עליית הבינה המלאכותית בסין: סטארט-אפ זעזע את עמק הסיליקון

המיתוס של חדשנות אמריקאית בלתי מעורערת מתפורר

במשך שנים, נרטיב נוח השתלט על הדיונים המשווים בין המנועים הכלכליים של ארצות הברית וסין. ארה”ב, כך סופר הסיפור, הייתה מעיין החדשנות האמיתית, החלוצה שסללה את הדרך בחזית הטכנולוגית. סין, בסיפור זה, הייתה העוקבת החרוצה, אולי הנגזרת – מיומנת באיטרציה, חיקוי, ובסופו של דבר, ייצור גרסאות זולות יותר של פריצות דרך אמריקאיות. השקפה זו, שלעיתים נאמרה בצורה בוטה יותר כ’סין מחקה’, נראתה מושרשת במיוחד בתחום הבינה המלאכותית (AI). כאן, ענקיות הטכנולוגיה האמריקאיות, עתירות מזומנים ומגנטים לכישרונות גלובליים, נראו כמחזיקות ביתרון בלתי ניתן לערעור. חברות סיניות, למרות מאמציהן, נראו באופן עקבי צעד אחד מאחור.

ההנחה ארוכת השנים הזו לא רק התערערה; היא נסדקה באופן דרמטי בינואר. מקור הרעידה לא היה אחת מהענקיות המבוססות, אלא סטארט-אפ אלמוני יחסית שבסיסו ב-Hangzhou בשם DeepSeek. חשיפתו של R1, מודל שפה גדול (LLM) מסוג ‘הסקה’ (reasoning), שלחה גלי הלם בתעשייה. הסיבה? R1 לא רק פיגר אחרי מקבילו האמריקאי, o1 של OpenAI (ששוחרר רק חודשים ספורים קודם לכן); הוא השתווה לביצועיו. הישג זה לבדו היה ראוי לציון, אך שני גורמים נוספים הפכו אותו לאירוע סייסמי: נראה היה ש-R1 התממש כמעט בן לילה, והוא פותח ביעילות מדהימה. DeepSeek חשפה כי ‘ריצת האימון’ (training run) הסופית עבור V3, קודמו הישיר של R1, עלתה 6 מיליון דולר בלבד. כדי לשים נתון זה בפרספקטיבה, Andrej Karpathy, מדען AI לשעבר ב-Tesla, כינה זאת בבוטות ‘תקציב בדיחה’ בהשוואה לעשרות, ואף מאות, מיליוני הדולרים שהושקעו באימון מודלים אמריקאיים דומים.

ההשלכות היו מיידיות ועצומות. כשהורדות R1 זינקו, פאניקה התפשטה ב-Wall Street. משקיעים, שלפתע הטילו ספק בשליטה ארוכת הטווח המשוערת של הטכנולוגיה האמריקאית, מיהרו לצאת. למעלה מ-1 טריליון דולר בשווי שוק התאדו ממניותיהן של ענקיות תעשייה כמו Nvidia ו-Microsoft. ההדים הגיעו לרמות הגבוהות ביותר של הנהגת Silicon Valley. מנכ”ל OpenAI, Sam Altman, הביע בפומבי מורת רוח, ואף העלה את הרעיון של מעבר למודל קוד פתוח (open-source) – בדיוק הדרך שבה נקטה DeepSeek. על ידי הפיכת המודל שלה לזמין לציבור וניתן לשינוי, DeepSeek הורידה באופן דרסטי את מחסום הכניסה ועלות השימוש עבור אחרים, מהלך שהדהד בעוצמה.

“מספר משמעותי מאיתנו, כולל אני, שפטנו באופן יסודי לא נכון את יכולתה של סין לייצר פריצות דרך חדשניות מסוג זה”, מודה Jeffrey Ding, פרופסור עוזר למדע המדינה באוניברסיטת George Washington University ומחבר הניוזלטר המעמיק ChinAI. הנרטיב היה מנחם, אך המציאות התבררה כמורכבת הרבה יותר.

