Od AI Tygrysów do Kociąt: Chińskie Startupy AI Redukują Ambicje
Niegdyś okrzyknięte ‘Sześcioma Tygrysami AI’ Chin, grupa startupów technologicznych, które miały prowadzić naród do globalnego lidera w generatywnej sztucznej inteligencji (AI), obecnie stoi w obliczu znaczącej zmiany strategii. Zamiast kontynuować kosztowny wyścig w budowaniu wszechstronnych, fundamentalnych modeli językowych (LLM), skupiają się teraz na przetrwaniu, zawężając swoją koncentrację na rynkach niszowych i konkretnych zastosowaniach.
Strategiczny Odwrót od Marzenia o AGI
Najbardziej wymownym przykładem jest Baichuan, współzałożony przez Wanga Xiaochuana, byłego CEO Sogou. W swoją niedawną drugą rocznicę firma ogłosiła zmianę kierunku, kładąc nacisk na redukcję zbędnych operacji i koncentrację zasobów na AI w opiece zdrowotnej. Ta zmiana wyraźnie kontrastuje z jej pierwotną wizją stania się chińską wersją OpenAI.
Podobnie Zero One (01.AI), założony przez Kai-Fu Lee, byłego prezesa Google China, również ogłosił strategię ‘małe, ale wykwintne’, porzucając swoje początkowe ambicje budowania platformy AI 2.0 i przyspieszenia nadejścia Sztucznej Inteligencji Ogólnej (AGI).
Inne ‘tygrysy’, takie jak MiniMax, ograniczają swoją działalność korporacyjną (B2B), aby skupić się na rynkach zagranicznych z aplikacjami do tworzenia wideo AI. Tymczasem Zhipu AI, Moonshot AI (Yuezhi Anmian) i Character AI (wersja chińska), pozostając aktywnymi w społeczności open-source, również przenoszą swoją koncentrację na rynek B2B SaaS (Software as a Service). Niektórzy eksperci postrzegają ten obszar jako ‘najmniej innowacyjny’ w branży AI.
‘Szok’ DeepSeek i Obciążenie Kosztami
Ta zsynchronizowana zmiana strategiczna nie jest przypadkowa. Według eksperta technologicznego Wanga Wenguanga, wiele chińskich firm AI już porzuciło niezależne szkolenie LLM ze względu na wysokie koszty inwestycji i trudności w konkurowaniu pod względem efektywności ekonomicznej.
Jednak prawdziwy punkt zwrotny nastąpił w styczniu 2025 roku, kiedy startup DeepSeek uruchomił swój model DeepSeek R1. Model ten wywołał sensację dzięki swojej potężnej wydajności i doskonałej opłacalności (prawdopodobnie dzięki zastrzeżonym technikom optymalizacji). Pojawienie się DeepSeek R1 sprawiło, że większość pozostałych startupów AI, zwłaszcza małych i średnich przedsiębiorstw, zdała sobie sprawę, że nie są w stanie dotrzymać kroku wyścigowi o fundamentalne modele pod względem technologii i kosztów. Ten ‘szok’ bezpośrednio skłonił ‘Sześć Tygrysów AI’ do wspólnego poszukiwania nowych kierunków.
Nawigacja po Wyzwaniach Rynku Niszowego
Przejście na rynki takie jak AI w opiece zdrowotnej lub B2B SaaS nie gwarantuje łatwego sukcesu. Rynek B2B SaaS, choć uważany za bardziej realistyczny, również stoi w obliczu ostrej konkurencji. Wang Wenguang zauważa, że bariera techniczna w budowaniu podstawowej platformy LLM nie jest zbyt wysoka (‘Zajęło mi to około pół roku, aby samemu taką opracować’). Na rynku są tysiące podobnych platform, które łatwo kopiować, co prowadzi do wojen cenowych (Wang świadczy usługi B2B za jedyne 40 000-50 000 RMB, cenę, z którą duże firmy mają trudności w konkurowaniu).
W tym kontekście dane stają się decydującym czynnikiem przewagi konkurencyjnej. ‘Aby stworzyć przewagę konkurencyjną, decydującym czynnikiem jest to, jakie dane posiadasz, ponieważ każdy może korzystać z modelu’, podkreśla ekspert Alibaba Gao Peng. To jest właśnie słabość startupów w porównaniu z gigantami, takimi jak Alibaba, ByteDance lub firmami, które zgromadziły specjalistyczne dane, takie jak DeepSeek.
