בינה מלאכותית כמעט בחינם: המתחרות הסיניות מכרסמות בשוליים של OpenAI ואנת'רופיק

במשך רוב 2025 שלטו המודלים האמריקאיים באופן-ראוטר, פלטפורמה שמחברת מפתחים למאות מודלי בינה מלאכותית. כשלושה רבעים מהטוקנים שעברו בה השתייכו למודלים שפותחו בארצות הברית. בתחילת יוני 2026 המגמה התהפכה, והמודלים הסיניים עברו את האמריקאיים בנפח הטוקנים. דיפסיק הובילה את הזינוק, לצד מודלים של עליבאבא, מינימקס, זד-איי, מונשוט וסטפפאן.

זהו מדגם משמעותי של יותר מ-450 טריליון טוקנים שנמדדו מתחילת 2026 עד אמצע יוני, אך הוא לא מספק תמונה מלאה כי פעילות ישירה מול openAI, אנתרופיק, גוגל ומיקרוסופט נמצאת מחוץ למדידה. גם המדד עצמו סופר טוקנים, ולא הכנסות או מספר לקוחות. מודל זול שמייצר תשובות ארוכות יכול לתפוס נתח גדול בנפח, בזמן שנתח ההכנסות שלו נשאר קטן בהרבה.

ועדיין, השינוי מצביע על מעבר מהתלהבות סביב מודלים סיניים לאימוץ בפועל. המודלים הסיניים כבר הפכו מאיום תיאורטי לחלופה עסקית עבור חברות מערביות, בעיקר במערכות שבהן כל פעולה של סוכן בינה מלאכותית מפעילה רצף ארוך של שאילתות. סוכן שמחפש מידע, כותב קוד, בודק אותו ומתקן שגיאות יכול לצרוך פי 15 טוקנים מבקשה רגילה. במצב כזה פער קטן בתעריף הופך במהירות למיליוני דולרים עבור לקוח גדול.

המהפך בנפח הטוקנים מסביר גם את האזהרה החריפה שהגיעה מוושינגטון על מה שיקרה לתקציבי הביטחון אם סין תנצח במרוץ ה-AI.

הפער באיכות מצטמצם, הפער בעלות הופך להיות חשוב יותר לארגונים. קימי K3 של מונשוט כולל 2.8 טריליון פרמטרים, ראייה ממוחשבת וחלון הקשר של מיליון טוקנים. הוא הגיע למקום השלישי במדד האיכות של Artificial Analysis, מאחורי קלוד אופוס 5 ו-GPT-5.6 Sol. מדובר בהישג משמעותי עבור מעבדה סינית, אך קימי K3 הוא מודל סגור, ומשקלי המודל אינם זמינים להורדה.

גם המחיר שלו שונה מהתדמית שנוצרה סביב התעשייה הסינית. קימי גובה 3 דולר למיליון טוקנים בקלט ו-15 דולר בפלט, תמחור שמתקרב לדגמים המערביים. הוא גם מפיק תשובות ארוכות ופועל בקצב מתון יחסית. המשמעות היא שהמודלים הסיניים כבר מתחרים בחזית האיכות, בעוד יתרון המחיר משתנה מאוד בין חברה לחברה ובין סוגי שימוש.

עליבאבא מקדמת במקביל את קוון 3.7 מקס, המודל המוביל שלה למשימות סוכנים ממושכות, קוד ועבודה מרובת שלבים. החברה מעוניינת להפוך את משפחת קוון משירות שמייצר תשובות לתשתית שמבצעת תהליכים עסקיים. האישור לשלב את קוון במכשירי אפל בסין מעניק למודל תפוצה רחבה ומחזק את פעילות הענן של עליבאבא. השותפות עם אפל עשויה להפוך את קוון ממוצר למפתחים לתשתית צרכנית רחבה.

המחיר של דיפסיק משנה את כללי המיקוח

האיום הכלכלי הבולט מגיע מדיפסיק V4. גרסת Flash כוללת 285 מיליארד פרמטרים, שמתוכם 13 מיליארד מופעלים בכל טוקן. גרסת Pro כוללת 1.6 טריליון פרמטרים ו-49 מיליארד פעילים. שתיהן מציעות חלון הקשר של מיליון טוקנים, והמשקלים מופצים ברישיון MIT שמאפשר שימוש, התאמה והפעלה עצמאית.

התעריף של Flash עומד על 14 סנט למיליון טוקנים בקלט ו-28 סנט בפלט. קלט שנמצא בזיכרון המטמון עולה פחות מסנט למיליון טוקנים. לשם השוואה, GPT-5.6 Luna של אופן-איי גובה דולר בקלט ו-6 דולר בפלט. הפלט של דיפסיק זול ממנו ביותר מפי 21. מול GPT-5.6 Sol, שגובה 30 דולר לפלט, הפער עובר פי 100. ההשוואה משקפת מחירון, בעוד רמת הדיוק, מהירות העבודה, אורך התשובה והיכולת לבצע משימה מלאה משפיעים על העלות בפועל.

