De Chinese AI-ambities op de proef gesteld: waarom miljarden aan investeringen verloren gaan

Meer dan alleen een chipoorlog: de echte reden waarom China's AI-offensief stagneert

De Volksrepubliek China streeft met duizelingwekkende vastberadenheid haar doel na om in 2030 's werelds grootste supermacht op het gebied van kunstmatige intelligentie te worden. Terwijl officiële verklaringen een rooskleurige toekomst schetsen waarin 90 procent van de economie draait op AI en intelligente systemen elk aspect van de samenleving doordringen, ontstaat er achter de schermen een veel complexer beeld. China's AI-offensief worstelt met fundamentele structurele problemen die veel verder reiken dan de veelbesproken Amerikaanse beperkingen op de chipexport. Een tekort aan talent van meer dan vijf miljoen geschoolde werknemers, een gefragmenteerde technologische infrastructuur, dramatische regionale ongelijkheden en dreigende marktconsolidatie vormen existentiële uitdagingen voor de ambitieuze plannen van Peking.

De parallellen met de problemen van de Duitse energietransitie zijn treffend. Net zoals Duitsland zijn digitale toekomst dreigt te laten mislukken door een gebrek aan netcapaciteit, worstelt China met een ander soort infrastructurele onevenwichtigheid. Terwijl datacenters in Frankfurt niet gebouwd kunnen worden vanwege een gebrek aan stroomaansluitingen, staan ​​state-of-the-art faciliteiten in de West-Chinese provincies grotendeels leeg omdat de downstream-infrastructuur, het menselijk kapitaal en de praktische vraag ontbreken. In beide gevallen wordt een fundamentele waarheid van modern technologiebeleid onthuld: gigantische investeringen in afzonderlijke componenten worden ineffectief als het totale systeem niet consistent wordt ontwikkeld.

Geschikt hiervoor:

• China en de Neijuan van systematische overinvesteringen: staatskapitalisme als groeiversneller en structurele valkuil

De talentenval

Misschien wel de meest kritieke zwakte van China's AI-strategie is het dramatische tekort aan geschoolde arbeidskrachten. Het Ministerie van Human Resources en Sociale Zekerheid schat het tekort op meer dan vijf miljoen mensen, met een duizelingwekkende verhouding tussen vraag en aanbod van één op tien. In de eerste helft van 2025 steeg het aantal vacatures voor AI-gerelateerde functies met 37 procent ten opzichte van dezelfde periode vorig jaar. Vooral robotica-ingenieurs en algoritmeontwikkelaars waren gewild, met een toename van het aantal vacatures voor deze functies met meer dan 50 procent. Deze cijfers getuigen niet van een gezonde groei, maar eerder van een wanhopige strijd om schaarse middelen.

McKinsey voorspelt dat de Chinese vraag naar AI-professionals tegen 2030 zal stijgen tot zes miljoen, terwijl binnenlandse universiteiten en terugkerende Chinezen in het buitenland hooguit twee miljoen kunnen leveren. Dit creëert een tekort van vier miljoen hooggekwalificeerde werknemers, en dit zal waarschijnlijk verder toenemen, aangezien het geboortecijfer in China al jaren daalt. De VN voorspelt dat de beroepsbevolking tegen 2050 met 180 miljoen zal krimpen ten opzichte van 2023, terwijl de bevolking snel vergrijst. De gemiddelde leeftijd van de beroepsbevolking zal stijgen tot boven de 45. China bevindt zich dus in een demografische spagaat tussen opkomende economieën zoals Vietnam en vergrijzende geïndustrialiseerde landen zoals Japan.

Een oppervlakkige blik zou kunnen doen vermoeden dat China een overvloed aan afgestudeerden heeft. Chinese universiteiten leveren jaarlijks zo'n 1,4 miljoen STEM-afgestudeerden af. De realiteit laat echter een kwalitatieve discrepantie zien. Echt baanbrekend onderzoek en de ontwikkeling van grensverleggende modellen vereisen voornamelijk promovendi. De output van AI-getrainde promovendi blijft relatief laag, wat leidt tot een intense concurrentie om het beschikbare toptalent. Ervaren machine learning-wetenschappers bij techgiganten verdienen nu salarissen van zeven cijfers in yuan. Kleinere startups melden dat cruciale onderzoeks- en ontwikkelingsfuncties maandenlang vacant blijven, wat de productontwikkeling enorm vertraagt.

Het probleem wordt verergerd door de specifieke aard van AI-integratie. In tegenstelling tot de mobiele revolutie van de jaren 2010, toen de kerntechnologieën al functioneel waren en kapitaal voornamelijk nodig was voor gebruikerswerving en logistieke uitbreiding, vereist AI-implementatie continu, contextspecifiek onderzoek en ontwikkeling. Een ziekenhuis kan niet zomaar ChatGPT installeren en meteen beginnen met AI-gestuurde gezondheidszorg. Het kost maanden of jaren ontwikkeling om medische workflows, naleving van regelgeving en integratie met bestaande systemen aan te pakken. Zonder patiëntkapitaal dat bereid is deze meerjarige ontwikkelingscycli te financieren, lopen de meeste AI-plus-projecten vast voordat de belangrijkste implementatieproblemen zijn opgelost.

Het gebrek aan interdisciplinaire expertise blijkt bijzonder problematisch. Uit een onderzoek van Renmin University uit 2024 bleek dat China kampt met een tekort aan toptalent, met name AI-wetenschappers en professionals met sectoroverschrijdende expertise. De integratie van AI in traditionele industrieën vereist mensen met zowel diepgaande technische kennis als diepgaande sectorkennis. Een agrarisch AI-systeem heeft ontwikkelaars nodig die agronomie begrijpen. Een financiële AI vereist experts die bekend zijn met de wettelijke vereisten. Deze interdisciplinaire vaardigheden zijn wereldwijd schaars, maar vooral in China.

Bedrijven reageren met verschillende strategieën. Sommige werven agressief in het buitenland, versoepelen de hukou-beperkingen en proberen talent uit het buitenland terug te halen. Andere investeren fors in interne trainingsprogramma's. De overheid stimuleert de uitbreiding van AI-curricula aan universiteiten. Meer dan vijfhonderd Chinese universiteiten hebben sinds 2018 AI-opleidingen opgezet. Culturele en educatieve veranderingen kosten echter tijd. Zelfs met versnelde inspanningen zal de talentkloof het Chinese AI-ecosysteem de komende tien jaar zwaar belasten.

De geopolitieke dimensie verergert het probleem nog verder. Hoewel Chinese universiteiten aanzienlijke vooruitgang boeken in AI-onderwijs, blijven wereldwijde technologische hubs toptalent aantrekken. Onzekerheid als gevolg van overheidsregulering, ideologische controle en vermeende beperkingen van de academische vrijheid zorgt ervoor dat sommige talenten naar het buitenland migreren of daar blijven. Hoewel China 47 procent van 's werelds toonaangevende AI-onderzoekers en 50 procent van de AI-patenten telt, kunnen deze indrukwekkende cijfers niet verhullen dat de enorme omvang van de vraag de beschikbare middelen ruimschoots overtreft.

