随着需求激增，俄罗斯企业转向中国 AI 模型

尽管莫斯科推动技术主权，俄罗斯企业仍在采用中国 AI 模型，这一冲突如今正受到 Google News 的关注。这一转变不仅出现在个人聊天机器人用户中，也已在大型机构内部显现。VTB 已承认与 Alibaba 的 Qwen 合作，而据报道，DeepSeek 在 2025 年领跑俄罗斯 AI 市场。

这使得它不只是又一个热门聊天机器人的故事。俄罗斯公司面临着获取领先西方系统的渠道受限、本土算力不足，以及在本地替代方案完全成熟前部署 AI 的压力。中国模型提供了一条可行的中间路线，但选择它们也意味着将一种对外依赖换成另一种。

因此，核心竞争并非中国与美国之间的较量。在俄罗斯内部，中国模型的可用性正与政府承诺的本土 AI 主权相竞争。Sber 和 Yandex 正在构建本地系统，但企业必须在这些平台发展的同时解决眼前的运营问题。

这一转变还揭示了使用 AI 应用与掌控其底层技术之间的重要差异。企业可以运行开放权重模型——即提供可下载参数、可本地部署的模型——却不意味着它掌控了模型训练数据、未来发展或配套硬件供应。

这种差异将塑造俄罗斯企业 AI 市场。中国系统能够降低眼前的门槛，但其采用并不会自动建立独立的俄罗斯技术栈。相反，它可能只是将依赖点从西方云服务商转移到中国模型开发商和芯片制造商。

Google News 标题实际传递的信号

最明确的变化是，中国 AI 已从消费级尝试进入可识别的俄罗斯商业运营场景。

最有力的公开案例来自俄罗斯最大的银行之一 VTB。首席执行官 Andrei Kostin 表示，该行同时使用 Qwen 和一款 Yandex 模型。他还称，约有 700 人在支持 300 项银行业务中的 AI 落地。

这些细节很重要，因为银行很少将生产环境技术视为随意试用。它们必须考虑信息安全、运营连续性、可审计性和监管义务。一款具名模型进入数百项业务，表明存在结构化部署计划，即便其具体工作负载仍未披露。

VTB 尚未公开说明其使用的是哪个版本的 Qwen、模型部署在哪里，或有哪些数据会传送给它。该行也没有区分试验性使用与全自动生产环境。这些缺口使人无法准确评估中国技术在其系统中的渗透深度。

不过，这一披露已确立了真实的企业级立足点。它还表明，俄罗斯企业未必只选择单一的国家技术栈。VTB 正将中国模型与俄罗斯模型结合使用，这意味着采购方正按任务比较工具，而非按意识形态做选择。

更广泛的市场也提供了另一项信号。一份关于俄罗斯 AI 采用情况的 1 月报告援引研究称，DeepSeek 在 2025 年占据俄罗斯市场的 43%。ChatGPT 以约 40% 紧随其后，Qwen 和 GigaChat 则各占约 6%。

这些数字需要谨慎解读。市场份额估算会因研究者衡量的是网站流量、活跃用户、应用下载量还是工作场所使用情况而不同。面向消费者的估算并不能证明俄罗斯 43% 的企业工作负载运行在 DeepSeek 上。

不过，它确实显示出人们对中国模型已有显著熟悉度。熟悉度会影响采购，因为员工、开发者和管理者往往会引入自己已熟悉的工具。因此，消费者采用可能成为工作场所试用、内部原型开发以及最终供应商评估的管道。

DeepSeek 的位置尤其值得注意，因为俄罗斯自身也拥有知名系统。Sber 运营 GigaChat，Yandex 则开发 Alice AI 和 YandexGPT 模型家族。两家公司都具备本地分发能力、俄语经验和既有的企业关系。

中国模型仍在获得关注。这表明，仅靠本土品牌并不能决定采购选择。可用性、模型质量、部署灵活性、开发者熟悉度和基础设施要求都很重要。

Google News 或许将这一故事呈现为需求激增，但证据指向的是更具体的发展：俄罗斯机构正将中国模型视为混合 AI 技术栈中的实用组件，而不只是在远处关注中国 AI 产业。

