Китайските компании постепенно увеличават присъствието си в една от ключовите метрики за развитието на AI: потреблението на токени. Данни от OpenRouter, цитирани от Financial Times, показват, че от февруари насам AI моделите на компании като DeepSeek и MiniMax вече изпреварват американските си конкуренти по обем обработени токени – независимо дали става дума за текст, код или други дигитални единици, използвани от големите езикови модели.

Тази тенденция показва по-дълбока промяна в глобалната AI надпревара. Главният изпълнителен директор на Nvidia, Дженсън Хуанг, отбелязва, че производството и използването на токени ще бъдат основен двигател на бъдещата AI икономика. Разработчиците плащат за всяка обработена единица, което превръща токените едновременно в индикатор за реалното използване на моделите и в основно поле за ценова конкуренция между технологичните компании.

С навлизането на AI агентите обаче потреблението на токени се увеличава експоненциално. Платформи с отворен код като OpenClaw позволяват създаването на агенти, които използват многократно повече изчислителни ресурси в сравнение с класическите чатботове.

Например, обобщение на „Хамлет“ може да изисква около 30 000 токена при стандартен чатбот, докато дори малка програмистка задача може да използва до 20 милиона токена при AI агент. В този контекст дори минимална разлика в цената на токените може да доведе до значителни разходи.

„Ако агентът ви използва милиони токени дневно, всяка малка разлика в цената се превръща в сериозен финансов фактор. Това е структурно предимство за китайските лаборатории, което ще се засилва с мащабното внедряване на агентни системи“, коментира Уил Лианг, главен изпълнителен директор на консултантската компания Amplify AI Group пред Financial Times.

По думите му е „възможно“ компания за милиард долара да бъде управлявана от AI, стига този успех да не се очаква да бъде устойчив във времето

Дженсън Хуанг: Изкуственият общ интелект е постигнат и може да изгражда бизнеси за милиарди

Китайските AI разработчици имат значително ценово предимство. По-евтината електроенергия и по-ефективните архитектури позволяват на компании като MiniMax и Moonshot да предлагат цени от 2–3 долара за милион изходни токени. За сравнение, подобни услуги при Anthropic струват около 15 долара – почти шест пъти повече.

Това вече променя поведението на разработчиците. Хонконгският програмист Тери Джанг например споделя, че използва модела Kimi на Moonshot за около 80% от работата си и харчи приблизително 50 долара дневно. По-скъпия модел Claude използва само за по-сложни задачи. Ако разчиташе изцяло на него, дневните му разходи биха достигнали около 900 долара.

Ръст на потреблението и приходите

Ценовата стратегия се отразява и в пазарните резултати. Моделът M2.5 на MiniMax вече е сред най-използваните в света по обем токени. По данни на OpenRouter към 20 март използването му е нараснало с 476% само за един месец.

Въпреки че платформата обхваща ограничена част от глобалния пазар, тя се счита за важен барометър за индустрията, тъй като подобни данни рядко се публикуват.

Американските компании също отбелязват бърз растеж. OpenAI, Anthropic и Google отчитат значително увеличение на приходите и внедряването на AI решения. Въпреки това по-ниските цени на китайските модели им дават възможност да привличат потребители по целия свят.

Част от ценовото предимство на Китай идва от мащабните инвестиции във възобновяема енергия. В доклада за икономическата политика за 2026 г. китайското правителство обяви „синергията между изчисления и електроенергия“ за национален приоритет, директно свързвайки енергийната политика с конкурентоспособността в AI.

Компанията зад ChatGPT предлага гарантирана минимална възвръщаемост и ранен достъп до нови AI модели, за да привлече средства за придобивания, да ускори внедряването на технологиите си в бизнеса и да засили позициите си преди евентуално IPO

OpenAI предлага по-висока гарантирана доходност от Anthropic в надпреварата за частен капитал

От технологична гледна точка китайските компании използват по-ефективни архитектури като т.нар. mixture-of-experts, които намаляват изчислителното натоварване, понякога за сметка на точността.

Този фокус върху ефективността е и резултат от ограничения достъп до най-модерните чипове вследствие на американските експортни санкции.

Съществуват и сериозни предизвикателства. Например моделът GLM-5 на Zhipu AI за кратко оглави класациите на OpenRouter през февруари, но рязкото увеличение на потреблението доведе до претоварване на изчислителната инфраструктура и прекъсвания в услугата.

Компанията беше принудена да се извини и да повиши цените, а акциите ѝ спаднаха с 22% за един ден, което доведе до загуба на над 10 млрд. долара пазарна стойност.

„Възможностите на модела са важни, но стабилната изчислителна инфраструктура и надеждната услуга са също толкова критични“, коментира опитен разработчик от Google. Междувременно моделът Gemini 3 Flash на компанията е вторият най-използван този месец по обем токени, след MiniMax.

Според експерти е по-подходящо да потърсите обратна връзка с колега, с когото сте в добри отношения, отколкото с чатбот

Спрете да питате AI за проблемите си на работното място, съветва бизнес психолог

Китайските технологични гиганти вече ускоряват инвестициите си. Alibaba създаде ново бизнес звено – Alibaba Token Hub, ръководено от главния изпълнителен директор Еди У. Този ход показва, че компанията разглежда „икономиката на токените“ като следващата фаза на AI конкуренцията.

Вътрешно съобщение на У описва ситуацията като „преломен момент към AGI“, когато милиарди AI агенти ще поемат все по-голям дял от дигиталната работа и ще се превърнат в основен интерфейс между хората и цифровия свят.

Въпреки ценовите предимства бъдещото лидерство на Китай не е сигурно. Част от компаниите и институциите остават предпазливи към използването на модели, работещи в китайски центрове за данни.

„Геополитическите рискове са значителни, особено за правителствата и регулираните индустрии. Регулаторите задават все по-трудни въпроси за това къде се обработват данните и под чия юрисдикция попадат“, предупреждава Лианг.