Chiny znalazły słaby punkt amerykańskiej AI. I właśnie zaczynają go wykorzystywać

Audio generowane przez AI. Może zawierać błędy.

Sztuczna inteligencja to technologia, która może okazać się największym przełomem od czasu powstania internetu. Dążenie do zdobycia przewagi doprowadziło do prawdziwej „gry mocarstw”. Walka toczy się przede wszystkim na linii USA-Chiny. Amerykanie próbują utrzymać przewagę, ale dystans cały czas się zmniejsza.

Pekin realizuje strategię, która przypomina jego wcześniejsze podboje rynku fotowoltaiki czy samochodów elektrycznych: obniżyć koszt technologii, przyspieszyć jej masowe wdrożenie i oddać w dużej mierze stery (i okazję do zarobku) w ręce lokalnych inżynierów.

Wynik? W połowie 2026 r. przewaga jakościowa USA niemal zniknęła. A w dodatku coraz więcej amerykańskich firm zaczyna traktować chiński biznes jako partnerów, a nie przeciwników. Apple rozwija chiński model AI z pomocą Alibaby, a twórca Kimi K3 rozmawia o dystrybucji swojego modelu z Microsoftem, Amazonem i Google’em.

AI, czyli wyścig, w którym wygra jeden

Jeszcze na początku 2023 r. amerykańska dominacja w generatywnej sztucznej inteligencji wydawała się niemal całkowita. OpenAI wyznaczało tempo rozwoju dużych modeli językowych, Google i Anthropic nadrabiały dystans, Nvidia kontrolowała kluczowy element infrastruktury, jakim były układy GPU, a największe amerykańskie firmy technologiczne mogły przeznaczać dziesiątki miliardów dolarów na centra danych. Trzy lata później obraz nie jest tak jednoznaczny.

Według opublikowanego w tym roku AI Index Uniwersytetu Stanforda różnica w możliwościach najlepszych modeli amerykańskich i chińskich praktycznie zniknęła. W marcu czołowy model z USA wyprzedzał najlepszy chiński system o zaledwie 2,7 proc. (w uproszczeniu, chodzi o możliwości techniczne modelu według benchmarków – przyp. red.). Później po wypuszczeniu nowych modeli OpenAI czy Claude różnica się pogłębiła, ale kwestią czasu jest ponowne nadrobienie tej luki.

Mimo to amerykańskie firmy nadal tworzą więcej modeli uznawanych za przełomowe i dysponują znacznie większym kapitałem: prywatne inwestycje w AI w USA osiągnęły w 2025 r. 285,9 mld dolarów, wobec 12,4 mld dolarów w Chinach. Różnica wynosi więc ponad 23 do jednego.

A jednak chińskie laboratoria potrafią dziś konkurować z firmami dysponującymi wielokrotnie większymi budżetami.

Zamiast wygrać wydatkami, Chiny wygrywają kosztem

Amerykański model rozwoju AI opierał się dotąd w dużej mierze na skalowaniu: więcej chipów, większe centra danych i większe modele, które potrafią „rozumować”. Chińczycy zostali zmuszeni do pójścia inną drogą.

Od 2022 r. Waszyngton systematycznie ogranicza Pekinowi dostęp do najbardziej zaawansowanych procesorów i technologii niezbędnych do ich produkcji. W grudniu 2024 r. amerykański Departament Handlu rozszerzył kontrolę m.in. na 24 grupy urządzeń do produkcji półprzewodników, oprogramowanie projektowe i pamięci HBM, niezbędne w akceleratorach AI. Efektem ubocznym sankcji stała się jednak presja na efektywność.

Chińskie firmy DeepSeek, Alibaba, Moonshot, Z.ai czy MiniMax coraz częściej projektują modele wykorzystujące architekturę mixture-of-experts, sparse attention i inne techniki pozwalające aktywować podczas pojedynczego zapytania tylko część wszystkich parametrów. Bo z punktu widzenia użytkownika liczy się nie tyle rozmiar modelu, ile liczba obliczeń konieczna do uzyskania odpowiedzi.

Dobrym przykładem jest DeepSeek V4 Flash. Model ma 284 mld parametrów, ale przy generowaniu odpowiedzi aktywuje około 13 mld. Według oficjalnego cennika DeepSeek milion tokenów wejściowych kosztuje 0,14 dolara, a milion tokenów wyjściowych 0,28 dolara.

