Китай начал продавать интеллект как услугу. Как устроена новая экономика токенов
Китай развивает необычную модель рынка искусственного интеллекта: вместо того чтобы просто строить вычислительные центры и выпускать новые нейросети, страна создаёт инфраструктуру для производства и продажи результатов их работы. Специальные «фабрики токенов» должны обеспечить бизнес готовыми ИИ-услугами, а государство разрабатывает правила измерения, оценки и оплаты таких услуг. Речь идёт о попытке превратить искусственный интеллект из дорогостоящей технологии в массовый производственный ресурс.
Что такое фабрика токенов
Когда пользователь просит нейросеть написать текст, составить программу, проанализировать документ или создать изображение, модель обрабатывает информацию небольшими единицами, которые называются токенами. Они могут соответствовать словам, частям слов, знакам или другим элементам данных. Их количество используется, в частности, для расчёта стоимости работы языковых моделей.
В Китае решили сделать эту техническую единицу основой нового рынка. Национальное управление данных КНР рассматривает токены как измеряемую и оцениваемую единицу, связывающую вычислительные ресурсы с коммерческим спросом.
Принцип работы напоминает переход от самостоятельного производства электроэнергии к подключению к общей энергосистеме. Предприятию не обязательно строить собственную электростанцию, чтобы использовать электричество. Аналогичным образом компании, которым нужны нейросети, не должны самостоятельно приобретать серверы, разворачивать модели и содержать команду специалистов для их обслуживания.
Вместо этого они могут обращаться к поставщику готовой ИИ-инфраструктуры и оплачивать использование моделей через программные интерфейсы.
Однако токены нельзя буквально приравнивать к электричеству. Один токен не имеет одинаковой ценности во всех моделях: стоимость и полезность результата зависят от сложности задачи, возможностей нейросети и объёма необходимых вычислений.
Триллионы токенов в сутки
Один из наиболее заметных проектов появился в пекинской зоне экономического и технологического развития E-Town. В июне 2026 года там заработала первая городская фабрика токенов Beijing Yihao Token Factory.
По данным официального портала Пекина, её заявленная производительность превысила 1,4 трлн токенов в сутки. В перспективе разработчики рассчитывают довести этот показатель до 10 трлн.
Официальные материалы также указывают, что половина задач обрабатывается менее чем за шесть секунд, а 90% получают ответ менее чем за десять секунд. Эти показатели характеризуют скорость обслуживания запросов, но сами по себе не доказывают ни прибыльность проекта, ни востребованность всей заявленной мощности.
Фабрика объединяет вычислительное оборудование, чипы, наборы данных и большие языковые модели. В отличие от обычного центра обработки данных, который может сдавать клиентам вычислительные ресурсы в аренду, такая площадка предлагает инфраструктуру, подготовленную для непосредственного выполнения задач искусственного интеллекта.
Это принципиальное различие. Покупателю не обязательно разбираться в настройке серверов и оптимизации нейросетей. Значительная часть технической работы выполняется поставщиком услуги.
Спрос растёт быстрее, чем формируется рынок
Масштаб китайских амбиций объясняется быстрым распространением ИИ-сервисов.
По данным Национального управления данных КНР, которые приводит государственный информационный портал правительства Китая, в 2025 году объём обращений к токенам в стране составил около 21,1 квадриллиона. К концу марта 2026 года среднесуточный объём превысил 140 трлн токенов. Это более чем в тысячу раз выше показателя начала 2024 года, когда речь шла примерно о 100 млрд токенов в сутки.
Эти цифры отражают количество операций обработки данных, а не число пользователей или оплаченных услуг. Они также не позволяют напрямую оценить размер рынка в денежном выражении. Тем не менее динамика показывает, насколько быстро растёт нагрузка на ИИ-инфраструктуру.
Важную роль играет переход от обычных чат-ботов к системам, которые выполняют последовательности действий. Такие инструменты могут анализировать документы, писать и проверять код, обрабатывать обращения клиентов, искать информацию в корпоративных базах и помогать автоматизировать производственные процессы.
Каждая дополнительная операция требует вычислительных ресурсов. Если подобные системы станут привычным инструментом предприятий, спрос на услуги обработки запросов может значительно увеличиться.
Зачем государство создаёт правила для нового рынка
Пекин не ограничивается строительством вычислительных мощностей. Власти стремятся сформировать систему, в которой услуги разных поставщиков можно будет оценивать, сопоставлять и оплачивать по понятным правилам.
В плане развития экономики токенов на 2026-2028 годы предусмотрены развитие специализированных вычислительных площадок, создание систем оценки качества, расширение платформ распределения токенов и поддержка практического внедрения искусственного интеллекта.
Документ также предусматривает разработку инструментов финансирования для компаний, связанных с вычислительной инфраструктурой и потреблением токенов, а также подготовку специалистов.
