Mințile din spatele saltului surprinzător al Chinei în domeniul AI. Cum încearcă Beijingul să ajungă din urmă Silicon Valley

Tang este profesor la Universitatea Tsinghua. El a cofondat Z.AI, una dintre companiile care se apropie rapid de Anthropic și OpenAI în ceea ce privește performanțele și utilizarea la nivel global.

Yang este cel pe care Tang l-a nominalizat cândva pentru cel mai important premiu academic al universității. Acesta conduce o altă companie de top din domeniu, Moonshot AI. Fiecare dintre cele două companii este evaluată la zeci de miliarde de dolari.

Cum au ajuns atât de departe companiile chineze de AI

Ascensiunea rapidă a modelelor chineze de inteligență artificială a generat numeroase întrebări în Silicon Valley și la Washington. Cum au reușit laboratoarele chineze de AI să avanseze atât de mult într-un timp atât de scurt? De unde provin modelele lor de inteligență artificială?

Companii precum cea fondată de Tang fură de la modelele americane? Ar trebui produsele lor să fie interzise pentru a proteja securitatea națională a Statelor Unite?

O strategie construită în urmă cu mai bine de un deceniu

Cariera lui Tang și cea a lui Yang arată că ofensiva Chinei în domeniul inteligenței artificiale nu a apărut peste noapte.

Tang, în vârstă de 49 de ani, lucrează în domeniul învățării automate de aproximativ 25 de ani. Cu mai bine de un deceniu în urmă, el se număra deja printre experții chinezi aflați în prima linie a cercetării în AI. La acea vreme, cercetătorii foloseau computerele pentru sarcini care imitau capacitățile umane. Printre acestea se numărau înțelegerea limbajului și recunoașterea facială.

Tang, Yang și alți cercetători chinezi formează o adevărată „Silicon Valley virtuală” în marile centre tehnologice ale Chinei. Mulți dintre ei și-au început carierele la Tsinghua și la câteva alte instituții de prestigiu. Cunoștințele circulă rapid între cercetătorii chinezi. Acest lucru este favorizat de o cultură bazată pe publicarea rezultatelor cercetării.

Un alt factor important este preferința dezvoltatorilor chinezi pentru tehnologiile open-source. Acestea pot fi descărcate și modificate în mare parte fără costuri. Pentru a recupera decalajul în era inteligenței artificiale generative, companiile chineze au apelat la o combinație familiară de ingeniozitate și imitație, conform The Wall Street Journal.

Aceeași strategie a contribuit și la succesul Chinei în domenii precum electronicele, industria auto și energia verde. Dezvoltatorii chinezi de AI au readus în țară specialiști în informatică formați în Statele Unite. În același timp, au urmărit îndeaproape progresele realizate de companiile americane.

Acuzațiile privind „distilarea” modelelor americane

Mai controversată este practica prin care unele companii chineze par să fi folosit procesul numit „distilare” pentru a-și antrena mai rapid propriile modele. Prin această metodă, un nou sistem învață de la un model existent. Pentru aceasta, îi adresează sute de mii de întrebări și analizează răspunsurile primite.

Compania Anthropic a acuzat mai multe companii chineze, inclusiv Z.AI și Moonshot, că au încălcat politicile sale prin utilizarea pe scară largă a acestei metode. Niciuna dintre cele două companii nu a comentat acuzațiile.

Persoane care lucrează în cadrul unor dezvoltatori chinezi de modele AI susțin că distilarea este răspândită la nivel global. Acestea recunosc însă că unele companii chineze ar putea utiliza metoda într-un mod mai agresiv decât rivalii lor americani.

China se apropie rapid de liderii americani în domeniul AI

În iunie, Elon Musk estima că China nu va reuși să egaleze performanțele celui mai avansat model Fable al Anthropic până în primul trimestru din 2027. Tang i-a răspuns pe platforma X: „Nu va dura atât de mult.”