这一差异对其他地区的企业买家也很重要。模型采用往往会先通过集成层、开发者工具和特定任务试点扩散，之后企业才会公布广泛战略。公开聊天机器人排名可能遗漏这种更安静的机构采用形式。

俄罗斯提供了一个异常直观的案例，因为地缘政治限制缩小了可选范围。由此产生的选择揭示了各地企业共同面对的机制：可接受的性能、可预测的访问、可控的成本，以及对敏感数据的控制。

制裁让可用性成为竞争优势

中国模型正在取得进展，因为在俄罗斯，访问能力本身已成为一种产品能力。

俄罗斯全面入侵乌克兰后，制裁和企业撤出减少了其直接获取西方技术的渠道。先进处理器变得更难获得，多项外国数字服务也限制了俄罗斯账户、支付或区域可用性。

这种环境改变了企业评估 AI 的方式。如果员工需要绕过限制、采购部门无法向供应商付款，或合规团队无法批准数据路径，那么技术上强大的模型也几乎没有运营价值。连续性可能比基准测试领先更重要。

中国模型凭借多项优势进入这一空白。许多模型以开放权重形式发布，允许开发者下载模型参数并在自己控制的基础设施上运行。相比西方供应商，中国提供商也更有动力开拓美国和欧洲以外的市场。

开放权重部署并不意味着模型完全开源。训练数据、训练代码和开发决策仍可能保持私有。但可下载的权重让技术团队拥有比仅能通过外国应用程序接口使用的封闭模型更多部署选择。

这种灵活性对受监管企业很重要。银行可以将获批准的模型部署在受控环境中，连接至选定的内部系统，并防止敏感提示词流向公开聊天机器人。该机构仍必须测试模型行为，并保护其周边软件的安全。

俄罗斯的企业 AI 支出表明，企业无法只是等待。政府数据称，企业在 2025 年实施 AI 的支出超过 2500 亿卢布。VTB 的 Kostin 将 AI 描述为银行的竞争必需品，而不仅仅是降低开支的手段。

同一份企业 AI 报告也揭示了俄罗斯买方面临的矛盾：企业正在将 AI 纳入运营，而立法者仍在界定如何治理外国系统。

3 月提出的一项监管草案考虑对外国神经网络实施限制或禁令。若被广泛颁布，此类规则可能同时覆盖中国和西方系统。政治结盟并不会自动让 Qwen 或 DeepSeek 变成俄罗斯技术。

眼前的商业逻辑依然有说服力。企业需要模型来处理文档、辅助客户服务、开发软件、进行搜索、审查风险，以及提升员工生产力。在俄罗斯自主开发出竞争性本土技术栈的每一层之前，它们无法暂停这些项目。

因此，中国模型从时机中受益。它们出现在西方访问渠道变得不那么可靠之后、俄罗斯替代方案尚未取得无可争议领先地位之前。这是一个由稀缺性和实施压力共同创造的市场窗口。

类似机制也出现在俄罗斯以外。Associated Press 报道称，中国模型正吸引企业，因为它们提供有竞争力的能力和更大的部署自由。一些用户认为，它们已足以处理常规编码、研究和商业任务。

全球代理式 AI 的兴起强化了这一经济逻辑。AI 代理是要求模型完成多个相互关联步骤的软件，例如研究潜在客户、更新记录并起草回复。每增加一个步骤，就会产生更多模型调用。

随着使用量成倍增长，推理要求上的细微差异可能变得具有重要运营意义。因此，企业采用趋势有利于那些足以胜任重复任务的高效模型，即使另一款模型在某项狭窄基准测试中领先。

俄罗斯进一步强化了这一逻辑，因为可用性和部署控制带有地缘政治分量。买家不是在开放的全球市场中选择模型，而是在受限的服务、支付渠道、硬件和监管预期之内进行优化。

中国模型挑战俄罗斯的自主 AI 计划

俄罗斯每一次部署 Qwen 或 DeepSeek，都会解决眼前问题，同时让莫斯科的主权叙事更加复杂。

俄罗斯官员一再表示，该国需要反映国家利益的本土 AI 系统。本土领军企业支撑着这一目标。Sber 开发 GigaChat，Yandex 维护其模型家族，其他公司则为企业使用构建更狭窄的系统。

