Čínské ambice v oblasti umělé inteligence podrobeny zkoušce: Proč miliardy investic přijdou nazmar

Víc než jen válka čipů: Skutečný důvod, proč se čínská ofenziva umělé inteligence zastavuje

Čínská lidová republika s ohromujícím odhodláním sleduje svůj cíl stát se do roku 2030 přední světovou supervelmocí v oblasti umělé inteligence. Zatímco oficiální prohlášení vyvolávají zářivou budoucnost, v níž 90 procent ekonomiky funguje na základě umělé inteligence a inteligentní systémy prostupují všemi aspekty společnosti, v zákulisí se vynořuje mnohem složitější obraz. Čínská ofenziva v oblasti umělé inteligence se potýká se základními strukturálními problémy, které sahají daleko za tolik diskutovaná americká omezení vývozu čipů. Nedostatek talentů v počtu více než pěti milionů kvalifikovaných pracovníků, roztříštěná technologická infrastruktura, dramatické regionální nerovnosti a hrozící konsolidace trhu představují existenční výzvy pro ambiciózní plány Pekingu.

Paralely s problémy německé energetické transformace jsou pozoruhodné. Stejně jako Německo riskuje selhání své digitální budoucnosti kvůli nedostatku kapacity sítě, Čína se potýká s jiným druhem infrastrukturní nerovnováhy. Zatímco datová centra nelze ve Frankfurtu stavět kvůli nedostatku elektrických přípojek, nejmodernější zařízení v západních čínských provinciích zůstávají z velké části prázdná, protože chybí navazující infrastruktura, lidský kapitál a praktická poptávka. V obou případech se odhaluje základní pravda moderní technologické politiky: Obrovské investice do jednotlivých komponent jsou neefektivní, pokud se celkový systém nerozvíjí konzistentně.

Vhodné pro:

• Čína a Neijuan systematického nadměrného investování: Státní kapitalismus jako akcelerátor růstu a strukturální past

Past talentů

Snad nejkritičtější slabinou čínské strategie v oblasti umělé inteligence je dramatický nedostatek kvalifikovaných pracovníků. Ministerstvo lidských zdrojů a sociálního zabezpečení odhaduje tento rozdíl na více než pět milionů lidí s ohromujícím poměrem nabídky a poptávky jedna ku deseti. V první polovině roku 2025 se počet nabídek práce v oblasti umělé inteligence prudce zvýšil o 37 procent ve srovnání se stejným obdobím předchozího roku. Obzvláště žádaní byli robotičtí inženýři a vývojáři algoritmů, přičemž počet nabídek práce na tyto pozice se zvýšil o více než 50 procent. Tato čísla nedokumentují zdravý růst, ale spíše zoufalý závod o vzácné zdroje.

Společnost McKinsey předpovídá, že poptávka po odbornících v oblasti umělé inteligence v Číně vzroste do roku 2030 na šest milionů, zatímco domácí univerzity a vracející se Číňané ze zahraničí mohou poskytnout nanejvýš dva miliony. Vzniká tak mezera čtyř milionů vysoce kvalifikovaných pracovníků a tato mezera se pravděpodobně dále prohloubí, jelikož porodnost v Číně již léta klesá. OSN předpovídá, že populace v produktivním věku se do roku 2050 zmenší o 180 milionů ve srovnání s rokem 2023, zatímco populace rychle stárne. Průměrný věk pracovní síly vzroste na více než 45 let. Čína se tak ocitá v demografickém chaosu mezi rozvíjejícími se ekonomikami, jako je Vietnam, a stárnoucími industrializovanými zeměmi, jako je Japonsko.

Povrchní pohled by mohl vést k domněnce, že Čína má hojnost absolventů. Čínské univerzity skutečně ročně vyprodukují přibližně 1,4 milionu absolventů STEM oborů. Realita však odhaluje kvalitativní rozdíl. Skutečně špičkový výzkum a vývoj hraničních modelů vyžaduje především doktorandy. Produkce doktorandů s umělou inteligencí zůstává relativně nízká, což vede k silné konkurenci o dostupné špičkové talenty. Zkušení vědci v oblasti strojového učení u technologických gigantů nyní pobírají sedmimístné platy v juanech. Menší startupy hlásí, že klíčové pozice ve výzkumu a vývoji zůstávají neobsazené celé měsíce, což masivně zpožďuje vývoj produktů.

Problém je zhoršen specifickou povahou integrace umělé inteligence. Na rozdíl od mobilní revoluce v roce 2010, kdy základní technologie již byly funkční a kapitál byl primárně potřeba na získávání uživatelů a rozšiřování logistiky, implementace umělé inteligence vyžaduje nepřetržitý, kontextově specifický výzkum a vývoj. Nemocnice si nemůže jednoduše nainstalovat ChatGPT a mluvit o zdravotní péči založené na umělé inteligenci. Trvá měsíce nebo roky vývoje, než se vyřeší lékařské pracovní postupy, dodržování předpisů a integrace se stávajícími systémy. Bez kapitálu pacientů ochotných financovat tyto víceleté vývojové cykly se většina projektů zaměřených na umělou inteligenci zastaví dříve, než se vyřeší problémy s klíčovou implementací.

Nedostatek interdisciplinárních odborných znalostí se ukazuje jako obzvláště problematický. Studie Univerzity Renmin z roku 2024 zjistila, že Čína trpí nedostatkem špičkových talentů, zejména vědců a profesionálů v oblasti umělé inteligence s mezioborovými znalostmi. Integrace umělé inteligence do tradičních odvětví vyžaduje jednotlivce s hlubokými technickými znalostmi i důkladnou znalostí daného odvětví. Zemědělský systém umělé inteligence potřebuje vývojáře, kteří rozumí agronomii. Finanční umělá inteligence vyžaduje odborníky obeznámené s regulačními požadavky. Tyto interdisciplinární dovednosti jsou celosvětově vzácné, ale zejména v Číně.

Společnosti reagují různými strategiemi. Některé agresivně nabírají zaměstnance v zahraničí, uvolňují omezení hukou a snaží se přivést zpět talenty ze zahraničí. Jiné investují značné prostředky do interních vzdělávacích programů. Vláda podporuje rozšiřování studijních programů v oblasti umělé inteligence na univerzitách. Od roku 2018 zavedlo studijní programy v oblasti umělé inteligence více než pět set čínských univerzit. Kulturní a vzdělávací změny však vyžadují čas. I při zrychleném úsilí bude nedostatek talentů zatěžovat čínský ekosystém umělé inteligence po další desetiletí.

Geopolitický rozměr problém dále zhoršuje. Zatímco čínské univerzity dosahují značného pokroku ve vzdělávání v oblasti umělé inteligence, globální technologická centra i nadále přitahují špičkové talenty. Nejistota pramenící z vládní regulace, ideologické kontroly a vnímaných omezení akademické svobody nutí některé talenty migrovat do zahraničí nebo tam zůstat. Přestože se Čína pyšní 47 procenty předních světových výzkumníků v oblasti umělé inteligence a 50 procenty patentů na umělou inteligenci, tato působivá čísla nemohou zakrýt skutečnost, že samotný rozsah poptávky daleko převyšuje jakékoli dostupné zdroje.

