Nvidia-CEO Jensen Huang onthult de twee simpele redenen (energie en regelgeving) waarom China de AI-race bijna heeft gewonnen

De AI-paradox: Waarom het Westen achterop raakt ondanks de beste technologie

Energie en regelgeving als sleutelfactoren in de wereldwijde AI-concurrentie: de onderschatte dimensie van de technologische machtsstrijd

De provocerende bewering van Nvidia-CEO Jensen Huang dat China de race om kunstmatige intelligentie zal winnen, heeft in het Westen voor opschudding gezorgd. Maar achter de kop schuilt een ongemakkelijke waarheid die veel verder gaat dan de pure rekenkracht van chips. De wereldwijde race om AI-dominantie zal niet alleen worden beslist door algoritmes en rekenkracht, maar door twee fundamenteel onderschatte fysieke factoren: de beschikbaarheid van energie en de effectiviteit van overheidsregulering. Terwijl het Westen zich wentelt in een illusie van technologische superioriteit, heeft China de werkelijke knelpunten herkend en handelt het met strategische meedogenloosheid.

De eerste dimensie is de schijnbaar onverzadigbare energiehonger van AI. Datacenters zullen hun elektriciteitsverbruik tegen 2030 verdubbelen – een toename die gelijk staat aan het totale jaarlijkse verbruik van Japan. Terwijl in de VS de technologische ontwikkeling wordt belemmerd door de beperkingen van een ontoereikend elektriciteitsnet, volgt China een meedogenloze maar effectieve strategie: enorme subsidies voor elektriciteit, de bouw van tientallen nieuwe kerncentrales en kolencentrales, en een ongekende uitbreiding van hernieuwbare energiebronnen.

De tweede dimensie is de paradox van de regelgeving. Hoewel de VS op federaal niveau deregulering predikt, verstikt een chaotisch lappendeken van tegenstrijdige wetten op staatsniveau elke snelle ontwikkeling. China daarentegen gebruikt zijn gecentraliseerde systeem om duidelijke, strategische kaders te creëren die innovatie op een ordelijke manier kanaliseren en bedrijven planningszekerheid bieden.

Deze analyse laat zien hoe China's pragmatische, door de staat gestuurde aanpak – een combinatie van massale investeringen in infrastructuur en strategisch industriebeleid – een doorslaggevend concurrentievoordeel creëert. Terwijl het Westen vastzit in debatten over perfecte regelgeving, creëert China concrete resultaten. De race om de toekomst van AI is daardoor minder een sprint naar het beste algoritme en meer een marathon naar de meest robuuste infrastructuur – een race die het Westen dreigt te verliezen voordat het de ware spelregels goed en wel doorheeft.

Dit is hiermee gerelateerd:

• Datacenters: Waarom Duitsland een hoogleraarschap voor datacenterorganisatie nodig heeft

De provocatie achter de waarheid: Waarom de VS de AI-race al aan het verliezen is voordat deze goed en wel begonnen is

Jensen Huang, CEO van chipontwerper Nvidia, verklaarde dat China de race om kunstmatige intelligentie zou winnen, wat al snel de krantenkoppen in de westerse media haalde. Maar achter deze provocerende uitspraak schuilt een fundamenteel inzicht dat het westerse technologische establishment liever niet hoort: de AI-race zal niet primair worden beslist door chipontwerp of geavanceerde software, maar door twee alledaagse, maar cruciale economische factoren waarvan het belang systematisch wordt onderschat. Deze twee factoren zijn de beschikbare energie-infrastructuur en de flexibiliteit van de regelgeving voor de uitbreiding ervan. Huang spreekt van een soort cynisme dat het Westen verlamt, terwijl China pragmatisch handelt.

Hoewel de VS onder Trump zich inzetten voor deregulering en erkennen dat innovatie niet door regelgeving mag worden belemmerd, schieten ze tegelijkertijd tekort in het tweede deel van de vergelijking: het leveren van de fysieke infrastructuur die nodig is om AI-systemen te laten functioneren. Dit is geen abstracte technische kwestie, maar een harde economische realiteit die bepalend zal zijn voor het succes of falen in de wereldwijde AI-race.

Dit is hiermee gerelateerd:

• Nvidia's strategische noodoproep – Het telefoontje van een biljoen dollar: Nvidia's gok op de toekomst van OpenAI

 

• De crisis in de Amerikaanse AI-infrastructuur: wanneer overdreven verwachtingen botsen met structurele realiteiten

De energiedimensie van de AI-race: Waarom elektriciteit het nieuwe olie is

Om de ernst van het energieprobleem te begrijpen, moet men eerst de enorme hoeveelheid elektriciteit in ogenschouw nemen die AI-systemen nodig hebben. Volgens prognoses van het Internationale Energieagentschap zal het wereldwijde elektriciteitsverbruik van datacenters tegen 2030 meer dan verdubbelen, van ongeveer 415 terawattuur in 2024 tot circa 945 terawattuur. Dit is ruwweg gelijk aan het huidige totale jaarlijkse elektriciteitsverbruik van Japan. Deze exponentiële toename wordt bijna volledig veroorzaakt door AI-toepassingen. Een enkel modern, voor AI geoptimaliseerd datacenter verbruikt gemiddeld evenveel elektriciteit als ongeveer 100.000 huishoudens. De grootste van deze faciliteiten, die momenteel in aanbouw zijn, kunnen wel twintig keer zoveel verbruiken.