政府还考虑过为俄罗斯 AI 建立正式分类。一项拟议框架将区分主权模型和国家模型，并由安全机构参与认证。根据报道中的定义，主权模型必须由俄罗斯公司和公民在俄罗斯境内开发和运营。

这一标准制造了明显张力。即使俄罗斯企业下载并微调 Qwen，它仍然是 Alibaba 的模型。即使 DeepSeek 的权重运行在俄罗斯服务器上，它仍然根植于中国研究机构。

微调是指通过额外示例或反馈，为特定任务调整既有模型。它可以提升俄语表现、加入行业术语或塑造响应行为。但它并不会重建基础模型原有的训练过程。

这一差异很重要，因为控制包含多个层面。企业可以控制部署，同时依赖外国研究路线图；可以在本地存储数据，同时依赖外国模型架构；可以定制行为，同时又无法完全了解原始训练集。

这使得中国 AI 成为俄罗斯本土模型战略的强劲对手。竞争未必在于哪个聊天机器人写出的答案最好，而在于企业会等待本土基础模型，还是会基于已经满足自身需求的国外系统构建应用。

俄罗斯开发者面临着一个熟悉的软件决策。采用成熟模型可以缩短部署时间，并让团队获得现有的库、示例和社区支持。构建基础模型则需要专业人才、海量数据、大型计算集群和反复评估。

据报道，MWS AI 的估算认为，打造世界级基础模型的成本极高，且无法保证能达到全球竞争对手的水平。一项俄罗斯认证提案说明了政策如何回应这一技术差距。

本土厂商仍保有显著优势。它们了解当地监管环境，能够围绕俄罗斯商业流程打造产品，并可在俄罗斯司法管辖下提供合同。其模型在某些行业中也可能更好地处理本地机构语言。

这些优势可以与中国基础模型并存。俄罗斯厂商可以围绕中国基础模型构建应用、检索系统、安全层或行业工作流。即使其核心智能的一部分源自国外，客户看到的仍会是本地产品。

这种分层方式使市场份额标签的信息价值下降。以俄罗斯品牌销售的服务，可能结合了中国权重、俄罗斯微调、本地存储的数据和国产界面软件。简单地将其称为俄罗斯或中国，掩盖了真实的依赖关系图谱。

GigaChat 本身就体现了本土领军者所承受的压力。Sber 持续投资其模型家族，但该银行同样需要先进硬件来训练和运行模型。制裁使西方加速器难以通过正常渠道获得。

Sber 首席执行官 German Gref 表示，该银行希望为 GigaChat 采购中国处理器。这一请求表明，即便是一款以本土品牌推出的模型，也可能依赖进口基础设施。有关寻找中国芯片的报道指出，俄罗斯买家将与中国大型科技公司争夺受限供应。

硬件问题削弱了任何关于 AI 独立性的简单论断。模型的国籍并不能决定其底层芯片的来源。本地托管也无法保证对替换零部件、编译器工具、网络设备或下一代加速器的控制。

俄罗斯仍可通过本地部署和国内应用建立更强的运营自主性。然而，全栈主权要求在模型、软件、数据中心、处理器和生产能力等各方面拥有控制力。与中国的合作弥补了一些缺口，也暴露了另一些缺口。

结果形成了一种逆转。原本旨在将俄罗斯与先进西方技术隔离的制裁，反而推动其与中国 AI 生态系统更深度融合。莫斯科获得了替代方案，但北京的模型开发商和硬件生产商也因此对俄罗斯下一层软件体系获得了战略影响力。

更低门槛并不意味着没有安全与可靠性风险

中国 AI 为俄罗斯提供了一条可行的前进路径，但可获得性不应被误认为低风险。

第一个不确定性涉及数据治理。在企业自身环境中运行开放权重，可以减少对外部供应商的暴露。然而，周边部署仍需要安全存储、访问控制、监控，以及规范哪些员工可以提交敏感信息的规则。