Dla porównania podstawowa cena GPT-5.6 Sol w API OpenAI wynosi obecnie 4 dolary za milion tokenów wejściowych i 20 dolarów za milion wyjściowych. Claude Sonnet 5 kosztuje odpowiednio 2 i 10 dolarów. Oczywiście modele różnią się możliwościami, szybkością i klasą zastosowań (te amerykańskie są wciąż dużo lepsze), ale pokazuje to skalę presji cenowej. Dla wygenerowania odpowiedzi na maila nie trzeba przecież użyć narzędzia na takim poziomie, jaki jest wymagany do rozwiązania problemów matematycznych, z którymi ludzkość nie mogła sobie poradzić od 100 lat. Chińczycy tych problemów nie rozwiązują, ale do codziennego zastosowania są na zbliżonym poziomie, co Amerykanie. I wielokrotnie tańsi.

Amerykanie reagują na chińską AI

Przez lata amerykańscy giganci technologiczni podkreślali, że główne znaczenie ma jakość, a nie cena. To się zmienia. OpenAI w lipcu mocno obniżyło ceny modeli GPT-5.6 Terra i Luna, a w sierpniu czasowo obniżyło również koszt najpotężniejszego Sol. Innymi słowy, chińska konkurencja zaczyna wymuszać zmianę ekonomiki całej branży.

Konkurencja robi się coraz większa. Rok temu media rozpisywały się na temat modelu DeepSeek, który był świetny, bo był dobry (znów – nie najlepszy) i tani. Tymczasem w ciągu kilku tygodni w lecie 2026 r. chińskie laboratoria wypuściły kolejną serię modeli konkurujących z amerykańską czołówką.

Moonshot AI zaprezentował Kimi K3. Model ma 2,8 bln parametrów, z kontekstem sięgającym miliona tokenów i przeznaczony jest m.in. do długotrwałego programowania, analiz i wykonywania wieloetapowych zadań. Według najbardziej popularnych benchmarków jego poziom jest niemal tak wysoki, jak Claude Fable 5, Opus 5 czy GPT-5.6 Sol. A to najlepsi z najlepszych.

Alibaba na początku sierpnia pokazała Qwen3.8-Max z 2,4 bln parametrów. 26 sierpnia rodzina została uzupełniona o Qwen3.8-Flash, zaprojektowany właśnie wokół niższego kosztu trenowania i użytkowania. Dwa dni wcześniej firma zaprezentowała również Wan3.0, kolejną generację modelu do tworzenia wideo.

DeepSeek w sierpniu udostępnił V4 Pro. To model nastawiony na agentów AI, programowanie i bardziej złożone rozumowanie. MiniMax rozwija równolegle M3 oraz otwarty model generowania wideo H3, który tworzy materiały do 2K z dźwiękiem stereo. ByteDance pod koniec lipca pokazał z kolei Seedance 2.5, który potrafi w jednym przebiegu generować nawet 30-sekundowe sekwencje audio-wideo.

Jeszcze szybsze tempo narzuca Z.ai, dawniej Zhipu AI. Czerwcowy GLM-5.2 otrzymał milion tokenów kontekstu i otwartą licencję MIT. W połowie sierpnia pojawił się GLM-5.3, a pod koniec miesiąca GLM-5.3-Flash, multimodalny model mający 320 mld parametrów, lecz aktywujący tylko 18 mld. Firma poinformowała, że testowy ruch modelu obsłużono na dużym klastrze chińskich akceleratorów AI. Bez udziału Amerykanów.

Open source jako narzędzie ekspansji

Chińczycy obalają także (a przynajmniej próbują to zrobić) inny argument, który przemawia przeciwko korzystaniu z ich technologii. Chodzi o bezpieczeństwo danych i zarzuty o szpiegostwo. Dlatego chińskie modele są nie tylko tańsze (pod względem kosztów użytkowania), ale także dostępne w modelu open source. Mogą być więc infrastrukturą wykorzystywaną przez innych.

Diabeł tkwi jednak w szczegółach. W przypadku chińskich modeli mowa bardziej o modelu open-weight. Użytkownik otrzymuje parametry modelu i może uruchomić go na własnej infrastrukturze, ale nie zawsze dostaje pełny kod treningowy, dane i wszystkie informacje potrzebne do odtworzenia procesu jego powstania. Mimo to skala chińskiej ofensywy jest bezprecedensowa.