Krize infrastruktury navzdory masivním investicím

Čínská infrastruktura umělé inteligence představuje paradox monumentálních rozměrů. Na jedné straně země oznámila nebo postavila mezi lety 2023 a 2024 přes 250 nových datových center umělé inteligence. Veřejní i soukromí investoři investovali miliardy do rozšiřování digitální páteřní infrastruktury. Na druhou stranu místní zdroje uvádějí, že až 80 procent této nově vytvořené výpočetní kapacity zůstává nevyužito. Míra využití mnoha inteligentních datových center klesá na 20 až 30 procentech. Zařízení, která stojí miliardy, jsou z velké části nečinná, zatímco jejich provozovatelé zoufale hledají zákazníky a neustálé náklady na chlazení, elektřinu a údržbu zatěžují jejich rozvahy.

Tato bizarní situace je výsledkem kombinace politického tlaku, spekulativního přebytku a zásadních chybných odhadů. Po prasknutí bubliny na trhu s bydlením a hospodářském poklesu vyvolaném COVIDem místní samosprávy zoufale hledaly nové faktory růstu. Nadšení kolem ChatGPT na konci roku 2022 ukázalo, že umělá inteligence se jeví jako ideální kandidát. Do roku 2023 bylo v celé zemi navrženo více než 500 projektů datových center. Místní úřady tyto iniciativy agresivně prosazovaly v naději, že posílí regionální ekonomiky. Státní podniky, investiční fondy přidružené k vládě, stejně jako soukromé firmy a investoři s nadšením přijali údajně zlatou budoucnost.

Jak je však u uspěchaných projektů typické, realistické plánování často chybělo. Mnoho zařízení bylo postaveno bez ohledu na skutečnou poptávku nebo technické standardy. Inženýři s relevantními zkušenostmi byli nedostatkoví a mnoho vedoucích pracovníků se spoléhalo na zprostředkovatele, kteří nafukovali prognózy nebo zneužívali procesy zadávání veřejných zakázek k zajištění dotací. V důsledku toho mnoho nových datových center nesplnilo očekávání, byla provozně drahá, obtížně se naplňovala a technicky nerelevantní pro moderní pracovní zátěže umělé inteligence.

Vhodné pro:

• AI boom v Číně nebo se nyní praskne bublina AI? Stovky nových datových center jsou prázdná

Klíčový problém spočívá v typu vybudované infrastruktury. Mnoho datových center bylo navrženo pro trénování rozsáhlých jazykových modelů a proto se nacházelo v západních provinciích s jejich levnější energií. To bylo v souladu s iniciativou Eastern Data Western Computing Initiative, jejímž cílem bylo přesunout zpracování dat z přeplněných metropolitních oblastí na východě do regionů bohatých na zdroje na západě. Když se však poptávka přesunula od čistého trénování modelů k inferenci – praktické aplikaci trénovaných modelů – ukázalo se, že mnoho západních zařízení má špatnou pozici. Inference obvykle vyžaduje odlišné hardwarové konfigurace – rychlejší a responzivnější čipy, které upřednostňují nízkou latenci a efektivitu před samotným výpočetním výkonem. Inference navíc musí probíhat blízko koncových uživatelů, tj. ve velkých městech na východě. Západní datová centra jsou proto často stavěna pro nesprávné úkoly a umístěna na nesprávných místech.

V reakci na to Peking oznámil výstavbu datového centra zaměřeného na inferenci ve Wuhu, jihovýchodní prefektuře, které bude sloužit hlavním městským trhům, jako je Šanghaj, Chang-čou a Nanking. To je však jen kapka v moři. Nesprávné přidělování zdrojů do nevhodné infrastruktury vázalo miliardy kapitálu, které mohly být produktivněji využity jinde. Některé projekty zjevně nikdy neměly v úmyslu generovat zisk prostřednictvím skutečného výpočetního výkonu. Několik zpráv a zasvěcených osob potvrzuje, že některé společnosti využívaly datová centra s umělou inteligencí k získání nároku na vládou dotované zelené energie nebo pozemkové dohody. V některých případech byla vyhrazená elektřina prodána zpět do sítě, zatímco budovy zůstaly nevyužívané. Do konce roku 2024 se většina hráčů v tomto odvětví snažila těžit spíše z politických pobídek než ze skutečné práce s umělou inteligencí.

Nedostatek hardwaru situaci dále zhoršuje. Navzdory masivní vládní podpoře vývoje domácích čipů zůstávají čínské společnosti zabývající se umělou inteligencí silně závislé na zahraničních technologiích. USA ovládají více než 70 procent globálního výpočetního výkonu a používají kontroly vývozu k omezení přístupu Číny k pokročilým čipům, jako je Nvidia H100, a k kritickým technologiím pro balení. Předpokládá se, že čínský deficit v dodávkách čipů pro umělou inteligenci do roku 2025 přesáhne 10 miliard dolarů. Domácí alternativy, jako je Huawei Ascend 910B, zaostávají ve výkonu při trénování velkých jazykových modelů. Pokročilé klastry umělé inteligence navíc nevyžadují jen čipy, ale i vysoce technicky propracovaná propojení zahrnující desítky tisíc procesorů. Americké firmy i nadále zaujímají vedoucí postavení v oblasti návrhu na systémové úrovni.

Čínské společnosti jen v roce 2024 nakoupily téměř milion procesorů Nvidia HGX H20. Tato závislost přetrvává, protože rozsah dodávek a vyspělý softwarový stack CUDA od Nvidie vytvářejí pro čínský průmysl umělé inteligence problém slepice a vejce. Domácímu hardwaru chybí jak objem, tak podpora vývojářů. Společnost DeepSeek se pokusila trénovat svůj model R2 na čipech Huawei Ascend, ale kvůli nestabilitě výkonu, slabším propojením a nezralosti CANN se musela uchýlit k hardwaru Nvidia. I kdyby čínští výrobci dokázali zaplavit trh NPU Ascend nebo GPU Moore Threads, slabý softwarový stack je činí pro vývojáře neatraktivními.

Softwarový ekosystém pro čínské čipy umělé inteligence je výrazně slabší než u jeho západních protějšků. CUDA od Nvidie těží z více než patnácti let dokumentace a zdokonalování, velké uživatelské základny a robustní integrace s populárními frameworky strojového učení, jako jsou PyTorch a TensorFlow. Framework CANN od Huawei byl představen teprve v roce 2019, dvanáct let po CUDA. Vývojáři jej často popisují jako chybový, nestabilní a špatně zdokumentovaný, s častými pády za běhu a omezenou integrací třetích stran. Tyto problémy sice neznemožňují rozsáhlé trénovací běhy na čínském hardwaru, ale značně je prodražují.

Absence společných standardů mezi různými čínskými dodavateli čipů dále fragmentuje trh. Každý dodavatel má svůj vlastní nekompatibilní nízkoúrovňový softwarový stack. Hlavní frameworky pro umělou inteligenci primárně podporují čipy Nvidia. Domácí čipy pro umělou inteligenci se musí přizpůsobit více frameworkům a každý upgrade frameworku vyžaduje opakovanou adaptaci. To vede k chybějícím operátorům a optimalizacím u velkých modelů, což brání běhu modelů nebo je činí neefektivními, k rozdílům v přesnosti v důsledku rozdílů v architektuře a implementaci softwaru a k vysokým nákladům na portování, které umožňuje trénování modelů ve velkém měřítku na domácích čipech.

