Архитектура ИИ в Китае после DeepSeek: ставка на MoE, мультимодальность и локальное железо

Китайская экосистема открытого ИИ переживает масштабную трансформацию, уходя от слепого копирования западных подходов к прагматичной инженерии. На фоне санкционных ограничений и дефицита передовых GPU местный рынок сформировал четкие стандарты разработки и деплоя LLM, делая упор на экономичность, гибкость и максимальное использование отечественной инфраструктуры. Главные тренды и архитектурные изменения: * Доминирование Mixture-of-Experts (MoE): Модели вроде Kimi K2, MiniMax M2, Qwen3 и самого DeepSeek R1 закрепили MoE как стандарт де-факто. Динамическая активация экспертов позволяет снизить требования к VRAM на инференсе и оптимизировать пропускную способность кластеров. * Бум мультимодальности: Открытый стек вышел далеко за рамки текста. Активно развиваются Any-to-Any архитектуры, генерация видео (Tencent Hunyuan Video), 3D-модели и голосовые агенты (Step-Audio-R1.1), причем экосистема поставляет не просто веса, а готовые тулчейны для продакшена. * Культ компактных моделей (0.5B–30B): Маленькие модели стали основой для локального инференса, дообучения и агентских воркфлоу. Гиганты на 100B–700B используются как «учителя» для дистилляции знаний в более легкие и дешевые в эксплуатации версии. 💡 Где захостить и как запустить: Рассчитать точный VRAM под кванты этой модели, скорость генерации (токенов/сек) и выбрать подходящий сервер с GPU можно у нас на ServerSales в калькуляторе AI-моделей (/ai) или каталоге GPU (/gpu).