Hugging Face podał w sierpniu, że rodzina Qwen zanotowała w 2026 r. ponad 2 mld pobrań tylko z tej jednej platformy. Spośród 178 chińskich modeli o wielkości przekraczającej 20 mld parametrów, które przeanalizowała platforma, 59 proc. korzystało z licencji Apache 2.0, a 22 proc. z MIT. Dopiero przy najnowszych, największych modelach zaczęły pojawiać się bardziej restrykcyjne warunki.

To strategia bardzo podobna do stosowanej wcześniej przez amerykańskie firmy przy budowaniu standardów technologicznych: zrezygnować z części bezpośredniej marży, aby zdobyć deweloperów, integracje i pozycję domyślnej platformy. Tyle że teraz robią to Chińczycy.

Co więcej, otwartość przestała być wyłącznie decyzją biznesową. W lipcu chińska Narodowa Komisja Rozwoju i Reform opublikowała plan współpracy w dziedzinie AI, w którym wprost zapisano wspieranie międzynarodowych społeczności open source, współdzielenia modeli, algorytmów i komponentów oraz wykorzystywania chińskich modeli do lokalnych wdrożeń za granicą.

Co to oznacza? Startup w Indonezji, Brazylii, Indiach, Afryce czy Europie może uruchomić model Qwen, DeepSeek albo GLM u siebie, dostosować go do własnego języka i nie płacić amerykańskiemu dostawcy za każde zapytanie. Chińska technologia zaczyna budować ogromną przewagę.

Szpiedzy tacy jak my

Czy tania AI z Chin może jednocześnie stać się kanałem pozyskiwania informacji o zachodnich użytkownikach i przedsiębiorstwach? Technicznie rzecz biorąc – tak. Najwięcej wątpliwości dotyczy usług działających w chińskiej chmurze. Aktualna polityka prywatności DeepSeeka, zaktualizowana w lutym 2026 r., mówi wprost, że firma bezpośrednio zbiera, przetwarza i przechowuje dane osobowe użytkowników w Chińskiej Republice Ludowej. Obejmuje to m.in. treść wprowadzanych zapytań, informacje o urządzeniu i sieci, logi oraz część danych dotyczących lokalizacji.

Artykuł 7 chińskiej ustawy o wywiadzie państwowym stanowi, że organizacje i obywatele mają zgodnie z prawem „wspierać, pomagać i współpracować” z państwowymi służbami wywiadowczymi oraz zachowywać taką współpracę w tajemnicy. Artykuł 14 daje natomiast organom wywiadowczym możliwość żądania od organizacji i obywateli niezbędnej pomocy.

Pekin zdecydowanie odrzuca pojawiające się doniesienia o wykorzystywaniu otwartych modeli chińskiej AI do pozyskiwania wrażliwych danych przez służby. Chińskie MSZ wielokrotnie deklarowało, że rząd „nigdy nie żądał i nie będzie żądał” od przedsiębiorstw lub osób zbierania czy przechowywania danych w sposób sprzeczny z prawem. Władze Chin oskarżają jednocześnie państwa zachodnie o rozszerzanie pojęcia bezpieczeństwa narodowego na zwykłą konkurencję technologiczną.

Problemy znalezione

Problem polega na tym, że obawy Zachodu nie opierają się wyłącznie na interpretacji chińskiego prawa.

W lutym 2025 r. amerykańska firma zajmująca się bezpieczeństwem aplikacji NowSecure przeanalizowała aplikację DeepSeek na iOS. Badacze zauważyli w badanej wówczas wersji m.in. przesyłanie części danych dotyczących urządzenia bez odpowiedniego szyfrowania, stosowanie słabych mechanizmów kryptograficznych oraz komunikację z usługami Volcengine należącymi do ByteDance. Według NowSecure zbierane informacje pozwalały również na rozbudowany fingerprinting urządzenia.

Jest jeszcze druga strona medalu. W styczniu 2025 r. wyciekła baza danych użytkowników Deepseeka. Do sieci trafił ponad milion rekordów, m.in. prompty użytkowników i klucze API.

– Ta usługa nie jest jeszcze na tyle dojrzała, by używać jej z jakimikolwiek wrażliwymi danymi – skomentowała dla magazynu „Wired” Ami Luttwak, dyrektor technologiczna Wiz, firmy zajmującej się cyberbezpieczeństwem.

W kwietniu 2025 r. komisja Izby Reprezentantów USA zajmująca się Chinami opublikowała raport, w którym stwierdzono, że infrastruktura DeepSeeka była połączona z China Mobile, przedsiębiorstwem uznawanym przez Waszyngton za zagrożenie dla bezpieczeństwa narodowego. Tyle że sam raport przyznawał, że zakres faktycznego przekazywania danych był niepotwierdzony.