מהערכת חסר להערכה מחודשת דחופה

בעוד אי נוחות חלחלה בקהילות הטכנולוגיה וההשקעות בארה”ב, האווירה בסין הייתה שונה באופן ניכר. מייסד DeepSeek, Liang Wenfeng, מצא את עצמו מוזנק למדרגים העליונים של ההשפעה העסקית הסינית, והבטיח מושב יוקרתי בפגישה בפברואר עם הנשיא Xi Jinping. הוא חלק את החדר עם דמויות מבוססות כמו Jack Ma מ-Alibaba ו-Ren Zhengfei מ-Huawei – איתות ברור לתמיכת המדינה. הכרה רמה זו לא הייתה סמלית בלבד. תאגידים סיניים גדולים, כולל מובילת הרכב החשמלי BYD וענקית המכשירים Midea, הודיעו במהירות על תוכניות לשלב את ה-AI העוצמתי והחסכוני של DeepSeek בקווי המוצרים שלהם.

הצלחה פתאומית זו סיפקה זריקת אופטימיות נחוצה בכלכלה הסינית שהתמודדה עם פסימיות נרחבת. “ל-DeepSeek יש פוטנציאל להחיות לבדה את הכלכלה בדרכים שיוזמות ממשלתיות התקשו להשיג”, מציין Paul Triolo, המוביל ניתוח מדיניות טכנולוגית בחברת הייעוץ DGA–Albright Stonebridge Group. הסטארט-אפ הפך לסמל של חדשנות מקומית המסוגלת להתחרות בזירה הגלובלית.

חשוב להבין, עם זאת, ש-DeepSeek אינה תופעה מבודדת. היא צמחה מתוך מגזר AI סיני דינמי ומתפתח במהירות שמשקיפים אמריקאים רבים התעלמו ממנו במידה רבה. מעצמות טכנולוגיה מבוססות כמו Alibaba ו-ByteDance (חברת האם של TikTok) משחררות מודלי AI משלהן, שחלקם עלו בביצועיהם על מקביליהם המערביים במדדי הסקה (reasoning benchmarks) קריטיים. מעבר לענקיות אלו, אקוסיסטם תוסס של סטארט-אפים קטנים וזריזים – המכונים לעיתים ‘דרקוני AI’ או ‘נמרי AI’ – פורס באופן פעיל את מותג ה-AI היעיל של סין ליישומים מעשיים, המניעים אפליקציות מובייל, סוכני AI (AI agents) מתוחכמים, ורובוטים בעלי יכולות גוברות.

התעוררות זו לא נעלמה מעיני המשקיעים, שכעת מעריכים מחדש את הנוף. הון זורם בחזרה למניות הטכנולוגיה הסיניות. מדד Hang Seng Tech Index, ברומטר מרכזי העוקב אחר חברות טכנולוגיה הרשומות בהונג קונג, זינק ב-35% מתחילת השנה. מובילות את הראלי הזה חברות הנהנות באופן ישיר או עקיף מבום ה-AI: Alibaba, שחקנית מרכזית במחשוב ענן (cloud computing) ופיתוח מודלי AI; Kuaishou, יוצרת מודל ה-AI המרשים ליצירת וידאו מטקסט (text-to-video AI model) Kling; ו-SMIC, ‘האלופה הלאומית’ המיועדת של סין בייצור מוליכים למחצה (semiconductor manufacturing), הממלאת תפקיד חיוני באספקת שבבי AI (AI chips) מתוצרת מקומית ל-Huawei.