• יוצאים מחלון הצ'אט: אסטרה ופייבל כבר מפעילים את המחשב בעצמם
• המודלים הסיניים מצמצמים את הפער מול OpenAI ואנתרופיק

הבדל של כמה דולרים למיליון טוקנים נשמע שולי בשימוש ביתי. עבור חברה שמפעילה מוקד שירות, סוכן תוכנה או מערכת לניתוח מסמכים, החשבון נראה אחרת. מיליארד טוקנים של פלט עולים כ-280 דולר בדיפסיק Flash, לעומת 6,000 דולר ב-Luna ו-30 אלף דולר ב-Sol. מערכת שמייצרת עשרות מיליארדי טוקנים בחודש כבר עומדת בפני פער של מאות אלפי דולרים.

משקלים פתוחים מוסיפים שכבה נוספת. חברה גדולה יכולה להריץ את המודל על שרתים משלה, להתאים אותו לנתונים פנימיים ולצמצם תלות בספק יחיד. עדיין קיימות הוצאות כבדות על שבבים, חשמל, מהנדסים, אבטחה וניטור. עבור עסק קטן, שירות ענן סגור עשוי להישאר זול ופשוט יותר. עבור בנק, חברת ביטוח או גוף ממשלתי שמפעילים נפח עצום ומחזיקים מידע רגיש, שליטה במודל ובתשתית עשויה להצדיק את ההשקעה.

כאן מתחיל האיום על המודל העסקי של המעבדות האמריקאיות. אופן-איי עברה בתחילת 2026 קצב הכנסות שנתי של יותר מ-25 מיליארד דולר, לעומת 21.4 מיליארד דולר בסוף 2025. אנתרופיק סיימה את 2025 בקצב שנתי של כ-9 מיליארד דולר. הצמיחה מהירה, אך אופן-איי גם מתכננת הוצאות מחשוב מצטברות של כ-600 מיליארד דולר עד 2030. כל ירידה במחיר ה-API מחייבת עלייה בהיקף השימוש או התייעלות חדה בעלות המחשוב כדי לשמור על הרווח הגולמי.

המעבדות המערביות ינסו להצדיק את הפרמיה דרך אמינות, אבטחת מידע, אחריות חוזית, תמיכה ארגונית וחיבור למערכות קיימות. מודל שמפיק קוד זול אך דורש בדיקות רבות עלול לעלות יותר ממודל יקר שמסיים את המשימה בניסיון הראשון. עבור חברות מפוקחות, מיקום השרתים, זהות בעלי המודל, הגנת הפרטיות והיכולת להסביר לרגולטור את אופן הטיפול במידע עשויים להיות חשובים יותר מתעריף הטוקן.

התחרות גם משנה את מבנה השוק. לקוחות יכולים לפצל משימות: מודל חזית יקר מקבל החלטות מורכבות, ומודל זול מטפל בסיכומים, מיון מסמכים ובדיקות שגרתיות. המעבר הזה מצמצם את מספר הטוקנים שנשלחים למודל היקר ומכריח את הספקיות להתחרות על שכבת הערך הגבוהה, במקום למכור את אותו מודל לכל פעולה.

• אחרי שניצח את בולט: עכשיו נראה אם הרובוט יכול להחליף עובד
• הרגולטור הבריטי בדק את הכרטיסים לאואזיס, ומצא שלא היה שם תמחור דינמי בכלל

הנהנית המרכזית עשויה להיות אנבידיה, אך גם כאן התוצאה תלויה בקצב התרחבות השימוש. מודלים יעילים מורידים את עלות הפעולה ומאפשרים להפעיל יותר סוכנים, יותר יישומים ויותר שאילתות. תופעה דומה התרחשה במחשוב ובתקשורת: כל יחידה הפכה זולה יותר, והצריכה הכוללת עלתה. מנגד, שיפור מהיר מאוד ביעילות יכול לצמצם את מספר השבבים הדרוש לכל משימה.

אנבידיה מתכוננת לשני התרחישים. פלטפורמת ורה רובין אמורה להפחית עד פי 10 את עלות הפקת הטוקן לעומת בלקוול, ומשפחת Nemotron מעניקה למפתחים מודלים פתוחים שמותאמים לתשתית שלה. רובין נועדה להגן על מעמדה של אנבידיה גם כשהלקוחות דורשים יותר ביצועים בפחות כסף.

בביזפורטל יש 25 כתבות על דיפסיק

היתרון של אנבידיה רחב, אך הוא כבר מתמודד עם שבבי הענן של גוגל, אמזון ומיקרוסופט ועם מעבדים סיניים של וואווי ועליבאבא. המודלים מסין מפחיתים את כוח התמחור של אופן-איי ואנתרופיק, ובמקביל מעניקים ללקוחות סיבה להפעיל יותר מחשוב. המנצח בשלב הבא עשוי להיות מי שמחזיק במערכת ההפעלה של הבינה המלאכותית - השבבים, התוכנה, התקשורת וכלי ההפעלה - ולא בהכרח מי שמציג את המודל החכם ביותר השבוע.