Przyszłość AI w Chinach
Eksperci, w tym Kai-Fu Lee, wydają się zgadzać, że wyścig w budowaniu fundamentalnych modeli AI w Chinach wkrótce skonsoliduje się do zaledwie trzech głównych graczy: DeepSeek, Alibaba i ByteDance. ‘Startupy, które nadal dążą do technologii LLM, wszystkie upadną’, przewiduje ekspert Jiang Shao, który prognozuje, że lider (prawdopodobnie DeepSeek) zdobędzie 50-80% udziału w rynku. Ostateczny wyścig będzie o to, kto pierwszy osiągnie AGI.
DeepSeek jest obecnie wysoko ceniony za swój utalentowany zespół techniczny, ideały i obfite zasoby. Wang Wenguang sugeruje nawet, że DeepSeek może awansować na pozycję numer jeden na świecie, jeśli zdecyduje się na bardziej agresywną komercjalizację.
Dla niegdyś obiecujących ‘Sześciu Tygrysów AI’ przyszłość wygląda mniej różowo. Porzucenie fundamentalnego wyścigu LLM i poszukiwanie przetrwania na niszowych lub konkurencyjnych rynkach B2B ujawnia ponurą rzeczywistość: bez znaczącej przewagi w danych lub naprawdę zróżnicowanej podstawowej technologii, tworzenie cudów w branży AI jest niezwykle trudne. Początkowe marzenie o ‘pokonaniu Stanów Zjednoczonych i prześcignięciu OpenAI’ stopniowo ustępuje bardziej realistycznemu celowi przetrwania i rozwoju na zmiennym rynku AI.
Głębokie Zanurzenie w Strategiczne Zmiany
Początkowa euforia wokół ‘Sześciu Tygrysów AI’ malowała obraz szybkiej innowacji i zakłóceń. Kapitał wysokiego ryzyka płynął swobodnie, napędzając ambitne projekty mające na celu stworzenie ogólnego przeznaczenia modeli AI, które mogłyby konkurować z tymi opracowanymi przez OpenAI i innych światowych liderów. Jednak realia rynku i ogromne zasoby wymagane do konkurowania na tym poziomie wkrótce stały się widoczne.
Przejście Baichuan na AI w opiece zdrowotnej jest doskonałym przykładem tej strategicznej rekalibracji. Sektor opieki zdrowotnej stwarza bogactwo możliwości dla zastosowań AI, od poprawy diagnostyki i planowania leczenia po przyspieszenie odkrywania leków i personalizację opieki nad pacjentem. Koncentrując się na tej konkretnej dziedzinie, Baichuan może wykorzystać swoją wiedzę specjalistyczną do opracowania ukierunkowanych rozwiązań, które odpowiadają na rzeczywiste wyzwania, potencjalnie generując przychody i ustanawiając zrównoważony model biznesowy.
Przejście Zero One w kierunku ‘małych, ale wykwintnych’ rozwiązań odzwierciedla podobne uznanie potrzeby skupienia się na obszarach, w których firma może się wyróżniać. Zamiast próbować zbudować szeroką platformę AI, która może robić wszystko, Zero One koncentruje się na opracowywaniu specjalistycznych narzędzi i aplikacji, które zaspokajają określone potrzeby. To podejście pozwala firmie wykorzystać swoje mocne strony i uniknąć zbyt dużego rozproszenia zasobów.
Skupienie się MiniMax na rynkach zagranicznych z aplikacjami do tworzenia wideo AI jest kolejnym przykładem strategicznego zwrotu mającego na celu znalezienie niszy, w której firma może się rozwijać. Popyt na treści wideo rośnie szybko, a narzędzia oparte na AI mogą pomóc twórcom efektywniej produkować wysokiej jakości filmy. Kierując się na rynki zagraniczne, MiniMax może wykorzystać nowe możliwości i zdywersyfikować swoje strumienie przychodów.
Przejście Zhipu AI, Moonshot AI i Character AI w kierunku B2B SaaS odzwierciedla chęć znalezienia bardziej stabilnego i przewidywalnego źródła przychodów. Rynek B2B SaaS oferuje potencjał dla powtarzających się strumieni przychodów i długoterminowych relacji z klientami. Jednak konkurencja na tym rynku jest ostra, a firmy muszą oferować przekonujące rozwiązania, które odpowiadają na określone potrzeby biznesowe.
Zrozumienie Przewagi DeepSeek
Pojawienie się DeepSeek jako potencjalnego lidera w chińskim krajobrazie AI wynika z kilku czynników. Po pierwsze, firma zgromadziła wysoce utalentowany zespół techniczny z wiedzą specjalistyczną w obszarach takich jak głębokie uczenie się, przetwarzanie języka naturalnego i wizja komputerowa. Po drugie, DeepSeek ma silne zaangażowanie w badania i rozwój, stale przesuwając granice technologii AI. Po trzecie, firma ma dostęp do znacznych zasobów, co pozwala jej inwestować w infrastrukturę i talent potrzebny do konkurowania na najwyższym poziomie. Wreszcie, DeepSeek ma jasną wizję przyszłości AI, koncentrując się na opracowywaniu modeli AI ogólnego przeznaczenia, które mogą rozwiązywać szeroki zakres problemów.
