Китайский стартап MiniMax, базирующийся в Шанхае, представил новую большую языковую модель (LLM) под названием M1, вызвавшую оживлённое обсуждение в индустрии искусственного интеллекта. Причина интереса — не только функциональность модели, но и необычайно низкая стоимость её обучения, которая, по словам компании, составила всего $534 700. Для сравнения, обучение GPT-4o от OpenAI, по оценкам экспертов, стоило более 100 миллионов долларов — почти в 200 раз дороже.

MiniMax — новый игрок с серьёзными амбициями

Компания MiniMax уже известна на китайском рынке как разработчик ИИ-приложений, включая генератор изображений Hailuo AI и платформу Talkie для создания виртуальных аватаров. Согласно доступной информации, у стартапа десятки миллионов пользователей по всему миру и около 50 тысяч корпоративных клиентов. В числе инвесторов MiniMax числятся Tencent, Alibaba и другие технологические гиганты КНР, что подтверждает серьёзность заявленных намерений.

Что известно о модели M1

ИИ-модель M1 была представлена 16 июня 2025 года. По заявлениям разработчиков, она может успешно конкурировать с решениями ведущих мировых компаний в сфере генеративного ИИ — такими как OpenAI (ChatGPT), Anthropic (Claude) и DeepSeek. При этом обучение MiniMax M1 проводилось при минимальных затратах, что потенциально способно изменить экономику всей индустрии.

В компании утверждают, что M1 демонстрирует высокие показатели производительности и креативности, несмотря на ограниченные инвестиции в обучение. Независимая проверка этих данных пока не проведена, но сама возможность создания полноценной ИИ-системы за столь скромную сумму уже вызывает серьёзный интерес со стороны экспертов и инвесторов.

Угроза для западных ИИ-компаний

Если MiniMax действительно удалось обучить модель сопоставимую по возможностям с GPT-4 при существенно меньших расходах, это может серьёзно изменить расстановку сил в отрасли. Такие новости особенно чувствительны для компаний, которые уже вложили миллиарды долларов в разработку ИИ — в первую очередь, OpenAI, Microsoft, Google и Amazon.

Как показало исследование издания The Information, OpenAI может понести убытки до $14 млрд в 2026 году, а выйти на самоокупаемость — не ранее 2028 года. На этом фоне появление конкурентов, предлагающих более дешёвые решения с сопоставимыми возможностями, может снизить спрос на платные ИИ-сервисы, в том числе и на ChatGPT.

В ответ на рост конкуренции OpenAI уже начал снижать стоимость использования своих ИИ-моделей, например, на 80% удешевил модель GPT-o3. Однако это произошло ещё до появления M1 от MiniMax.

Влияние на рынок инфраструктуры ИИ

Экономичность MiniMax M1 может оказать влияние и на смежные рынки — облачные платформы (AWS, Azure, Google Cloud), а также производителей аппаратного обеспечения, включая Nvidia, поставляющую ускорители для ИИ-вычислений. Если спрос на дорогостоящие вычислительные мощности сократится, это затронет финансовые потоки целого ряда компаний.

Вспомним ситуацию с моделью DeepSeek R1, после объявления о которой акции Nvidia упали на 17%, а рыночная капитализация компании снизилась на 600 миллиардов долларов всего за один день. Пока влияние MiniMax M1 на биржу оказалось менее значительным, но его эффект может проявиться позже.

Будущее MiniMax и вызовы OpenAI

Судя по темпам развития китайских разработчиков, индустрия генеративного ИИ всё более становится полем глобальной конкуренции, где стоимость и эффективность оказываются важнее бренда. Если модели вроде MiniMax M1 действительно способны заменить GPT-4 в реальных задачах, это может радикально изменить расстановку сил в ИИ-экономике ближайших лет.

Официальной информации о размере команды MiniMax или о её генеральном директоре Яне Цзюньцзе крайне мало. Однако за счёт широкого набора сервисов и активной поддержки со стороны IT-гигантов Китая, компания уверенно наращивает присутствие в разных странах мира.

Вывод

Появление MiniMax M1 может стать переломным моментом в развитии рынка искусственного интеллекта. Если технология действительно столь эффективна и доступна, это означает, что будущее ИИ может оказаться не в руках крупных корпораций с миллиардными бюджетами, а у гибких и амбициозных разработчиков, способных создавать конкурентоспособные решения в разы дешевле.