Przepaść w zasobach obliczeniowych dla AI może być decydująca
Podstawowa różnica między potęgami technologicznymi mierzy się w mocy obliczeniowej. Amerykańskie firmy AIdysponują infrastrukturą, która pod względem skali jest od jednego do dwóch rzędów wielkości większa od tej dostępnej w Chinach. Ta dysproporcja ma bezpośrednie konsekwencje – podczas gdy zachodnie korporacje mogą przeznaczać ogromne środki na badania nad przyszłymi generacjami SI, ich chińscy konkurenci muszą zużywać dostępne moce na bieżącą działalność operacyjną.
Lin Junyang, dyrektor techniczny zespołu Qwen w Alibaba Group, szacuje szanse na wyprzedzenie amerykańskich gigantów w ciągu trzech do pięciu lat na mniej niż 20 procent. Tang Jie, współzałożyciel Zhipu AI, dodaje, że luka może się jeszcze pogłębiać, ponieważ wiele zaawansowanych modeli rozwijanych w USA nie jest ujawnianych publicznie. Przewaga Ameryki tkwi przede wszystkim w dużych modelach językowych, które stanowią obecnie fundament rozwoju całej dziedziny.
Sytuację zaostrzają działania polityczne – chociaż pod koniec 2025 roku Waszyngton zezwolił na sprzedaż zaawansowanych chipów AI Nvidia H200 do Chin, to już na początku 2026 roku Pekin wezwał rodzime firmy do wstrzymania zamówień. Oficjalnym celem jest zastąpienie importowanych podzespołów krajowymi odpowiednikami. Drugim czynnikiem jest obecny kryzys na rynku komponentów – produkcja układów i pamięci nie nadąża za potrzebami, a dostępną pulę zgarniają przede wszystkim najpotężniejsi giganci.
Czytaj też: Apple dogaduje się z Google! Rewolucja Siri nadchodzi
Polityczna i gospodarcza huśtawka utrudnia długoterminowe planowanie i dostęp do najnowocześniejszej technologii półprzewodnikowej. Chiński przemysł boryka się też z brakiem własnych maszyn do litografii EUV, niezbędnych do produkcji najbardziej zaawansowanych układów. Do tego dochodzi wolniejsze tempo wdrażania rozwiązań SI wśród przedsiębiorstw oraz relatywnie mniejsze fundusze na badania podstawowe, które są kołem zamachowym dla prawdziwych przełomów.
Chińscy inżynierowie AI zyskali uznanie za swoją niezwykłą umiejętność wydobywania maksimum z ograniczonych zasobów – są ekspertami w optymalizacji istniejących rozwiązań, wyciskając co się tylko da z jak najmniejszej liczby GPU. Są jednak granice optymalizacji i nie wszystko da się zastąpić silną wolą – do wyznaczania nowych ścieżek technologicznych potrzebne jest inne podejście, gotowość do podejmowania wysokiego ryzyka i definiowania zupełnie nowych paradygmatów. Na tym polu, zdaniem części obserwatorów, Chiny wciąż pozostają w tyle. Nie oznacza to, że wszyscy lokalni eksperci podzielają ten czarny scenariusz. Yao Shunyu, główny naukowiec SI w Tencent, przypomina o historycznej zdolności Chin do szybkiego skalowania technologii, co widać na przykładzie elektromobilności. W jego opinii przodująca światowa firma sztucznej inteligencji za trzy do pięciu lat może być właśnie chińska.
Nadzieja w nowym pokoleniu badaczy AI
Klucz do zmiany tego stanu rzeczy Chiny upatrują w młodszych naukowcach, urodzonych w latach 90 i później. Wyróżnia ich większa skłonność do ryzyka i mniejsze przywiązanie do utartych schematów. Tang Jie wiąże z tą generacją nadzieje na dokonanie przełomów, choć podkreśla, że sukces wymaga spełnienia ważnego warunku – niezbędne jest systemowe poprawienie środowiska dla innowacji oraz jasne określenie relacji między technologicznymi gigantami a mniejszymi, bardziej rzutkimi startupami. Młodzi badacze potrzebują przestrzeni i warunków, by móc skupić się na pionierskich projektach, a nie tylko na doraźnych zadaniach. Stworzenie takiego ekosystemu to jednak proces na lata, a nie kwestia pojedynczych decyzji.
Wypowiedzi ekspertów odsłaniają wewnętrzny podział w chińskiej społeczności zajmującej się sztuczną inteligencją. Z jednej strony mamy trzeźwą, krótkoterminową ocenę obecnych ograniczeń. Z drugiej – niezachwianą, długofalową wiarę w możliwość dogonienia i przegonienia lidera. To napięcie między tymi dwoma postawami prawdopodobnie zdefiniuje pozycję Chin w globalnym wyścigu przez najbliższą dekadę. Ostateczny wynik nie zależy wyłącznie od inwestycji czy polityki, ale także od tego, czy uda się przekuć energię młodego pokolenia w konkretne, przełomowe osiągnięcia, które zrekompensują dzisiejsze braki w infrastrukturze.