Volgens de huidige berekeningen zal de VS bijna de helft van deze wereldwijde toename in elektriciteitsverbruik voor haar rekening nemen, wat de absolute afhankelijkheid van Amerikaanse technologiebedrijven van energievoorziening onderstreept. China zal een nog sterkere groei doormaken van ongeveer 170 procent, wat de dringende noodzaak tot het creëren van nieuwe capaciteit onderstreept. Europa blijft achter met een groei van circa 70 procent.

Hierin schuilt het kernprobleem op economisch gebied: hoewel de VS over een gemoderniseerde energie-infrastructuur beschikt, is deze infrastructuur niet toereikend om te voldoen aan de verwachte elektriciteitsvraag van de AI-industrie. Terwijl de regering-Trump een ongekende deregulering doorvoert met haar AI-actieplan om de vergunningsprocedures voor datacenters en energiecentrales te versnellen, slaagt Amerika er niet in om deze faciliteiten daadwerkelijk uit te breiden. Hoewel de minister van Energie heeft aangekondigd dat AI-infrastructuur uiteindelijk zal leiden tot goedkopere elektriciteit, is dit een hoop voor de middellange termijn, geen realiteit op dit moment.

China heeft daarentegen een compleet andere strategie gevolgd. Het land heeft de energiesubsidies enorm verhoogd, wat heeft geleid tot een verlaging van de elektriciteitskosten voor grote datacenters met wel 50 procent. Deze investering is niet willekeurig en ook niet van korte duur. Het maakt deel uit van een systematisch industriebeleid dat gericht is op de bescherming en bevordering van de binnenlandse AI-industrie. Terwijl Nvidia-CEO Huang de Amerikaanse overheid moet overtuigen dat de energiekosten vrijwel nihil zouden kunnen zijn omdat de infrastructuur al aanwezig is, handelt China hiernaar door enorme staatsmiddelen in te zetten om die kosten daadwerkelijk te verlagen.

De economische betekenis van deze energiesubsidie ​​is enorm. Een datacenter dat zijn elektriciteitskosten met 50 procent kan verlagen, verhoogt zijn winstgevendheid of kan zijn diensten aanbieden voor ongeveer de helft van de prijs die concurrenten uit landen met hogere energiekosten moeten vragen. Dit is een klassiek voorbeeld van door de staat gemanipuleerde concurrentievoorwaarden, die in het internationale handelsbeleid doorgaans worden beschuldigd van dumping. Maar in de AI-sector wordt dit beschouwd als legitiem nationaal veiligheidsbeleid.

De Chinese energiestrategie voor AI-datacenters is veelzijdig. Het land bouwt op grote schaal nieuwe kolencentrales, wat ecologisch problematisch is, maar vanuit energiebeleidsoogpunt pragmatisch. Tegelijkertijd investeert China in meer dan twee dozijn nieuwe kerncentrales en levert het ongekende inspanningen om wind-, waterkracht- en zonne-energie uit te breiden. Het verschil zit hem in de snelheid en de focus: terwijl in Amerika vage plannen voor kernenergie-uitbreiding circuleren en de realiteit gekenmerkt wordt door vertragingen, bouwt China concreet.

Dit is hiermee gerelateerd:

• Het AI-dilemma van Duitsland: wanneer de elektriciteitsleiding de bottleneck van de digitale toekomst wordt

De paradox van regelgeving: waarom minder regels niet automatisch leiden tot meer concurrentievermogen

De regering-Trump heeft een ongekende dereguleringagenda doorgevoerd. Het AI-actieplan omvat meer dan 90 maatregelen die gericht zijn op het wegnemen van obstakels voor de ontwikkeling van AI. Overheidsinstanties krijgen de opdracht om regels die AI zouden kunnen belemmeren te identificeren en aan te passen. De Federal Trade Commission moet de antitrustwetgeving op een bedrijfsvriendelijke manier interpreteren. Vergunningsprocedures voor datacenters en energieopwekking moeten worden versneld. Dit klinkt allemaal uitstekend op papier en is vanuit een puur vrijemarktperspectief volkomen logisch.

