Jak Chiny zmniejszają lukę w sztucznej inteligencji ze Stanami Zjednoczonymi

Instytut Sztucznej Inteligencji Skoncentrowanej na Człowieku (HAI) Uniwersytetu Stanforda opublikował swój 2026 AI Index w kwietniu, informując, że luka między najlepszymi amerykańskimi i chińskimi modelami AI zmniejszyła się do 2,7 punktu procentowego. Model Claude Opus 4.6 firmy Anthropic zajął pierwsze miejsce na liście liderów Chatbot Arena z wynikiem 1503 punktów od marca 2026 roku, a następnie Dola-Seed-2.0-Preview firmy ByteDance z wynikiem 1464 punktów — różnica 39 punktów, zgodnie z raportem.

Jest to znaczne zmniejszenie luki z maja 2023 roku, gdy modele amerykańskie przewyższały chińskich konkurentów o 17,5 do 31,6 punktu procentowego w głównych benchmarkach, odkrył Stanfords HAI. Modele dwóch krajów wielokrotnie zamieniały się miejscem na czołowych pozycjach na różnych rankingach od początku 2025 roku, w tym moment w lutym 2025 roku, gdy DeepSeek-R1 krótko dorównał wiodącemu systemowi amerykańskiemu, zgodnie z raportem.

Wydawanie znacznie mniej, jednak догонянe

Zmniejszenie luki wydajności nastąpuje pomimo dużej luki w finansowaniu. Amerykańskie firmy przyciągnęły 285,9 miliardów dolarów prywatnych inwestycji w AI w 2025 roku w porównaniu z 12,4 miliardami dolarów w Chinach — stosunek wynoszący około 23 do 1, poinformował Stanfords HAI. Instytut ostrzegł, że chińska liczba prawdopodobnie nie pokazuje rzeczywistych wydatków, ponieważ Pekin kieruje zasoby poprzez kierowane przez państwo pojazdy, które prywatne bazy danych nie w pełni rejestrują; Stanfords oszacował, że Chiny wdrożyły około 912 miliardów dolarów poprzez takie fundusze w różnych branżach między 2000 a 2023 rokiem.

Rozmiary prywatnych transakcji ilustrują kontrast: sama Anthropic zebrała 30 miliardów dolarów w rundzie Series G w lutym 2026 roku przy wycenie 380 miliardów dolarów, zgodnie z raportami cytowanymi przez implicator.ai, podczas gdy chińskie laboratoria AI łącznie przyciągnęły około 100 milionów dolarów od inwestorów z Zatoki Perskiej około tego samego okresu, w porównaniu z około 15 miliardami dolarów wpływającymi do laboratoriów amerykańskich.

Zakład na otwarte oprogramowanie

Głównym powodem szybkiego doganiania się Chin jest jego strategia dystrybucji otwartego oprogramowania. Chińskie laboratoria, takie jak DeepSeek, Qwen firmy Alibaba, Kimi firmy Moonshot AI, MiniMax i Zhipu, wydały wiele modeli jako pobrania otwartych wag, które deweloperzy na całym świecie mogą uruchamiać i modyfikować bezpłatnie, zgodnie z raportami Rest of World. Amerykańscy liderzy OpenAI i Anthropic zamiast tego trzymają swoje najbardziej zaawansowane systemy za płatnymi interfejsami API i subskrypcjami, chroniąc marże, ale ograniczając rozpowszechnianie na całym świecie, zgodnie z tym samym raportem.

Strategia się opłaciła w zakresie adopcji: chińskie modele otwartego oprogramowania — prowadzone przez Qwen, MiniMax i DeepSeek — osiągnęły około jedną trzecią globalnego użycia dużych modeli językowych, wzrastając z prawie zera pod koniec 2024 roku, zgodnie z analizą Fortune. Nacisk DeepSeek na obniżenie kosztów był częścią tego przesunięcia; rodzic firmy powiedział, że może generować jeden milion tokenów wyjściowych za około 3 juana (około 50 centów), około dwadzieścia razy tańszej niż współczesny koszt ChatGPT, poinformowała Fortune.

2026 AI Index Stanfords HAI zauważył częściowe odwrócenie tego trendu: niektóre chińskie firmy przechodzą do zamkniętych, płatnych modeli. Alibaba uruchomił Qwen3.6-Plus i Qwen3.5-Omni jako płatne usługi chmurowe, a Zhipu wydał swój GLM-5-Turbo jako zamknięte źródło, wyceniając go na 1,40 dolara za milion tokenów wejściowych i 4,40 dolara za milion tokenów wyjściowych — poniżej stawek 5/25 dolarów Anthropic dla Claude Opus 4.6, zgodnie z podsumowaniem implicator.ai raportu.