Infrastructuurcrisis ondanks enorme investeringen

De Chinese AI-infrastructuur vertoont een paradox van monumentale proporties. Enerzijds heeft het land tussen 2023 en 2024 meer dan 250 nieuwe datacenters voor kunstmatige intelligentie aangekondigd of gebouwd. Publieke en private investeerders hebben miljarden geïnvesteerd in de uitbreiding van de digitale backbone-infrastructuur. Anderzijds melden lokale bronnen dat tot 80 procent van deze nieuw gecreëerde rekencapaciteit ongebruikt blijft. De benuttingsgraad van veel slimme datacenters blijft steken op 20 tot 30 procent. Faciliteiten die miljarden kosten, liggen grotendeels stil, terwijl de beheerders wanhopig op zoek zijn naar klanten en de aanhoudende kosten voor koeling, elektriciteit en onderhoud hun balansen onder druk zetten.

Deze bizarre situatie is het gevolg van een combinatie van politieke druk, speculatieve excessen en fundamentele misrekeningen. Na het barsten van de huizenbubbel en de door COVID veroorzaakte economische neergang zochten lokale overheden wanhopig naar nieuwe groeimotoren. Het enthousiasme rond ChatGPT eind 2022 maakte AI tot de ideale kandidaat. Tegen 2023 werden landelijk meer dan 500 datacenterprojecten voorgesteld. Lokale overheden promootten deze initiatieven actief in de hoop hun regionale economie te stimuleren. Staatsbedrijven, overheidsgelieerde investeringsfondsen, maar ook particuliere bedrijven en investeerders omarmden de zogenaamd gouden toekomst met enthousiasme.

Zoals gebruikelijk bij overhaaste projecten ontbrak het echter vaak aan een realistische planning. Veel faciliteiten werden gebouwd zonder rekening te houden met de werkelijke vraag of technische normen. Ingenieurs met relevante ervaring waren schaars en talloze leidinggevenden vertrouwden op tussenpersonen die prognoses opdreven of aanbestedingsprocedures misbruikten om subsidies te verkrijgen. Als gevolg hiervan voldeden veel nieuwe datacenters niet aan de verwachtingen: ze waren duur in gebruik, moeilijk te vullen en technisch irrelevant voor moderne AI-workloads.

Geschikt hiervoor:

• AI BOOM in China of is de AI -bubbel nu barst? Honderden nieuwe datacenters zijn leeg

Een belangrijk probleem schuilt in het type infrastructuur dat gebouwd wordt. Veel datacenters zijn ontworpen voor het trainen van grote taalmodellen en bevinden zich daarom in de westelijke provincies met hun goedkopere energie. Dit sloot aan bij het Eastern Data Western Computing Initiative, dat tot doel had de dataverwerking te verplaatsen van de drukke grootstedelijke gebieden in het oosten naar de resourcerijke regio's in het westen. Toen de vraag echter verschoof van pure modeltraining naar inferentie – de praktische toepassing van getrainde modellen – bleken veel westerse faciliteiten slecht gepositioneerd. Inferentie vereist doorgaans andere hardwareconfiguraties: snellere, responsievere chips die lage latentie en efficiëntie belangrijker vinden dan pure rekenkracht. Bovendien moet inferentie dicht bij eindgebruikers plaatsvinden, d.w.z. in de grote steden in het oosten. Westerse datacenters worden daarom vaak gebouwd voor de verkeerde taken en op de verkeerde locaties geplaatst.

Als reactie hierop kondigde Peking de bouw aan van een datacenter gericht op inferentie in Wuhu, een zuidoostelijke prefectuur, om grote stedelijke markten zoals Shanghai, Hangzhou en Nanjing te bedienen. Maar dit is slechts een druppel op een gloeiende plaat. De verkeerde toewijzing van middelen aan ongeschikte infrastructuur heeft miljarden aan kapitaal vastgelegd die elders productiever hadden kunnen worden ingezet. Sommige projecten waren blijkbaar nooit bedoeld om winst te genereren door middel van daadwerkelijke rekenkracht. Verschillende rapporten en insiders bevestigen dat sommige bedrijven AI-datacenters gebruikten om in aanmerking te komen voor door de overheid gesubsidieerde groene energie of grondtransacties. In sommige gevallen werd gereserveerde elektriciteit terugverkocht aan het net, terwijl de gebouwen ongebruikt bleven. Tegen eind 2024 streefden de meeste spelers in de sector ernaar te profiteren van beleidsmatige prikkels in plaats van daadwerkelijk AI-werk.

Hardwaretekorten verergeren de situatie verder. Ondanks massale overheidssteun voor de binnenlandse chipontwikkeling blijven Chinese AI-bedrijven sterk afhankelijk van buitenlandse technologie. De VS beheerst meer dan 70 procent van de wereldwijde rekenkracht en gebruikt exportbeperkingen om de toegang van China tot geavanceerde chips zoals Nvidia's H100 en kritieke verpakkingstechnologieën te beperken. Het tekort aan AI-chips in China zal naar verwachting in 2025 de $ 10 miljard overschrijden. Binnenlandse alternatieven zoals Huawei's Ascend 910B blijven achter qua prestaties bij het trainen van grote taalmodellen. Bovendien vereisen geavanceerde AI-clusters niet alleen chips, maar ook geavanceerde interconnects die tienduizenden processors omvatten. Amerikaanse bedrijven blijven koploper in systeemontwerp.

Chinese bedrijven kochten alleen al in 2024 bijna een miljoen Nvidia HGX H20-processors. Deze afhankelijkheid blijft bestaan ​​omdat Nvidia's aanbod en volwassen CUDA-softwarestack een kip-en-ei-probleem vormen voor de Chinese AI-industrie. Binnenlandse hardware mist zowel volume als ondersteuning door ontwikkelaars. DeepSeek probeerde zijn R2-model te trainen op Huawei's Ascend-chips, maar moest zijn toevlucht nemen tot Nvidia-hardware vanwege prestatie-instabiliteit, zwakkere interconnects en de onvolwassenheid van CANN. Zelfs als Chinese fabrikanten de markt zouden kunnen overspoelen met Ascend NPU's of Moore Threads GPU's, maakt een zwakke softwarestack ze onaantrekkelijk voor ontwikkelaars.

Het software-ecosysteem voor Chinese AI-chips is aanzienlijk zwakker dan dat van zijn westerse tegenhanger. Nvidia's CUDA profiteert van meer dan vijftien jaar documentatie en verfijning, een grote gebruikersbasis en robuuste integratie met populaire machine learning-frameworks zoals PyTorch en TensorFlow. Huawei's CANN-framework werd pas in 2019 geïntroduceerd, twaalf jaar na CUDA. Ontwikkelaars beschrijven het vaak als buggy, instabiel en slecht gedocumenteerd, met frequente runtime-crashes en beperkte integratie met derden. Deze problemen maken grootschalige trainingsruns op Chinese hardware niet onmogelijk, maar ze maken ze wel aanzienlijk duurder.

Het gebrek aan gemeenschappelijke standaarden tussen verschillende Chinese chipleveranciers zorgt voor verdere fragmentatie van de markt. Elke leverancier heeft zijn eigen incompatibele low-level softwarestack. Gangbare AI-frameworks ondersteunen voornamelijk Nvidia-chips. Binnenlandse AI-chips moeten zich aanpassen aan meerdere frameworks en elke framework-upgrade vereist herhaaldelijke aanpassingen. Dit leidt tot ontbrekende operators en optimalisaties voor grote modellen, waardoor modellen niet werken of inefficiënt worden, tot verschillen in de nauwkeurigheid door verschillen in architectuur en software-implementatie, en tot hoge porteringskosten om grootschalige modeltraining op binnenlandse chips mogelijk te maken.