Отдельное направление связано с интеллектуальными агентами. Это системы, которые способны не только отвечать на вопросы, но и выполнять поручения с использованием инструментов, программ и внешних сервисов.
Для бизнеса такая модель может упростить доступ к нескольким нейросетям через единую платформу. Предприятие сможет выбирать подходящий инструмент под конкретную задачу, а поставщик инфраструктуры будет заниматься маршрутизацией запросов, контролем производительности и расчётами.
При этом речь пока не идёт о полностью сформировавшемся универсальном рынке, где любой токен можно свободно купить и продать по единому тарифу. Стоимость услуг зависит от конкретной модели, условий поставки и сложности задачи. Единые механизмы оценки и расчётов ещё предстоит развивать.
Кто заработает на новой модели
Фабрики токенов открывают возможности для нескольких групп компаний.
Первая группа включает операторов вычислительных центров и поставщиков облачных услуг. Они могут продавать доступ к готовой инфраструктуре предприятиям, которым невыгодно содержать собственные вычислительные мощности.
Вторая группа состоит из разработчиков нейросетей и программных продуктов. Им не обязательно самостоятельно строить масштабную инфраструктуру для обслуживания всех клиентов. Часть технических задач можно передать специализированным поставщикам.
Третья группа включает компании, внедряющие искусственный интеллект в повседневную работу. Они получают возможность тестировать и использовать ИИ-инструменты без крупных первоначальных вложений в оборудование.
Но здесь возникает важное экономическое ограничение. Чем дешевле становится обработка запросов, тем больше компаний могут начать использовать искусственный интеллект. Одновременно снижение стоимости услуги способно уменьшать прибыль поставщиков, особенно если вычислительные мощности загружены не полностью.
Поэтому количество произведённых токенов ещё не означает коммерческого успеха. Для устойчивой работы фабрике нужны платёжеспособные клиенты, эффективное оборудование, доступная электроэнергия и постоянная загрузка инфраструктуры.
Кроме того, рынок сталкивается с вопросами качества. Дешёвая модель может хуже справляться со сложными задачами, а более дорогая не всегда оправдывает дополнительные расходы. Компании будут оценивать не только цену токена, но и то, насколько полезный результат они получают за потраченные деньги.
Что эта модель может изменить для России
Китайский опыт интересен российским компаниям прежде всего с практической точки зрения. Не каждому предприятию необходимо создавать собственную нейросеть или строить центр обработки данных. Для многих организаций важнее получить доступный инструмент, который позволит сократить время на обработку документов, поддержку клиентов, анализ информации или разработку программного обеспечения.
Развитие рынка готовых ИИ-услуг может упростить внедрение таких решений в малом и среднем бизнесе. Вместо крупных расходов на оборудование и специалистов компании смогут покупать вычислительные ресурсы по мере необходимости.
Однако перенос китайской модели в Россию потребовал бы учитывать местные условия. Это стоимость электроэнергии и оборудования, доступность вычислительных мощностей, требования к хранению и обработке данных, а также совместимость программных платформ.
Есть и вопрос технологической независимости. Доступ к зарубежным моделям и облачным сервисам может ограничиваться коммерческими условиями или внешними обстоятельствами. Поэтому российским предприятиям важно оценивать не только цену услуг, но и возможность долгосрочной работы с выбранной инфраструктурой.
Наконец, сам по себе рост числа токенов не гарантирует повышения производительности экономики. Если компания тратит больше на запросы к нейросети, но не получает измеримого улучшения результатов, увеличение потребления ИИ становится расходом, а не экономическим преимуществом.
Новый рынок ещё должен доказать свою эффективность
Китайская стратегия показывает, что конкуренция в сфере искусственного интеллекта постепенно выходит за рамки разработки наиболее мощных моделей. Всё большее значение приобретают стоимость вычислений, скорость обслуживания запросов, доступность инфраструктуры и возможность встроить нейросети в реальные производственные процессы.
Фабрики токенов призваны решить одну из главных задач отрасли: превратить сложную технологию в услугу, которой предприятия могут пользоваться без самостоятельного создания всей технической системы.
Но окончательный результат будет зависеть не от рекордных показателей производительности, а от того, найдутся ли клиенты, готовые регулярно платить за такие услуги, и смогут ли поставщики работать с прибылью.
Если эта модель окажется экономически устойчивой, искусственный интеллект станет доступнее для компаний, которые раньше не могли позволить себе собственную инфраструктуру. Если же расходы на оборудование, электроэнергию и обслуживание окажутся слишком высокими, часть построенных мощностей рискует остаться недозагруженной.
Именно поэтому главный вопрос китайского эксперимента заключается не в том, сколько триллионов токенов способны производить новые фабрики. Важно, какую реальную пользу бизнес сможет получить от этих вычислений и сколько он будет готов за неё платить.
