Chińskie laboratoria AI po cichu stały się silnikiem napędzającym ogromną część zachodnich obciążeń AI. Pieniądze jednak pozostają w Ameryce.

To główny wniosek z analizy, którą Dimension Capital przekazał swoim limited partners po podróży badawczej do Pekinu i Szanghaju. Fundusz venture, który zamknął fundusz o wartości 800 mln USD w lipcu 2026, podał, że modele open-weight tworzone przez chińskie zespoły odpowiadają teraz za ponad 60% zużycia tokenów na platformach takich jak OpenRouter, podczas gdy jeszcze niedawno było to praktycznie zero.

Praca płynie na wschód, pieniądze zostają na zachodzie

Dimension opisał ten rynek jako nierówną symbiozę. Amerykańskie laboratoria frontier, takie jak OpenAI i Anthropic, nadal rozwijają wiodące modele zamknięte, podczas gdy chińskie zespoły, w tym DeepSeek, Qwen od Alibaba i Doubao od ByteDance, stworzyły alternatywy open-weight, które amerykańskie spółki aplikacyjne następnie dopracowują i wdrażają. Według firmy osiem z 10 najpopularniejszych modeli na OpenRouter pochodzi obecnie z chińskich laboratoriów i łącznie odpowiada za ponad 25% całkowitego wolumenu tokenów na platformie.

Wolumen tokenów nie jest jednak tym samym co przychody. Dostawcy inferencji, którzy faktycznie pobierają opłaty od deweloperów i przedsiębiorstw, to w zdecydowanej większości amerykańskie firmy, takie jak Fireworks i Baseten. Chińscy twórcy modeli, mimo że odpowiadają za znaczną część użycia, otrzymują tylko niewielką część korzyści finansowych.

Różnica w przychodach jest ogromna. OpenAI generuje około 40 mld USD rocznego przychodu powtarzalnego, a Anthropic przekroczył 6,5 mld USD. Chińskie spółki modelowe pozostają natomiast poniżej poziomu setek milionów.

Modele open-weight: prezent dla konkurentów

Modele open-weight są z założenia darmowe w użyciu. Laboratoria publikują wagi modeli, umożliwiając każdemu ich pobranie, dostrojenie i wdrożenie bez opłat licencyjnych. Dla amerykańskich spółek budujących aplikacje na tych modelach oznacza to wyjątkowo korzystny dostęp do zaawansowanych możliwości AI za ułamek kosztu licencjonowania rozwiązań zamkniętych.

Dla chińskich laboratoriów, które je tworzą, rachunek ekonomiczny wygląda inaczej. Publikacje open-weight budują reputację, przyciągają talenty i zwiększają wpływ w ekosystemie. Nie generują jednak bezpośrednich przychodów na dużą skalę. Wartość ekonomiczna jest przechwytywana dalej, na warstwie inferencji, gdzie amerykańscy dostawcy pobierają opłaty od klientów za moc obliczeniową i dostęp do API.

Dimension określił ten układ jako „dwukierunkowy transpacyficzny przepływ” technologii AI. Mimo nierównowagi przychodów firma wskazała, że chińskie laboratoria frontier wyceniane są na podstawie mnożników przychodowych 5-10x wyżej niż ich amerykańskie odpowiedniki.

Dekoupling jest trudniejszy, niż się wydaje

Raport Dimension komplikuje też popularną narrację o rozdzielaniu technologii USA-Chiny. Waszyngton wprowadził szerokie kontrole eksportowe na zaawansowane półprzewodniki i sprzęt do produkcji chipów, aby spowolnić postęp Chin w AI poprzez ograniczenie dostępu do najnowocześniejszego sprzętu. Jednak integracja, którą zaobserwował Dimension, sięga głębiej i obejmuje nie tylko modele, lecz także pipeline’y danych oraz frameworki inferencyjne.

Amerykańskie firmy aktywnie budują swoje rozwiązania na modelach opracowanych w Chinach, podczas gdy chińskie laboratoria nadal szybko iterują mimo ograniczeń sprzętowych. Chińskie zespoły wykazały niezwykłą zdolność do robienia więcej mniejszymi zasobami. Działając przy ciaśniejszych ograniczeniach niż ich amerykańscy odpowiednicy, stworzyły modele na tyle konkurencyjne, że dominują w rankingach użycia. Ta efektywność była stałym motywem od czasu, gdy DeepSeek po raz pierwszy zwrócił uwagę wynikami benchmarków uzyskanymi przy użyciu mniejszej liczby wysokiej klasy chipów, niż oczekiwali analitycy.

Amerykańscy dostawcy inferencji są w tym układzie w praktyce poborcami opłat na autostradzie zbudowanej w oparciu o chińską technologię. Układ ten jest dziś rentowny, ale oznacza też, że amerykańskie przychody zależą częściowo od dalszej gotowości chińskich laboratoriów do otwartego publikowania swoich prac.