Mimo to Microsoft zablokował swoim pracownikom dostęp do Deepseeka. Brad Smith, wiceprzewodniczący rady Microsoftu stwierdził podczas zeznań przed Kongresem, że blokuje także dostęp do aplikacji w Microsoft Store. Przyczyna? Obawa przed przesyłaniem danych do Chin i wykorzystywaniem aplikacji do szerzenia chińskiej propagandy.

Kilka miesięcy później przedstawiciel Departamentu Stanu USA przekazał Reutersowi, że Waszyngton uważa DeepSeek za firmę wspierającą chińskie operacje wojskowe i wywiadowcze oraz twierdzi, że dane użytkowników mogą być przekazywane chińskim władzom. Już w tym roku komisje Kongresu rozpoczęły kolejne dochodzenie dotyczące wykorzystywania chińskich modeli przez amerykańskie firmy, wymieniając nie tylko DeepSeeka, ale również Alibabę, Moonshota AI i MiniMaxa. W lipcu śledztwo rozszerzono, koncentrując się na systemach mających dostęp do informacji osobowych lub wrażliwych danych przedsiębiorstw.

Prawda o AI różne ma oblicza

Wojna chińsko-amerykańska ma jeszcze inne, ciekawe oblicze. Po opublikowaniu modelu Deepseek popularną zabawą internautów było pytanie AI o plac Tiananmen. AI unikało odpowiedzi. Dziś sytuacja jest o wiele bardziej zaawansowana.

W czerwcu 2026 r. amerykańska firma technologiczna Booz Allen Hamilton opublikowała interesujący eksperyment obejmujący ponad 2,8 tys. prób z Qwen3-Coder, MiniMax M2.5, Kimi K2.5, DeepSeek V4-Pro oraz amerykańskim Claude'em.

– Gdy chiński model otrzymywał informację, że końcowym klientem jest amerykańska agencja federalna, generowany kod stawał się znacząco gorszy – powiedział w komentarzu do raportu Justin Page, wiceprezes zespołu badań bezpieczeństwa Booz Allen Hamilton.

Słowa dotyczyły Qwen3-Coder. Inny model, Kimi K2.5, miał być lepszy przy wykorzystywaniu do pracy w amerykańskiej administracji, niż chociażby Claude Opus 4.6. Co to oznacza? Że niekoniecznie Chiny chcą uderzyć w Amerykanów, ale jest to po prostu cecha konkretnego modelu. Czy Kimi sabotuje po prostu urzędników, bez względu na kraj pochodzenia? Tego nie wiadomo.

Waszyngton atakuje tam, gdzie Chiny są najsłabsze

Amerykańskie władze zdają sobie sprawę, że ich firmy mogą nie wygrać wyścigu na koszty. Dlatego przenoszą walkę na inny poziom – dostęp do krytycznej własności intelektualnej dotyczącej projektowania chipów. Nvidia pozostaje światowym liderem akceleratorów AI, a sojusznicy USA kontrolują kluczowe elementy łańcucha produkcyjnego – od holenderskiego ASML po tajwański TSMC.

Mimo to w styczniu 2026 r. administracja Donalda Trumpa zmieniła zasady dotyczące eksportu do Chin m.in. dla Nvidii H200 oraz AMD MI325X. Zamiast poprzedniego, całkowitego zakazu, wprowadzono indywidualną ocenę wniosków licencyjnych. W lipcu pierwsze ograniczone dostawy H200 rzeczywiście ruszyły, a zezwolenia otrzymały m.in. wybrane chińskie przedsiębiorstwa.

Powód jest prosty. Całkowite odcięcie Chin może przyspieszyć powstanie konkurencyjnego ekosystemu półprzewodników. Nvidia już odczuła skutki tej polityki. Jensen Huang przyznał w maju, że firma w dużej mierze oddała chiński rynek akceleratorów miejscowym dostawcom. Najgroźniejszym z nich jest Huawei, ale własne układy rozwijają również Alibaba, ByteDance i Tencent.

Nowy front: chmura, kradzież modeli i „destylacja”

Amerykanie widzą jeszcze jeden front walki z Chinami. Chodzi o dostęp do mocy obliczeniowej. W Kongresie pojawiły się propozycje wymagające od amerykańskich operatorów chmurowych dokładniejszego identyfikowania klientów. Tak, aby firmy z państw objętych restrykcjami nie mogły po prostu wynająć za granicą infrastruktury, której nie wolno im kupić.