Maar Huang betoogt dat deze deregulering niet voldoende is. De reden hiervoor ligt in wat je het Amerikaanse lappendekenprobleem van regelgeving zou kunnen noemen. Terwijl de regering in Washington deregulering predikt, hebben individuele staten al hun eigen AI-wetten aangenomen. Californië, Colorado, Utah en Texas hebben specifieke AI-regelgeving ingevoerd. Ongeveer vijftien andere staten overwegen soortgelijke regelgeving. Daarnaast zijn er talloze wetten inzake gegevensbescherming en gegevensbeveiliging die indirect van invloed zijn op AI. Huang spreekt over zo'n vijftig nieuwe regels die uit dit federale systeem zouden kunnen voortvloeien en waarschuwt voor dit regelgevingslabyrint, dat innovatie verstikt.

Dit is een klassiek voorbeeld van een economisch fenomeen dat in de literatuur bekend staat als reguleringsfragmentatie. Bedrijven die nationaal actief zijn, moeten rekening houden met een lappendeken van lokale regelgeving, wat leidt tot nalevingskosten, vertragingen en uiteindelijk concurrentienadelen. China heeft dit probleem niet vanwege het gecentraliseerde bestuursstelsel. Hoewel er ook regionale verschillen bestaan, zijn deze geïntegreerd in een uniforme nationale strategie. De AI-industrie kent haar positie en weet wat ze moet doen.

De paradox is als volgt: Huang betoogt dat het Westen juist door regelgeving wordt belemmerd omdat deze regelgeving gefragmenteerd, tegenstrijdig en voortdurend opnieuw geïnterpreteerd is. Een uniform Europees regelgevingssysteem zou voor duidelijkheid kunnen zorgen, zelfs als het beperkend zou zijn. Het Amerikaanse systeem daarentegen vertegenwoordigt het slechtste van twee werelden: er is wel regelgeving, maar die is lokaal gefragmenteerd, ineffectief en onnodig kostbaar.

De VS kampt dus met een dereguleringsprobleem dat in werkelijkheid een verborgen reguleringsprobleem is. Dit roept een fundamentele vraag op: is het werkelijk de regulering die Amerika tegenhoudt, of is het eerder de gebrekkige uitvoering van de regulering?

De Chinese aanpak: Centrale planning ontmoet strategisch pragmatisme

Terwijl de VS hun inspanningen versnipperen over individuele staten, kiest China voor een geïntegreerde, centraal geplande aanpak. Het land begrijpt dat AI niet alleen een technisch probleem is, maar ook een economisch en geopolitiek probleem. Daarom is er een omvangrijk investeringskader opgezet. Volgens schattingen van Bank of America is China van plan om zijn investeringen in AI tegen 2025 te verhogen tot maar liefst 700 miljard yuan (ongeveer 98 miljard dollar). Dit is een jaarlijkse stijging van ongeveer 48 procent. Dit ongekende investeringsniveau toont aan dat het Chinese politieke systeem AI als een strategische prioriteit beschouwt.

Deze investeringen zijn geenszins willekeurig verdeeld. Ze volgen een duidelijke strategie. In het in 2025 gepubliceerde AI+ Actieprogramma schetste China drie fasen. Tegen 2027 moeten AI-technologieën geïntegreerd zijn in zes kerngebieden: wetenschap, industrie, consumptie, algemene welvaart, bestuur en wereldwijde samenwerking. Dit is niet de retoriek van een innovatief startup-ecosysteem, maar eerder de taal van een gecentraliseerde supermacht die AI gebruikt als instrument in haar alomvattende industriebeleid.

De publieke sector investeert direct en substantieel. Een staatsinvesteringsfonds voor de AI-industrie, opgericht in 2025, omvat 60,06 miljard RMB (ongeveer 7,2 miljard euro) met een looptijd van 13 jaar. Staatsbanken en financiële instellingen nemen hieraan deel. Naast dit nationale fonds zijn er andere gespecialiseerde fondsen voor AI-clusters: het Shanghai Pioneer AI Fund met ongeveer 2,7 miljard euro, het Shenzhen AI and Robotics Fund met ongeveer 1,2 miljard euro, en acht andere regionale industriefondsen in Peking, elk met minstens 1,2 miljard euro.

Dit is het institutionele kader voor China's AI-offensief. Het land maakt zich geen illusies over de uitdagingen. De Chinese tekortkoming aan AI-chips zal naar schatting in 2025 meer dan tien miljard dollar bedragen. Binnenlandse alternatieven zoals de Ascend 910B van Huawei blijven qua prestaties achter bij het trainen van grote taalmodellen. De bezettingsgraad van Chinese AI-datacenters ligt tussen de 20 en 30 procent, wat betekent dat een aanzienlijke capaciteit ongebruikt blijft en de winstgevendheid in gevaar is. China pakt dit aan met zijn strategische capaciteit voor massale investeringen, terwijl het Westen de winstgevendheid van elk afzonderlijk project moet beoordelen.

