Kinas AI-modeller vinner snabbt dragkraft i Silicon Valley, blir en integrerad del av amerikanska företags verksamhet och får beröm från en växande lista med tekniska ledare.
Deras snabba uppstigning har belyst den konkurrensfördel som kinesiska utvecklare som Alibaba, Z.ai, Moonshot och MiniMax har kunnat vinna genom att erbjuda så kallade ”öppna” språkmodeller till mycket lägre kostnader än deras konkurrenter i USA.
Rekommenderade berättelser
lista med 4 artiklarslutet av listan
Trenden har också kastat en kritisk blick på USA:s ansträngningar att hämma Kinas tekniksektor med exportkontroller på avancerade chips, vilket inte har hindrat kinesiska utvecklare från att närma sig kapaciteten hos Silicon Valleys teknikjättar.
Airbnbs vd Brian Chesky genererade rubriker i oktober när han avslöjade att plattformen för korttidsuthyrning hade valt Alibabas Qwen framför OpenAI:s ChatGPT, och prisade den kinesiska modellen som ”snabb och billig”.
Social Capital VD Chamath Palihapitiya avslöjade samma månad att hans företag hade migrerat mycket av sitt arbete till Moonshots Kimi K2 eftersom det var ”mycket mer presterande” och ”ett ton billigare” än modeller från OpenAI och Anthropic.
Programmerare på sociala medier lyfte också nyligen fram bevis på att två populära USA-utvecklade kodningsassistenter, Composer och Windsurf, byggdes på kinesiska modeller.
Assistenternas utvecklare, Cursor och Cognition AI, har inte offentligt bekräftat deras användning av kinesisk teknologi och svarade inte på förfrågningar om kommentarer, även om Z.ai har sagt att spekulationerna stämmer överens med dess ”interna fynd.”
Nathan Lambert, en maskininlärningsforskare som grundade Atom Project, ett initiativ för att främja öppna modeller i USA, sa att sådana offentliga exempel var ”toppen på isberget”.
”Kinesiska öppna modeller har blivit en de facto standard bland nystartade företag i USA,” sa Lambert till Bladet.
”Jag har personligen hört talas om många andra högprofilerade fall, där de mest uppskattade och hajpade amerikanska AI-startupen börjar träna modeller som Qwen, Kimi, GLM eller DeepSeek,” sa Lambert och tillade att många amerikanska företag har varit ovilliga att offentligt avslöja sin användning av kinesisk teknologi.
Även om det inte är möjligt att exakt kvantifiera användningen av olika AI-modeller, pekar industridata på den ökande populariteten för kinesiska erbjudanden.
Kinesiska AI-verktyg, inklusive MiniMax’s M2, Z.ai’s GLM 4.6 och DeepSeeks V3.2, tog upp sju platser bland de 20 modellerna med mest användning förra veckan, enligt data från OpenRouter, en plattform som kopplar samman utvecklare med AI-modeller.
Bland de 10 bästa modellerna som används för programmering har fyra utvecklats av kinesiska företag, enligt OpenRouter.
I det öppna modellutrymmet är Kinas tydliga ledning uppenbar, med kumulativa nedladdningar som översteg 540 miljoner i oktober, enligt en Atom Project-analys av data från värdplattformen Hugging Face.
Rui Ma, grundaren av Tech Buzz China, sa att kinesiska modeller är särskilt attraktiva för nystartade företag, medan ”högresursorganisationer” har dragit sig mot amerikanska premiummodeller.
”Dessa är vanligtvis kostnadsmedvetna företag i tidigt skede som experimenterar brett, och många av dem kommer inte att överleva,” sa Ma till Bladet.
Till skillnad från ledande amerikanska plattformar som ChatGPT, gör Kinas stora språkmodeller med öppen vikt, sina tränade parametrar – så kallade vikter – offentligt tillgängliga.
Även om modeller med öppen vikt är gratis att ladda ner och inte har licensavgifter, förbrukar det fortfarande stora mängder datorkraft att driva dem i stor skala, vilket skapare kan tillhandahålla användarna till en kostnad genom värdtjänster.
Utvecklare som Beijing-baserade Z.ai och Hangzhou-baserade DeepSeek har rapporterat att de använder äldre generations chips som inte är föremål för amerikanska exportkontroller, i relativt små kvantiteter, vilket dramatiskt minskar utbildnings- och driftskostnaderna jämfört med sina Silicon Valley-rivaler.
Med lägre insatskostnader och mer beräkningseffektiva modeller har kinesiska företag kunnat erbjuda sina värdtjänster mycket billigare än sina amerikanska konkurrenter.
I en analys som publicerades av AllianceBernstein i februari, uppskattades DeepSeeks prissättning för sina modeller vid den tiden vara upp till 40 gånger billigare än OpenAIs, till exempel.
”Framgången för dessa kinesiska modeller visar misslyckandet med exportkontroller för att begränsa Kina,” sa Toby Walsh, expert på AI vid University of New South Wales, till Bladet.
”De har faktiskt uppmuntrat kinesiska företag att vara mer resursstarka och bygga bättre modeller som är mindre och tränas på och körs på äldre generations hårdvara. Nödvändigheten är uppfinningens moder.”
Vissa branschanalytiker har liknat Kinas förhållningssätt till AI med den strategi som kinesiska företag i andra branscher, som solpaneler, genomförde som översvämmade marknaderna med billiga varor.
”Det här är spelboken för solpaneler som körs på mjukvara,” skrev Poe Zhao, en Peking-baserad teknikanalytiker, förra veckan i sitt Substack-nyhetsbrev, Hello China Tech.
”Jag tror att Kinas AI-framsteg har underskattats, delvis för att signalen är fragmenterad”, säger Greg Slabaugh, en professor som studerar AI vid Queen Mary University of London, till Bladet.
”Mycket av upptaget av kinesiska modeller finns i Kina. Kinas skala inom AI-publikationer och patent har länge varit synliga; framväxten av modeller med öppen vikt gör helt enkelt den förmågan mer globalt förbrukningsbar.”
Men medan kinesiska AI-modeller har slagit igenom med sina låga kostnader, har amerikanska teknikjättar en stark position att dominera high-end-marknaden och högt reglerade sektorer där hänsyn som nationell säkerhet är avgörande, enligt analytiker.
Ma, grundaren av Tech Buzz China, sa att utvecklingen av AI kan sluta följa en liknande bana som Android- och iPhone-plattformarna, av vilka den förstnämnda har ungefär tre gånger så många användare över hela världen.
”På längre sikt – sannolikt snabbare än vad vi såg under den mobila eran – är det fullt möjligt att AI-anpassningen kan följa liknande ekonomisk dynamik. Det finns helt enkelt fler användare i världen som prioriterar överkomliga priser än de som väljer premiumalternativ,” sa Ma.
”Men det betyder inte att de största marginalerna eller marknadsvärdet kommer att finnas i den lägre delen; värdet kan fortfarande koncentreras där differentiering, prestanda och förtroende kräver en premie.”
”Inom Fortune 500 och reglerade sektorer är en utbredd adoption förmodligen inte nära förestående,” sa Slabaugh, professor vid Queen Mary University i London, med hänvisning till upptagandet av kinesiska modeller.
”Om det blir ett ”ohyfsat uppvaknande” kan det komma på prissättnings- och flexibilitetsfronten snarare än från en plötslig förskjutning av amerikanska modeller.”