Chińskie startupy AI radzą sobie z modelami, ale tracą w dostępie do kapitału

Chińskie laboratoria sztucznej inteligencji w ostatnich miesiącach znacząco skróciły dystans technologiczny do czołowych modeli z USA, jednak rozwój sektora w Chinach odbywa się w zupełnie innych realiach finansowych. Zwraca na to uwagę publicysta Alvin Yap w komentarzu dla „Fortune”, wskazując na rosnącą dysproporcję w dostępie do kapitału wysokiego ryzyka.

Z przytoczonych przez niego szacunków Boston Consulting Group wynika, że w latach 2023–2026 amerykańskie spółki z branży AI pozyskały ponad 380 mld dolarów w ramach finansowania venture capital. Chińskie startupy otrzymały w tym samym czasie zaledwie około jednej dziesiątej tej sumy. Różnica ta była widoczna również na początku 2026 roku: w pierwszym kwartale inwestycje VC w Chinach zamknęły się w kwocie 20 mld dolarów, podczas gdy w Stanach Zjednoczonych sięgnęły 267 mld dolarów.

Wcześniejsze debiuty zamiast wielkich rund prywatnych

Ograniczona podaż kapitału na rodzimym rynku sprawia, że chińskie firmy wcześniej decydują się na wejście na giełdę. Podczas gdy liderzy z USA, tacy jak OpenAI czy Anthropic, pozyskiwali olbrzymie środki na rynku prywatnym, chińscy twórcy modeli Zhipu AI oraz MiniMax zdecydowali się na debiut na parkiecie w Hongkongu.

Ich oferty publiczne cieszyły się dużym zainteresowaniem inwestorów i przyniosły odpowiednio 558 mln oraz 620 mln dolarów. Choć są to znaczące kwoty jak na rynek publiczny, pozostają nieporównywalne ze skalą kapitału, jakim na etapie prywatnym dysponują najwięksi amerykańscy konkurenci. W ocenie Yapa wczesne wejście na giełdę w Hongkongu — gdzie w kolejce do IPO czeka kilkaset spółek — jest w dużej mierze podyktowane brakiem alternatywnych, głębokich źródeł kapitału prywatnego w kraju.

Alternatywy i zróżnicowane potrzeby

Rosnące koszty infrastruktury obliczeniowej oraz rywalizacja o inżynierów zmuszają chińskie startupy do testowania innych modeli finansowania. Wśród rozważanych opcji pojawia się kredyt prywatny, choć dostawcy tego typu pożyczek zazwyczaj preferują większe podmioty o ustabilizowanych przychodach. Innym źródłem środków stają się bezpośrednie umowy z klientami korporacyjnymi, którzy współfinansują rozwój dopasowanych do ich potrzeb narzędzi.

Warto przy tym zauważyć, że presja kapitałowa nie dotyka wszystkich podmiotów w jednakowym stopniu. O ile trenowanie i utrzymanie modeli bazowych wymaga potężnych nakładów na infrastrukturę, o tyle startupy tworzące aplikacje na bazie istniejących rozwiązań open-weight mogą rozwijać produkty przy znacznie mniejszych budżetach. Utrzymanie tempa w wyścigu na poziomie modeli bazowych będzie jednak wymagało od chińskich twórców umiejętnego łączenia finansowania giełdowego, pożyczek i przychodów komercyjnych.