המתכון המוכח של סין: יתרון העוקב המהיר

בעוד העלייה המהירה של DeepSeek תפסה משקיעים רבים לא מוכנים, משקיפים מנוסים של מסלול הכלכלה הסינית זיהו דפוסים מוכרים. נראה כי מגזר ה-AI עומד להפוך לתעשייה האחרונה שבה סין ממנפת את אסטרטגיית ה’עוקב המהיר’ (fast follower) שלה כדי להשיג שוויון, ופוטנציאלית, מנהיגות גלובלית. זו אינה תופעה חדשה. שקול את הדברים הבאים:

• אנרגיה מתחדשת (Renewable Energy): יצרנים סיניים שולטים בשרשראות האספקה הגלובליות לפאנלים סולאריים (solar panels) וטורבינות רוח (wind turbines), רכיבים קריטיים במעבר העולמי לאנרגיה נקייה יותר.
• כלי רכב חשמליים (Electric Vehicles): הזינוק של יצרניות רכב חשמלי (EV) סיניות שינה את נוף הרכב, והפך את סין ליצואנית הרכב הגדולה בעולם. אפילו רכבי EV המיוצרים על ידי מותגים מערביים מסתמכים לעיתים קרובות במידה רבה על סוללות מתוצרת סין.
• חזיתות אחרות: בתחומים מגוונים כמו רחפנים מסחריים (commercial drones), רובוטיקה תעשייתית (industrial robotics) וביוטכנולוגיה (biotechnology), חברות סיניות ביססו את עצמן כמתחרות גלובליות אדירות.

ספקנים במערב מנסים לעיתים קרובות לבטל הצלחות אלו, ומייחסים אותן בעיקר ליתרונות לא הוגנים כמו סובסידיות ממשלתיות (government subsidies) משמעותיות, גניבת קניין רוחני (intellectual property theft), הברחה בלתי חוקית (illicit smuggling), או הפרות של בקרות יצוא (export controls). בעוד שגורמים אלו עשויים למלא תפקיד במקרים ספציפיים, הם מתעלמים מהמניעים היסודיים והברי-קיימא יותר של התחרותיות הטכנולוגית של סין. עוצמות מתמשכות אלו כוללות:

• אקוסיסטם ייצור עצום (A Vast Manufacturing Ecosystem): הבסיס התעשייתי שאין שני לו של סין מספק את קנה המידה והתשתית הדרושים למסחור מהיר וייצור המוני של טכנולוגיות חדשות.
• חיקוי אסטרטגי (Strategic Emulation): נכונות מושרשת ללמוד, להתאים ולשפר חידושים שפותחו במקומות אחרים מאפשרת לחברות סיניות לסגור במהירות פערים טכנולוגיים.
• מאגר כישרונות עמוק (A Deep Talent Reservoir): סין מייצרת מספר עצום של מהנדסים ומומחים טכניים מדי שנה, ומספקת את ההון האנושי הדרוש להנעת חדשנות.
• תמיכה ממשלתית פרואקטיבית (Proactive Government Support): המדינה הסינית פועלת לעיתים קרובות כזרז רב עוצמה, מספקת מימון, קובעת סדרי עדיפויות אסטרטגיים, ותומכת באופן פעיל בתעשיות מקומיות.

Keyu Jin, כלכלנית ומחברת הספר The New China Playbook, מציעה פרספקטיבה מורכבת על סגנון החדשנות של סין. היא מציעה שהוא לעיתים קרובות ממוקד יותר ב**’פתרון בעיות מותאם אישית’ (tailor-made problem-solving)** מאשר ב**’חשיבה פורצת דרך, מערכתית’ (breakthrough, systemwide thinking)** המזוהה לעיתים קרובות עם מוקדי חדשנות בארה”ב. גישה פרגמטית זו, המעדיפה פתרונות ממוקדים ו’טובים מספיק’, מאפשרת לחברות סיניות להצטיין בייצור המוני של טכנולוגיה מתקדמת – כמו R1 של DeepSeek – המתקרבת לחזית הטכנולוגיה תוך שמירה על מחיר סביר להפליא. בעוד חברות מערביות מתמודדות עם העלויות הגואות של פיתוח ופריסת AI, סין ממצבת את עצמה להציע בדיוק את מה ששוק גלובלי מודע לעלויות דורש.