Aliance pro inovace ekosystémů modelů a čipů (Model-Chip Ecosystem Innovation Alliance), založená v létě 2025, se snaží tento problém řešit. Sdružuje společnosti Huawei, Biren Technologies, Enflame, Moore Threads a další s cílem vybudovat plně lokalizovaný stack umělé inteligence, který propojí hardware, modely a infrastrukturu. Úspěch závisí na dosažení interoperability prostřednictvím sdílených protokolů a frameworků a na snížení fragmentace ekosystému. Zatímco sjednocení softwaru na nízké úrovni může být kvůli rozdílným architekturám náročné, standardizace na střední úrovni se jeví realističtější. Zaměřením se na společná API a formáty modelů doufá skupina, že modely budou přenositelné napříč domácími platformami. Vývojáři by mohli napsat kód jednou a spustit ho na jakémkoli čínském akcelerátoru. Dokud však tyto standardy skutečně neexistují, fragmentace znamená, že každá společnost musí na nasyceném trhu řešit více problémů současně na více frontách.

Společnost Huawei zpřístupnila CANN jako open source začátkem srpna 2025, pravděpodobně jako součást svého závazku vůči nové alianci nebo jako obecný pokus učinit ze své řady Ascend 910 platformu volby mezi čínskými společnostmi. Do té doby byla sada nástrojů AI od Huawei pro Ascend NPU distribuována v omezené formě. Vyspělost CANN zaostává za CUDA, a to především proto, že mimo vlastní projekty Huawei neexistovala široká a stabilní instalovaná základna procesorů Ascend. Vývojáři se řídí rozsahem a CUDA se stala dominantní, protože byly dodány miliony grafických procesorů Nvidia a byly široce dostupné, což ospravedlňovalo investice do ladění, knihoven a komunitní podpory. Huawei a další čínští vývojáři nemohou kvůli americkým sankcím dodat miliony Ascend NPU nebo Biren GPU.

Energetická infrastruktura představuje smíšený obraz. Čína rozšiřovala svou síť osmdesátkrát rychleji než USA a je světovým lídrem v oblasti solární, větrné a vodní energie. Tyto masivní investice do obnovitelných zdrojů energie mají zajistit udržitelné škálování umělé inteligence. Iniciativa Eastern Data Western Computing Initiative přesouvá zpracování dat do energeticky bohatých a na půdu bohatých západních regionů, které jsou poháněny větrnou a solární energií. Cílem je nejen snížit náklady, ale také vytvořit robustnější a udržitelnější infrastrukturu. Očekává se, že do konce čtrnáctého pětiletého plánu v roce 2025 budou instalovány miliony IT racků.

Zatímco západní regiony nabízejí bohaté zdroje větrné a solární energie a nižší ceny elektřiny, často zaostávají v rozvoji infrastruktury. Výzvou je efektivní kombinace bohatých zdrojů zelené energie v méně rozvinutých západních regionech s rostoucími potřebami zpracování dat na východě. Potřeba výpočetní techniky je soustředěna ve východních regionech, kde je soběstačnost v oblasti obnovitelných zdrojů energie pod 40 procenty, zatímco západ se pyšní 70 procenty instalované kapacity obnovitelných zdrojů energie v Číně. Společnost Tencent plánuje umístit své největší inteligentní datové centrum v západní Číně v Ningxii, částečně kvůli nižším cenám elektřiny. Společnosti mají tendenci školit své rozsáhlé jazykové modely v západních provinciích kvůli nižším nákladům na elektřinu, ale svá aplikačně orientovaná datová centra umisťují na východě, kde větší zákaznická základna umožňuje rychlejší zpětnou vazbu k jejich aplikacím.

Zatímco západní regiony nabízejí nízké náklady na elektřinu, nedostatky v dopravě, komunikaci a systémech podpory talentů ztěžují přilákání a udržení high-tech personálu. Mnoho západních datových center zůstává nevyužívaných a čeká na boom v oblasti navazujících aplikací. Zaměstnanec dodavatele cloudových služeb potvrdil, že míra využití čínských inteligentních datových center je pod 30 procenty.

Naše odborné znalosti v oblasti rozvoje obchodu, prodeje a marketingu v Číně - Obrázek: Xpert.Digital

Zaměření na odvětví: B2B, digitalizace (od AI po XR), strojírenství, logistika, obnovitelné zdroje energie a průmysl

Více o tom zde:

• Obchodní centrum Xpert

Tematické centrum s poznatky a odbornými znalostmi:

• Znalostní platforma o globální a regionální ekonomice, inovacích a trendech specifických pro dané odvětví
• Sběr analýz, impulsů a podkladových informací z našich oblastí zájmu
• Místo pro odborné znalosti a informace o aktuálním vývoji v oblasti podnikání a technologií
• Tematické centrum pro firmy, které se chtějí dozvědět více o trzích, digitalizaci a inovacích v oboru

Regionální rozdělení prohlubuje propast

Geografické rozdíly v rozvoji umělé inteligence v Číně kopírují a zhoršují stávající ekonomické nerovnosti. Provincie na východním pobřeží, jako jsou Kuang-tung, Ťiang-su, Če-ťiang a Šanghaj, si dlouhodobě drží vedoucí postavení, přičemž Kuang-tung vykazuje obzvláště silnou rozvojovou dynamiku. Šanghaj a Peking si udržují vysokou koncentraci aktivit v oblasti umělé inteligence díky politické podpoře a možnostem technologického výzkumu a vývoje. Centrální regiony, jako jsou Chu-pej, Che-nan a Šantung, se postupně posunuly do středního pásma, což naznačuje stabilní zlepšování. Západní provincie, jako jsou Čching-chaj, Tibet a Kan-su, však celkově zůstávají na nízké úrovni. Navzdory určitému zlepšení je rozdíl oproti východnímu regionu stále patrný a problém nevyváženého regionálního rozvoje přetrvává.

V letech 2014 až 2022 vykazovala úroveň umělé inteligence v Číně významný trend zlepšování a regionální expanze v průběhu času. V roce 2014 byla celková úroveň rozvoje umělé inteligence v zemi nízká, přičemž pouze východní pobřežní provincie vykazovaly vynikající výkonnost a demonstrovaly rané výhody těchto regionů v oblasti umělé inteligence. Centrální a západní regiony měly celkově pozdní start a jejich úroveň rozvoje byla obecně nízká. Do roku 2022 se úroveň umělé inteligence v zemi výrazně zlepšila, přičemž hlavními hnacími silami růstu se staly delta řeky Jang-c'-ťiang a pohoří Bohai. Peking, Tchien-ťin a Che-pej vykázaly silnou rozvojovou dynamiku, zatímco západní region, ačkoli na nižší úrovni rozvoje, vykazoval jasný vzestupný trend.

Studie o nerovnosti příjmů v důsledku umělé inteligence zjistila, že dopad umělé inteligence na nerovnost příjmů je nejsilnější v severovýchodním regionu, následovaný západním regionem, zatímco účinky jsou relativně menší ve středních a východních regionech. Umělá inteligence výrazně zhoršuje rozdíly v příjmech prostřednictvím strukturálních zlepšení průmyslu a technologických inovací. Regionální heterogenita ukazuje, že umělá inteligence nefunguje jako vyrovnávač, ale spíše zesiluje stávající výhody. Provincie se silnou digitální infrastrukturou, přístupem ke kapitálu a talenty z toho neúměrně těží, zatímco méně rozvinuté regiony více zaostávají.

