SAD i Kina stvaraju dva odvojena ekosustava umjetne inteligencije

Globalni razvoj umjetne inteligencije ulazi u novu fazu u kojoj se tehnološki ekosustavi Sjedinjenih Američkih Država i Kine sve više razdvajaju i tako stvaraju dva različita pristupa razvoju i primjeni AI tehnologija. Iako obje zemlje prepoznaju umjetnu inteligenciju kao ključni izvor gospodarske i geopolitičke moći, njihovi se tehnološki putevi sve više razlikuju, SAD se fokusira na razvoj najnaprednijih modela i infrastrukture, dok Kina gradi ekosustav usmjeren na brzo usvajanje umjetne inteligencije u gospodarstvu i razvoj vlastitih tehnoloških rješenja.

To pokazuje novo izvješće Boston Consulting Groupa (BCG) i BCG Institutea pod nazivom The Great Divide: How the US and China Are Splitting the AI World. Analiza uspoređuje snagu SAD-a, Kine i drugih odabranih gospodarstava kroz šest ključnih čimbenika razvoja umjetne inteligencije: kapital, talent, intelektualno vlasništvo, podatke, energiju i računalne kapacitete.

Prema izvješću, SAD je zadržao vodeću poziciju u globalnoj AI utrci, prvenstveno zahvaljujući najvećoj koncentraciji kapitala, vodećim istraživačkim kapacitetima i dominantnoj poziciji u razvoju računalne infrastrukture. Istodobno, Kina nastavlja smanjivati zaostatak, osobito kroz razvoj vlastitih AI modela, snažnu bazu istraživanja i patenata te ubrzano širenje primjene umjetne inteligencije u industriji i javnim uslugama.

Umjetna inteligencija više nije samo tehnologija koju države i kompanije usvajaju, već područje strateškog natjecanja koje oblikuje buduću gospodarsku konkurentnost. Različiti pristupi SAD-a i Kine stvaraju dva sve manje kompatibilna AI ekosustava, a odluke o tehnološkoj infrastrukturi danas postaju odluke o dugoročnoj poslovnoj otpornosti.

SAD gradi AI ekosustav temeljen na kapitalu i infrastrukturi

Američka AI strategija temelji se na velikim ulaganjima u razvoj naprednih modela, podatkovne centre i računalnu snagu potrebnu za njihovo pokretanje. Od 2023. godine američke AI kompanije prikupile su približno 380 milijardi dolara rizičnog kapitala, dok su najveće tehnološke kompanije tijekom 2024. godine u istraživanje i razvoj uložile više od 300 milijardi dolara.

Posebno brzo raste ulaganje u infrastrukturu. Kapitalni izdaci najvećih američkih tehnoloških kompanija premašili su 400 milijardi dolara u 2025. godini, a očekuje se daljnji rast ulaganja u podatkovne centre i AI infrastrukturu. SAD trenutačno raspolaže najvećim kapacitetima podatkovnih centara u svijetu, s više od 50 GW (gigavata) kapaciteta krajem 2025. godine, dok Kina raspolaže s približno 31 GW.

Američki model razvoja temelji se na stvaranju cjelovitog tehnološkog lanca, od naprednih čipova i računalne infrastrukture do vodećih AI modela i softverskih rješenja koja se mogu globalno distribuirati.

Kina ubrzava primjenu AI-ja i razvija vlastitu tehnološku neovisnost

Kineski pristup umjetnoj inteligenciji razlikuje se od američkog fokusa na razvoj najnaprednijih modela. Kina se usmjerava na brzo širenje primjene AI tehnologija u stvarnom gospodarstvu, uz istodobno smanjivanje ovisnosti o stranoj tehnologiji, posebno u području naprednih poluvodiča.

Razvoj modela poput DeepSeeka pokazao je da Kina može konkurirati vodećim američkim rješenjima uz znatno niže troškove. Kineski modeli temelje se na otvorenijem pristupu razvoju i optimizaciji arhitekture, što omogućuje njihovu širu primjenu i brže širenje među korisnicima.

Kina je također vodeća prema broju AI patenata i čini približno trećinu najcitiranijih AI publikacija u svijetu. Istodobno, kroz inicijativu „AI+“ nastoji ubrzati integraciju umjetne inteligencije u proizvodnju, usluge, javnu upravu i svakodnevni život.

Posebno važnu ulogu ima industrijska primjena AI-ja. Kina je 2024. godine instalirala 54 posto svih industrijskih robota u svijetu, a robotika i fizička umjetna inteligencija postaju jedno od ključnih područja njezine industrijske strategije.

Globalne kompanije suočene s izborom tehnološkog ekosustava

Razlike između američkog i kineskog pristupa stvaraju dva sve manje kompatibilna AI tehnološka sustava. AI ekosustav sastoji se od četiri ključne razine: čipova, računalne infrastrukture, temeljnih modela i aplikacija, a na sve njih utječu regulatorni zahtjevi, sigurnosne politike i geopolitički odnosi.

Za kompanije koje posluju na oba tržišta, korištenje odvojenih AI sustava postaje sve vjerojatniji scenarij. Tehnološke, regulatorne i sigurnosne prepreke sve više otežavaju jednostavno kombiniranje rješenja iz oba ekosustava.

Kompanije više neće moći promatrati izbor AI tehnologije samo kao pitanje cijene ili tehničkih performansi. Izbor tehnološkog sustava postaje strateška odluka koja određuje gdje kompanija može poslovati, koliko je izložena geopolitičkim promjenama i koliko brzo može reagirati na promjene tržišta.

Europa traži vlastitu poziciju između dva diva umjetne inteligencije

Europska unija nastoji razviti vlastiti AI kapacitet kroz ulaganje u domaće modele i računalnu infrastrukturu, ali i dalje zaostaje za SAD-om u području kapitala i razvoja najnaprednijih modela.

Europski pristup temelji se na jačanju tehnološke suverenosti, razvoju vlastitih AI kapaciteta i stvaranju alternativnog ekosustava za zemlje koje žele smanjiti ovisnost o američkim i kineskim rješenjima. Ipak, razlika u razini ulaganja i računalne infrastrukture ostaje značajan izazov.

Za europske kompanije ključno pitanje postaje kako kombinirati pristup globalnim AI tehnologijama s potrebom za većom tehnološkom otpornošću i kontrolom nad kritičnom infrastrukturom.

Otpornost kao nova strategija upravljanja AI rizicima

Boston Consulting Group ističe tri ključna principa za kompanije koje žele smanjiti rizike povezane s geopolitičkim promjenama u AI području: pričuvnosti, modularnosti i raznolikosti.

Pričuvnost podrazumijeva postojanje alternativnih dobavljača tehnologije kako bi kompanije mogle nastaviti poslovanje u slučaju poremećaja. Modularnost omogućuje lakšu zamjenu pojedinih dijelova AI sustava bez velikih tehnoloških promjena, dok raznolikost znači kombiniranje različitih tehnoloških pristupa kako bi se smanjila ovisnost o jednom ekosustavu.

Nova stvarnost umjetne inteligencije znači da konkurentska prednost neće ovisiti samo o tome tko razvija najmoćnije modele, već i o tome tko može izgraditi najotpornije tehnološke sustave.

Umjetna inteligencija i tehnologije koje ju omogućuju postaju neraskidivo povezane s geopolitičkim okruženjem. Najuspješnije kompanije bit će one koje ovu promjenu pretvore u stratešku prednost kroz fleksibilne, otporne i dugoročno održive AI sustave. PS/IČ