Zacięta rywalizacja w chińskim sektorze sztucznej inteligencji przeżywa znaczące wstrząsy. Fala strategicznej reorientacji przetacza się przez niektóre z najbardziej znanych i wcześniej odnoszących sukcesy startupów AI w kraju. Ten okres intensywnej introspekcji i dostosowań operacyjnych wydaje się w dużej mierze wywołany niezwykłym i szybkim wzrostem DeepSeek, podmiotu, którego postęp technologiczny zmusza rywali do fundamentalnego przemyślenia swoich ścieżek wzrostu i rentowności. Wprowadzenie potężnego modelu R1 przez DeepSeek na początku tego roku posłużyło jako szczególnie wyraźny punkt zwrotny, zwiększając presję na konkurentów, którzy przyciągnęli znaczny kapitał venture capital podczas początkowego szaleństwa inwestycyjnego w AI. Teraz wielu z tych graczy zmaga się z tym, jak poruszać się po rynku nagle zdominowanym przez imponujące możliwości DeepSeek, co wymusza trudne wybory dotyczące ich podstawowych modeli biznesowych i długoterminowej rentowności. Zasady gry się zmieniają, a adaptacja nie jest już opcjonalna, lecz niezbędna do przetrwania.
Fala uderzeniowa po pojawieniu się DeepSeek
Szybki wzrost znaczenia DeepSeek nie był jedynie kolejnym krokiem w ewolucji AI w Chinach; stanowił siłę destrukcyjną, kwestionującą ustalone założenia. Chociaż konkretne szczegóły techniczne leżące u podstaw jego sukcesu pozostają ściśle obserwowane, wpływ jest niezaprzeczalny. Wprowadzenie modelu R1 pod koniec stycznia było kluczowym momentem, prezentując możliwości, które szybko przyciągnęły uwagę i zostały zaadaptowane przez społeczność programistów oraz potencjalnie przez użytkowników korporacyjnych. Nie chodziło tylko o wydanie kolejnego dużego modelu językowego (LLM); chodziło o ustanowienie nowego standardu, być może pod względem wydajności, efektywności lub dostępności – lub kombinacji tych czynników.
Ten nagły skok technologiczny wywołał falę w całym ekosystemie. Startupy, które oparły swoje strategie na rozwijaniu własnych, fundamentalnych LLM, stanęły w obliczu potężnego nowego konkurenta, którego postęp wydawał się znacznie wyprzedzać ich własne cykle rozwojowe. Zasoby – zarówno finansowe, jak i obliczeniowe – wymagane do trenowania najnowocześniejszych LLM od podstaw są ogromne. Pozorna zdolność DeepSeek do osiągania przełomowych wyników, potencjalnie bardziej efektywnie, pośrednio podniosła poprzeczkę, czyniąc już i tak trudne zadanie budowania i utrzymywania konkurencyjnego modelu fundamentalnego jeszcze bardziej zniechęcającym dla innych. Presja ta jest szczególnie dotkliwa dla firm, które pozyskały duże rundy finansowania w oparciu o obietnicę stania się definitywnym liderem LLM w Chinach. Grunt usunął im się spod nóg, zmuszając do konfrontacji z możliwością, że ich początkowe plany strategiczne mogą już nie być najskuteczniejszą lub najbardziej zrównoważoną drogą naprzód w tym zmienionym krajobrazie. Pytanie odbijające się echem w salach zarządów brzmi już nie tylko jak zbudować najlepszy model, ale czy budowanie własnego modelu fundamentalnego od podstaw w ogóle pozostaje najrozsądniejszą strategią.