Digitální propast mezi městem a venkovem tyto rozdíly dále prohlubuje. Navzdory nedávnému úsilí vlády o urychlení rozvoje digitální venkovské infrastruktury v kontextu snahy o revitalizaci venkova v Číně, založené na úspěších ve snižování chudoby, problém digitální propasti přetrvává. Pokud jde o finanční investice, prostředky přidělené na digitální infrastrukturu venkova výrazně zaostávají za prostředky přidělenými městským oblastem. Podle údajů dosahují čínské fiskální a sociální investice do zemědělské a venkovské informatizace na úrovni okresů pouze třinácti milionů juanů, respektive třiceti milionů juanů, což vede k celkové úrovni rozvoje informatizace pouhých třicet sedm, devět procenta.

Mezi venkovskými a městskými oblastmi existují značné rozdíly v nasazení hardwaru, které zahrnují rozdíly v digitálních zdrojích, infrastruktuře, síťovém vybavení a základnových stanicích. V roce 2022 Čína dosáhla milníku 2,3 ​​milionu základnových stanic 5G v celé zemi. Počet základnových stanic 5G ve venkovských oblastech však značně zaostává za celostátním průměrem, což dále prohlubuje digitální propast. Zároveň cíle poskytovat stejné pokrytí sítě a rychlost ve venkovských i městských oblastech dosud nebylo plně dosaženo.

Během pandemie COVID-19 se rozdíly ve vývoji hardwarové infrastruktury ještě více prohloubily. Pozoruhodným příkladem je tibetský vysokoškolský student žijící v Linzhou v Tibetské autonomní oblasti, který byl nucen jet dvacet minut na motorce k úpatí hory a poté v mrazivých mrazech vylézt na vrchol, aby se mohl zúčastnit online výuky. Tato historka zdůrazňuje výraznou nerovnováhu ve vývoji digitálního hardwaru mezi venkovskými a městskými oblastmi.

Nedostatek datových center na úrovni krajů a obcí, která jsou nezbytná pro udržování efektivních systémů digitálních aplikací, brzdí pokrok generativních technologií umělé inteligence ve venkovských oblastech. Tato situace se podobá přísloví „Ani ta nejzkušenější hospodyňka neumí vařit bez rýže“, což zdůrazňuje zásadní potřebu těchto datových center pro podporu digitálního rozvoje venkova.

Z pohledu softwarových organizací, které tvoří „měkkou sílu“ digitálního rozvoje venkova, trpí digitální software na venkově ve srovnání s městskými oblastmi nedostatky v digitálních kompetencích, získávání talentů a správě. Na jedné straně, ovlivněno tradičním, sobeckým myšlením převládajícím v komunitách drobných zemědělců a zhoršeno inherentním zpožděním ve venkovském digitálním pokroku, existuje mezi venkovským obyvatelstvem znatelný nedostatek nadšení pro aktivní zapojení do generativních služeb umělé inteligence pro revitalizaci venkovské Číny. Navíc značná migrace venkovské pracovní síly, která vede k tomu, že starší lidé, zranitelní jedinci, ženy a děti tvoří primární pracovní sílu ve venkovských oblastech, zintenzivňuje fenomén vylidňování venkova, depopulace a stárnutí populace, což má dopad na venkovské obyvatelstvo, ekonomiku, společnost a celkový rozvoj.

Průzkum provedený ve venkovských oblastech, které dosud nezavedly elektronickou správu záležitostí obcí, ukázal, že 84,13 procenta obecních úředníků uvedlo jako hlavní překážku „vysoký podíl starších vesničanů, který brání zavádění technologií“. Tyto kombinované faktory významně brání zavádění a propagaci generativních technologií umělé inteligence ve venkovských oblastech.

Regionální rozdíly jsou patrné i v indexu umělé inteligence. Nedávná studie vyvinula komplexní index umělé inteligence se sedmi primárními dimenzemi, určený pro analýzu na úrovni provincií a odvětví. Srovnání Číny a USA ukazuje, že v rámci jednotného rámce převyšuje kompozitní skóre USA čínské skóre 59,4 o 68,1. Rozdělení Číny do sedmi hlavních oblastí za účelem vytvoření subnárodního indexu odhaluje výrazné regionální rozdíly v rozvoji umělé inteligence v Číně: severní, východní a jižní regiony vedou v kompozitních skóre, zatímco centrální a západní regiony výrazně zaostávají, což zdůrazňuje dopady regionální koncentrace inovací a průmyslových zdrojů.

Tato geografická fragmentace má dalekosáhlé důsledky. Vytváří různou rychlost ekonomické transformace, přičemž přední regiony rychle postupují k ekonomikám založeným na znalostech, zatímco zaostávající regiony zůstávají uvězněny v tradiční výrobě a zemědělství. Zhoršuje sociální napětí, protože se prohlubují rozdíly v příjmech mezi regiony. Komplikuje národní koordinaci, protože různé provincie mají různou úroveň rozvoje a priority. A vytváří neefektivní alokaci zdrojů, kdy nejmodernější datová centra stojí v odlehlých západních provinciích ladem, zatímco východní metropole se potýkají s nedostatkem kapacity.

Vhodné pro:

• Čínská ekonomika v krizi? Strukturální výzvy růstového národa

Krize nadměrné kapacity a tlak na konsolidaci

Nadšený stavební boom v letech 2023 a 2024 konfrontoval Čínu s dramatickou krizí nadměrné kapacity. Jen v roce 2023 bylo navrženo více než 500 projektů datových center, přičemž se očekává, že do konce roku 2024 bude v provozu nejméně 150. Tento vývoj odráží známý vzorec v čínském hospodářském rozvoji. Když ústřední vláda upřednostňuje určitý sektor jako strategický, místní úřady a společnosti se do něj vrhají s přehnanou horlivostí a často ignorují skutečné potřeby nebo racionální plánování. Výsledkem jsou pravidelně nadměrné investice, nadměrná kapacita a bolestivá fáze konsolidace.

Automobilový průmysl nabízí poučný paralelní projekt. V tomto sektoru soutěží přibližně 140 společností, z nichž jen několik je ziskových a třetina má míru využití kapacit pod 20 procenty. Aby se zabránilo ztrátě pracovních míst v dané lokalitě, regionální vlády nicméně pomáhají i dodavatelům, kteří se potýkají s problémy, udržet se nad vodou prostřednictvím dotací a dalších forem podpory. Konsolidace trhu se proto zpomalila, vypukly cenové války a výrobci jsou pod tlakem, aby zvýšili vývoz na ziskovější trhy. Mezitím éra snadno dostupných exportních trhů doznívá. USA za Bidenovy administrativy zakázaly téměř veškerý dovoz čínských vozidel z důvodů národní bezpečnosti a EU loni zavedla cla na čínská elektromobily.

Infrastruktura umělé inteligence se ubírá podobnou trajektorií. Národní komise pro rozvoj a reformy zasáhla přísnějšími předpisy. Nové projekty nyní musí splňovat specifická kritéria využití a před schválením předložit kupní smlouvy. Místním úřadům je navíc zakázáno zahajovat výstavbu malé výpočetní infrastruktury, pokud nemohou poskytnout jasné ekonomické zdůvodnění. Vládní zakázky dosáhly jen v roce 2024 24,5 miliardy juanů, což je zhruba 3,4 miliardy dolarů, a na rok 2025 je vyčleněno dalších 12,4 miliardy juanů. Navzdory robustním vládním investicím však míra využití zůstává mezi 20 a 30 procenty, což ohrožuje jak ekonomickou životaschopnost, tak energetickou účinnost.

