Chiny: Dwie strategie rozwoju AI – DeepSeek stawia na wydajne modele, ByteDance inwestuje w integrację z życiem codziennym

W dynamicznym pejzażu chińskiej sztucznej inteligencji wyłaniają się dwie dominujące, choć znacząco różne strategie rozwoju. Z jednej strony DeepSeek kontynuuje wyścig w obszarze zaawansowanych modeli językowych, z drugiej zaś ByteDance koncentruje się na głębokiej integracji swojej technologii AI z codziennym życiem użytkowników, przekształcając aplikacje w inteligentnych asystentów.

DeepSeek: optymalizacja i wydajność modeli

DeepSeek, startup znany z innowacyjnych osiągnięć w dziedzinie otwartych modeli AI, zaprezentował niedawno DeepSeek V3.2. Firma twierdzi, że nowy model dorównuje możliwościami dziełom OpenAI i Google, a nawet przewyższa je w kluczowych testach matematycznych. Premiera ta, choć nie była długo wyczekiwaną aktualizacją R2, stanowi optymalizację poprzedniej wersji V3.2-Exp, co podkreśla skupienie DeepSeek na efektywności i wydajności.

Potencjał V3.2 wywołał poruszenie w branży, zwłaszcza ze względu na deklarowaną zdolność do rozwiązywania złożonych problemów matematycznych na poziomie Międzynarodowej Olimpiady Matematycznej, a także wydajność w zadaniach kodowania i rozumowania, która ma być na równi lub przewyższać GPT-5 i Gemini-3. Jen Zhu Scott, inwestor w AI i CEO Power Dynamics, porównuje DeepSeek do wieloryba – „rzadko wypływa na powierzchnię, ale za każdym razem robi ogromne wrażenie”.

Jednakże pojawia się pytanie o rzeczywistą wartość kolejnych, marginalnie ulepszonych modeli. Zhu Scott zauważa, że „nie da się nadążyć za wszystkimi drobnymi różnicami między różnymi modelami i ich wersjami. W zasadzie nie ma to ogromnego znaczenia, poza spekulacjami giełdowymi na temat tego, kto zwycięży”.

Wyróżnikiem DeepSeek jest od początku koncentracja na efektywności modeli. Wynika to częściowo z ograniczonego dostępu do zaawansowanych chipów. W efekcie modele DeepSeek wymagają mniej zasobów obliczeniowych do trenowania i są tańsze w eksploatacji. Profesor fizyki z Michigan State University i założyciel startupu AI, Steve Hsu, podkreśla, że „efektywność jest bardzo ważna, jeśli jesteś startupem. Model open source jest lepszy zarówno pod względem kosztów, jak i możliwości dostosowania”.

ByteDance: od aplikacji do cyfrowego asystenta Doubao

ByteDance obrał zupełnie inną ścieżkę. Gigant mediów społecznościowych, choć nie produkuje smartfonów, dąży do przekształcenia swojego chatbota Doubao w element jak najbardziej zbliżony do systemu operacyjnego. Firma intensywnie pracuje nad integracją Doubao z ekosystemem urządzeń mobilnych, dając jej dostęp do różnych aplikacji i umożliwiając autonomiczną interakcję z nimi.

W listopadzie ByteDance wprowadził Doubao Input Method, aplikację klawiatury dla chińskich znaków, wzbogaconą o zaawansowaną funkcję zamiany mowy na tekst. To kolejny punkt wejścia do ekosystemu AI firmy. Najambitniejszym ruchem było jednak wprowadzenie agenta Doubao, który może zostać zintegrowany z systemem operacyjnym smartfona, zyskując kontrolę nad dowolną aplikacją. W demonstracjach Doubao otwiera bagażnik Tesli za pomocą komend głosowych, porównuje ceny w sklepach internetowych czy ulepsza zdjęcia.

ByteDance nawiązał współpracę z chińskim producentem smartfonów ZTE, aby preinstalować agenta Doubao na jednym z modeli telefonów. Firma prowadzi również rozmowy z innymi producentami, choć popularne marki, jak Huawei czy Xiaomi, rozwijają własne, autorskie rozwiązania. Doubao napotkało też przeszkody w wiodącej chińskiej aplikacji WeChat, której twórca, Tencent, zablokował dostęp agentowi ByteDance, co pokazuje skalę walki o wpływy w cyfrowym ekosystemie Chin.

Kierunek obrany przez ByteDance omija „wyścig zbrojeń” w tworzeniu coraz mocniejszych modeli. Firma, jako podmiot prywatny, nie musi obawiać się zmienności na giełdzie. Jej strategia to “ciche wdrażanie” – integrowanie potężnych modeli AI z istniejącymi aplikacjami, co jest celem, który mógłby również przyświecać Google czy Alibabie, jednak według analityków firmy te są zbyt skoncentrowane na prestiżu i uznaniu.

Wspólny mianownik dla chińskich firm AI: unikanie kumulacji mocy obliczeniowej

W odróżnieniu od amerykańskich gigantów technologicznych, chińskie firmy AI unikają gromadzenia mocy obliczeniowej i budowania kolejnych centrów danych. Wynika to częściowo z amerykańskich sankcji, które ograniczają dostęp do zaawansowanych chipów Nvidii, ale także z mniejszej kapitalizacji. „Nie dysponują one nieskończonymi zasobami finansowymi, jak firmy amerykańskie” – zauważa Hsu, co sprawia, że szukają bardziej efektywnych i innowacyjnych dróg rozwoju.