De binnenlandse chipindustrie als economische invloedssfeer

Een belangrijke reden voor de Chinese energiesubsidies is de gerichte bevordering van de binnenlandse chipindustrie. Dit is niet te begrijpen zonder rekening te houden met de wisselwerking tussen Nvidia en Chinese chipfabrikanten zoals Huawei en Cambricon.

De VS hebben een streng embargo ingesteld op de export van Nvidia's krachtigste chips naar China. Dit is een klassiek technologisch embargo, dat historisch gezien vaak ineffectief blijkt, omdat het landen dwingt om hun eigen oplossingen te ontwikkelen. Huang zelf heeft de regering gewaarschuwd dat dit embargo contraproductief is. Een exportverbod dwingt landen zoals China om te investeren in alternatieve oplossingen.

Cambricon is hier een bijzonder interessant geval. Het bedrijf stortte in toen Huawei, zijn belangrijkste klant, besloot om via HiSilicon zijn eigen AI-chips te ontwikkelen. 98 procent van de omzet van Cambricon verdween van de ene op de andere dag. Maar in de nieuwe situatie, waarin Nvidia vrijwel niet meer aanwezig is op de Chinese markt, is Cambricon uitgegroeid tot een ster in de Chinese AI-industrie.

Tussen 2020 en 2024 investeerde het bedrijf in totaal 5,6 miljard RMB in onderzoek en ontwikkeling, wat overeenkomt met ongeveer 780 miljoen euro. De focus lag op software, met name interfaces waarmee modellen die getraind zijn op Nvidia GPU's kunnen draaien op de Siyuan-chips van Cambrico. Deze softwarecompatibiliteit wordt beschouwd als een cruciaal voordeel ten opzichte van de Ascend-serie van Huawei, die vanwege softwareproblemen moeilijk te integreren is in bestaande systemen.

In de eerste helft van 2025 behaalde Cambricon een winst van 1 miljard renminbi, ongeveer 140 miljoen dollar. De marktwaarde verdubbelde binnen enkele weken tot circa 580 miljard RMB. Analisten van Goldman Sachs verwachten dat de omzet van Cambricon in 2026 zal stijgen tot 13,8 miljard RMB en dat het marktaandeel zal groeien van ongeveer 3 procent nu naar 11 procent in 2028. Dit gebeurt met de directe steun van grote Chinese bedrijven zoals Alibaba, Tencent en Baidu, die er sterk belang bij hebben een concurrent voor Huawei te creëren.

Energiesubsidies hebben directe economische gevolgen voor deze ontwikkeling. Als de elektriciteitskosten voor datacenters die Chinese AI-chips gebruiken met 50 procent worden verlaagd, wordt het gebruik van deze chips economisch aantrekkelijker. Dit is een klassiek voorbeeld van industriële stimulering door middel van subsidies op input in plaats van output.

Hier leert u hoe uw bedrijf snel, veilig en zonder hoge drempels AI-oplossingen op maat kan implementeren.

Een beheerd AI-platform is uw allesomvattende, zorgeloze oplossing voor kunstmatige intelligentie. In plaats van te worstelen met complexe technologie, dure infrastructuur en langdurige ontwikkelprocessen, ontvangt u een kant-en-klare oplossing op maat van een gespecialiseerde partner – vaak al binnen enkele dagen.

De belangrijkste voordelen in één oogopslag:

⚡ Snelle implementatie: Van idee tot gebruiksklare applicatie in dagen, niet maanden. Wij leveren praktische oplossingen die direct toegevoegde 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 de resultaten. Hoge investeringen vooraf in hardware, software of personeel zijn volledig uitgesloten.

🎯 Focus op uw kernactiviteiten: concentreer u op waar u het beste in bent. Wij zorgen voor de volledige technische implementatie, werking en het onderhoud van uw AI-oplossing.

📈 Toekomstbestendig en schaalbaar: Uw AI groeit met u mee. Wij garanderen continue optimalisatie en schaalbaarheid en passen de modellen flexibel aan nieuwe eisen aan.

Meer informatie vindt u hier:

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

De efficiëntierevolutie: waarom DeepSeek en Chinese AI-startups het technologische paradigma verschuiven

Veel van de verwarring in het Westen rondom de AI-capaciteiten van China komt voort uit de spectaculaire opkomst van het bedrijf DeepSeek. Dit in Hangzhou gevestigde bedrijf zorgde in 2025 voor een wereldwijde sensatie met zijn open-source AI-modellen V3 en R1. Wat revolutionair was aan DeepSeek, was niet zozeer de kwaliteit van de modellen, maar eerder de ongelooflijke kostenefficiëntie van de ontwikkeling ervan.

DeepSeek beweerde zijn geavanceerde taalmodel, DeepSeek-V3, te hebben ontwikkeld voor slechts 5,6 miljoen dollar. Dit veroorzaakte een schokgolf in de wereldwijde technologie- en investeringsmarkten, omdat het de westerse opvatting over de kosten van AI-ontwikkeling fundamenteel op de proef stelde. OpenAI en andere westerse bedrijven hebben miljarden uitgegeven aan vergelijkbare modellen. Hier was een Chinese startup die een vergelijkbaar model leek te creëren voor een fractie van die kosten.