Liderii industriei din ambele țări susțin că cele mai performante modele chineze de inteligență artificială sunt la doar câteva luni în urma celor mai bune modele dezvoltate în Statele Unite.

În această lună, Z.AI a lansat cea mai recentă versiune a modelului său, GLM-5.3. Compania susține că acesta a ajuns la nivelul modelului Mythos 5 al Anthropic în ceea ce privește capacitățile de securitate cibernetică.

Guvernul Chinei consideră de mult timp inteligența artificială și informatica drept factori importanți pentru creșterea economică și securitatea națională. Strategia prin care China încearcă să recupereze decalajul față de Statele Unite combină sprijinul statului cu competiția dintre companiile private.

Autoritățile chineze au investit sume importante în cercetarea desfășurată în universități precum Tsinghua. În același timp, guvernul a finanțat startup-uri din domeniul inteligenței artificiale. Atât guvernul central, cât și administrațiile locale au devenit încă de la început clienți importanți pentru serviciile oferite de aceste companii.

China își consolidează industria de AI pentru a nu depinde de modelele americane

După ce Anthropic a lansat în această primăvară modelul Mythos, capabil să identifice vulnerabilități de securitate cibernetică, unii oficiali chinezi l-au comparat cu o armă nucleară a erei inteligenței artificiale. Beijingul este conștient că Washingtonul poate împiedica alte țări să aibă acces la cele mai avansate modele americane. Din acest motiv, autoritățile chineze sprijină dezvoltatorii autohtoni de AI prin intermediul unui fond național de investiții.

În același timp, guvernul relaxează regulile pentru a le permite startup-urilor să atragă mai ușor capital prin listarea pe piețele publice.

Potrivit Investment Association of Central State-Owned Enterprises, aproape jumătate din totalul investițiilor în capitaluri proprii realizate în China în prima jumătate a acestui an au fost direcționate către sectorul inteligenței artificiale. Cea mai mare parte a banilor a provenit din fonduri susținute de guvern.

La începutul anilor 2000, industria chineză a internetului a început să se dezvolte rapid. Milioane de utilizatori au început să facă cumpărături, să caute informații și să comunice online. Pe măsură ce volumul de date a crescut, companiile au început să investească în învățarea automată. Tehnologia era folosită pentru eficientizarea comerțului electronic și pentru analizarea comportamentului utilizatorilor pe internet.

La rândul său, guvernul căuta tehnologii care să permită monitorizarea populației și identificarea unor potențiale amenințări. Au fost dezvoltate programe capabile să recunoască fețe și voci. Universitățile chineze au început să pregătească tot mai mulți specialiști în computer vision, o ramură a informaticii care urmărește să învețe computerele să interpreteze lumea vizuală într-un mod asemănător oamenilor.

Acea perioadă a dus la apariția așa-numiților „patru mici dragoni ai AI”. Printre aceștia se numărau startup-uri de computer vision precum SenseTime, care au format o parte importantă din generația de ingineri activă astăzi în industria inteligenței artificiale.

Tsinghua, pepiniera specialiștilor chinezi în AI

Banii și specialiștii s-au concentrat tot mai mult la Universitatea Tsinghua, principala instituție de învățământ superior din China în domeniul științei și tehnologiei.

În 2005, Andrew Yao, fost profesor la Princeton și laureat al premiului care poartă numele pionierului informaticii Alan Turing, a înființat la Tsinghua celebra „Yao Class”. Programul a fost creat pentru a forma o nouă generație de specialiști de top în informatică.

Tang, profesor la Tsinghua și cofondator al Z.AI, este legat de universitate încă din perioada doctoratului. El a studiat data mining, domeniu care urmărește identificarea unor tipare ascunse în seturi mari de date și care avea să devină ulterior fundamental pentru dezvoltarea inteligenței artificiale.

Tang i-a spus jurnalistului de tehnologie Mehran Gul, potrivit cărții sale „The New Geography of Innovation”, că după obținerea doctoratului la Tsinghua a decis să rămână în China. El considera că poate realiza lucruri importante în țara sa și că, în acest fel, ar putea contribui la dezvoltarea Chinei.