ניווט ברוחות נגדיות: מדיכוי לקאמבק

בום ה-AI הנוכחי בסין מייצג מהפך מדהים מלפני שנתיים בלבד. לאחרונה כמו בשנת 2022, החוכמה המקובלת גרסה שסין נועדה לפגר באופן משמעותי אחרי ארה”ב בבינה מלאכותית. תפיסה זו הוזנה על ידי הדיכוי הרגולטורי (regulatory crackdown) הגורף של בייג’ינג על מגזר הטכנולוגיה המקומי שלה, שהחל בשנת 2020. מנהיגים פוליטיים, שחששו מהכוח הגובר וחוסר האחריות הנתפס של ענקיות הטכנולוגיה, יישמו צעדים שחנקו צמיחה וחדשנות. תקנות מחמירות יותר בנושא פרטיות נתונים (data privacy regulations), למשל, ייבשו למעשה את צינור ההנפקות הראשוניות לציבור (IPOs) של חברות טכנולוגיה סיניות בבורסות בינלאומיות, שהיה פורה בעבר.

שחרור ChatGPT של OpenAI בסוף 2022 האיר באופן חד את הפער הנתפס. מודלי LLM שפותחו לאחר מכן על ידי חברות סיניות בדרך כלל לא הצליחו להשתוות ליכולות של ChatGPT, אפילו כאשר פעלו אך ורק בשפה הסינית. בנוסף לאתגרים אלו היו בקרות יצוא (export controls) אמריקאיות מחמירות, שכוונו במיוחד לשבבי ה-AI עתירי הביצועים של Nvidia (high-performance Nvidia AI chips) החיוניים לאימון והרצה של מודלי LLM מתוחכמים. הגישה לחומרה קריטית זו הוגבלה קשות עבור חברות סיניות, ונראה היה שהיא מבצרת את היתרון האמריקאי.

עם זאת, לדברי משקיפים כמו Jeffrey Ding, הנרטיב החל להשתנות במעודן סביב סתיו 2024. “התחלת לראות את הפער מצטמצם”, הוא מציין, ומדגיש התקדמות במיוחד בתוך קהילת הקוד הפתוח (open-source community). חברות סיניות זיהו הזדמנות. הן החלו “לבצע אופטימיזציה למודלים קטנים יותר שניתן לאמן ביעילות רבה יותר”, תוך עקיפת הצורך בחומרה החזקה והמוגבלת ביותר והתמקדות במקום זאת באופטימיזציית תוכנה (software optimization) חכמה ובנגישות.

במקביל, מתחת לפני השטח של רוחות נגדיות רגולטוריות, מגזר ה-AI של סין טיפח בשקט גלים עוקבים של סטארט-אפים חדשניים. הקבוצה הראשונית כללה את ‘הדרקונים הקטנים’ – חברות כמו SenseTime ו-Megvii המתמחות בלמידת מכונה (machine learning) וראייה ממוחשבת (computer vision), שזכו לתשומת לב בינלאומית משמעותית. כשהמיקוד עבר ל-AI גנרטיבי (generative AI), צצה קבוצה חדשה: ‘נמרי ה-AI’, הכוללת חברות כמו Baichuan, Moonshot, MiniMax ו-Zhipu. כעת, אפילו שחקנים בולטים אלו מוצאים את עצמם מאופילים במידה מסוימת על ידי הדור האחרון של ‘דרקונים’, אשכול של שישה סטארט-אפים מבטיחים שבסיסם ב-Hangzhou, עם DeepSeek המובילה את המערכה.