De Model-Chip Ecosystem Innovation Alliance, opgericht in de zomer van 2025, probeert dit probleem aan te pakken. Het verenigt Huawei, Biren Technologies, Enflame, Moore Threads en anderen met als doel een volledig gelokaliseerde AI-stack te bouwen die hardware, modellen en infrastructuur met elkaar verbindt. Succes hangt af van het bereiken van interoperabiliteit via gedeelde protocollen en frameworks en het verminderen van de fragmentatie van het ecosysteem. Hoewel het verenigen van software op laag niveau een uitdaging kan zijn vanwege verschillende architecturen, lijkt standaardisatie op middenniveau realistischer. Door zich te richten op gemeenschappelijke API's en modelformaten hoopt de groep modellen draagbaar te maken voor binnenlandse platforms. Ontwikkelaars zouden één keer code kunnen schrijven en deze op elke Chinese accelerator kunnen uitvoeren. Totdat deze standaarden daadwerkelijk bestaan, betekent fragmentatie echter dat elk bedrijf meerdere problemen tegelijkertijd op meerdere fronten moet aanpakken in een verzadigde markt.

Huawei maakte CANN begin augustus 2025 open source, mogelijk als onderdeel van zijn commitment aan de nieuwe alliantie of als een algemene poging om zijn Ascend 910-serie het platform bij uitstek te maken voor Chinese bedrijven. Tot die tijd werd Huawei's AI-toolkit voor Ascend NPU's in beperkte vorm gedistribueerd. De volwassenheid van CANN blijft achter bij die van CUDA, voornamelijk omdat er buiten Huawei's eigen projecten geen brede, stabiele basis van geïnstalleerde Ascend-processors bestond. Ontwikkelaars volgen de schaal en CUDA werd dominant omdat miljoenen Nvidia GPU's waren geleverd en breed beschikbaar waren, wat investeringen in tuning, bibliotheken en community-ondersteuning rechtvaardigde. Huawei en andere Chinese ontwikkelaars kunnen vanwege Amerikaanse sancties geen miljoenen Ascend NPU's of Biren GPU's leveren.

De energie-infrastructuur laat een gemengd beeld zien. China heeft zijn elektriciteitsnet tachtig keer sneller uitgebreid dan de VS en is wereldleider in zonne-, wind- en waterkrachtcapaciteit. Deze enorme investeringen in hernieuwbare energiebronnen zijn bedoeld om AI-opschaling duurzaam te maken. Het Eastern Data Western Computing Initiative verplaatst dataverwerking naar energierijke en landrijke westelijke regio's, aangestuurd door wind- en zonne-energie. Het doel is niet alleen om de kosten te verlagen, maar ook om een ​​robuustere en duurzamere infrastructuur te creëren. Naar verwachting zullen er tegen het einde van het veertiende Vijfjarenplan in 2025 miljoenen IT-racks geïnstalleerd zijn.

Hoewel westelijke regio's overvloedige wind- en zonne-energiebronnen en lagere elektriciteitsprijzen bieden, lopen ze vaak achter in de ontwikkeling van infrastructuur. De uitdaging ligt in het efficiënt combineren van de overvloedige groene energiebronnen in de minder ontwikkelde westelijke regio's met de groeiende behoefte aan dataverwerking in het oosten. De computerbehoeften concentreren zich in de oostelijke regio's, waar de zelfvoorziening op het gebied van hernieuwbare energie minder dan 40 procent bedraagt, terwijl het westen 70 procent van China's geïnstalleerde capaciteit voor hernieuwbare energie kan leveren. Tencent is van plan zijn grootste slimme datacenter in West-China te vestigen in Ningxia, mede vanwege de lagere elektriciteitsprijzen. Bedrijven trainen hun grootschalige taalmodellen vaak in westelijke provincies vanwege de lagere elektriciteitskosten, maar vestigen hun applicatiegerichte datacenters in het oosten, waar een groter klantenbestand zorgt voor snellere feedback op hun applicaties.

Hoewel de elektriciteitskosten in westerse regio's laag zijn, maken tekortkomingen in transport-, communicatie- en talentondersteuningssystemen het moeilijk om hightechpersoneel aan te trekken en te behouden. Veel datacenters in het westen liggen stil in afwachting van een explosie aan downstream-toepassingen. Een medewerker van een cloudleverancier bevestigde dat de benuttingsgraad van Chinese slimme datacenters onder de 30 procent ligt.

Onze expertise in China op het gebied van bedrijfsontwikkeling, verkoop en marketing - Afbeelding: Xpert.Digital

Branchefocus: B2B, digitalisering (van AI tot XR), machinebouw, logistiek, hernieuwbare energie en industrie

Meer hierover hier:

• Xpert Business Hub

Een thematisch centrum met inzichten en expertise:

• Kennisplatform over de mondiale en regionale economie, innovatie en branchespecifieke trends
• Verzameling van analyses, impulsen en achtergrondinformatie uit onze focusgebieden
• Een plek voor expertise en informatie over actuele ontwikkelingen in het bedrijfsleven en de technologie
• Topic hub voor bedrijven die meer willen weten over markten, digitalisering en industriële innovaties

Regionale verdeeldheid vergroot de kloof

De geografische verschillen in de ontwikkeling van AI in China herhalen en verergeren bestaande economische ongelijkheden. Provincies aan de oostkust, zoals Guangdong, Jiangsu, Zhejiang en Shanghai, hebben lange tijd een leidende positie bekleed, waarbij Guangdong een bijzonder sterke ontwikkelingsdynamiek vertoont. Shanghai en Beijing hebben een hoge concentratie van AI-activiteiten behouden dankzij politieke steun en technologische onderzoeks- en ontwikkelingscapaciteiten. Centrale regio's zoals Hubei, Henan en Shandong zijn geleidelijk opgeschoven naar een middenpositie, wat wijst op een gestage verbetering. Westelijke provincies zoals Qinghai, Tibet en Gansu blijven echter over het algemeen op een laag niveau. Ondanks enige verbeteringen is de kloof met de oostelijke regio nog steeds duidelijk en blijft het probleem van een onevenwichtige regionale ontwikkeling bestaan.

Van 2014 tot 2022 vertoonde het AI-niveau in China een significante trend van verbetering en regionale expansie. In 2014 was het algehele AI-ontwikkelingsniveau in het land laag, met alleen de oostelijke kustprovincies die uitstekende prestaties lieten zien en de vroege voordelen van deze regio's op het gebied van AI demonstreerden. De centrale en westelijke regio's daarentegen hadden over het algemeen een late start en hun ontwikkelingsniveau was over het algemeen laag. Tegen 2022 was het AI-niveau van het land aanzienlijk verbeterd, waarbij de Yangtze-rivierdelta en de Bohai-marge de belangrijkste groeimotoren werden. Beijing, Tianjin en Hebei vertoonden een sterke ontwikkelingsdynamiek, terwijl de westelijke regio, hoewel met een lager ontwikkelingsniveau, een duidelijk opwaartse trend vertoonde.

Uit een onderzoek naar inkomensongelijkheid door AI blijkt dat de impact van AI op inkomensongelijkheid het sterkst is in de noordoostelijke regio, gevolgd door de westelijke regio, terwijl de effecten relatief kleiner zijn in de centrale en oostelijke regio's. AI vergroot de inkomenskloof aanzienlijk door verbeteringen in de industriële structuur en technologische innovatie. De regionale heterogeniteit laat zien dat AI niet gelijkmakend werkt, maar bestaande voordelen juist versterkt. Provincies met een sterke digitale infrastructuur, toegang tot kapitaal en talentpools profiteren onevenredig, terwijl onderontwikkelde regio's verder achterblijven.