De werkelijkheid is complexer. Experts van Semianalysis schatten dat de hardwarekosten voor DeepSeek's GPU-vloot alleen al waarschijnlijk rond de 1,6 miljard dollar liggen. Daar komen de geschatte operationele kosten van ongeveer 944 miljoen dollar nog bij. Deze cijfers staan ​​in schril contrast met de officieel gecommuniceerde 5,6 miljoen dollar. Dit is dan ook een klassiek geval van misleidende informatie, waarbij alleen de directe trainingskosten van het uiteindelijke model worden gerapporteerd, terwijl de volledige infrastructuur, onderzoek en ontwikkeling worden genegeerd.

Tegelijkertijd is het feit dat DeepSeek deze enorme infrastructuurkosten heeft kunnen dragen een bewijs van de financiële middelen waarover het beschikt. Een particuliere startup zou deze investeringen niet kunnen doen zonder de steun van een grote financieringsbron. De nauwe banden met staats- of aan de staat gelieerde investeerders in China worden vaak speculatief besproken, maar zijn niet duidelijk gedocumenteerd.

Ongeacht de precieze financieringsstructuur is het technische resultaat concreet. DeepSeek heeft bewezen dat intelligente architectuur en algoritmen de efficiëntie van AI-training enorm kunnen verbeteren. Het bedrijf gebruikte een techniek genaamd Mixture of Experts Architecture, samen met een Sparse Attention-methode die alleen de relevante delen van de context verwerkt. Dit resulteerde in een model met indrukwekkende prestaties en een aanzienlijk lager energieverbruik.

De economische impact van deze efficiëntierevolutie is aanzienlijk. DeepSeek verlaagde later de prijzen van zijn API's met 50 tot 75 procent, waardoor de druk op westerse aanbieders enorm toenam. Een bedrijf dat AI-diensten wil gebruiken, kan nu kiezen tussen dure westerse modellen of een goedkoper Chinees alternatief. Dit is een klassiek economisch mechanisme: wanneer een concurrent de prijzen verlaagt door efficiëntieverbeteringen, erodeert het marktaandeel van westerse aanbieders en worden de winstmarges kleiner.

Dit illustreert duidelijk de wisselwerking tussen energiekosten en technologische efficiëntie. China kan experimenteren met goedkopere energie en sneller itereren. Een inefficiënt model kost minder in China dan in het Westen. Dit maakt snellere leercycli en snellere innovatie mogelijk. DeepSeek is het resultaat van honderden proeven, waarvan de cumulatieve kosten in het Westen economisch onbetaalbaar zouden zijn, maar die in China worden gesubsidieerd door goedkope energie.

Dit is hiermee gerelateerd:

• DeepSeek V3.1 – Alarm voor OpenAI & Co: Chinese open-source AI vormt nieuwe uitdagingen voor gevestigde aanbieders

De technologische illusie van het Westen: Waarom de superioriteit van Nvidia-chips een fictie is

Huang betoogt dat de nieuwste Amerikaanse AI-modellen niet veel voorlopen op hun Chinese concurrenten. Dit is een ongemakkelijke waarheid die het westerse vertrouwen in technologische superioriteit ondermijnt. Het Westen is eraan gewend geraakt te geloven dat Nvidia-chips en westerse AI-modellen simpelweg beter, geavanceerder en eleganter zijn. Trump zelf beweert dat de nieuwe Blackwell-chip tien jaar voorloopt op elke andere chip ter wereld.

Dit is een overdrijving, mogelijk gebaseerd op een verwarring tussen prestaties en marktverzadiging. De Blackwell-chip is inderdaad indrukwekkend, maar hij loopt niet tien jaar vooruit. Een groot deel van de technologische superioriteit van het Westen is te danken aan twee factoren: ten eerste, eigen datasets waarin westerse bedrijven een voordeel hebben; en ten tweede, decennialange ervaring in het optimaliseren van hardware en software.

Chinese bedrijven hebben echter op beide gebieden snel een inhaalslag gemaakt. De modellen van DeepSeek zijn niet inferieur aan die van hun westerse concurrenten, maar op sommige specifieke gebieden zijn ze zelfs superieur. De Ascend-chips van Huawei zijn weliswaar niet zo geavanceerd als die van Nvidia, maar ze zijn goed genoeg voor veel praktische toepassingen. Het westerse perfectionisme, de opvatting dat alleen de allerbeste oplossing goed genoeg is, plaatst het land in een economisch nadeel ten opzichte van de pragmatische, bevredigende aanpak van China, die genoegen neemt met "goed genoeg".