Během uplynulých osmnácti měsíců bylo opuštěno více než 100 projektů, což je významný nárůst ve srovnání s pouhými 11 v roce 2023. Tento dramatický nárůst zrušených projektů signalizuje kontrolu reality. Investoři a provozovatelé si uvědomují, že mnoho z těchto zařízení se nikdy nestane ziskových. Počáteční krize, živená humbukem kolem generativní umělé inteligence po spuštění ChatGPT na konci roku 2022, se proměnila v krizi ziskovosti. Trhy s pronájmem GPU se zhroutily. Zařízení, která stála miliardy dolarů, jsou nyní nedostatečně využívána, výnosy prudce klesají a mnoho zařízení zastaralo ještě předtím, než byla plně funkční, a to v důsledku měnících se tržních podmínek.

V červenci 2025 prezident Si Ťin-pching výslovně varoval před nadměrnými investicemi do umělé inteligence a zopakoval své dřívější obavy ohledně nadměrných investic místních samospráv. Tyto komentáře zdůrazňují snahu tvůrců politik vyhnout se opakování nadměrné kapacity, která se vyskytuje v jiných rozvíjejících se odvětvích, jako jsou elektromobily, což přispělo k deflačním tlakům. Státní plánovač sice nespecifikoval, která část sektoru vyžaduje omezení, ale investice jsou celosvětově obzvláště výrazné do výstavby datových center, která jsou základem rozvoje umělé inteligence. Zpomalení této expanze by mělo dopad na dodavatele čipů, síťových zařízení a dalších nezbytných serverových komponent, od společností Cambricon Technologies Corp. po Lenovo Group Ltd. a Huawei Technologies Co.

Dne 29. srpna 2025 Státní rada zdůraznila potřebu zajistit „řádný tok talentů, kapitálu a dalších zdrojů“. Zhang Kailin, úředník Národní rozvojové a reformní komise, na briefingu novinářům řekl, že vláda bude provincie povzbuzovat k rozvoji umělé inteligence koordinovaným a doplňkovým způsobem. Cílem je využít jejich jedinečné silné stránky k podpoře růstu bez zdvojování úsilí. „Rozhodně se vyhneme neuspořádané konkurenci nebo přístupu ‚následování davu‘,“ řekl Zhang. Rozvoj by měl být založen na místních výhodách, zdrojích a průmyslových základech.

Trh se softwarem vyznačuje podobnou dynamikou konsolidace. Čínská správa kyberprostoru schválila do srpna 2024 seznam více než 180 hlavních jazykových modelů pro všeobecné použití, což ilustruje širokou škálu čínských technologických společností, které soupeří o podíl na domácím trhu. Tyto firmy soupeří nejen o podíl na trhu, ale také o financování uprostřed ekonomického zpomalení a poklesu čínského odvětví rizikového kapitálu. Účastníci workshopu zdůraznili, že ačkoli mnoho čínských startupů přilákalo investice od velkých technologických společností, jako jsou Alibaba a Tencent, mnoho investorů zůstává skeptických ohledně schopnosti startupů v oblasti umělé inteligence generovat příjmy v krátkodobém horizontu. Při hledání ekonomicky produktivních investic se mnoho čínských firem rizikového kapitálu snaží diverzifikovat svá rizika prostřednictvím sdružování zdrojů, což naznačuje rozptýlenější prostředí financování.

Vzhledem k finančním i hardwarovým omezením pro čínské vývojáře umělé inteligence účastníci naznačili, že by Čína mohla uspět v rozvoji několika firem nebo laboratoří umělé inteligence prostřednictvím sdružování zdrojů, ale toto úsilí musí být selektivní a cílené, aby se snížila pravděpodobnost podstatných výnosů. Účastníci nakonec naznačili, že toto prostředí pravděpodobně povede k větší konsolidaci odvětví na čínském trhu s umělou inteligencí.

Du Hai, vedoucí manažer cloudové divize Baidu, předpověděl, že to povede ke konsolidaci trhu. Zhruba tucet domácích společností vyrábějících čipy pro umělou inteligenci, které jsou v současnosti aktivní, se pravděpodobně zmenší na tři nebo čtyři odlišné tábory. „Vítězi budou ti, jejichž čipy dokáží podporovat nejširší škálu modelů – nebo umožnit vytvoření skvělé aplikace, která se stane de facto standardem.“

Společnost Gartner předpovídá, že do roku 2029 se technologická krajina GenAI konsoliduje do o 75 procent méně hráčů, protože hyperškálovači a poskytovatelé SaaS platforem se budou rozšiřovat a poskytovatelé hybridního cloudu budou absorbovat. Nejde o tržní spekulaci, ale o nevyhnutelný důsledek ekonomických sil, které již toto odvětví přetvářejí. Paralely s historickým vývojem infrastruktury jsou pozoruhodné. Gartner identifikuje, že se přesouváme od období fragmentace dodavatelů ke konsolidaci prostřednictvím akvizic a narušení trhu. Stejně jako se odvětví elektrické energie vyvinulo z tisíců lokálních výrobců na hrstku velkých energetických společností, umělá inteligence jde stejnou cestou.

Financování čínských startupů v oblasti umělé inteligence rizikovým kapitálem na začátku roku 2025 meziročně kleslo o téměř 50 procent, což odráží širší opatrnost investorů uprostřed pomalého růstu, regulačních nejistot a geopolitického napětí. Jen ve druhém čtvrtletí se financování propadlo na pouhých 4,7 miliardy dolarů, což je nejnižší úroveň za deset let. Tyto obavy investorů byly částečně přiživovány prokázanou ochotou čínské vlády potlačit inovace na hranicích zemí ve jménu zdvojnásobení opatření k zachování ideologické čistoty.

Zbytek čínského trhu, ačkoli nabízí smíšené signály, poskytuje další důvod k pesimismu. Sektor nemovitostí se zhroutil, míra nezaměstnanosti mladých lidí přesahuje 17 procent a důvěra spotřebitelů klesá. Ani geopolitická situace tomu nepomáhá, protože kontroly vývozu stále ovlivňují čínský technologický sektor, cla ohrožují širší ekonomiku a ideologicky motivovaná politika zaměřená na kontrolu odrazuje většinu investorů. Tato finanční krize představuje pro zavádění umělé inteligence zvláštní problém. Bez trpělivého kapitálu ochotného financovat tyto víceleté vývojové cykly se většina projektů zaměřených na umělou inteligenci zastaví dříve, než se vyřeší klíčové implementační problémy.

Využijte rozsáhlé pětinásobné odborné znalosti společnosti Xpert.Digital v komplexním balíčku služeb | Výzkum a vývoj, XR, PR a optimalizace digitální viditelnosti - Obrázek: Xpert.Digital

Xpert.Digital má hluboké znalosti z různých odvětví. To nám umožňuje vyvíjet strategie šité na míru, které jsou přesně přizpůsobeny požadavkům a výzvám vašeho konkrétního segmentu trhu. Neustálou analýzou tržních trendů a sledováním vývoje v oboru můžeme jednat s prozíravostí a nabízet inovativní řešení. Kombinací zkušeností a znalostí vytváříme přidanou hodnotu a poskytujeme našim zákazníkům rozhodující konkurenční výhodu.