De digitale kloof tussen stad en platteland vergroot deze verschillen verder. Ondanks recente overheidsinspanningen om de ontwikkeling van digitale plattelandsinfrastructuur te versnellen in het kader van de plattelandsvernieuwing in China, gebaseerd op successen in armoedebestrijding, blijft het probleem van de digitale kloof bestaan. Qua financiële investeringen blijven de middelen die worden toegewezen aan digitale infrastructuur op het platteland aanzienlijk achter bij die voor stedelijke gebieden. Volgens gegevens bedragen de fiscale en sociale investeringen van China in landbouw- en plattelandsinformatisering op districtsniveau respectievelijk slechts dertien miljoen yuan en dertig miljoen yuan, wat resulteert in een algehele ontwikkeling van de informatisering van slechts zevenendertig komma negen procent.

Er is een aanzienlijk verschil in hardware-implementatie tussen landelijke en stedelijke gebieden, met variaties in digitale middelen, infrastructuur, netwerkapparatuur en basisstations. In 2022 bereikte China een mijlpaal van 2,3 miljoen 5G-basisstations in het hele land. Het aantal 5G-basisstations op het platteland blijft echter aanzienlijk achter bij het nationale gemiddelde, waardoor de digitale kloof verder toeneemt. Tegelijkertijd is de doelstelling om in zowel landelijke als stedelijke gebieden een gelijkwaardige netwerkdekking en -snelheid te bieden, nog niet volledig bereikt.

Tijdens de COVID-19-pandemie werd het verschil in de ontwikkeling van hardware-infrastructuur nog groter. Een treffend voorbeeld is een Tibetaanse student die in Linzhou, in de Tibetaanse Autonome Regio, woonde en gedwongen werd om twintig minuten op de motor naar de voet van een berg te rijden en vervolgens bij vrieskou naar de top te klimmen om online colleges te volgen. Deze anekdote benadrukt de grote onevenwichtigheid in de ontwikkeling van digitale hardware tussen platteland en stad.

Het gebrek aan datacenters op provinciaal en gemeentelijk niveau, essentieel voor het onderhouden van efficiënte digitale applicatiesystemen, belemmert de vooruitgang van generatieve AI-technologieën op het platteland. Deze situatie is vergelijkbaar met het spreekwoord "Zelfs de meest bekwame huisvrouw kan niet koken zonder rijst", wat de fundamentele noodzaak van deze datacenters voor de digitale ontwikkeling op het platteland benadrukt.

Vanuit het perspectief van softwareorganisaties die de 'soft power' van de digitale ontwikkeling op het platteland vormen, kampt digitale software op het platteland met tekortkomingen op het gebied van digitale competentie, talentwerving en governance in vergelijking met stedelijke gebieden. Enerzijds, beïnvloed door de traditionele, op eigenbelang gerichte mentaliteit die heerst in kleinschalige boerengemeenschappen en verergerd door de inherente achterstand in digitale vooruitgang op het platteland, is er een opvallend gebrek aan enthousiasme onder de plattelandsbevolking om actief deel te nemen aan generatieve AI-diensten voor de revitalisering van landelijk China. Bovendien versterkt de aanzienlijke migratie van de plattelandsbevolking, waardoor ouderen, kwetsbare personen, vrouwen en kinderen de primaire beroepsbevolking op het platteland vormen, de verschijnselen van plattelandsontvolking, ontvolking en vergrijzing, met gevolgen voor de plattelandsbevolking, economie, samenleving en algehele ontwikkeling.

Uit een onderzoek in plattelandsgebieden waar elektronisch bestuur van dorpszaken nog niet is ingevoerd, bleek dat 84,13 procent van de dorpsbestuurders "het hoge percentage oudere dorpelingen, dat de adoptie van technologie belemmert", als het grootste obstakel noemde. Deze gecombineerde factoren vormen een aanzienlijke belemmering voor de adoptie en promotie van generatieve AI-technologieën in plattelandsgebieden.

Regionale verschillen zijn ook duidelijk zichtbaar in de AI-index. Een recente studie ontwikkelde een uitgebreide index voor kunstmatige intelligentie met zeven primaire dimensies, ontworpen voor analyse op provinciaal en sectorspecifiek niveau. De vergelijking tussen China en de VS laat zien dat de Amerikaanse samengestelde score, binnen een uniform kader, de Chinese score van 59,4 met 68,1 overtreft. Door China op te splitsen in zeven hoofdgebieden om een ​​subnationale index te creëren, worden er grote regionale verschillen in de AI-ontwikkeling in China zichtbaar: de noordelijke, oostelijke en zuidelijke regio's lopen voorop in samengestelde scores, terwijl de centrale en westelijke regio's aanzienlijk achterblijven, wat de effecten van regionale concentratie van innovatie en industriële middelen benadrukt.

Deze geografische fragmentatie heeft verstrekkende gevolgen. Het zorgt voor verschillende snelheden van economische transformatie, waarbij leidende regio's snel doorgroeien naar kenniseconomieën, terwijl achterblijvende regio's vastzitten in traditionele productie en landbouw. ​​Het verergert sociale spanningen naarmate de inkomensverschillen tussen regio's toenemen. Het bemoeilijkt de nationale coördinatie, omdat verschillende provincies verschillende ontwikkelingsniveaus en prioriteiten hebben. En het leidt tot inefficiënte toewijzing van middelen, waardoor state-of-the-art datacenters in afgelegen westelijke provincies ongebruikt blijven, terwijl oostelijke metropolen worstelen om de capaciteit.

Geschikt hiervoor:

• De Chinese economie in de crisis? Structurele uitdagingen van een groeimatie

De overcapaciteitscrisis en de druk om te consolideren

De enthousiaste bouwhausse van 2023 en 2024 heeft China geconfronteerd met een dramatische overcapaciteitscrisis. Alleen al in 2023 werden er meer dan 500 datacenterprojecten voorgesteld, waarvan er naar verwachting minstens 150 eind 2024 operationeel zullen zijn. Deze ontwikkeling weerspiegelt een bekend patroon in de Chinese economische ontwikkeling. Wanneer de centrale overheid een sector als strategisch prioriteit beschouwt, storten lokale overheden en bedrijven zich er met overmatige ijver op, vaak zonder rekening te houden met de werkelijke behoefte of rationele planning. Het resultaat is regelmatig overinvestering, overcapaciteit en een pijnlijke consolidatiefase.

De auto-industrie biedt een leerzaam parallelproject. Zo'n 140 bedrijven concurreren in deze sector, waarvan er slechts een paar winstgevend zijn en een derde een capaciteitsbenuttingsgraad van minder dan 20 procent heeft. Om lokaal banenverlies te voorkomen, helpen regionale overheden zelfs noodlijdende leveranciers overeind te blijven door middel van subsidies en andere vormen van ondersteuning. De marktconsolidatie is daardoor vertraagd, er zijn prijsoorlogen uitgebroken en producenten staan ​​onder druk om de export naar winstgevendere markten te verhogen. Ondertussen is het tijdperk van gemakkelijk toegankelijke exportmarkten aan het vervagen. De VS verbood onder de regering-Biden bijna alle Chinese auto-import om redenen van nationale veiligheid, en de EU legde vorig jaar invoerrechten op Chinese elektrische voertuigen op.

