Chinom trudno będzie dogonić USA w wyścigu AI

Gabriel ChrostowskiGabriel Chrostowski
opublikowano: 2025-10-20 20:00
zaktualizowano: 2025-10-20 18:15

Chińskie modele językowe (np. DeepSeek) może i bywają konkurencyjne, ale ekosystem rozwoju sztucznej inteligencji w Chinach mocno odstaje od amerykańskiego. Dlatego to gospodarka USA jest dziś liderem technologicznym i jest mało prawdopodobne, by miało się to szybko zmienić.

Posłuchaj
Speaker icon
Zostań subskrybentem
i słuchaj tego oraz wielu innych artykułów w pb.pl
Subskrypcja

W zakładzie o to, kto za dekadę będzie liderem w dziedzinie sztucznej inteligencji, Stany Zjednoczone wydają się najbardziej prawdopodobnym kandydatem. Ten kraj ma dziś dużą przewagę w ekosystemie rozwoju AI: od infrastruktury przez moc obliczeniową aż po warunki inwestycyjne. Jedyna wyraźna przewaga Chin spoczywa w infrastrukturze energetycznej, ale to za mało, by szybko zdobyć pozycję lidera.

Alex Haag, ekonomista z Uniwersytetu Johnsa Hopkinsa, w analizie „The State of AI Competition in Advanced Economies” wykazuje, że amerykańska gospodarka ma dziś trwałą przewagę nad innymi państwami, jeśli chodzi o sztuczną inteligencję. Wskazują na to rankingi mierzące gotowość państw do wdrażania i odnoszenia korzyści z postępu w dziedzinie modeli językowych. Jak widać, przewaga jest wyraźna. Dlaczego?

Po pierwsze, USA dysponują największą liczbą serwerów w przeliczeniu na tysiąc mieszkańców. Według ostatnich dostępnych danych za 2024 r. w kraju tym jest około 99,9 serwerów na 1 tys. mieszkańców. Dla porównania, w Wielkiej Brytanii wskaźnik ten wynosi 40, w Niemczech 30,4, a w Chinach tylko 14,8. Wynika to z ogromnych inwestycji w centra danych, które, chociaż obecnie przeżywają boom, rozpoczęły się znacznie wcześniej. USA w ostatniej dekadzie zainwestowały łącznie 470,9 mld USD w rozwój sztucznej inteligencji, w tym w centra danych. Chiny w tym czasie przeznaczyły na ten cel 119,3 mld USD, a kraje takie jak Wielka Brytania, Kanada czy Niemcy – poniżej 30 mld USD.

Przekłada się to bezpośrednio na moc obliczeniową AI, czyli na to, jak szybko technologia ta jest w stanie wykonywać operacje o różnym stopniu skomplikowania. Moc obliczeniowa amerykańskich superkomputerów AI jest ponad 3-krotnie większa niż w Chinach, około 40-krotnie większa niż w Niemczech i ponad 140-krotnie większa niż w Wielkiej Brytanii. Gospodarka USA, dzięki lepszemu dostępowi do kapitału wysokiego ryzyka, dysponuje bardzo rozwiniętą infrastrukturą do rozwoju najbardziej zaawansowanych technologii cyfrowych.

Chiny mają jedną przewagę: energię. W ostatnich kilkunastu latach Państwo Środka przegoniło zarówno USA, jak i UE, jeśli chodzi o zainstalowaną moc wytwórczą energii elektrycznej. Według danych za 2024 r. wynosi ona 3,2 tys. GW, podczas gdy w USA jest to 1,3 tys. GW, a w UE 1,1 tys. GW. Energia staje się natomiast coraz ważniejszym czynnikiem w rozwoju AI. Według prognoz Międzynarodowej Agencji Energetycznej (MAE) globalne zużycie energii przez centra danych podwoi się do 2030 r. Chiny dysponują więc twardą infrastrukturą (energią), ale w porównaniu do USA brak im infrastruktury miękkiej (mocy obliczeniowej, serwerów, centrów danych, głębokiego rynku kapitału prywatnego).

Powstaje więc pytanie: czy łatwiej przekuć duże zasoby energii w dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji (scenariusz chiński), czy zwiększyć moce wytwórcze sieci elektroenergetycznej (scenariusz amerykański)?

Wydaje się, że ten drugi wariant jest łatwiejszy do realizacji. Problem USA – niewystarczająca infrastruktura energetyczna – jest bardziej wyzwaniem logistycznym i regulacyjnym niż technologicznym czy fundamentalnym, systemowym. Tymczasem problem Chin jest znacznie głębszy, gdyż ma charakter systemowy: obejmuje utrudniony dostęp do półprzewodników, brak kapitału wysokiego ryzyka i coraz wyższą nieefektywność w gospodarce.