Více o tom zde:

• Využijte 5x odborných znalostí Xpert.Digital v jednom balíčku – již od 500 EUR měsíčně

Budoucí scénáře mezi euforií a deziluzí

Rozsah budoucích projekcí pro čínský průmysl umělé inteligence by sotva mohl být širší. Optimistické hlasy jako Morgan Stanley předpovídají, že čínské investice do umělé inteligence by se mohly dostat na nulu do roku 2028 a do roku 2030 generovat 52% návratnost investovaného kapitálu. Klíčový průmysl umělé inteligence by se do roku 2030 mohl stát trhem v hodnotě 140 miliard dolarů. Tento odhad se po započtení souvisejících odvětví, jako je infrastruktura a dodavatelé komponentů, zvyšuje na 1,4 bilionu dolarů. Umělá inteligence by mohla poskytnout další impuls dlouhodobému růstu HDP Číny a kompenzovat faktory, jako je stárnoucí pracovní síla a zpomalující růst produktivity. Během příštích dvou až tří let by umělá inteligence mohla k ročnímu růstu Číny přidat dalších 0,2 až 0,3 procentního bodu.

Globální trh s humanoidními roboty by mohl do roku 2050 dosáhnout hodnoty pěti bilionů dolarů, přičemž jedna miliarda kusů by se používala, a třicet procent z nich by se nacházelo v Číně. Čínský přístup zaměřený na efektivitu a nízké náklady vytváří odlišnou cestu k návratnosti investic. Cenová výhoda, kterou prokázaly společnosti jako DeepSeek – vyvíjející vlivné modely za pouhých pět,6 milionu dolarů – by mohla čínským firmám umožnit proniknout na globální trhy, které si nemohou dovolit nebo nejsou ochotny přijmout západní řešení.

Příštích šest až dvanáct měsíců bude pro čínské společnosti zabývající se umělou inteligencí kritickým obdobím, protože stále větší počet podnikových implementací, které se snaží řešit problémy reálného světa, začne vykazovat nárůst produktivity. Z dlouhodobého hlediska by humanoidi neboli roboti podobní lidem pohánění umělou inteligencí mohli být široce využíváni pro průmyslové, komerční a domácí účely. V dlouhodobém horizontu se revoluce umělé inteligence promítne do zvýšení produktivity zvýšením efektivity, zefektivněním výrobních procesů a uvolněním nových produktů, služeb a pracovních míst.

Asijsko-pacifický region bude v roce 2025 tvořit 33 procent tržeb ze softwaru pro umělou inteligenci, ale s tím, jak se Čína stále více zapojuje do závodu o umělou inteligenci se Spojenými státy, analytici očekávají, že tento region bude do roku 2030 představovat 47 procent trhu. Prognózy naznačují, že samotná Čína bude do roku 2030 tvořit dvě třetiny celkových tržeb ze softwaru pro umělou inteligenci v asijsko-pacifickém regionu, což dosáhne 149,5 miliard dolarů. Tato významná projekce růstu trhu s umělou inteligencí je poháněna následujícími trendy, které formují toto odvětví.

Tyto optimistické projekce však stojí boku hrozivých varování. Společnost Capital Economics předpovídá, že bublina na akciovém trhu poháněná umělou inteligencí praskne v roce 2026. Výzkumná firma uvedla, že rostoucí úrokové sazby a vyšší inflace stlačí ocenění akcií dolů. Od roku 2026 by se tyto zisky na akciovém trhu měly předvídatelně snižovat, jelikož vyšší úrokové sazby a zvýšená inflace začnou snižovat ocenění akcií. Nakonec očekávají, že výnosy z akcií budou v příštím desetiletí horší než v předchozím. A domnívají se, že dlouhodobá nadprůměrná výkonnost amerického akciového trhu se možná blíží ke konci.

Mezinárodní měnový fond poznamenal, že ačkoli je pokles pravděpodobný, je nepravděpodobné, že by se rozvinul v systémovou krizi, která by zničila americkou nebo globální ekonomiku. Gourinchas poznamenal, že podobně jako v minulých trendech nemusí humbuk kolem průlomové technologie v krátkodobém horizontu splnit očekávání trhu, což by mohlo vést k poklesu cen akcií. Poznamenal však, že na rozdíl od roku 1999 je současná investiční krajina charakterizována spíše technologickými společnostmi bohatými na hotovost než těmi, které jsou řízeny dluhy.

Společnost Forrester předpovídá, že do roku 2026 umělá inteligence ztratí svůj lesk a vymění svou čelenku za ochrannou přilbu. Obavy o návratnost investic do podniků převáží nad hyperbolou dodavatelů. S touto korekcí trhu budou společnosti upřednostňovat funkčnost před vkusem. Finanční ředitelé budou vtahováni do více obchodů s umělou inteligencí. Firmy rozloží své sázky napříč ekosystémy agentů a realokují talenty, zatímco agenti umělé inteligence převezmou náročnou práci. Chytré společnosti budou investovat do správy a řízení umělé inteligence a školení v jejím plynulém používání, aby zmírnily rizika, a pomalu mapovat svou cestu s umělou inteligencí.

Zpráva společnosti Bain odhaduje, že do roku 2030 dosáhnou globální kapitálové výdaje na datová centra s umělou inteligencí 500 miliard dolarů ročně, což bude vyžadovat 200 GW dodatečné energetické kapacity – z čehož polovina připadne na USA. Sektor umělé inteligence však musí generovat roční tržby ve výši 2 bilionů dolarů, aby ospravedlnil tyto výdaje. V současné době existuje mezera ve výši 800 miliard dolarů. Jeden z manažerů uvedl, že čínský sektor čipů pro umělou inteligenci stále čelí překážkám v poptávce a výrobní kapacitě. Trh potřebuje reálné aplikace, aby se mohl škálovat. Všechno určí poptávka po aplikacích. Americký styl zoufalého rozšiřování výpočetního výkonu není pro čínské společnosti tou správnou volbou.

Boom infrastruktury umělé inteligence v Číně slábne, protože země podle MIT Technology Review postavila stovky datových center na podporu svých ambicí v oblasti umělé inteligence, ale mnoho z nich nyní nečinně pracuje. V letech 2023 a 2024 investovaly státem i soukromými subjekty miliardy dolarů s očekáváním, že poptávka po pronájmu GPU bude i nadále růst, ale jejich přijetí ve skutečnosti pokleslo, a v důsledku toho se nyní mnoho operátorů potýká s problémy o přežití. Místní publikace uvádějí, že až 80 procent této nové výpočetní kapacity zůstává nevyužito.

Tyto odlišné budoucí scénáře odrážejí základní nejistoty. Překoná Čína fragmentaci svého softwarového ekosystému? Dokážou domácí výrobci čipů dostatečně rychle uzavřít technologické mezery? Zpřísní, uvolní nebo zůstanou americké kontroly vývozu na současné úrovni? Zintenzivní čínská vláda svou ideologickou kontrolu, a tím odradí inovátory, nebo bude prosazovat pragmatičtější politiku? Bude globální poptávka po levných řešeních umělé inteligence upřednostňovat čínské přístupy zaměřené na efektivitu, nebo budou obavy o kvalitu a důvěru upřednostňovat západní řešení?