AI-infrastructuur volgt een vergelijkbaar traject. De Nationale Commissie voor Ontwikkeling en Hervorming greep in met strengere regelgeving. Nieuwe projecten moeten nu voldoen aan specifieke gebruikscriteria en koopovereenkomsten overleggen voordat ze worden goedgekeurd. Bovendien is het lokale overheden verboden om kleinschalige computerinfrastructuur te initiëren, tenzij ze een duidelijke economische rechtvaardiging kunnen overleggen. Overheidsaanbestedingen bereikten alleen al in 2024 een bedrag van 24,5 miljard yuan, ongeveer 3,4 miljard dollar, met een extra bedrag van 12,4 miljard yuan voor 2025. Ondanks forse overheidsinvesteringen blijven de gerapporteerde benuttingspercentages echter tussen de 20 en 30 procent, wat zowel de economische levensvatbaarheid als de energie-efficiëntie in gevaar brengt.

In de afgelopen achttien maanden zijn meer dan 100 projecten stopgezet, een aanzienlijke stijging ten opzichte van slechts 11 in 2023. Deze dramatische stijging van het aantal geannuleerde projecten is een teken van realiteit. Investeerders en exploitanten beseffen dat veel van deze faciliteiten nooit winstgevend zullen worden. De aanvankelijke crisis, aangewakkerd door de hype rond generatieve AI na de lancering van ChatGPT eind 2022, is uitgegroeid tot een winstgevendheidscrisis. De markt voor GPU-leasing is ingestort. Faciliteiten die miljarden dollars kosten, worden nu onderbenut, de opbrengsten dalen en veel faciliteiten zijn verouderd voordat ze überhaupt volledig operationeel waren door veranderende marktomstandigheden.

In juli 2025 waarschuwde president Xi Jinping expliciet tegen overinvesteringen in AI en herhaalde hij zijn eerdere zorgen over buitensporige investeringen van lokale overheden. De opmerkingen onderstrepen de wens van beleidsmakers om een ​​herhaling van de overcapaciteit in andere opkomende sectoren, zoals elektrische voertuigen, te voorkomen, die bijdroeg aan de deflatoire druk. Hoewel de staatsplanner niet specificeerde welk deel van de sector terughoudendheid vereist, zijn de investeringen wereldwijd bijzonder sterk geweest in de bouw van datacenters die de ontwikkeling van AI ondersteunen. Een vertraging van deze expansie zou gevolgen hebben voor leveranciers van chips, netwerkapparatuur en andere essentiële servercomponenten, van Cambricon Technologies Corp. tot Lenovo Group Ltd. en Huawei Technologies Co.

Op 29 augustus 2025 benadrukte de Staatsraad de noodzaak om "de ordelijke stroom van talent, kapitaal en andere middelen" te garanderen. Zhang Kailin, ambtenaar bij de Nationale Commissie voor Ontwikkeling en Hervorming, vertelde verslaggevers tijdens een persconferentie dat de overheid provincies zou aanmoedigen om AI op een gecoördineerde en complementaire manier te ontwikkelen. Het doel is om hun unieke sterke punten te benutten om groei te bevorderen zonder overlappingen. "We zullen wanordelijke concurrentie of een 'follow-the-crowd'-aanpak resoluut vermijden", aldus Zhang. Ontwikkeling moet gebaseerd zijn op lokale voordelen, middelen en industriële fundamenten.

De softwaremarkt weerspiegelt een vergelijkbare consolidatiedynamiek. De Cyberspace Administration of China heeft een lijst van meer dan 180 belangrijke taalmodellen goedgekeurd voor algemeen gebruik vóór augustus 2024, wat de brede waaier aan Chinese techbedrijven illustreert die strijden om marktaandeel in eigen land. Deze bedrijven concurreren niet alleen om een ​​stukje van de markt, maar ook om financiering te midden van een economische vertraging en een neergang in de Chinese durfkapitaalsector. Deelnemers aan de workshop benadrukten dat hoewel veel Chinese startups investeringen hebben aangetrokken van grote techbedrijven zoals Alibaba en Tencent, veel investeerders sceptisch blijven over het vermogen van AI-startups om op korte termijn inkomsten te genereren. In hun zoektocht naar economisch productieve investeringen proberen veel Chinese durfkapitaalbedrijven hun risico te diversifiëren door middel van resource pooling, wat wijst op een meer gespreide financieringsomgeving.

Gezien de beperkte financiering en hardware voor Chinese AI-ontwikkelaars, suggereerden de deelnemers dat China erin zou kunnen slagen een paar bedrijven of AI-labs te ontwikkelen door middel van resource pooling. Deze inspanningen moeten echter selectief en gericht zijn, waardoor de kans op substantiële opbrengsten afneemt. Uiteindelijk suggereerden de deelnemers dat deze omgeving waarschijnlijk zal leiden tot een toenemende consolidatie binnen de Chinese AI-markt.

Du Hai, senior manager bij de clouddivisie van Baidu, voorspelde dat dit tot marktconsolidatie zal leiden. De ongeveer twaalf binnenlandse AI-chipbedrijven die momenteel actief zijn, zullen waarschijnlijk slinken tot drie of vier verschillende kampen. "De winnaars zullen degenen zijn wiens chips het breedste scala aan modellen kunnen ondersteunen – of een killer-app mogelijk maken die de facto de standaard wordt."

Gartner voorspelt dat het GenAI-technologielandschap tegen 2029 zal consolideren tot 75 procent minder spelers, doordat hyperscalers en SaaS-platformaanbieders uitbreiden en hybride cloudaanbieders de markt overnemen. Dit is geen marktspeculatie, maar het onvermijdelijke gevolg van economische krachten die de sector al aan het hervormen zijn. De parallellen met historische infrastructuurontwikkelingen zijn treffend. Gartner signaleert dat we van een periode van leveranciersfragmentatie naar consolidatie door overnames en marktverstoringen gaan. Net zoals de elektriciteitssector evolueerde van duizenden lokale producenten naar een handvol grote nutsbedrijven, volgt AI hetzelfde pad.

De durfkapitaalfinanciering voor Chinese AI-startups daalde begin 2025 met bijna 50 procent op jaarbasis, wat een weerspiegeling is van de algemene voorzichtigheid van investeerders te midden van trage groei, onzekerheden in de regelgeving en geopolitieke spanningen. Alleen al in het tweede kwartaal daalde de financiering tot slechts $ 4,7 miljard, het laagste niveau in tien jaar. Deze angst onder investeerders werd deels aangewakkerd door de bereidheid van de Chinese overheid om grensverleggende innovatie te onderdrukken in naam van verdubbeling van maatregelen om ideologische zuiverheid te behouden.

De rest van de Chinese markt geeft, ondanks enkele gemengde signalen, nog meer reden tot pessimisme. De vastgoedsector is ingestort, de jeugdwerkloosheid bedraagt ​​meer dan 17 procent en het consumentenvertrouwen daalt. De geopolitieke situatie helpt ook niet mee: exportbeperkingen hebben nog steeds invloed op de Chinese technologiesector, tarieven bedreigen de economie in het algemeen en ideologisch gedreven, op controle gerichte beleidsmaatregelen schrikken de meeste investeerders af. Deze financieringscrisis vormt een specifiek probleem voor de implementatie van AI. Zonder geduldig kapitaal dat bereid is deze meerjarige ontwikkelingscycli te financieren, zullen de meeste AI-plus-projecten vastlopen voordat de kernproblemen bij de implementatie zijn aangepakt.

Profiteer van de uitgebreide, vijfvoudige expertise van Xpert.Digital in een uitgebreid servicepakket | R&D, XR, PR & Optimalisatie van digitale zichtbaarheid - Afbeelding: Xpert.Digital

Xpert.Digital heeft diepe kennis in verschillende industrieën. Dit stelt ons in staat om op maat gemaakte strategieën te ontwikkelen die zijn afgestemd op de vereisten en uitdagingen van uw specifieke marktsegment. Door continu markttrends te analyseren en de ontwikkelingen in de industrie na te streven, kunnen we handelen met vooruitziende blik en innovatieve oplossingen bieden. Met de combinatie van ervaring en kennis genereren we extra waarde en geven onze klanten een beslissend concurrentievoordeel.