Un cercetător cu mentalitate de maratonist

Tang și-a testat frecvent limitele fizice participând la maratoane și triatloane. A condus și laboratorul său în același spirit: cu disciplină, rezistență și ambiția de a depăși constant limitele.

„Echipa profesorului Tang este cunoscută pentru ritmul extrem de intens de lucru”, a declarat Kevin Zhong, care a lucrat pentru scurt timp cu Tang în perioada studiilor de masterat la Tsinghua și care lucrează acum la Londra.

Profesorul își încuraja constant echipa să testeze prin experimente diferite metode de învățare automată, își amintește Zhong. Uneori, cercetătorii rămâneau în laborator până la ora 3 dimineața pentru a-și finaliza testele. „Au un talent deosebit pentru a publica în mod constant în reviste de top și știu foarte bine cum să-și transforme cercetările în afaceri”, a spus Zhong.

În anii 2010, laboratorul lui Tang devenise deja cunoscut la nivel național printre tinerii interesați de tehnologie. Foștii săi studenți au început să ajungă în marile companii din Silicon Valley.

Yang, viitorul fondator al Moonshot, a început să studieze intens programarea la vârsta de 17 ani. El a participat la Olimpiada Națională de Informatică din China. La Tsinghua, Yang a lucrat alături de Tang la dezvoltarea unor algoritmi de învățare automată.

De la laboratorul universitar la propriile companii

În 2018, Beijingul a creat cadrul legal care le permitea cercetătorilor din institutele de stat și universități să înființeze companii și să își comercializeze tehnologiile. Un an mai târziu, Tang a transformat laboratorul său de la Tsinghua în compania care poartă astăzi numele Z.AI. Pentru finanțarea proiectului, el a folosit inclusiv o platformă de analiză a datelor pe care o administra. Printre clienții acesteia se numărau companii precum Google și IBM.

Cu mult înainte ca rivalitatea dintre Statele Unite și China în domeniul inteligenței artificiale să ajungă pe prima pagină a ziarelor, Tang se considera deja într-o competiție cu Sam Altman, CEO-ul OpenAI. Când OpenAI a lansat în 2020 modelul revoluționar GPT-3, Z.AI și-a propus să dezvolte un sistem la fel de performant.

„Îmi dedic toate eforturile inteligenței artificiale generale, cu misiunea de a-i învăța pe roboți să gândească asemenea oamenilor”, scria Tang pe site-ul său personal în urmă cu câțiva ani.

Yang și Moonshot intră în cursa pentru AI

După perioada petrecută alături de Tang, Yang a obținut un doctorat la Carnegie Mellon University, în Pittsburgh. Ulterior, s-a întors în China pentru a contribui la cercetările fostului său profesor. În același timp, se gândea să își înființeze propria companie.

Pasionat de muzică și toboșar de rock, Yang și-a numit startup-ul în chineză „Dark Side of the Moon”, după albumul formației Pink Floyd. Pentru denumirea în limba engleză a ales numele Moonshot.

În Shanghai, alți doi foști cercetători de la Tsinghua și-au înființat propriile companii pentru a dezvolta modele de inteligență artificială. Unul dintre ei provenea din prestigioasa „Yao Class”.

DeepSeek intră în competiție

Un alt jucător important a fost DeepSeek. Fondatorul său, Liang Wenfeng, și-a început cariera în domeniul computer vision în urmă cu două decenii. Ulterior, a fondat un fond de investiții de tip hedge fund, construit în jurul utilizării inteligenței artificiale pentru analiza piețelor financiare.

În 2023, Liang a discutat cu Tang. Ulterior, Tang le-a spus angajaților săi că a fost impresionat de „modurile diferite de a gândi” ale lui Liang.

În același an, Liang a transformat proiectul DeepSeek într-o companie independentă, desprinsă din fondul său de investiții. Obiectivul declarat era similar cu cel al lui Tang: dezvoltarea unei inteligențe apropiate de cea umană.