Dit is ook een voorbeeld van wat de valkuil van overoptimalisatie genoemd zou kunnen worden. Het Westen optimaliseert zijn chips en modellen tot in de perfectie, wat duur en tijdrovend is. China bouwt sneller en iteratief, wat leidt tot een snellere marktpenetratie, zelfs als de oplossingen niet perfect zijn. Een imperfecte chip die beschikbaar is, is beter dan een perfecte chip die niet beschikbaar is.

De Chinese regelgevingsstrategie: centrale planning met proeftuinen

China bewandelt een interessante middenweg tussen gecentraliseerde controle en lokale experimenten. Het land heeft meer dan 20 nationale pilotzones voor AI-innovatie opgezet, die functioneren als regelgevende proeftuinen. Dit zijn plekken waar bedrijven AI-technologieën kunnen testen met een zekere mate van regelgevende vrijheid. Dit is een slim mechanisme, omdat het innovatie mogelijk maakt binnen een centraal kader.

Dit staat in scherp contrast met het Amerikaanse systeem, waar staten met elkaar concurreren om hun eigen regels te creëren, wat leidt tot fragmentatie. Hoewel fragmentatie ook in China voorkomt, is deze georganiseerd binnen een uniform nationaal AI-strategiekader. Dit maakt snellere iteratie op nationaal niveau mogelijk, zonder dat elke staat zijn eigen regels opnieuw hoeft uit te vinden.

Tegelijkertijd hanteert China een duidelijke regelgevingsstrategie voor AI-content en het gebruik ervan. De Chinese overheid behoudt de controle over de content, wat betekent dat online beschikbare AI-modellen worden gemonitord en aan Chinese normen moeten voldoen. Dit is schandalig voor westerse liberalen, maar het heeft ook het economische voordeel dat bedrijven precies weten waar hun ontwikkeling naartoe gaat. Er is geen sprake van onzekerheid over de regelgeving.

Tegelijkertijd promoot China actief open-source AI-modellen, met name voor ontwikkelingslanden. Dit is een geopolitieke strategie om het westerse monopolie op AI te doorbreken en opkomende economieën in de Chinese technologische sfeer te trekken. Als de modellen van DeepSeek wijdverspreid raken in Afrika, Zuid-Amerika en Zuidoost-Azië, betekent dit dat deze regio's niet langer afhankelijk zullen zijn van OpenAI of andere westerse AI-aanbieders, maar van China.

Westers optimisme als culturele belemmering

Huang spreekt over wat hij Westers cynisme noemt. Dit is een verrassend scherpzinnige culturele diagnose van technologische concurrentie. Wat hij bedoelt, is dat het Westen een mentaliteitsprobleem heeft. Het Westen beweert voortdurend dat regelgeving innovatie verstikt, dat grote problemen niet snel genoeg worden opgelost en dat de overheid incompetent is. Dit is voortdurend geklaag zonder actie.

China daarentegen zegt dat grote problemen snel opgelost kunnen worden, en gaat vervolgens aan de slag. De VS zegt dat we kerncentrales nodig hebben, en bouwt er dan misschien één. China zegt dat we twee dozijn kerncentrales nodig hebben, en bouwt er twee dozijn. Dit is niet zozeer een kwestie van technologie, maar eerder een kwestie van culturele overtuiging en institutionele capaciteit.

Het optimisme waar Huang voor pleit, is niet naïef. Het is een optimisme gebaseerd op het besef dat grote infrastructurele uitdagingen kunnen worden opgelost als de politieke wil er maar is. Historisch gezien hebben de VS die wil wel gehad. De spoorwegen, elektrificatie, de snelwegen, het ruimteprogramma, het internet zelf – dit alles werd mogelijk gemaakt door enorme publieke investeringen en deregulering. Maar in het huidige tijdperk lijkt het westerse optimisme te zijn opgedroogd.

De dimensie van energiebeleid: waarom de energietransitie en AI met elkaar concurreren

Een diepere vraag blijft hier verborgen. De enorme energiebehoefte van AI-datacenters concurreert met de groene energietransitie. Overheden en bedrijven hebben zich ten doel gesteld om in 2050 of 2045 emissievrij te zijn. Dit vereist enorme investeringen in hernieuwbare energie en kernenergie. Tegelijkertijd willen ze AI-infrastructuur op een ongekende schaal bouwen.

China heeft ontdekt dat deze twee doelen niet met elkaar hoeven te botsen als de prioriteiten goed worden gesteld. Enerzijds breidt het land de kolencentrales uit, wat ecologisch problematisch is, maar anderzijds concentreert het ook enorme middelen op hernieuwbare energiebronnen en kernenergie. De energiemix is ​​pragmatisch, niet idealistisch.

Het Westen heeft daarentegen geprobeerd de energietransitie en economische groei te combineren via puur groene middelen, wat tot een soort verlamming heeft geleid. Ze willen kernenergie, maar het duurt decennia om een ​​kerncentrale te bouwen. Ze willen hernieuwbare energiebronnen, maar die zijn variabel. Ze willen AI-datacenters, maar ze willen ook de klimaatcrisis oplossen. In China wordt deze spanning pragmatisch geaccepteerd en niet opgelost door morele overwegingen.