Zhipu AI: Nawigacja przez finansowe trudności i horyzont IPO
Wśród tych, którzy odczuwają presję, jest Zhipu AI, firma wcześniej uznawana za lidera w chińskim wyścigu rozwoju LLM. Podróż Zhipu ilustruje złożone wyzwania, przed którymi stoi obecnie wiele startupów AI. Firma zainwestowała znaczne środki w utworzenie działu sprzedaży dla przedsiębiorstw, mając na celu dostarczanie dostosowanych rozwiązań AI dla samorządów lokalnych i różnych firm. Chociaż koncepcyjnie słuszna, strategia ta okazała się wyjątkowo kapitałochłonna. Długie cykle sprzedaży, potrzeba znaczącej personalizacji oraz presja cenowa nieodłącznie związana z rynkiem korporacyjnym spowodowały znaczące tempo spalania gotówki przez Zhipu.
To napięcie finansowe podobno skłoniło do poważnej ponownej oceny strategicznej trajektorii firmy. Dążenie do Initial Public Offering (IPO) jest teraz podobno rozważane nie tylko jako przyszły kamień milowy, ale potencjalnie jako niezbędny mechanizm do wstrzyknięcia niezbędnego kapitału i podtrzymania ambitnych planów wzrostu. IPO mogłoby zapewnić finansowy pas startowy potrzebny do dalszego rozwijania technologii i wspierania różnorodnych ramion operacyjnych.
Pomimo tych presji finansowych i trwającej ponownej oceny strategicznej, Zhipu wydaje się wahać przed całkowitym porzuceniem swojego wielotorowego podejścia. Kontynuuje eksplorację różnych linii biznesowych, pozornie zabezpieczając swoje zakłady między wymagającym sektorem korporacyjnym a potencjalnie szerszym zasięgiem aplikacji skierowanych do konsumentów. Ten akt balansowania jest jednak obarczony trudnościami. Równoczesne dążenie do rynków korporacyjnych i konsumenckich wymaga odrębnych strategii, różnych pul talentów i znacznych zasobów przeznaczonych na każdy z nich. Robienie tego pod presją finansową i rozważanie ważnego wydarzenia korporacyjnego, jakim jest IPO, dodaje warstwy złożoności. Sytuacja Zhipu podkreśla trudne kompromisy, przed którymi stoją firmy AI: specjalizować się i ryzykować utratę szerszych możliwości, czy dywersyfikować i ryzykować zbyt cienkie rozłożenie zasobów, zwłaszcza w obliczu potężnych konkurentów i rosnących presji finansowych. Potencjalne IPO stanowi krytyczny moment, który może albo ponownie napędzić ambicje firmy, albo narazić ją na surową kontrolę rynków publicznych w okresie intensywnych zmian w branży.
Strategiczny zwrot: Od modeli fundamentalnych do koncentracji na aplikacjach
Fale wywołane wzrostem DeepSeek wykraczają poza finansowe przetasowania; wywołują fundamentalne zmiany w podstawowych strategiach biznesowych kilku kluczowych graczy. Wyłaniającym sięgodnym uwagi trendem jest odchodzenie od kosztownej i wysoce konkurencyjnej areny budowania fundamentalnych dużych modeli językowych od podstaw, w kierunku większego nacisku na stosowanie technologii AI w określonych branżach lub przypadkach użycia.
01.ai, startup z Pekinu kierowany przez wybitnego inwestora venture capital i byłego szefa Google China, Kai-Fu Lee, jest przykładem tego strategicznego zwrotu. Raporty sugerują, że 01.ai znacznie ograniczyło, a być może nawet zaprzestało, swoich wysiłków w zasobochłonnym procesie wstępnego trenowania wielkoskalowych modeli fundamentalnych. Zamiast tego firma podobno przekierowuje swoją uwagę i zasoby na rozwój i sprzedaż dostosowanych rozwiązań AI. Co istotne, mówi się, że rozwiązania te potencjalnie opierają się na lub wykorzystują możliwości wykazane przez wiodące modele, w tym potencjalnie te opracowane przez DeepSeek lub podobne potężne alternatywy open-source, które zyskały na popularności. Stanowi to pragmatyczne uznanie zmieniającego się krajobrazu. Zamiast angażować się w bezpośredni, kapitałochłonny wyścig zbrojeń w celu stworzenia absolutnie największego lub najpotężniejszego bazowego LLM, 01.ai wydaje się stawiać na to, że tworzenie wartości coraz bardziej leży w warstwie aplikacji – rozumieniu specyficznych potrzeb branżowych i skutecznym wdrażaniu AI w celu rozwiązywania konkretnych problemów biznesowych. Takie podejście wykorzystuje dostępność potężnych modeli bazowych, pozwalając firmie skoncentrować swoje wysiłki na personalizacji, integracji i wiedzy domenowej.