O nouă generație de antreprenori AI se concentrează în China

Fondatorii acestor companii provin din regiuni diferite ale Chinei. Tang s-a născut într-o zonă izolată din provincia Sichuan, în vestul țării. Yang și Liang provin din sudul Chinei, o regiune cunoscută pentru spiritul antreprenorial. Cercetătorii și antreprenorii din noua industrie AI s-au concentrat în câteva mari centre tehnologice, printre care Beijing și Hangzhou.

Liang a studiat la Hangzhou și tot acolo și-a început afacerea, contribuind la transformarea orașului într-unul dintre centrele importante ale industriei chineze de inteligență artificială.

Fondatorii startup-urilor chineze cunoșteau bine dezavantajele țării lor în raport cu Statele Unite. China avea acces la mai puține surse de finanțare și era privată de cele mai avansate cipuri pentru inteligență artificială, din cauza restricțiilor impuse de Washington asupra exporturilor.

Până la jumătatea anului 2025, Tang strânsese aproximativ 1,25 miliarde de dolari de la investitori. Printre aceștia se numărau mari companii chineze de tehnologie și investitorul de capital de risc Neil Shen, cu sediul în Hong Kong. Și fondurile susținute de stat au contribuit la finanțarea companiei. Acestea au urmat apelul Beijingului de a sprijini dezvoltarea unor companii chineze de AI.

Totuși, sumele erau mici în comparație cu miliardele de dolari atrase de OpenAI, condusă de Altman, și de Anthropic.

Ulterior, banca de investiții Jefferies a calculat că, în acei ani, companiile chineze de tehnologie investeau mai puțin de o cincime din sumele alocate de rivalii lor americani. Chinezii au fost nevoiți, astfel, să obțină mai mult cu resurse mai puține.

DeepSeek găsește soluții pentru limitarea consumului de resurse

Echipa lui Liang de la DeepSeek a dezvoltat unele dintre cele mai importante soluții pentru această problemă. Printre acestea s-a numărat multihead latent attention (MLA). Tehnica reduce semnificativ cantitatea de memorie utilizată de un model AI, inclusiv în timpul unei conversații cu un chatbot. Acest lucru este posibil prin crearea unei versiuni simplificate a informațiilor procesate anterior.

Un consum mai mic de memorie înseamnă și mai puțină putere de calcul și costuri mai reduse. DeepSeek s-a numărat și printre primii dezvoltatori chinezi care au adoptat arhitectura numită „mixture of experts” (MoE).

În acest sistem, un mecanism inițial direcționează fiecare problemă către un model specializat. WSJ compară procesul cu un chef care primește o comandă de spaghete și o trimite bucătarului specializat în preparate italiene.

Prin această abordare, DeepSeek a demonstrat că performanța modelelor poate fi îmbunătățită, reducând în același timp presiunea asupra cipurilor.

„Șocul DeepSeek” zguduie piața americană

Aceste tehnologii au stat la baza a ceea ce avea să fie numit „DeepSeek shock”, în ianuarie 2025. Compania lui Liang a lansat atunci un model open-source puternic și ieftin. Ascensiunea neașteptată a concurenței chineze a provocat o scădere temporară a acțiunilor americane din sectorul tehnologic.

Într-o postare pe X, Sam Altman, CEO-ul OpenAI, a apreciat modelul DeepSeek. El l-a descris drept impresionant și a spus că este „cu adevărat încurajator să existe un nou competitor”.

Succesul DeepSeek i-a surprins și pe rivalii chinezi ai companiei. La Moonshot, Yang a început să primească apeluri de la investitori îngrijorați. Unul dintre aceștia a vrut să știe de ce Yang nu anticipase ascensiunea atât de rapidă a DeepSeek, potrivit unor persoane familiarizate cu situația.