האנטומיה של האצת ה-AI בסין

Hangzhou, המטרופולין רחב הידיים הידוע בעיקר כמקום הולדתו של Alibaba, הגיחה באופן בלתי צפוי ככור ההיתוך של מהפכת ה-AI הנוכחית בסין. מיקומה הייחודי מציע מספר יתרונות. “היא נהנית מלהיות מרוחקת מספיק מ-Beijing כדי לעקוף מכשולים בירוקרטיים מסורבלים”, מסבירה Grace Shao, מייסדת חברת הייעוץ ל-AI Proem. “עם זאת, היא נהנית מקרבה ל-Shanghai, המקלה על גישה להון וכישרונות בינלאומיים”. יתר על כן, Hangzhou מתגאה ב”מאגר כישרונות חזק ביותר, שטופח במשך שנים על ידי נוכחותן של ענקיות טכנולוגיה כמו Alibaba, NetEase ואחרות”, מוסיפה Shao. Alibaba עצמה מילאה תפקיד משמעותי בטיפוח סביבת הקוד הפתוח; באופן מדהים, 10 מודלי ה-LLM המובילים בדירוג הביצועים ב-Hugging Face, פלטפורמת AI מובילה בקוד פתוח, אומנו באמצעות מודלי Tongyi Qianwen של Alibaba עצמה.

מספר גורמים מרכזיים עומדים בבסיס יכולתה של סין להדביק את הפער במהירות כה רבה במרוץ ה-AI:

1. קנה מידה שאין שני לו: גודלה העצום של סין מספק יתרון מובנה. Shao מציינת כי DeepSeek חוותה זינוק מונומנטלי בבסיס המשתמשים שלה כמעט בן לילה כאשר Tencent, מפעילת ה-super-app הנמצאת בכל מקום WeChat, שילבה את ה-LLM של DeepSeek, והפכה אותו לזמין ליותר ממיליארד משתמשיה. זה הפך את הסטארט-אפ באופן מיידי לשם דבר בתוך האקוסיסטם הדיגיטלי העצום של סין.
2. אסטרטגיה מדינתית מתואמת: תפקיד הממשלה חורג מעבר לרגולציה גרידא; היא מעצבת באופן פעיל את נוף החדשנות. באמצעות מדיניות ממוקדת, תמריצים פיננסיים ומסגרות רגולטוריות, פקידים מטפחים מערכת חדשנות ‘מתואמת-מדינה’ (state-coordinated innovation system). המגזר הפרטי בדרך כלל מתיישר עם סדרי העדיפויות שנקבעו במערכת זו. הממשלה פועלת למעשה כ’מעודדת’, לדברי Triolo. “כאשר Liang Wenfeng מבטיח פגישות עם ראש הממשלה Li Qiang והנשיא Xi Jinping, זה שולח איתות רב עוצמה לכל המערכת”, הוא מסביר. תמיכה רמה זו בפברואר עוררה אפקט דומינו: חברות טלקום בבעלות המדינה אימצו את ה-LLMs של DeepSeek, אחריהן ענקיות טכנולוגיה וצרכנות, ולבסוף, יוזמות ממשל מקומי תומכות.
3. בקרות יצוא כזרז בלתי מכוון: באופן אירוני, ההגבלות האמריקאיות שמטרתן לשתק את התקדמות ה-AI של סין עשויות היו לדרבן בטעות חדשנות מקומית. “הבטחת מימון מעולם לא הייתה המכשול העיקרי שלנו; האיסורים על משלוחי שבבים מתקדמים הם האתגר האמיתי”, אמר Liang Wenfeng בכנות לתקשורת הסינית בשנה שעברה. במשך שנים, תעשיית השבבים המקומית של סין דשדשה מכיוון שחלופות עדיפות היו זמינות בקלות מספקים בחו”ל. עם זאת, הגבלות הסחר האמריקאיות “גייסו את האומה כולה לרדוף אחר חזית הטכנולוגיה”, טוענת הכלכלנית Keyu Jin. ענקית הטלקום Huawei, למרות שהיא מתמודדת עם לחץ אמריקאי עז, הגיחה כציר מרכזי במאמץ של סין לבנות שרשרת אספקה עצמאית של שבבים מתקדמים. שבבי ה-Ascend AI שלה, שאולי עדיין אינם משתווים לביצועי השורה הראשונה של Nvidia, מאומצים יותר ויותר על ידי סטארט-אפים כמו DeepSeek עבור ‘הסקה’ (inference) – המשימה הקריטית של הרצת מודלי AI מאומנים ביישומים בעולם האמיתי.
4. כישרון שופע ומתפתח: האוניברסיטאות בסין מייצרות שטף של מהנדסים נלהבים ומיומנים הלהוטים לתרום לתחום ה-AI. בעוד שחלק מאנשי המפתח בחברות כמו DeepSeek מחזיקים בהכשרה מערבית, Triolo מדגיש מגמה משמעותית: “Liang Wenfeng גייס באופן פעיל כישרונות צעירים מהשורה הראשונה ללא ניסיון קודם במערב, אנשים שלא הוכשרו במוסדות כמו MIT או Stanford”. הוא מוסיף כי מנכ”לים מבקרים “מתרשמים באופן עקבי מרמת האנשים המסיימים אוניברסיטאות מהדרג השני, השלישי ואפילו הרביעי בסין. מציאת עומק וכמות כזו של כישרון גולמי מאתגרת בארה”ב”. יתר על כן, משקיפים כמו Grace Shao מזהים שינוי מוחשי בחשיבה בקרב מייסדי ‘דור הפוסט-שנות ה-90’ בסין. בעוד שדורות מבוגרים יותר אולי הסתפקו ב’להעתיק, אבל לשפר’, Shao מציעה, “היזמים של היום רואים בקוד פתוח לא רק טקטיקה, אלא בחירה פילוסופית. יש ביטחון גובר שסין יכולה, וצריכה, לחדש פתרונות מקוריים, לא רק לשכפל קיימים”.