使用托管的中国应用会带来不同的风险状况。提示词、上传文档、元数据和生成内容，可能会经过客户无法直接控制的基础设施。俄罗斯机构必须确定这些信息在哪里处理，以及适用哪些法律。

本地部署也带来运营责任。客户必须维护推理服务器、修补依赖项、测试新版本，并保护模型端点免受滥用。可下载模型将控制权转移给买方，也同时转移了工作负担。

第二个不确定性是可靠性。模型可能产生幻觉，也就是生成看似合理却缺乏依据的说法。当企业将 AI 用于合同、信贷决策、监管摘要或客户沟通时，这种行为会变得危险。

俄罗斯央行行长 Elvira Nabiullina 曾主张，应对结果进行监管，而不是试图消除技术中的每一种风险。她的做法承认，无论模型源自何处，运营控制都至关重要。

因此，企业应以同样针对具体任务的标准评估 Qwen、DeepSeek、GigaChat 和 Yandex 系统。这些测试应衡量事实准确性、拒答行为、俄语表现、延迟、安全性以及人工审核成本。

通用基准排名无法回答这些问题。一个在编程问题上表现出色的模型，可能会错误处理俄罗斯法律文件。另一个模型或许能准确总结文本，却可能在智能体调用外部工具时失效。

第三个不确定性涉及审查和政治立场。中国和俄罗斯当局都寻求对 AI 输出施加更大影响，但双方优先事项并不完全一致。中国模型的安全规则、训练选择或对历史事件的处理方式，可能并不符合俄罗斯机构的预期。

微调可以改变部分行为，但无法保证彻底消除隐藏偏见或不安全的回复模式。企业需要进行对抗性测试，即让评估人员刻意探测系统的失败、操纵和不一致回答。

第四项风险是对供应商和路线图的依赖。开放权重允许机构继续运行已下载的版本，即使开发者改变未来的分发方式。这比完全依赖远程服务更能保障连续性。

但旧版本可能会落后。新的安全修复、推理能力、上下文长度和效率改进，仍与原始开发者或社区绑定。一家俄罗斯企业可能保有访问权，却失去竞争力。

产能也是另一项约束。中国模型提供商必须满足国内需求和不断扩大的全球采用规模。最近一款中国模型发布后大受欢迎，其开发者一度暂停接受新订阅，表明需求可能超过基础设施承载能力。

硬件在更深层面造成同样的问题。俄罗斯可能希望获得中国处理器，但中国云服务商和互联网公司同样需要它们。政治合作并不能保证在制造产能有限时，俄罗斯买家会获得优先供应。

最后，所报道的采用数据仍需独立验证。DeepSeek 的 43% 份额是一项重要指标，但它并未说明企业营收、生产工作负载，或使用该模型的俄罗斯企业数量。

更稳妥的结论比标题更为有限。中国 AI 模型已在俄罗斯获得显著关注，并有记录显示被机构采用。现有公开证据尚不足以证明它们在俄罗斯企业 AI 的每个细分领域都占据主导地位。

这种区分可以保护买家，避免在缺乏分析的情况下追随势头。流行度能够带来开发者支持和集成选项，但无法取代内部评估。每项工作负载都需要各自的安全、准确性和连续性门槛。

构建混合模型系统的机构，也需要对这些决策保留持久记录。一个可搜索的AI 知识库可以保存评估笔记、获批使用场景、模型变更，以及采购决策背后的证据。

三个信号将显示这一转变是否持久

下一阶段将由企业部署、监管和硬件获取决定，而不只是聊天机器人的关注度。

第一个信号是，是否有更多俄罗斯企业明确表示在生产环境中使用中国模型。VTB 提供了一个具体案例，但一家银行无法定义整个市场。来自电信运营商、工业集团、零售商和政府承包商的披露，将增强采用趋势的论点。