Jeszcze ostrzejszy spór dotyczy destylacji modeli. OpenAI, Anthropic oraz amerykańscy politycy oskarżali chińskie laboratoria o automatyczne pozyskiwanie ogromnych ilości odpowiedzi z modeli amerykańskich i wykorzystywanie ich do trenowania własnych systemów. W czerwcu przedstawiciele administracji USA oskarżyli Moonshot o niedozwolone wykorzystanie modelu Anthropic przy tworzeniu Kimi K3 oraz korzystanie z zaawansowanych chipów poprzez infrastrukturę poza Chinami. Moonshot odrzucił te zarzuty i twierdzi, że przewaga K3 wynika z własnych rozwiązań architektonicznych.

Amerykańskie komisje parlamentarne prowadzą równolegle dochodzenia dotyczące wykorzystywania chińskich modeli przez firmy działające w USA. Ich argumentacja dotyczy zarówno bezpieczeństwa danych i chińskich wymogów cenzury, jak i możliwości uzależnienia amerykańskich przedsiębiorstw od technologii rozwijanej w Chinach.

AI jako platforma współpracy

Amerykańskie big techy działają, jak mają w zwyczaju, czyli pragmatycznie. W lutym 2025 r. Alibaba potwierdziła, że została wybrana przez Apple'a na partnera AI w Chinach. W lipcu 2026 r. chiński regulator wpisał „Apple Intelligence” na listę zatwierdzonych usług działających na urządzeniach. Alibaba poinformowała, że technologia Qwen zostanie zintegrowana z Apple Intelligence, a Baidu potwierdziło własną współpracę przy funkcjach przeznaczonych dla chińskich użytkowników.

Ale w sierpniu pojawiła się jeszcze ciekawsza informacja. Reuters ustalił, że Apple wytrenował własny duży model językowy przeznaczony specjalnie na rynek chiński, a Alibaba pomagała amerykańskiej firmie w jego rozwoju i treningu.

Dlaczego? ChatGPT, Claude czy Gemini nie są w Chinach dostępne na takich zasadach jak w USA. Apple stara się te problemy obejść. Jakim kosztem? Tego jeszcze nie wiadomo. Ale Apple nie jest osamotniony. Według Reutersa Moonshot prowadzi rozmowy z Microsoftem, Amazonem i Google’em na temat hostowania Kimi K3 w ich chmurach i podziału przychodów z jego wykorzystania. Chińska firma chce więc podbijać świat modelem open-weight korzystając z infrastruktury trzech amerykańskich gigantów technologicznych. Amerykanie z jakiegoś powodu widzą w tym potencjał.

Główne wnioski

1. Chiny bardzo szybko zmniejszają dystans do Stanów Zjednoczonych w rozwoju sztucznej inteligencji. Różnica jakościowa między najlepszymi modelami obu państw jest już niewielka, mimo ogromnej przewagi USA pod względem inwestowanego kapitału. Chińskie laboratoria odpowiadają na ograniczony dostęp do najbardziej zaawansowanych chipów przede wszystkim poprawą efektywności modeli i radykalnym obniżaniem kosztów ich użytkowania. Ta presja zaczyna wpływać również na politykę cenową amerykańskich firm.
2. Istotnym elementem chińskiej strategii stały się modele open-weight oraz szerokie udostępnianie technologii deweloperom na całym świecie. Firmy takie jak Alibaba, DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax czy Z.ai szybko rozwijają kolejne generacje modeli, a ich rozwiązania zdobywają użytkowników poza Chinami. To próba zbudowania globalnego ekosystemu technologicznego, w którym chińskie modele mogą być uruchamiane lokalnie, dostosowywane do konkretnych rynków i wykorzystywane bez stałych opłat na rzecz amerykańskich dostawców.
3. Rosnącej popularności chińskiej AI towarzyszą poważne spory dotyczące bezpieczeństwa danych, cenzury, dostępu służb oraz zależności technologicznej. Stany Zjednoczone odpowiadają kontrolą eksportu chipów, dochodzeniami dotyczącymi wykorzystywania chińskich modeli i zarzutami związanymi z destylacją amerykańskich systemów. Jednocześnie biznes coraz częściej wybiera pragmatyczną współpracę. Widać kooperację Apple'a z Alibabą oraz rozmowy Moonshota AI z amerykańskimi operatorami chmurowymi. Pokazuje to, że technologiczna rywalizacja USA i Chin coraz częściej przeplata się z ich biznesową współzależnością.