Chipy i obejścia

Praktyczny dostęp Nvidii do rynku chińskich centrów danych zmniejszył się pośród ograniczeń Waszyngtonu na eksport zaawansowanych chipów. Do końca roku fiskalnego 2026 firma nie zanotowała przychodu z chipów H20 — modelu dostosowanego do Chin — w ostatnim kwartale, a Pekin oddzielnie nie zalecił krajowym firmom korzystania z produktów Nvidii ze względu na problemy bezpieczeństwa, zgodnie z raportem Gulf News na temat planów produkcji chipów firmy.

Huawei wykorzystała tę okazję do rozszerzenia swojej linii chipów Ascend. Firma planuje wyprodukować około 600 000 jednostek Ascend 910C w 2026 roku — około dwa razy więcej produkcji z 2025 roku — i podnieść całkowitą produkcję matryc Ascend do około 1,6 miliona jednostek, poinformowała Gulf News, powołując się na cele produkcji. Chipy są nadal wytwarzane z wykorzystaniem technologii procesowej 7-nanometrowej przez krajowego partnera SMIC, w porównaniu z węzłami 4-nanometrowymi stosowanymi w najnowszych procesorach graficznych Nvidii, a Huawei wciąż polega na zagraniczych komponentach pamięci o dużej przepustowości, zgodnie z tym samym raportem.

Gdzie każda strona rzeczywiście prowadzi

Ocena Stanfords HAI nie polega na tym, że Chiny całkowicie wyprzedziły USA, ale na tym, że oba kraje prowadzą pod względem różnych wskaźników. USA wciąż wiodą w całkowitych inwestycjach, produkcji modeli najwyższego poziomu i infrastrukturze obliczeniowej. Chiny prowadzą w objętości publikacji AI, cytatach, zgłoszeniach patentów i instalacjach robotów przemysłowych, zgodnie z podsumowaniem ustaleń 2026 roku Index.

Jeśli chodzi o patenty, chińskie podmioty złożyły 69,7% patentów AI na całym świecie, a chińscy naukowcy opublikowali 23,2% globalnych publikacji AI i 20,6% cytatów, w porównaniu z 12,6% dla USA, zgodnie z 2026 AI Index Stanfords HAI, na co powołuje się The Next Web. W robotyce Chiny zainstalowały około 295 000 robotów przemysłowych w mierzonym okresie — około dziewięć razy więcej niż 34 200 w Stanach Zjednoczonych, odkrył ten sam raport.

Index wskazał również na podatność USA niezwiązaną z chipami ani finansowaniem: imigracja naukowców zajmujących się sztuczną inteligencją do Stanów Zjednoczonych spadła o 89% od 2017 roku, z 80% spadkiem tylko w ostatnim roku, chociaż USA wciąż przyciągają więcej badaczy zajmujących się AI niż jakikolwiek inny kraj, zgodnie z własnym podsumowaniem Stanfords HAI raportu.

Polityka przemysłowa w porównaniu z obstawianiem sektora prywatnego

Leżące u podstaw strategie obu krajów różnią się strukturalnie. Podejście Chin wbudowuje rozwój AI w koordynowaną przez państwo strukturę polityki przemysłowej i fundusze kierowane przez rząd, jak odzwierciedlono w opisanych powyżej liczbach inwestycji, podczas gdy model amerykański bardziej polega na mobilizacji kapitału prywatnego i konkurencji korporacyjnej między laboratoriami takimi jak OpenAI, Anthropic, Google i xAI.

Napięcia handlowe wewnątrz branży AI w USA również stały się publiczne. Dyrektor generalny OpenAI Sam Altman i dyrektor generalny Tesla i xAI Elon Musk wymienili się publiczne wytyki — Musk nazwał Altmana "Scam Altman", podczas gdy Altman krytykował plany satelitarnego centrum danych Muska jako niemożliwe do zrealizowania, zgodnie z Business Insider Japan. Pomimo tej rywalizacji, główne amerykańskie firmy zajmujące się AI — w tym OpenAI, Anthropic, xAI, Google i Nvidia — zgodziły się na prowadzaną przez Biały Dom strukturę dobrowolnych standardów bezpieczeństwa, zauważył raport.