Model DeepSeek R1 DeepSeek jest świadectwem sprawności technicznej firmy. Mówi się, że model jest wysoce wydajny i opłacalny, co pozwala DeepSeek konkurować z większymi graczami na rynku. Wydajność modelu zrobiła wrażenie na wielu obserwatorach branży i oczekuje się, że odegra on znaczącą rolę w kształtowaniu przyszłości AI w Chinach.
Dane: Nowa Ropa naftowa w Erze AI
W erze AI dane są nową ropą naftową. Firmy, które mają dostęp do dużych i wysokiej jakości zbiorów danych, mają znaczną przewagę nad tymi, które ich nie mają. Dane są niezbędne do szkolenia modeli AI, a im więcej danych jest wykorzystywanych do szkolenia modelu, tym lepiej prawdopodobnie będzie działać.
Jednak nie wszystkie dane są sobie równe. Wysokiej jakości dane to dane, które są dokładne, kompletne i odpowiednie do danego zadania. Specjalistyczne dane to dane, które są specyficzne dla danej dziedziny lub branży. Firmy, które mają dostęp do specjalistycznych danych, są w lepszej pozycji do opracowywania rozwiązań AI, które odpowiadają na określone potrzeby.
Dlatego firmy takie jak Alibaba, ByteDance i DeepSeek mają znaczną przewagę nad mniejszymi startupami AI. Firmy te mają dostęp do ogromnych ilości danych, które mogą wykorzystać do szkolenia swoich modeli AI i opracowywania innowacyjnych rozwiązań.
Droga Przed Chińskimi Startupami AI
Strategiczne zmiany zachodzące wśród chińskich startupów AI odzwierciedlają uznanie potrzeby dostosowania się do realiów rynku. Wyścig w budowaniu modeli AI ogólnego przeznaczenia jest kosztowny i konkurencyjny, a wiele startupów zdało sobie sprawę, że nie mogą konkurować na tym poziomie.
Zamiast tego startupy te koncentrują się na znalezieniu niszowych rynków i opracowywaniu specjalistycznych rozwiązań, które odpowiadają na określone potrzeby. To podejście pozwala im wykorzystać swoją wiedzę specjalistyczną i uniknąć zbyt dużego rozproszenia zasobów.
Jednak droga przed chińskimi startupami AI nie jest pozbawiona wyzwań. Konkurencja jest ostra, a firmy muszą oferować przekonujące rozwiązania, które są zarówno innowacyjne, jak i opłacalne. Muszą również być w stanie przyciągnąć i zatrzymać najlepsze talenty, na które istnieje duże zapotrzebowanie w branży AI.
Pomimo tych wyzwań nadal istnieje powód do optymizmu. Chiny mają duży i rozwijający się rynek AI i jest dużo miejsca na innowacje i wzrost. Startupy, które są w stanie dostosować się do zmieniającego się krajobrazu i opracowywać innowacyjne rozwiązania, mają potencjał, aby się rozwijać.
Szersze Implikacje
Ograniczenie ambicji wśród niektórych chińskich startupów AI ma szersze implikacje dla globalnego krajobrazu AI. Sugeruje to, że wyścig w budowaniu modeli AI ogólnego przeznaczenia staje się coraz bardziej skoncentrowany wśród niewielkiej liczby dużych graczy. Może to prowadzić do zmniejszenia konkurencji i innowacji, ponieważ mniejszym graczom coraz trudniej jest konkurować.
Sugeruje to jednak również, że nadal istnieje wiele możliwości dla specjalistycznych rozwiązań AI, które odpowiadają na określone potrzeby. Startupy, które są w stanie zidentyfikować te możliwości i opracowywać innowacyjne rozwiązania, nadal mogą się rozwijać, nawet na rynku zdominowanym przez dużych graczy.
Przyszłość AI w Chinach i na całym świecie prawdopodobnie zostanie ukształtowana przez połączenie czynników, w tym innowacji technologicznych, dynamiki rynku i polityki rządowej. Jeszcze nie wiadomo, jak te czynniki się rozwiną, ale jedno jest jasne: rewolucja AI jest wciąż w początkowej fazie i jest dużo miejsca zarówno dla ugruntowanych graczy, jak i startupów, aby wywrzeć znaczący wpływ.