Meer hierover hier:

• Gebruik de 5 -voudig competentie van Xpert.Digital in één pakket - van 500 €/maand

Toekomstscenario's tussen euforie en desillusie

De bandbreedte van de toekomstige prognoses voor de Chinese AI-industrie kan nauwelijks groter zijn. Optimistische stemmen zoals Morgan Stanley voorspellen dat Chinese AI-investeringen in 2028 quitte kunnen spelen en in 2030 een rendement van 52 procent op geïnvesteerd kapitaal kunnen genereren. De kern van de AI-industrie zou in 2030 een markt ter waarde van 140 miljard dollar kunnen worden. Deze schatting springt naar 1,4 biljoen dollar wanneer gerelateerde sectoren zoals infrastructuur en leveranciers van componenten worden meegerekend. AI zou de Chinese bbp-groei op lange termijn een extra impuls kunnen geven en factoren zoals de vergrijzing van de beroepsbevolking en de vertragende productiviteitsgroei kunnen compenseren. In de komende twee tot drie jaar zou AI 0,2 tot 0,3 procentpunt extra kunnen toevoegen aan de jaarlijkse groei van China.

De wereldwijde markt voor humanoïde robots zou in 2050 een waarde van vijf biljoen dollar kunnen bereiken, met een miljard exemplaren in gebruik, waarvan dertig procent in China. China's efficiëntiegedreven en kostenefficiënte aanpak creëert een ander rendement op investeringen. Het kostenvoordeel dat bedrijven zoals DeepSeek laten zien – die invloedrijke modellen ontwikkelen voor slechts vijf,6 miljoen dollar – zou Chinese bedrijven in staat kunnen stellen om wereldwijde markten te betreden die zich westerse oplossingen niet kunnen veroorloven of niet willen implementeren.

De komende zes tot twaalf maanden vormen een cruciale periode voor Chinese AI-bedrijven, aangezien een toenemend aantal implementaties in bedrijven die proberen echte problemen op te lossen, productiviteitswinst zullen opleveren. Op de lange termijn zouden humanoïden, of mensachtige robots aangestuurd door AI, breed ingezet kunnen worden voor industriële, commerciële en huishoudelijke doeleinden. Op de lange termijn zal de AI-revolutie zich vertalen in een productiviteitsboost door de efficiëntie te verhogen, productieprocessen te stroomlijnen en nieuwe producten, diensten en banen te creëren.

De regio Azië-Pacific zal in 2025 goed zijn voor 33 procent van de inkomsten uit AI-software, maar naarmate China zijn betrokkenheid bij de AI-race met de Verenigde Staten opvoert, verwachten analisten dat de regio in 2030 47 procent van de markt zal vertegenwoordigen. Prognoses geven aan dat China alleen al in 2030 goed zal zijn voor twee derde van de totale inkomsten uit AI-software in de regio Azië-Pacific, ter waarde van 149,5 miljard dollar. Deze aanzienlijke groeiverwachting voor de AI-markt wordt gedreven door de volgende trends die de sector bepalen.

Maar deze optimistische voorspellingen gaan gepaard met ernstige waarschuwingen. Capital Economics voorspelt dat de door AI aangestuurde aandelenmarktzeepbel in 2026 zal barsten. Het onderzoeksbureau stelt dat stijgende rentes en hogere inflatie de aandelenwaarderingen zullen drukken. Vanaf 2026 zouden deze aandelenmarktwinsten voorspellend moeten aflopen, aangezien hogere rentes en toegenomen inflatie de aandelenwaarderingen zullen drukken. Uiteindelijk verwachten ze dat de rendementen op aandelen de komende tien jaar lager zullen uitvallen dan de afgelopen tien jaar. En ze denken dat er mogelijk een einde komt aan de langdurige outperformance van de Amerikaanse aandelenmarkt.

Het Internationaal Monetair Fonds merkte op dat een neergang weliswaar aannemelijk is, maar dat het onwaarschijnlijk is dat deze zich ontwikkelt tot een systemische crisis die de Amerikaanse of wereldwijde economie zou verwoesten. Gourinchas merkte op dat, net als in het verleden, de hype rond een baanbrekende technologie op korte termijn mogelijk niet aan de marktverwachtingen voldoet, wat mogelijk leidt tot een daling van de aandelenkoersen. Hij merkte echter op dat het huidige beleggingslandschap, in tegenstelling tot 1999, wordt gekenmerkt door technologiebedrijven met veel liquiditeiten in plaats van door schulden gedreven bedrijven.

Forrester voorspelt dat AI tegen 2026 zijn glans zal verliezen en zijn tiara zal inruilen voor een helm. Zorgen over de ROI van bedrijven zullen zwaarder wegen dan de overdrijving van leveranciers. Door deze marktcorrectie zullen bedrijven functie belangrijker vinden dan flair. CFO's zullen meer betrokken raken bij AI-deals. Bedrijven zullen hun investeringen spreiden over verschillende agent-ecosystemen en talent herverdelen naarmate AI-agenten het zware werk overnemen. Slimme bedrijven zullen investeren in AI-governance en AI-vaardigheidstrainingen om risico's te beperken en hun AI-traject geleidelijk in kaart te brengen.

Een rapport van Bain schat dat de wereldwijde kapitaaluitgaven voor AI-datacenters tegen 2030 jaarlijks $ 500 miljard zullen bedragen, waarvoor 200 GW aan extra stroomcapaciteit nodig is – waarvan de helft in de VS. Maar de AI-sector moet $ 2 biljoen aan jaarlijkse inkomsten genereren om deze investering te rechtvaardigen. Momenteel is er een tekort van $ 800 miljard. Een leidinggevende zei dat de Chinese AI-chipsector nog steeds kampt met belemmeringen qua vraag en productiecapaciteit. De markt heeft behoefte aan schaalbare toepassingen in de praktijk. De vraag naar de toepassing zal alles bepalen. De Amerikaanse stijl van wanhopig uitbreidende rekenkracht is niet de juiste keuze voor Chinese bedrijven.

Volgens MIT Technology Review stagneert de bloei van de Chinese AI-infrastructuur, aangezien het land honderden datacenters heeft gebouwd om zijn AI-ambities te ondersteunen, maar veel ervan staan ​​nu stil. In 2023 en 2024 werden er miljarden geïnvesteerd door zowel staatsbedrijven als private partijen, in de verwachting dat de vraag naar GPU-leases zou blijven groeien. De acceptatie is echter afgenomen, waardoor veel operators nu moeite hebben om te overleven. Lokale publicaties melden dat tot 80 procent van deze nieuwe rekencapaciteit ongebruikt blijft.

Deze uiteenlopende toekomstscenario's weerspiegelen fundamentele onzekerheden. Zal China de fragmentatie van zijn software-ecosysteem overwinnen? Kunnen binnenlandse chipfabrikanten de technologische hiaten snel genoeg dichten? Zullen de Amerikaanse exportcontroles worden aangescherpt, versoepeld of op hun huidige niveau blijven? Zal de Chinese overheid haar ideologische controle intensiveren en daarmee innovatoren ontmoedigen, of zal ze een pragmatischer beleid voeren? Zal de wereldwijde vraag naar goedkope AI-oplossingen Chinese, op efficiëntie gerichte benaderingen bevoordelen, of zullen zorgen over kwaliteit en vertrouwen westerse oplossingen bevoordelen?

