כיצד סין סוגרת את הפער בבינה מלאכותית עם ארצות הברית

מכון הבינה המלאכותית הממוקד בבני אדם של אוניברסיטת סטנפורד (HAI) פרסם את מדד הבינה המלאכותית של 2026 באפריל, וגילה כי הפער בין מודלי הבינה המלאכותית האמריקאיים והסיניים המובילים צמצם ל-2.7 נקודות אחוז. Claude Opus 4.6 של Anthropic עלה לראש לוח התוצאות של Chatbot Arena עם ציון של 1,503 נכון למרץ 2026, בעוד ש-Dola-Seed-2.0-Preview של ByteDance עקב ב-1,464 — הפרש של 39 נקודות, על פי הדוח.

שולי זה הם התכווצות חדה ממאי 2023, כאשר מודלים אמריקאיים הובילו מתחרויות סיניים ב-17.5 עד 31.6 נקודות אחוז על פני אמות מידה עיקריות, כפי שמצא מכון HAI של סטנפורד. מודלים של שתי הדינות החליפו את המקום הראשון בלוחות דירוג שונים מספר פעמים מאז תחילת 2025, כולל רגע בפברואר 2025 כאשר DeepSeek-R1 התאים עם המערכת המובילה של ארצות הברית, על פי הדוח.

הוצאה הרבה פחות, לכל זאת עדכון

הפער בביצועים הצר מגיע למרות פער מימון רחב. חברות ארצות הברית משכו 285.9 מיליארד דולר בהשקעה פרטית בבינה מלאכותית ב-2025, לעומת 12.4 מיליארד דולר בסין — יחס של בערך 23 ל-1, על פי מכון HAI של סטנפורד. המכון הזהיר כי הנתון הסיני כנראה מוקתן הוצאה אמיתית, שכן בייג'ינג מנחה משאבים דרך כלים מכווני מדינה שמסדי נתונים פרטיים אינם תופסים במלואם; סטנפורד העריך שסין פרסמה בערך 912 מיליארד דולר דרך קרנות כאלה בתחומים כלכליים בין 2000 ל-2023.

גדלי עסקאות פרטיים מדגימים את הניגוד: Anthropic לבדו הגיע לסיבוב Series G של 30 מיליארד דולר בפברואר 2026 בהערכה של 380 מיליארד דולר, על פי דיווח שצוטט על ידי implicator.ai, בעוד שמעבדות בינה מלאכותית סיניות ביחד משכו כ-100 מיליון דולר מהשקעים מהמפרץ בסביבות אותה תקופה, בהשוואה לכ-15 מיליארד דולר הזורמים למעבדות בארצות הברית.

ההימור בקוד פתוח

הסיבה המרכזית ללכידה המהירה של סין היא אסטרטגיית ההפצה של קוד פתוח שלה. מעבדות סיניות כמו DeepSeek, Qwen של Alibaba, Kimi של Moonshot AI, MiniMax ו-Zhipu פרסמו מודלים רבים כהורדות משקל פתוח שמפתחים ברחבי העולם יכולים להפעיל ולשנות בחינם, על פי דיווח מ-Rest of World. מנהיגי ארצות הברית OpenAI ו-Anthropic במקום זאת שמרו את המערכות הקדומות שלהם מאחורי ממשקי API בתשלום והנויות, הגנה על השוליים אך הגבלת הפצה גלובלית, על פי אותו דיווח.

האסטרטגיה שילמה במונחי אימוץ: מודלים בקוד פתוח סיניים — בהנהגת Qwen, MiniMax ו-DeepSeek — הגיעו לבערך שליש מהשימוש בדגם שפה גדול גלובלי, עלייה מכמעט כלום בסוף 2024, על פי ניתוח של Fortune. דחיפת יעילות עלויות של DeepSeek הייתה חלק מהשינוי הזה; החברה האם אמרה שהיא יכולה ליצור מיליון אסימונים של פלט בערך 3 יואן (בערך 50 סנט), בערך חמישית מעלות ChatGPT בו-זמנית, על פי דיווח של Fortune.

מדד 2026 של מכון HAI של סטנפורד ציין היפוך חלקי של המגמה הזו: כמה חברות סיניות נעות לכיוון מודלים סגורים, תשלום. Alibaba השיקה את Qwen3.6-Plus ו-Qwen3.5-Omni כשירותי ענן בתשלום, ו-Zhipu שחרר את ה-GLM-5-Turbo שלה כסגור-מקור, בתמחור של 1.40 דולר למיליון אסימוני קלט ו-4.40 דולר למיליון אסימוני פלט — מתחת לשיעורי Anthropic של 5/25 דולר לחברת Claude Opus 4.6, על פי סיכום implicator.ai של הדוח.