最有价值的披露将包含实际工作负载。企业仅表示使用 AI，透露的信息很少；若明确指出文档审阅、软件辅助、呼叫中心支持或内部搜索，则能证明模型已进入日常运营。

买家还应关注部署是否保持混合状态。VTB 同时采用 Qwen 和一款 Yandex 模型，表明企业可能会将不同任务路由到不同系统。这种做法会削弱由单一国家模型控制市场的观点。

模型路由器是一种软件，它根据任务类型、敏感性、速度和准确性等因素，将每个请求发送至合适的系统。路由可以帮助企业保持议价能力，并避免依赖单一供应商。

如果更多俄罗斯企业采用这种架构，中国模型可能会成为组件，而非完整平台。它们的影响力仍将十分显著，但本土企业可以保留对界面、数据连接和客户关系的控制。

第二个信号是俄罗斯 AI 监管的最终形态。除非立法者为特定国家的合作伙伴制定豁免、本地化路径或特殊待遇，否则针对外国模型的限制将直接影响 Qwen 和 DeepSeek。

认证规则可能通过要求俄罗斯所有权或开发来偏向本土厂商。它们也可能促使企业将经过定制的外国模型重新标记为本地产品，使市场更难衡量。

执法将比术语更重要。监管机构必须决定规则是否适用于公共聊天机器人、可下载权重、托管 API、嵌入式软件，还是企业内部使用的所有模型。每一种定义都会产生不同的赢家。

广泛限制可能减缓实施速度，并保护 Sber 或 Yandex。它们也可能提高已围绕中国系统建立工作流的企业成本。聚焦敏感数据的狭窄规则，或许能保留更多竞争。

任何对中国技术的豁免都会暴露一种政治选择。它将表明，主权意味着摆脱西方供应商，而非摆脱所有外国技术。这种解释将强化中国在俄罗斯 AI 技术栈中的角色。

第三个信号是对计算基础设施的获取。俄罗斯可以下载开放权重，但要向数百万用户提供大型模型服务，仍需要加速器、网络、内存、能源和技术支持。软件的可获得性无法抹去这些物理要求。

Sber 对中国芯片的寻找使这一约束变得清晰可见。Huawei 和其他供应商必须首先满足中国国内的大量需求。俄罗斯机构可能面临延迟、有限配额，或难以获得足够硬件来支持大规模部署。

如果俄罗斯买家获得了可观的中国加速器产能，采用趋势将进一步增强。企业可以在本地托管更多模型，并减少对难以获得的西方云平台的依赖。

如果硬件仍然稀缺，更小或效率更高的模型将更具吸引力。俄罗斯企业也可能依赖中国托管服务，这将加深外部依赖，并使数据治理主张更为复杂。

国产硬件的进展可能削弱中国的影响力，但这需要的不只是公告。观察者应关注产量、实际运行的数据中心部署、软件兼容性，以及在企业工作负载下的持续稳定运行。

这三个信号构成了一项实用测试。更多具名部署将证实需求存在。宽松的监管将维持准入。可靠的硬件供应将使采用能够扩大规模。

任何一个环节失效都可能改变市场走向。严格监管可能促使企业转向获得认证的俄罗斯系统。硬件受限可能制约本地托管。任务表现不佳则可能使工作负载回流至可用的国产或西方替代方案。

近期最可能出现的结果是一个分层市场。俄罗斯企业将根据工作负载，组合使用本地应用、国产模型和中国基础模型。政治表述将强调主权，而技术团队会针对自己能够部署的方案进行优化。

官方雄心与运营现实之间的差距，正是这一故事的重要性超越俄罗斯本身的原因。世界各地的企业都在发现，模型选择涉及的远不止基准测试分数。控制力、连续性、基础设施与监管许可，都可能决定最终胜出的是哪一套系统。

通过 Google News 追踪这一事件的读者，不应只看总体热度。决定性的证据将来自具名的生产系统、具有约束力的规则，以及已交付的算力容量。

对开发者和企业采购方而言，眼下的行动很直接：追踪每项工作流由哪个模型提供服务、其数据流向何处、由哪些硬件支撑，以及能够多快完成替换。这些答案将揭示，采用新方案究竟带来了灵活性，还是仅仅改变了依赖背后所在的国家。