De antwoorden op deze vragen zullen niet alleen het lot van China bepalen, maar ook het wereldwijde AI-landschap vormgeven. Drie mogelijke scenario's tekenen zich af. In het eerste scenario behouden de VS hun dominantie. Met controle over geavanceerde chips en 's werelds toonaangevende AI-bedrijven behoudt Washington zijn technologische leiderschap, terwijl China worstelt met beperkingen op het gebied van computing en beperkte toegang heeft tot belangrijke markten. Het tweede scenario schetst een gesplitste AI-ontwikkeling in twee concurrerende ecosystemen. Eén wordt geleid door de VS en zijn bondgenoten, met prioriteit voor transparantie en ethische normen, terwijl het andere wordt gedomineerd door China, waar door de staat gecontroleerde AI dient als instrument voor digitale surveillance. Landen zullen gedwongen worden zich aan te sluiten bij een van deze modellen, waardoor een gefragmenteerd digitaal landschap ontstaat.

In het derde scenario domineert China de consumenten-AI, maar blijft achter in high-end toepassingen. Amerikaanse chipbeperkingen belemmeren China's vermogen om geavanceerde AI te ontwikkelen voor defensie en wetenschappelijk onderzoek, terwijl Peking excelleert in massamarkt-AI en wereldwijd betaalbare platforms zoals DeepSeek aanbiedt. Deze balans zou echter drastisch kunnen verschuiven als China zijn ambities in Taiwan zou nastreven, de thuisbasis van TSMC, dat ongeveer 90 procent van 's werelds meest geavanceerde chips produceert.

Uiteindelijk verandert de strijd om AI-suprematie de wereldwijde machtsdynamiek. Hoewel de VS momenteel koploper is in geavanceerd AI-onderzoek, hebben China's strategische focus en staatsgedreven investeringen het tot een geduchte concurrent gemaakt. Hoewel Peking te maken heeft met obstakels zoals westerse beperkingen en marktscepsis, zorgen de vooruitgang op het gebied van consumenten-AI en de invloed ervan in opkomende markten ervoor dat de race onvoorspelbaar blijft. Of deze concurrentie nu leidt tot aanhoudende Amerikaanse dominantie, een verdeeld digitaal landschap of China's opkomst in cruciale sectoren, één ding is duidelijk: AI zal de wereldeconomie, het nationale veiligheidsbeleid en interpolitieke allianties de komende jaren ingrijpend vormgeven.

Geschikt hiervoor:

• Het nieuwe vijfjarenplan en het enorme investeringsprogramma van Peking: hoe China de wereldeconomische orde uitdaagt

Implementatieproblemen en bestuurstekorten

Naast hardware- en personeelsproblemen worstelt China met fundamentele implementatieproblemen die vaak over het hoofd worden gezien. De implementatie van AI in bedrijven blijft gefragmenteerd en experimenteel. Hoewel China koploper is in de implementatie van generatieve AI, hebben Chinese organisaties het nog niet volledig geïmplementeerd. Toen SAS Düber ondervroeg over de mate waarin hun organisaties generatieve AI gebruiken, gaf negentien procent van de Chinese organisaties aan "generatieve AI te gebruiken en volledig te hebben geïmplementeerd". Dit is hoger dan het wereldwijde gemiddelde van elf procent, maar blijft achter bij de wereldleider in volledige implementatie, de VS, met vierentwintig procent.

Ondertussen gaf 64 procent van de respondenten uit China aan dat hun organisatie "generatieve AI gebruikt, maar deze nog niet volledig heeft geïmplementeerd", wat ruim boven het wereldwijde gemiddelde van 43 procent ligt. Gezien China's nadruk op zorgvuldige regelgeving en geautoriseerde goedkeuring van generatieve AI, is het logisch dat veel organisaties eerst testen uitvoeren voordat ze generatieve AI volledig in hun processen integreren. Het is duidelijk dat China volledig toegewijd is aan generatieve AI, maar Chinese organisaties gaan voorzichtig te werk, ook al omarmen ze deze nieuwe technologie collectief.

Gevraagd naar implementatie-uitdagingen, noemden Chinese respondenten veel minder vaak dan het wereldwijde gemiddelde een gebrek aan interne expertise of adequate tools: slechts 31 procent gaf aan niet over de juiste tools te beschikken om generatieve AI te implementeren, vergeleken met 47 procent wereldwijd, terwijl slechts 21 procent aangaf geen interne expertise te hebben, vergeleken met 39 procent wereldwijd. Deze cijfers staan ​​in schril contrast met de eerder besproken talentkloven en suggereren een discrepantie tussen zelfbeeld en realiteit, of verschillende normen voor wat 'voldoende expertise' is.

Gegevensprivacy en gegevensbeveiliging werden door alle respondenten van de enquête als de twee grootste zorgen beschouwd met betrekking tot de implementatie van generatieve AI, respectievelijk door 76 en 75 procent genoemd. Meer dan de helft van de respondenten (51 procent) uitte echter zorgen over de behoefte aan intern talent en vaardigheden. De training in governance en monitoring bleek bijzonder ontoereikend. Volgens SAS rapporteerde minder dan één op de tien respondenten (7 procent) een "hoog" niveau van governance- en monitoringtraining voor generatieve AI. Tweeëndertig procent rapporteerde een "voldoende" niveau, terwijl 58 procent – ​​een duidelijke meerderheid – zei dat hun governance- en monitoringtraining "minimaal" was.

Gevraagd naar hun organisatorische governance-frameworks voor generatieve AI, gaf slechts vijf procent van de respondenten aan dat ze een "goed ingeburgerd en uitgebreid" governance-framework hadden. Meer dan 55 procent gaf aan dat hun governance-framework "in ontwikkeling" was, terwijl 28 procent het omschreef als "ad hoc of informeel". Ongeveer één op de elf procent gaf aan dat hun governance-framework voor generatieve AI "niet bestond". Deze lacunes in de governance creëren aanzienlijke risico's voor implementaties, met name in gereguleerde sectoren of met gevoelige applicaties.

Gefragmenteerde datastromen tussen sectoren belemmeren het vermogen om data te consolideren tot een coherente, toegankelijke resourcepool voor AI-toepassingen. Deze datasilo's staan ​​effectieve training van AI-modellen in de weg en beperken inzichten in verschillende sectoren. Overheden en bedrijven werken aan het verbeteren van de data-interoperabiliteit en het bevorderen van datadeling tussen sectoren en gestructureerde, grensoverschrijdende datacirculatie binnen onvoldoende gereguleerde kaders om de volledige waarde van China's data-ecosysteem te ontsluiten. Door deze datagerelateerde uitdagingen aan te pakken, kan China zijn AI-ecosysteem verder versterken en tegelijkertijd bijdragen aan een coherenter en innovatiever wereldwijd datalandschap.

De implementatie van generatieve AI is ook onvoldoende geïntegreerd met het plattelandsbestuur. Als leidende kracht in opkomende technologieën zal generatieve AI de bestaande structuur van diverse belangen bij de revitalisering van het platteland in China verder compliceren. Voor de overheid, die een prominente positie inneemt, vereist de digitale kloof die voortvloeit uit economische verschillen tussen stad en platteland aanzienlijke investeringen in arbeid, middelen en financiën om deze kloof te dichten. Dit proces wordt gekenmerkt door een lange terugverdientijd. In tegenstelling tot de markt, die uitsluitend economische factoren prioriteert, vereist door de overheid aangestuurd plattelandsbestuur een holistische evaluatie van de veelzijdige bestuurskosten.