שבבים וביקורים

ההגישה המעשית של Nvidia לשוק מרכז הנתונים של סין נכווצה בין הגבלות וושינגטון על ייצוא שבבים מתקדמים. בסוף השנה הכספית 2026, החברה רשמה אפס הכנסה משבבי H20 — דגם מעוצב לסין — בעבור הרבע האחרון שלה, וגם בייג'ינג הרתיעה בנפרד חברות מקומיות מן השימוש בתוצרי Nvidia בגלל דאגות אבטחה, על פי דיווח של Gulf News על תוכניות ייצור שבבי החברה.

Huawei השתמשה בפתח להרחיב את קו שבבי Ascend שלה. החברה מתכננת לייצר בערך 600,000 יחידות של Ascend 910C ב-2026 — בערך כפול פלט 2025 — ולהעלות את ייצור תבנית Ascend הכולל לכמו 1.6 מיליון יחידות, על פי דיווח של Gulf News, המצטט יעדי ייצור. השבבים עדיין מיוצרים בטכנולוגיית תהליך 7-ננומטר דרך בן ברית מקומי SMIC, בהשוואה לנודים 4-ננומטריים המשמשים ב-GPU החדשות ביותר של Nvidia, ו-Huawei עדיין מסתמכת על רכיבי זיכרון רוחב פס זרים, על פי אותו דיווח.

איפה כל צד באמת מוביל

ההערכה של מכון HAI של סטנפורד אינה שסין עקפה את ארצות הברית לחלוטין, אלא שתי המדינות מובילות על מדדים שונים. ארצות הברית עדיין מובילה בהשקעה כוללת, ייצור דגמי גבול-גבול, ותשתיות מחשוב. סין מובילה בנפח ההוצאה בבינה מלאכותית, ציטוטים, הגשות פטנט והתקנות רובוטים תעשייתיים, על פי סיכום מדד 2026.

בפטנטים, גופים סיניים הגישו 69.7% מפטנטי בינה מלאכותית ברחבי העולם, וחוקרים סיניים ייצרו 23.2% מהפרסומים בבינה מלאכותית גלובלית ו-20.6% מהציטוטים, בהשוואה ל-12.6% לארצות הברית, על פי מדד 2026 של מכון HAI של סטנפורד כפי שדווח על ידי The Next Web. על רובוטיקה, סין התקינה בערך 295,000 רובוטים תעשייתיים בתקופה שנמדדה — בערך תשע פעמים 34,200 של ארצות הברית, אותו דיווח מצא.

המדד גם סימן כשל ארצות הברית לא קשור לשבבים או מימון: ההגירה של חוקרים בבינה מלאכותית לארצות הברית נפלה 89% מאז 2017, עם ירידה של 80% בשנה האחרונה לבדה, למרות שארצות הברית עדיין מארחת יותר חוקרי בינה מלאכותית מכל מדינה אחרת, על פי סיכום מכון HAI של סטנפורד של הדוח.

מדיניות תעשייתית מול הימורי המגזר הפרטי

אסטרטגיות בסיסיות של שתי המדינות שונות מבחינה מבנית. הגישה של סין משקעת פיתוח בינה מלאכותית בתוך מסגרת המתויקת של המדינה של מדיניות תעשייתית וקרנות הנחיית ממשלה, כפי שמשתקף בנתוני ההשקעה שתוארו לעיל, בעוד שהמודל של ארצות הברית מסתמך יותר על גיוס הון פרטי ותחרות תאגידית בין מעבדות כמו OpenAI, Anthropic, Google ו-xAI.

התחרות מסחרית בתוך תעשיית ארצות הברית הפכה גם לציבורית. בעל הדעת של OpenAI Sam Altman וראש Tesla ו-xAI Elon Musk החליפו נקבות ציבוריות — Musk קרא לאלטמן "Scam Altman," בעוד שאלטמן ביקר בתוכניות מרכז נתונים לוויני של Musk כלא ניתנות לביצוע, על פי Business Insider Japan. למרות הספרות הזו, חברות בינה מלאכותית אמריקאיות גדולות — כולל OpenAI, Anthropic, xAI, Google ו-Nvidia — הסכימו לכללי ההנהגה של הבית הלבן של תקנים בטיחותיים התנדבותיים, הדוח ציין.