Microsoft-CEO Satya Nadella legde onlangs in een podcast uit dat Microsoft miljoenen AI-chips ongebruikt in magazijnen heeft liggen omdat de stroomvoorziening ontoereikend is. Dit is het tegenovergestelde van vooruitgang. Het is een situatie waarin het kapitaal er wel is, maar de fysieke infrastructuur ontbreekt. Dit is een klassiek voorbeeld van falend infrastructuurbeleid.

Huangs oproep als waarschuwing: de economische implicaties

Huangs uitspraak dat China de AI-race zal winnen, is daarom geen pessimistische voorspelling, maar een pleidooi voor economische rationaliteit. Hij zegt niet dat China technologisch superieur of innovatiever is. Hij zegt dat China de infrastructurele randvoorwaarden creëert voor het functioneren van AI, terwijl het Westen deze weg blokkeert.

Dit heeft directe gevolgen voor de winstgevendheid van AI-bedrijven. Een datacenter in China dat elektriciteit tegen 50 procent lagere kosten kan inkopen, kan winstgevender zijn of diensten goedkoper aanbieden. Dit zet westerse AI-aanbieders onder prijsdruk. Als OpenAI een AI-model aanbiedt voor $100 per trainingssessie, maar een Chinees bedrijf dezelfde dienst aanbiedt voor $50, wie wint er dan?

Het economische antwoord is simpel: het goedkoopste bedrijf zal de markt domineren. Dit geldt met name voor markten waar de prijs cruciaal is, zoals opkomende economieën, en markten die onbeperkte rekenkracht vereisen, oftewel de training van nog grotere modellen.

Tegelijkertijd heeft dit een psychologisch effect op westerse bedrijven. Als Chinese concurrenten sneller en goedkoper zijn, worden investeerders sceptischer over de winstgevendheid van westerse AI-startups. Dit kan leiden tot een verkrapping van de kredietverlening, wat op zijn beurt innovatie verstikt. Dit is een soort zichzelf vervullende voorspelling: pessimisme over het concurrentievermogen van westerse landen leidt tot slechtere investeringsomstandigheden, wat het concurrentievermogen vervolgens verder verslechtert.

De geopolitieke dimensies: AI als macht

Achter al deze economische factoren schuilt een diepere geopolitieke realiteit. AI wordt niet langer gezien als een wetenschappelijke prestatie of economische innovatie, maar als een machtsinstrument. Een land dat een leidende rol speelt in AI heeft niet alleen economische, maar ook militaire en politieke voordelen.

De regering-Trump begrijpt dit. Vandaar de strenge exportbeperkingen op Nvidia-chips naar China. Vandaar de aankondiging dat de meest geavanceerde chips niet geëxporteerd zullen worden. Trump zegt dat de meest geavanceerde technologieën niet buiten de VS beschikbaar zullen zijn. Dit is een soort digitaal embargo, vergelijkbaar met de embargo's op olie of andere cruciale grondstoffen in eerdere fasen van de geopolitiek.

Het antwoord van China is pragmatisch: als westerse technologie niet beschikbaar is, ontwikkelen we onze eigen technologie. Dit is een klassiek patroon in de internationale economie. Landen die geen toegang hebben tot technologie, investeren enorme middelen in de ontwikkeling ervan. De Sovjet-Unie deed dit met rakettechnologie en kernenergie. China deed het met halfgeleiders en kunstmatige intelligentie.

De illusie van westerse controle

Een belangrijke ironie schuilt hierin: de VS gelooft dat ze China kunnen controleren door middel van exportbeperkingen. In werkelijkheid leidt dit er alleen maar toe dat China sneller autonome oplossingen ontwikkelt. DeepSeek is deels een product van deze beperkingen. Als Nvidia-chips vrij verkrijgbaar zouden zijn, zouden Chinese bedrijven wellicht minder reden hebben om hun eigen architecturen te ontwikkelen.

Huang heeft de Amerikaanse regering herhaaldelijk verteld dat een open markt waarin Nvidia dominant is, beter is voor de VS dan een gefragmenteerde markt waarin China zijn eigen oplossingen ontwikkelt. Dit is een klassiek voorbeeld van het boemerangeffect, waarbij pogingen om een ​​ander land te controleren tot onbedoelde gevolgen leiden.

Tegelijkertijd speelt er ook een element van economische rationaliteit mee voor de Amerikaanse overheid. De zwarte lijsten en exportembargo's zijn niet primair bedoeld om China te controleren, maar eerder om de door de VS gedomineerde wereldorde te verstevigen. Dit is een kwestie van hegemonie. De VS wil niet alleen zelf een leider zijn op het gebied van AI, maar ook alle andere landen afhankelijk maken van de beste AI-chips.