Odpovědi na tyto otázky nejen určí osud Číny, ale také utváří globální krajinu umělé inteligence. Objevují se tři možné scénáře. První scénář ukazuje, že si USA udrží svou dominanci. S kontrolou nad pokročilými čipy a předními světovými společnostmi v oblasti umělé inteligence si Washington udrží své technologické vedení, zatímco Čína se potýká s výpočetními omezeními a má omezený přístup na klíčové trhy. Druhý scénář zobrazuje rozdělení vývoje umělé inteligence do dvou konkurenčních ekosystémů. Jeden je veden USA a jejich spojenci, kteří upřednostňují transparentnost a etické standardy, zatímco druhý je ovládán Čínou, kde státem kontrolovaná umělá inteligence slouží jako nástroj digitálního dohledu. Země budou nuceny se přizpůsobit jednomu z těchto modelů, čímž vznikne fragmentovaná digitální krajina.

Třetí scénář předpokládá, že Čína dominuje v oblasti spotřebitelské umělé inteligence, ale zaostává v oblasti špičkových aplikací. Americká omezení čipů brzdí schopnost Číny vyvíjet špičkovou umělou inteligenci pro obranu a vědecký výzkum, zatímco Peking vyniká v oblasti umělé inteligence pro masový trh a nabízí cenově dostupné platformy, jako je DeepSeek, uživatelům po celém světě. Tato rovnováha by se však mohla dramaticky změnit, pokud by Čína usilovala o své ambice na Tchaj-wanu, kde sídlí společnost TSMC, která vyrábí zhruba 90 procent nejmodernějších čipů na světě.

Závod o nadvládu umělé inteligence v konečném důsledku mění globální mocenskou dynamiku. Zatímco USA v současnosti vedou v pokročilém výzkumu umělé inteligence, strategické zaměření Číny a státní investice z ní udělaly silného konkurenta. Ačkoli Peking čelí překážkám, jako jsou západní omezení a tržní skepticismus, jeho pokrok v oblasti spotřebitelské umělé inteligence a vliv na rozvíjejících se trzích činí závod nepředvídatelným. Ať už tato konkurence povede k pokračující dominanci USA, rozdělené digitální krajině nebo vzestupu Číny v kritických odvětvích, jedna věc je jasná: umělá inteligence v nadcházejících letech zásadně ovlivní globální ekonomiku, politiku národní bezpečnosti a mezipolitické aliance.

Vhodné pro:

• Pekingský nový pětiletý plán a masivní investiční program: Jak Čína zpochybňuje globální ekonomický řád

Problémy s implementací a nedostatky v řízení

Kromě hardwarových a personálních problémů se Čína potýká se zásadními implementačními výzvami, které jsou často přehlíženy. Zavádění umělé inteligence v podnicích zůstává fragmentované a experimentální. Zatímco Čína je lídrem v zavádění generativní umělé inteligence, čínské organizace ji dosud neimplementovaly tak plně, jak by mohly. Když společnost SAS provedla průzkum mezi společností Düber ohledně rozsahu, v jakém jejich organizace používají generativní umělou inteligenci, devatenáct procent čínských organizací uvedlo, že „generativní umělou inteligenci používají a plně ji implementovaly“, což je sice více než celosvětový průměr jedenácti procent, ale zaostává za světovým lídrem v plné implementaci, USA, s dvaceti čtyřmi procenty.

Mezitím 64 procent respondentů z Číny uvedlo, že jejich organizace „používá generativní umělou inteligenci, ale dosud ji plně neimplementovala“, což je výrazně nad celosvětovým průměrem 43 procent. Vzhledem k tomu, že Čína klade důraz na pečlivou regulaci a autorizované schvalování generativní umělé inteligence, dává smysl, že mnoho organizací provádí počáteční testy před plnou integrací generativní umělé inteligence do svých procesů. Je zřejmé, že Čína je plně oddána generativní umělé inteligenci, ale čínské organizace postupují opatrně, i když tuto novou technologii kolektivně přijímají.

Když byli čínští respondenti dotázáni na problémy s implementací, uváděli nedostatek interních odborných znalostí nebo adekvátních nástrojů mnohem méně než celosvětový průměr: pouze 31 procent uvedlo, že jim chybí správné nástroje pro implementaci generativní umělé inteligence, ve srovnání se 47 procenty celosvětově, zatímco pouze 21 procent uvedlo, že jim chybí interní odborné znalosti, ve srovnání s 39 procenty celosvětově. Tato čísla jsou v příkrém kontrastu s dříve diskutovanými nedostatky v talentech a naznačují rozpor mezi sebevnímáním a realitou neboli rozdílné standardy pro to, co představuje „adekvátní odborné znalosti“.

Ochrana osobních údajů a bezpečnost dat se umístily jako dva nejčastější problémy všech respondentů průzkumu týkající se implementace generativní umělé inteligence, a to u 76, respektive 75 procent. Více než polovina respondentů (51 procent) však vyjádřila obavy ohledně potřeby interních talentů a dovedností. Školení v oblasti správy a monitorování bylo shledáno jako obzvláště nedostatečné. Podle SAS méně než jeden z deseti respondentů (7 procent) uvedl „vysokou“ úroveň školení v oblasti správy a monitorování generativní umělé inteligence. Třicet dva procent uvedlo „dostatečnou“ úroveň, zatímco 58 procent – ​​jasná většina – uvedlo, že jejich školení v oblasti správy a monitorování bylo „minimální“.

Na otázku ohledně rámců řízení organizace pro generativní umělou inteligenci pouze pět procent respondentů uvedlo, že mají „dobře zavedený a komplexní“ rámec řízení. Více než 55 procent uvedlo, že jejich rámec řízení je „ve vývoji“, zatímco 28 procent jej popsalo jako „ad hoc nebo neformální“. Přibližně jeden z 11 procent uvedl, že jejich rámec řízení generativní umělé inteligence „neexistuje“. Tyto mezery v řízení vytvářejí značná rizika pro implementace, zejména v regulovaných odvětvích nebo u citlivých aplikací.

Fragmentované toky dat napříč odvětvími brání schopnosti konsolidovat data do uceleného a přístupného zdroje pro aplikace umělé inteligence. Tato datová sila brání efektivnímu trénování modelů umělé inteligence a omezují poznatky napříč odvětvími. Vládní úředníci a podniky pracují na zlepšení interoperability dat a podpoře sdílení dat mezi odvětvími a strukturovaného přeshraničního oběhu dat v rámci nedostatečně regulovaných rámců, aby uvolnily plnou hodnotu čínského datového ekosystému. Řešením těchto výzev souvisejících s daty může Čína dále posílit svůj ekosystém umělé inteligence a zároveň přispět ke ucelenější a inovativnější globální datové krajině.

Implementace generativní umělé inteligence je také nedostatečně integrována do správy venkova. Generativní umělá inteligence, jakožto vedoucí síla v oblasti nově vznikajících technologií, dále zkomplikuje stávající rozmanitou strukturu zájmů o posílení revitalizace venkova v Číně. Pro vládu, která zaujímá prominentní postavení, vyžaduje digitální propast pramenící z ekonomických rozdílů mezi městem a venkovem značné investice do práce, zdrojů a financí k překlenutí této propasti. Tento proces se vyznačuje prodlouženou dobou návratnosti investic. Na rozdíl od trhu, který upřednostňuje pouze ekonomické faktory, zahrnuje vládou vedená správa venkova holistické hodnocení mnohostranných nákladů na správu.