Technologieontwikkelaars en -leveranciers werken voornamelijk samen met overheidsdiensten. Hun aanbod is dan ook grotendeels afgestemd op de eisen van de overheid, waardoor de werkelijke ontwikkelingsbehoeften van plattelandsgebieden en hun inwoners mogelijk worden verwaarloosd. Dit verergert het flexibele karakter van digitaal bestuur. Op nationaal niveau kan de betrokkenheid van talloze departementen, ondanks de publicatie van juridische documenten zoals het Actieplan voor de ontwikkeling van digitale dorpen 2022-2025 en de Interimmaatregelen voor het beheer van generatieve kunstmatige intelligentie (AI), leiden tot onduidelijke verantwoordelijkheidslijnen, vertragingen en een verminderde effectiviteit van het bestuur. Als deze problemen niet snel worden aangepakt, zullen ze niet alleen de activering van de intrinsieke motivatie van plattelandsbewoners om actief deel te nemen aan generatieve AI-gedreven plattelandsrevitalisering in China belemmeren, maar kunnen ze ook nieuwe digitale conflicten veroorzaken.

De grote AI-consolidatie: slechts een paar Chinese modellen zullen overleven.

China's streven naar AI-leiderschap in 2030 staat voor een complexe mix van structurele uitdagingen die veel verder reiken dan de vaak genoemde exportbeperkingen voor chips. Het tekort aan talent van meer dan vijf miljoen geschoolde werknemers, de gefragmenteerde infrastructuur met dramatisch onbenutte capaciteit, de enorme regionale verschillen tussen stedelijke centra en landelijke periferieën, en de dreigende marktconsolidatie na jaren van speculatieve overinvesteringen schetsen een beeld dat aanzienlijk ontnuchterender is dan de officiële uitspraken suggereren.

Deze paradoxale situatie is met name duidelijk zichtbaar in datacenters: terwijl Frankfurt geen nieuwe faciliteiten kan bouwen vanwege een gebrek aan elektriciteit, staan ​​state-of-the-art faciliteiten in de westelijke provincies van China grotendeels leeg vanwege een gebrek aan downstream-infrastructuur, menselijk kapitaal en praktische vraag. In beide gevallen wordt duidelijk dat gigantische investeringen in afzonderlijke componenten verspild worden als het totale systeem niet consistent wordt ontwikkeld.

De komende 18 tot 36 maanden zullen cruciaal zijn. Ofwel slaagt China erin de fragmentatie te overwinnen met initiatieven zoals de Model-Chip Ecosystem Innovation Alliance, de talentkloof te dichten door enorme investeringen in onderwijs en door bestaande, maar onderbenutte capaciteit intelligent te benutten. Ofwel moet het land toekijken hoe investeringen migreren, toptalent vertrekt en digitale waardecreatie elders plaatsvindt. De komende marktconsolidatie zal bruut zijn. Van de meer dan 180 belangrijke taalmodellen die momenteel zijn goedgekeurd, zullen er misschien maar drie of vier overleven. Honderden datacenters zullen moeten sluiten of een nieuwe bestemming moeten krijgen. De durfkapitaalfinanciering bevindt zich nog steeds op het laagste niveau in tien jaar.

Maar het zou voorbarig zijn om China's ambities te negeren. De efficiëntiegerichte strategie, de implementatiegerichte aanpak en de kostenvoordelen van oplossingen zoals DeepSeek zouden een aanzienlijk marktaandeel kunnen veroveren op wereldmarkten die zich geen hoogwaardige westerse oplossingen kunnen veroorloven. De overheidssteun blijft robuust, ook al moet deze beter gecoördineerd en minder verspillend worden. En demografische uitdagingen – een vergrijzende bevolking en een krimpende beroepsbevolking – maken AI-gedreven productiviteitswinst niet optioneel, maar essentieel.

Wereldwijde waarnemers mogen China niet onderschatten en de officiële uitspraken van het land niet voor waar aannemen. Zoals zo vaak het geval is, ligt de realiteit ergens tussen deze uitersten in. China zal noch uitgroeien tot een onaantastbare AI-hegemoon, noch verzinken in technologische onbeduidendheid. In plaats daarvan ontstaat een complex, gefragmenteerd beeld: regionaal geconcentreerde clusters van excellentie aan de oostkust, experimentele implementaties in duizenden bedrijven, spectaculaire mislukkingen bij overambitieuze infrastructuurprojecten, innovatieve efficiëntieoplossingen voor specifieke toepassingen en een aanhoudende afhankelijkheid van buitenlandse technologie in combinatie met versnelde inspanningen om zelfvoorzienend te worden.

Wanneer de definitieve beoordeling in 2030 plaatsvindt, is het waarschijnlijk dat noch de meest optimistische, noch de meest pessimistische voorspellingen zullen zijn uitgekomen. China zal aanzienlijke vooruitgang hebben geboekt, maar niet de dominante positie hebben bereikt die Peking nastreeft. De VS zullen koploper blijven in grensverleggend onderzoek, maar Chinese oplossingen zullen alomtegenwoordig zijn in opkomende economieën. En de wereld zal moeten opereren met twee deels afzonderlijke, deels met elkaar verweven AI-ecosystemen, waarvan het naast elkaar bestaan, de concurrentie en incidentele samenwerking het geopolitieke landschap van de 21e eeuw zullen bepalen.

☑️ onze zakelijke taal is Engels of Duits

☑️ Nieuw: correspondentie in uw nationale taal!

Konrad Wolfenstein

Ik ben blij dat ik beschikbaar ben voor jou en mijn team als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het contactformulier hier in te vullen of u gewoon te bellen op +49 89 674 804 (München) . Mijn e -mailadres is: Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisatie van de internationale verkoopprocessen

☑️ Wereldwijde en digitale B2B -handelsplatforms

☑️ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Maatregel

Een nieuwe dimensie van digitale transformatie met 'Managed AI' (Artificial Intelligence) – Platform & B2B-oplossing | Xpert Consulting - Afbeelding: Xpert.Digital

Hier leert u hoe uw bedrijf snel, veilig en zonder hoge toetredingsdrempels maatwerk AI-oplossingen kan implementeren.

Een Managed AI Platform is uw complete, zorgeloze pakket voor kunstmatige intelligentie. In plaats van complexe technologie, dure infrastructuur en langdurige ontwikkelprocessen, ontvangt u van een gespecialiseerde partner een kant-en-klare oplossing op maat – vaak binnen enkele dagen.

De belangrijkste voordelen in één oogopslag:

⚡ Snelle implementatie: van idee tot operationele toepassing in dagen, niet maanden. Wij leveren praktische oplossingen die direct waarde creëren.

🔒 Maximale gegevensbeveiliging: uw gevoelige gegevens blijven bij u. Wij garanderen een veilige en conforme verwerking zonder gegevens met derden te delen.

💸 Geen financieel risico: u betaalt alleen voor resultaten. Hoge initiële investeringen in hardware, software of personeel vervallen volledig.

🎯 Focus op uw kernactiviteiten: concentreer u op waar u goed in bent. Wij verzorgen de volledige technische implementatie, exploitatie en het onderhoud van uw AI-oplossing.

📈 Toekomstbestendig & Schaalbaar: Uw AI groeit met u mee. Wij zorgen voor continue optimalisatie en schaalbaarheid en passen de modellen flexibel aan nieuwe eisen aan.

Meer hierover hier:

• De Managed AI-oplossing - Industriële AI-services: de sleutel tot concurrentievermogen in de dienstensector, de industrie en de machinebouw