מכשולים מתמשכים בדרך לשליטה

למרות הצעדים המדהימים המודגמים בהצלחתה של DeepSeek, מוקדם מדי להכריז שסין נועדה להשיג את אותה רמת שליטה גלובלית ב-AI כפי שהיא נהנית כיום במגזרים כמו ייצור פאנלים סולאריים או ייצור כלי רכב חשמליים. מכשולים משמעותיים נותרו, ומטילים צללים על המסלול ארוך הטווח.

אולי האתגר האימתני ביותר טמון במצב הלא מפותח של שוקי ההון (capital markets) בסין, במיוחד בנוגע להזדמנויות עבור סטארט-אפים טכנולוגיים. הדיכוי הרגולטורי של תחילת שנות ה-2020 הנחית מכה קשה על סצנת הון הסיכון (venture capital) המקומית, שהייתה איטית יחסית ממילא, והביא את הפעילות כמעט לעצירה מוחלטת. בנוסף לכך, מתיחות גיאופוליטית גוברת בין בייג’ינג לוושינגטון הובילה משקיעי הון סיכון זרים רבים לצמצם משמעותית את חשיפתם לטכנולוגיה הסינית. סיפור המימון של DeepSeek עצמה ממחיש זאת: בהיעדר גיבוי הון סיכון מסורתי, היא הסתמכה על המשאבים הפיננסיים המשמעותיים של חברת האם שלה, קרן גידור (hedge fund). הסתמכות זו על מקורות מימון לא שגרתיים מדגישה את הקשיים שבהם נתקלים סטארט-אפים מבטיחים רבים אחרים בתחום ה-AI בהבטחת ההון הדרוש לצמיחה והתרחבות.

יתר על כן, בורסות המניות המקומיות של סין היססו היסטורית לרשום סטארט-אפים לא רווחיים, מאפיין נפוץ של חברות טכנולוגיה בשלבים מוקדמים המשקיעות רבות במחקר ופיתוח. במשך תקופה, חברות סיניות מבטיחות פנו ל-New York עבור ההנפקות הראשוניות לציבור (IPOs) שלהן, בחיפוש אחר גישה למאגרי הון עמוקים יותר ותנאי רישום נוחים יותר. עם זאת, בדיקה מוגברת מצד רגולטור