM в ядро процессов, критически важно понимать, какие именно данные получает модель, где они обрабатываются и сохраняет ли их провайдер. Особого контроля требуют персональные данные, коммерческая тайна, исходный код, финансовые документы и материалы сделок.
Руководитель направления по развитию технологий управления данными и машинному обучению ООО «Рексофт» Сергей Назаренко подчеркивает, что само китайское происхождение модели не означает автоматическую отправку информации в Китай. Например, модель GLM 5.2 развернута в собственном облаке MWS, а доступ к моделям предоставляется через единый программный интерфейс. Тем не менее компаниям необходимо контролировать состав запросов, хранение журналов, доступ ИИ-агентов к системам и обработку персональных данных и коммерческой тайны.
Дефицит мощностей
Облачный сегмент рынка LLM, по данным MWS, в 2026 г. достигнет почти 1,5 млрд руб.
Сергей Назаренко разъяснил, что 1,5 млрд руб. — это прогноз для облачного сегмента по итогам 2026 г., а не подтверждение неизбежного дефицита мощностей в 2027 г. Реальными ограничителями могут стать не только ускорители, но и энергоснабжение, сроки создания кластеров, а также нехватка специалистов.
Технический директор ООО «Маинд Крафт» (Just AI) Антон Сипачев подчеркнул, что вопрос дефицита мощностей не специфичен для китайских моделей — это системное ограничение индустрии. Те компании, которые закладывают в архитектуру резервирование мощностей и работу через нескольких облачных провайдеров, будут воспринимать возможный дефицит не как остановку проекта, а как управляемый рост издержек.
Чем опасны «молчания» и галлюцинации моделей
Китайские LLM обучены на данных с жесткой государственной цензурой и культурным контекстом, далеким от российского бизнеса. Это порождает опасения относительно возможных искажений, «молчаний» на чувствительные темы и галлюцинаций в юридическом и финансовом контексте.
Антон Сипачев пояснил, что цензура китайских моделей касается в первую очередь чувствительных для Китая политических и социальных тем — это узкий и предсказуемый слой ограничений, который напрямую не пересекается с финансовой или юридической аналитикой для российского бизнеса. Куда более реальный риск — не цензура, а полнота и качество данных по российскому контексту. Обучающие корпуса китайских моделей формируются преимущественно на китайских и англоязычных источниках, а русскоязычного контента в них объективно меньше.
Это может приводить не к отказу отвечать, а к правдоподобно звучащим, но неточным выводам по специфике российского права или отраслевой практики. Как подчеркивает Владислав Кудинов, убыток возникает в тот момент, когда вероятностный ответ модели принимают за юридическое или финансовое заключение.
Председатель совета директоров ООО «АЛП Групп» (ALP Group) Лоран В. Джейкобс считает опасения о введении ограничений китайской стороной неактуальными, поскольку стратегия Востока строится на противостоянии ограничениям свободного распространения ИИ-моделей. При этом он признал, что для корпоративных продуктов, связанных с оценкой проектов и юридических рисков, китайские модели нуждаются в существенных доработках и глубокой «локализации».
