Chinese AI-labs zijn stilletjes de motor geworden achter een groot deel van de westerse AI-workloads. Het geld blijft echter in Amerika.

Dat is de kernconclusie van een analyse die Dimension Capital met limited partners deelde na een onderzoekstrip naar Beijing en Shanghai. De durfkapitaalfirma, die in juli 2026 een fonds van $800 miljoen sloot, zei dat open-weight modellen gebouwd door Chinese teams inmiddels goed zijn voor meer dan 60% van het tokengebruik op platforms zoals OpenRouter, tegenover vrijwel niets nog niet zo lang geleden.

Het werk stroomt oostwaarts, het geld blijft westwaarts

Dimension omschreef de markt als een scheve symbiose. Amerikaanse frontierlabs zoals OpenAI en Anthropic blijven toonaangevende propriëtaire modellen ontwikkelen, terwijl Chinese teams waaronder DeepSeek, Alibaba’s Qwen en ByteDance’s Doubao open-weight alternatieven hebben geproduceerd die Amerikaanse applicatiebedrijven vervolgens verfijnen en uitrollen. Volgens de firma komen acht van de top 10 modellen op OpenRouter nu uit Chinese labs en samen nemen zij meer dan 25% van het totale tokenvolume op het platform voor hun rekening.

Tokenvolume is echter niet hetzelfde als omzet. De inference-providers die daadwerkelijk betalingen innen van ontwikkelaars en ondernemingen zijn overwegend Amerikaanse bedrijven zoals Fireworks en Baseten. Chinese modelbouwers zien, ondanks dat zij een substantieel deel van het gebruik aandrijven, slechts een klein deel van het financiële rendement, wat onderstreept hoe gebruiksdominantie en monetisatie in AI uit elkaar kunnen lopen.

De omzetkloof blijft groot. OpenAI realiseert volgens het rapport ongeveer $40 miljard aan jaarlijkse terugkerende omzet, terwijl Anthropic de grens van $6.5 billion heeft overschreden. Chinese modelbedrijven blijven daarentegen onder de honderden miljoenen.

Open-weight modellen: vrij te gebruiken, lastig te gelde te maken

Open-weight modellen zijn van meet af aan bedoeld om vrij bruikbaar te zijn. Labs stellen de modelgewichten publiek beschikbaar, zodat iedereen ze kan downloaden, finetunen en uitrollen zonder licentiekosten. Voor Amerikaanse bedrijven die applicaties bovenop deze modellen bouwen, biedt dat toegang tot geavanceerde AI-mogelijkheden tegen een fractie van de kosten van propriëtaire alternatieven, wat mede verklaart waarom deze systemen zich snel kunnen verspreiden via ontwikkelaarstools en bedrijfsprocessen.

Voor de Chinese labs die de modellen produceren, ligt de economische logica anders. Open-weight releases kunnen reputatie opbouwen, talent aantrekken en ecosysteeminvloed vergroten, maar leveren op grote schaal geen directe omzet op. De economische waarde wordt verderop in de keten vastgelegd, op de inference-laag, waar Amerikaanse aanbieders klanten laten betalen voor rekenkracht en API-toegang.

Dimension noemde dit een “two-way trans-Pacific flow” van AI-technologie. Zelfs met de omzetonevenwichtigheid zei de firma dat Chinese frontierlabs op basis van omzetmultiples gewaardeerd worden op 5-10x het niveau van hun Amerikaanse tegenhangers.

Ontkoppeling blijkt moeilijker dan gedacht

Het Dimension-rapport zet ook vraagtekens bij het bredere verhaal van technologische ontkoppeling tussen de VS en China. Washington heeft ingrijpende exportcontroles ingesteld op geavanceerde halfgeleiders en chipproductieapparatuur om China’s AI-vooruitgang af te remmen door de toegang tot geavanceerde hardware te beperken. Maar de integratie die Dimension observeerde gaat verder dan hardware en omvat ook modelontwikkeling, datapijplijnen en inference-frameworks.

Amerikaanse bedrijven bouwen actief voort op in China ontwikkelde modellen, terwijl Chinese labs ondanks hardwarebeperkingen snel blijven itereren. Het rapport stelde dat Chinese labs een opmerkelijk vermogen hebben getoond om met minder meer te doen. Werkend onder krappe(re) middelen dan hun Amerikaanse tegenhangers hebben zij modellen geproduceerd die competitief genoeg zijn om de gebruiksranglijsten te domineren. Dat patroon was al zichtbaar sinds DeepSeek voor het eerst aandacht trok met sterke benchmarkresultaten met minder high-end chips dan analisten hadden verwacht.

Amerikaanse inference-providers zijn in de lezing van Dimension feitelijk de tolheffers op een snelweg die is gebouwd met Chinese technologie. Die opstelling is vandaag winstgevend, maar betekent ook dat Amerikaanse omzet deels afhankelijk is van de voortdurende bereidheid van Chinese labs om hun werk openlijk vrij te geven, een herinnering dat AI-toeleveringsketens met elkaar verweven blijven, zelfs terwijl overheden op scheiding aansturen.