Podobne strategiczne przekierowanie jest widoczne w Baichuan. Początkowo zyskując uwagę dzięki swoim chatbotom AI zorientowanym na konsumenta, Baichuan podobno znacznie zawęziło swoje zainteresowanie, koncentrując się na sektorze opieki zdrowotnej. Obejmuje to opracowywanie specjalistycznych narzędzi AI zaprojektowanych do wspomagania personelu medycznego, potencjalnie włączając aplikacje mające na celu pomoc w diagnozach medycznych lub usprawnienie przepływów pracy klinicznej. Ten zwrot w kierunku specjalizacji wertykalnej oferuje kilka potencjalnych korzyści. Branża opieki zdrowotnej stawia złożone wyzwania i oferuje ogromne zbiory danych, w których AI może potencjalnie dostarczyć znaczącą wartość. Koncentrując swoje wysiłki, Baichuan może rozwijać głęboką wiedzę domenową, precyzyjniej dostosowywać swoje modele do niuansów danych medycznych i praktyki klinicznej oraz poruszać się po specyficznych wymaganiach regulacyjnych sektora. Chociaż potencjalnie ogranicza to rynek docelowy w porównaniu z chatbotem ogólnego przeznaczenia, ta strategia niszowa pozwala Baichuan wyróżnić się, zbudować potencjalnie obronną fosę opartą na specjalistycznej wiedzy i zaspokoić niezaspokojone potrzeby w dziedzinie o dużym wpływie. Odzwierciedla to szersze zrozumienie, że bezpośrednia konkurencja w zatłoczonej przestrzeni ogólnych LLM może być mniej opłacalna niż zdobycie pozycji lidera w określonej, wartościowej branży wertykalnej. Posunięcia zarówno 01.ai, jak i Baichuan podkreślają rosnące przekonanie: następna faza konkurencji AI w Chinach może w mniejszym stopniu dotyczyć supremacji modeli fundamentalnych, a bardziej inteligentnego, ukierunkowanego zastosowania.
Wyzwanie Kimi: Kiedy początkowy szum zderza się z rzeczywistością rynkową
Trajektoria Moonshot AI i jego chatbota, Kimi, stanowi przestrogę dotyczącą niestabilnej natury konsumenckiego rynku AI i wyzwań związanych z utrzymaniem impetu. Kimi wygenerował znaczny szum po swoim uruchomieniu w zeszłym roku, szybko przyciągając uwagę publiczną i stając się symbolem szybkiego postępu Chin w dziedzinie konwersacyjnej AI. Jego zdolność do przetwarzania długich kontekstów była szczególnie zauważalna, wyróżniając go w zatłoczonym polu. Jednak ten początkowy wybuch popularności okazał się trudny do utrzymania.
Moonshot napotkał następnie znaczące przeszkody operacyjne. Użytkownicy zgłaszali częste awarie i problemy z wydajnością, prawdopodobnie wynikające z ogromnych wymagań infrastrukturalnych związanych z szybkim skalowaniem popularnej usługi AI. Niezawodność jest kluczowa dla utrzymania użytkowników, a te trudności techniczne niewątpliwie podważyły zaufanie i satysfakcję użytkowników. Co więcej, początkowy czynnik nowości zaczął słabnąć, gdy konkurenci szybko wprowadzili własne chatboty, często zawierające podobne funkcje lub oferujące alternatywne doświadczenia użytkownika. Szybki cykl iteracji w przestrzeni AI oznacza, że każda początkowa przewaga może być ulotna, chyba że jest stale wzmacniana przez innowacje i stabilną wydajność.