Ulterior, Yang a integrat în modelele Moonshot mai multe tehnici dezvoltate sau perfecționate de DeepSeek. Modelele K2 și K3 ale Moonshot au adoptat arhitectura MoE și variante ale tehnologiei MLA. La rândul său, DeepSeek a folosit o tehnică optimizată de Moonshot pentru a crește eficiența și stabilitatea procesului de antrenare.

La o întâlnire DeepSeek din luna mai, unii investitori l-au întrebat pe Liang dacă poate câștiga bani importanți oferind gratuit secretele companiei. Răspunsul său a reflectat filosofia mișcării open-source din China: „Nu mă îngrijorează concurența, pentru că piața este suficient de mare.”

China recuperează și prin specialiști formați în SUA

Pe lângă distilarea modelelor americane de AI, unele companii chineze au apelat direct la experiența specialiștilor care au lucrat pentru liderii americani din industrie. Gigantul chinez de internet Tencent a angajat doi absolvenți ai Universității Tsinghua care lucraseră anterior la OpenAI.

Compania ByteDance, proprietara TikTok, a adus înapoi în China un cercetător care lucrase la Google. În mai puțin de un an, compania a dezvoltat un instrument performant de generare video. Tehnologia este utilizată în prezent pe scară largă atât de creatorii de conținut, cât și de studiourile de la Hollywood.

În ianuarie, directorii Z.AI, cunoscută atunci sub numele Knowledge Atlas Technology sau Zhipu, au sunat clopoțelul de deschidere la Bursa din Hong Kong. Compania a devenit astfel primul startup chinez de modele de inteligență artificială care s-a listat la bursă.

Până în iulie, veniturile recurente anuale ale Z.AI, un indicator important pentru companiile care oferă servicii pe bază de abonament, ajunseseră la un miliard de dolari, potrivit unor persoane familiarizate cu activitatea companiei. Această valoare era de aproximativ două ori mai mare decât cea raportată de DeepSeek.

China rămâne în urma giganților americani

Chiar și în aceste condiții, companiile chineze sunt încă mult în urma marilor jucători americani. Veniturile anuale ale Anthropic au ajuns la 65 de miliarde de dolari în iulie, potrivit unor investitori informați de companie. La întâlnirea DeepSeek din luna mai, Liang a spus că cipurile, nu oamenii, reprezintă cel mai important decalaj dintre companiile chineze și cele americane.

Cercetători de la laboratoare importante, inclusiv Alibaba și Z.AI, afirmă că primesc adesea doar o cincime din numărul de cipuri performante disponibile pentru echipele de la OpenAI și Google. Companiile chineze încearcă să obțină eficiență maximă cu resurse limitate. În schimb, firmele americane au acces la cipuri mai avansate și sunt dispuse să investească sume mult mai mari în cercetare.

„Companiile americane cheltuie mult mai mult pentru cercetarea exploratorie, care ar putea duce la inovații capabile să schimbe radical domeniul”, a explicat Laila Khawaja, analistă la Gavekal Technologies, cu sediul în Miami.

Mai multe companii chineze de AI dezvoltă în prezent modele cu între 5 și 10 trilioane de parametri. Acesta este un indicator folosit pentru a descrie, în linii mari, capacitățile unui model de inteligență artificială. Specialiștii din industrie estimează că cele mai noi modele dezvoltate de Anthropic au peste 5 trilioane de parametri.

Tang pregătește următorul model Z.AI

Tang lucrează în prezent la următorul model de referință al Z.AI. Potrivit unor persoane familiarizate cu planurile companiei, echipa își dorește ca acesta să poată realiza sarcini complexe de cercetare care se întind pe parcursul mai multor săptămâni.

Tang le-a transmis angajaților, într-un memorandum din luna iulie, că avantajul decisiv va aparține companiei care va reuși să împingă pentru prima dată limitele tehnologiei, chiar și cu un pas foarte mic.

Potrivit acestuia, o astfel de reușită ar putea schimba fundamental ceea ce este posibil în aproape toate industriile.