Vývojáři a dodavatelé technologií interagují primárně s vládními úřady. Jejich nabídky jsou proto do značné míry přizpůsobeny vládním požadavkům, což může vést k zanedbávání skutečných rozvojových potřeb venkovských oblastí a jejich obyvatel. To zhoršuje proměnlivou povahu digitální správy. Na národní úrovni, navzdory vydání právních dokumentů, jako je Akční plán pro rozvoj digitálních vesnic 2022–2025 a Prozatímní opatření pro řízení generativních služeb umělé inteligence, může zapojení mnoha úřadů vést k nejasným hranicím odpovědnosti, což způsobuje zpoždění a snižuje efektivitu správy. Pokud nebudou tyto problémy rychle řešeny, nejenže budou bránit aktivaci vnitřní motivace venkovských obyvatel k aktivní účasti na generativní revitalizaci venkova v Číně řízené umělou inteligencí, ale mohly by také vést k novým digitálním konfliktům.

Velká konsolidace umělé inteligence: Přežije jen několik čínských modelů.

Čínská snaha o vedoucí postavení v oblasti umělé inteligence do roku 2030 čelí složité kombinaci strukturálních výzev, které dalece přesahují často zmiňovaná omezení vývozu čipů. Nedostatek talentů v počtu více než pěti milionů kvalifikovaných pracovníků, roztříštěná infrastruktura s dramaticky nevyužitou kapacitou, obrovské regionální rozdíly mezi městskými centry a venkovskými periferiemi a hrozící konsolidace trhu po letech spekulativních nadměrných investic vykreslují obraz, který je mnohem znepokojivější, než naznačují oficiální prohlášení.

Tato paradoxní situace je obzvláště patrná v datových centrech: Zatímco Frankfurt nemůže stavět nová zařízení kvůli nedostatku elektřiny, nejmodernější zařízení v západních čínských provinciích stojí z velké části prázdná kvůli nedostatku navazující infrastruktury, lidského kapitálu a praktické poptávky. V obou případech je zřejmé, že gigantické investice do jednotlivých komponent jsou zbytečné, pokud není celkový systém rozvíjen důsledně.

Příštích 18 až 36 měsíců bude klíčových. Buď se Číně podaří překonat fragmentaci prostřednictvím iniciativ, jako je Model-Chip Ecosystem Innovation Alliance, zmenšit mezeru v talentech masivními investicemi do vzdělávání a inteligentně využít stávající, ale nedostatečně využívané kapacity. Nebo bude země sledovat, jak investice migrují, špičkoví talenti odcházejí a tvorba digitální hodnoty se přesouvá jinam. Nadcházející konsolidace trhu bude brutální. Z více než 180 hlavních jazykových modelů, které jsou v současnosti schváleny, přežijí možná jen tři nebo čtyři. Stovky datových center budou muset být uzavřeny nebo přeměněny. Financování rizikovým kapitálem zůstává na nejnižší úrovni za poslední desetiletí.

Bylo by však předčasné zavrhovat čínské ambice. Její strategie zaměřená na efektivitu, přístup zaměřený na nasazení v první řadě a cenové výhody řešení, jako je DeepSeek, by mohly získat významný podíl na globálních trzích, které si nemohou dovolit špičková západní řešení. Vládní podpora zůstává silná, i když je třeba ji koordinovanější a méně plýtvat. A demografické výzvy – stárnoucí populace a klesající počet obyvatel v produktivním věku – činí ze zvýšení produktivity poháněné umělou inteligencí nikoli volitelné, ale nezbytné.

Globální pozorovatelé by neměli Čínu podceňovat ani brát její oficiální prohlášení doslova. Jak už to tak často bývá, realita leží někde mezi těmito extrémy. Čína se ani nestane nenapadnutelným hegemonem v oblasti umělé inteligence, ani neupadne do technologické bezvýznamnosti. Místo toho se vynořuje komplexní a fragmentovaný obraz: regionálně koncentrované klastry excelence na východním pobřeží, experimentální implementace v tisících společností, senzační selhání v příliš ambiciózních infrastrukturních projektech, inovativní řešení pro zvýšení efektivity specifických případů užití a pokračující závislost na zahraničních technologiích spojená se zrychleným úsilím o soběstačnost.

Až bude v roce 2030 provedeno konečné hodnocení, je pravděpodobné, že se nenaplní ani ty nejoptimističtější, ani ty nejpesimističtější předpovědi. Čína dosáhne významného pokroku, ale nedosáhne dominantního postavení, o které Peking usiluje. USA budou i nadále vést v oblasti hraničního výzkumu, ale čínská řešení budou všudypřítomná v rozvíjejících se ekonomikách. A svět bude muset fungovat se dvěma částečně oddělenými, částečně propojenými ekosystémy umělé inteligence, jejichž koexistence, konkurence a občasná spolupráce budou formovat geopolitickou krajinu 21. století.

☑️ Naším obchodním jazykem je angličtina nebo němčina

☑️ NOVINKA: Korespondence ve vašem národním jazyce!

Konrad Wolfenstein

Rád vám a mému týmu posloužím jako osobní poradce.

Kontaktovat mě můžete vyplněním kontaktního formuláře nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) . Moje e-mailová adresa je: wolfenstein ∂ xpert.digital

Těším se na náš společný projekt.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Veletrhy

Nový rozměr digitální transformace s „řízenou AI“ (umělou inteligencí) – platforma a řešení B2B | Xpert Consulting - Obrázek: Xpert.Digital

Zde se dozvíte, jak může vaše společnost rychle, bezpečně a bez vysokých vstupních bariér implementovat řešení umělé inteligence na míru.

Spravovaná platforma umělé inteligence (AI) je vaším komplexním a bezstarostným balíčkem pro umělou inteligenci. Místo řešení složitých technologií, drahé infrastruktury a zdlouhavých vývojových procesů získáte od specializovaného partnera řešení na klíč šité na míru vašim potřebám – často během několika dnů.

Klíčové výhody na první pohled:

⚡ Rychlá implementace: Od nápadu k provozní aplikaci během dnů, nikoli měsíců. Dodáváme praktická řešení, která vytvářejí okamžitou hodnotu.

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstávají u vás. Garantujeme bezpečné a kompatibilní zpracování bez sdílení dat s třetími stranami.

💸 Žádné finanční riziko: Platíte pouze za výsledky. Vysoké počáteční investice do hardwaru, softwaru nebo personálu jsou zcela eliminovány.

🎯 Zaměřte se na své hlavní podnikání: Soustřeďte se na to, co děláte nejlépe. My se postaráme o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

📈 Připraveno na budoucnost a škálovatelné: Vaše umělá inteligence roste s vámi. Zajišťujeme průběžnou optimalizaci a škálovatelnost a flexibilně přizpůsobujeme modely novým požadavkům.

Více o tom zde:

• Řešení spravované umělé inteligence – Průmyslové služby umělé inteligence: Klíč ke konkurenceschopnosti v odvětví služeb, průmyslu a strojírenství