W odpowiedzi na te wyzwania i być może zmieniającą się dynamikę konkurencyjną pod wpływem graczy takich jak DeepSeek, Moonshot podobno dokonał znaczących korekt w alokacji zasobów. Mówi się, że firma drastycznie zmniejszyła swoje wydatki marketingowe. Ten ruch sugeruje strategiczną decyzję o priorytetowym traktowaniu rozwoju podstawowej technologii i trenowania modeli nad agresywnymi kampaniami pozyskiwania użytkowników. Chociaż wzmocnienie podstawowej technologii i poprawa możliwości modelu są kluczowe dla długoterminowej konkurencyjności, cięcie budżetu marketingowego niesie ze sobą własne ryzyko. Może spowolnić wzrost liczby użytkowników, zmniejszyć widoczność na coraz bardziej hałaśliwym rynku i utrudnić odzyskanie impetu po rozwiązaniu problemów technicznych. Ta wewnętrzna koncentracja, w połączeniu ze spadającą popularnością publiczną i uporczywymi problemami operacyjnymi, rodzi uzasadnione pytania dotyczące długoterminowej stabilności Moonshot. Firma znajduje się w niepewnej sytuacji: musi intensywnie inwestować w badania i rozwój, aby nadążyć technologicznie, jednocześnie borykając się ze zmniejszonym zaangażowaniem użytkowników i potencjalnie bardziej rygorystycznymi ograniczeniami finansowymi. Doświadczenie Kimi podkreśla surowe realia, z jakimi borykają się nawet początkowo udane produkty AI w utrzymaniu zainteresowania użytkowników i osiągnięciu stabilnych, skalowalnych operacji w warunkach intensywnej konkurencji.
Konsolidacja rynku i droga naprzód
Strategiczne zmiany podjęte przez Zhipu, 01.ai, Baichuan i Moonshot nie są odosobnionymi incydentami, ale raczej symptomami szerszej transformacji przekształcającej chiński przemysł AI. Era nieokiełznanej ekspansji, w której liczne startupy mogły przyciągnąć znaczące finansowanie wyłącznie na podstawie obietnicy zbudowania fundamentalnego LLM, wydaje się dobiegać końca. Zamiast tego rynek wykazuje wyraźne oznaki konsolidacji wokół mniejszej kohorty wiodących graczy.
Jak zauważył Wang Tiezhen, inżynier związany ze społecznością badawczą AI Hugging Face: “Chiński rynek LLM szybko konsoliduje się wokół garstki liderów”. DeepSeek niezaprzeczalnie stał się centralną postacią w tej fazie konsolidacji, a jego sprawność technologiczna działa jako katalizator zmian. Jego sukces zmusza inne startupy do podjęcia krytycznej decyzji: czy powinny próbować konkurować bezpośrednio z DeepSeek i innymi wschodzącymi liderami w kosztownym wyścigu o supremację modeli fundamentalnych, czy też powinny przyjąć inną strategię?
Coraz częściej ta druga opcja zyskuje na popularności. Wiele startupów bada ścieżki, które obejmują wykorzystanie istniejących potężnych modeli, czy to własnych ofert DeepSeek (szczególnie jeśli elementy są udostępniane jako open-source lub dostępne za pośrednictwem API), czy innych solidnych alternatyw open-source. Pozwala im to ominąć najbardziej zasobochłonne etapy rozwoju AI i skoncentrować swoje wysiłki wyżej w łańcuchu wartości. Budując na ustalonych fundamentach, firmy mogą skoncentrować się na rozwijaniu specjalistycznych aplikacji, celowaniu w rynki niszowe lub tworzeniu unikalnych doświadczeń użytkownika. Ten strategiczny zwrot zmniejsza astronomiczne koszty związane z trenowaniem ogromnych modeli od podstaw i pozwala na potencjalnie szybsze wprowadzanie na rynek określonych produktów lub usług.
