China jaagt AI-zelfredzaamheid na: van chips tot taalmodellen
China versnelt zijn streven naar zelfredzaamheid in artificiële intelligentie (AI), een cruciale strategie voor zowel nationale als economische veiligheid. Onder druk van Amerikaanse exportcontroles op technologie, heeft Beijing “onafhankelijke en controleerbare” AI tot een sleuteldoelstelling gemaakt. Deze ambitie, die de hele AI-stack omvat – van chips en softwareframeworks tot geavanceerde taalmodellen (LLM’s) – kan waardevolle lessen opleveren voor Europa’s zoektocht naar digitale soevereiniteit.
De Chinese overheid hanteert volgens Merics verschillende strategieën voor elke laag. De halfgeleidersector ontvangt de zwaarste staatssteun, gezien de kapitaalintensiviteit en de bestaande achterstand op Amerikaanse ontwerpers zoals Nvidia. Huawei leidt deze inspanning, in nauwe samenwerking met binnenlandse chipmakers zoals SMIC, de enige Chinese producent van geavanceerde 7 nanometer (nm) chips. Hoewel de Chinese AI-chips gestaag verbeteren, evenaren ze de prestaties van Nvidia nog niet volledig. In 2024 verkocht Nvidia bijvoorbeeld ruim 1 miljoen H20-chips in China, tegenover slechts 200.000 AI-chips van Huawei.
Voor softwareframeworks zoals Baidu's PaddlePaddle en Huawei's MindSpore, wordt de verantwoordelijkheid neergelegd bij de Chinese techgiganten. Hoewel PaddlePaddle in China een aanzienlijke adoptie kent, blijven de wereldwijd dominante open-source frameworks PyTorch en TensorFlow populair, met Chinese ontwikkelaars die hier actief aan bijdragen.
DeepSeek
Op het gebied van LLM's en applicaties maakt China snelle vorderingen. De Chinese markt, beschermd tegen Westerse concurrenten en profiterend van wereldwijde open-source gemeenschappen, heeft geleid tot de opkomst van ontwikkelaars zoals DeepSeek. In maart 2025 stonden vijf Chinese LLM's in de top 20 van UC Berkeley's Chatbot Arena, waaronder DeepSeek-R1 op de zesde plaats. Hardware-uitdagingen, voornamelijk door beperkte toegang tot geavanceerde chips, belemmeren echter nog een bredere implementatie. Desondanks is de lokale adoptie van LLM's hoog en verschuift de Chinese AI-industrie steeds meer naar gespecialiseerde applicaties.
China's AI-ecosysteem kan in toenemende mate kritische inputs lokaal produceren. Het land beschikt over een groot talentenbestand, voldoende financiering (ondanks een daling van Amerikaanse investeringen naar een tienjarig dieptepunt van 1,3 miljard USD in 2022, tegenover 14,4 miljard USD in 2018), een volwassen data-omgeving en groeiende computerinfrastructuur. Kwetsbaarheden blijven echter de beperkte toegang tot geavanceerde chips en China's toekomstige deelname aan de mondiale open-source gemeenschap, die cruciaal is geweest voor zijn AI-vooruitgang. De komende jaren zullen uitwijzen of China's strategie van onafhankelijkheid zijn ambitieuze AI-doelen kan waarmaken.
Meer over ai
Over Witold Kepinski