Ta ewoluująca dynamika sugeruje przyszły chiński krajobraz AI charakteryzujący się kilkoma dominującymi dostawcami modeli fundamentalnych i większym ekosystemem firm skoncentrowanych na zastosowaniach, personalizacji i integracji wertykalnej. Wyzwaniem dla startupów będzie identyfikacja niedostatecznie obsługiwanych nisz, rozwój prawdziwej wiedzy domenowej i budowanie zrównoważonych modeli biznesowych wokół skutecznego stosowania AI, zamiast prostego powielania podstawowej technologii liderów. Era po DeepSeek wymaga nie tylko zdolności technologicznych, ale także strategicznej przenikliwości i dyscypliny finansowej.
Ekonomia ambicji AI: Równoważenie innowacji i zrównoważonego rozwoju
U podstaw wielu z tych strategicznych przetasowań leży surowa rzeczywistość ekonomiczna konkurowania na czele sztucznej inteligencji. Rozwój, trenowanie i wdrażanie najnowocześniejszych dużych modeli językowych wymaga oszałamiających ilości kapitału. Koszty obejmują nie tylko pozyskiwanie ogromnych zbiorów danych i zatrudnianie najwyższej klasy talentów AI, ale także zapewnienie dostępu do ogromnych zasobów obliczeniowych, głównie wysokowydajnych procesorów graficznych (GPU), które są zarówno drogie, jak i często trudno dostępne. Co więcej, przekształcanie możliwości AI w produkty generujące przychody, zwłaszcza w sektorze korporacyjnym, na który celują firmy takie jak Zhipu, wiąże się ze znacznymi inwestycjami w sprzedaż, marketing i działania personalizacyjne, często z długimi okresami zwrotu.
Pojawienie się DeepSeek w efekcie zintensyfikowało te presje finansowe. Potencjalnie oferując wyższą wydajność lub większą efektywność, podnosi stawkę konkurencyjną, zmuszając rywali do wydawania jeszcze więcej, aby nadążyć lub ryzykować przestarzałość. To środowisko sprawia, że startupom coraz trudniej jest utrzymać działalność wyłącznie dzięki kapitałowi venture capital, zwłaszcza jeśli kamienie milowe nie są osiągane lub trakcja rynkowa okazuje się wolniejsza niż przewidywano. “Tempo spalania” związane z rozwojem i komercjalizacją LLM może szybko wyczerpać nawet znaczne rundy finansowania.
W konsekwencji obserwowane zmiany strategiczne – rozważanie IPO (jak Zhipu), zwrot w kierunku warstw aplikacji i rynków niszowych (jak 01.ai i Baichuan) oraz przejście na wykorzystanie istniejących modeli zamiast budowania wszystkiego we własnym zakresie – są głęboko powiązane z tymi imperatywami finansowymi. IPO oferuje potencjalną ścieżkę do znacznego zastrzyku kapitału, aczkolwiek przy zwiększonej kontroli i presji rynkowej. Koncentracja na konkretnych aplikacjach lub branżach wertykalnych może potencjalnie prowadzić do szybszego generowania przychodów i rentowności w ramach określonego segmentu rynku, zmniejszając zależność od finansowania zewnętrznego. Wykorzystanie istniejących modeli fundamentalnych drastycznie obniża ogromne początkowe koszty badań i rozwoju oraz infrastruktury.
Ostatecznie zdolność chińskich startupów AI do poruszania się po tym ewoluującym krajobrazie będzie krytycznie zależeć od ich zdolności do równoważenia innowacji technologicznych z stabilnością finansową. Era zapoczątkowana przez DeepSeek wymaga nie tylko genialnych algorytmów, ale także rentownych, efektywnych modeli biznesowych. Firmy muszą znaleźć sposoby na tworzenie namacalnej wartości i generowanie strumieni przychodów zdolnych do wspierania bieżących badań i rozwoju w wysoce konkurencyjnej i kapitałochłonnej dziedzinie. Przyszłymi liderami prawdopodobnie będą ci, którzy wykażą się nie tylko sprawnością techniczną, ale także strategiczną dalekowzrocznością i rygorystyczną dyscypliną finansową w tym nowym rozdziale historii AI w Chinach.