Maar dit veronderstelt dat de VS zelf voldoende capaciteit heeft om aan deze eis te voldoen. Nvidia kan niet genoeg chips produceren om aan de wereldwijde vraag te voldoen. Laat staan ​​dat de VS de energie-infrastructuur heeft om AI aan de hele wereld te leveren. Als Amerika daarentegen andere landen de toegang tot de beste AI ontzegt, zullen die landen gedwongen worden om alternatieve oplossingen te zoeken.

De economische uitkomst: Wie zal de AI-markt domineren?

Volgens schattingen van marktonderzoeksbureau CCID Consulting zal de Chinese AI-markt in 2035 een volume van 1,73 biljoen yuan bereiken, wat neerkomt op ongeveer 30,6 procent van het wereldwijde totaal. Dit zou een enorm marktaandeel zijn, gezien het feit dat China in 2024 begon met ongeveer 15-20 procent van de wereldwijde AI-markt.

De VS zullen uiteraard een enorme AI-markt blijven. Maar hun relatieve aandeel zal krimpen als China de beschreven strategieën voortzet. Dit is de economische logica achter Huangs uitspraak. Het gaat er niet om dat China technologisch superieur zal worden. Het gaat erom dat China de prijs van AI zal verlagen door middel van subsidies voor infrastructuur en energie, en zo de markt zal veroveren.

Een punt dat in westerse debatten vaak over het hoofd wordt gezien, is dat dominantie niet betekent dat een land altijd de beste technologie heeft. Het betekent dat een land de markt domineert. IBM had in de jaren 80 de beste computertechnologie, maar verloor de pc-markt aan snellere en goedkopere concurrenten zoals Compaq en later aan Aziatische fabrikanten.

De parallel met AI is relevant. Het Westen heeft misschien nog steeds betere modellen. Maar als Chinese AI goedkoper, sneller en net goed genoeg is, zal de markt zich naar China toe bewegen. Dit is geen kwestie van technologische superioriteit, maar van economische efficiëntie.

De analyse laat zien dat de VS weliswaar een dereguleringsagenda nastreeft, maar vergeet dat deregulering alleen niet voldoende is. Ook de fysieke infrastructuur waarop deze deregulering kan worden toegepast, is noodzakelijk. China heeft ingezien dat energie, en niet regelgeving, de bottleneck vormt en subsidieert daarom de elektriciteitskosten fors. Dit creëert economische voordelen die zich vertalen in lagere prijzen en snellere innovatie. De westerse overtuiging dat technologische superioriteit automatisch leidt tot marktdominantie is een illusie die wordt weerlegd door een economische realiteit waarin prijs en beschikbaarheid belangrijker zijn dan theoretische prestaties. De voorspelling van Huang is dan ook niet pessimistisch, maar rationeel.

Focusgebieden binnen de industrie: B2B, digitalisering (van AI tot XR), werktuigbouwkunde, logistiek, hernieuwbare energie en industrie

Meer informatie vindt u hier:

• Expert Business Hub

Een thematisch kenniscentrum met inzichten en expertise:

• Kennisplatform over mondiale en regionale economieën, innovatie en trends in specifieke sectoren
• Een verzameling analyses, inzichten en achtergrondinformatie over onze belangrijkste aandachtsgebieden
• Een plek voor expertise en informatie over actuele ontwikkelingen in het bedrijfsleven en de technologie
• Een informatiecentrum voor bedrijven die op zoek zijn naar informatie over markten, digitalisering en innovaties in de sector

☑️ Onze zakelijke voertaal is Engels of Duits

☑️ NIEUW: Correspondentie in uw moedertaal!

 

Mijn team en ik staan ​​graag tot uw beschikking als uw persoonlijke adviseur.

U kunt contact met mij opnemen door hier het contactformulier in te vullen wolfenstein@xpert.digital:of door mij te bellen op +49 7348 4088 965. Mijn e-mailadres is

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

 

 

☑️ Ondersteuning van het MKB op het gebied van strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Opstellen of herzien van de digitale strategie en digitalisering

☑️ Uitbreiding en optimalisatie van internationale verkoopprocessen

☑️ Wereldwijde en digitale B2B-handelsplatformen

☑️ Pionier in bedrijfsontwikkeling / marketing / PR / beurzen

Xpert.Digital beschikt over diepgaande kennis van diverse sectoren. Hierdoor kunnen we strategieën op maat ontwikkelen die precies aansluiten op de behoeften en uitdagingen van uw specifieke marktsegment. Door continu markttrends te analyseren en ontwikkelingen in de sector te volgen, kunnen we proactief handelen en innovatieve oplossingen bieden. De combinatie van ervaring en expertise genereert toegevoegde waarde en geeft onze klanten een doorslaggevend concurrentievoordeel.

Meer informatie vindt u hier:

• Profiteer van de 5 expertisegebieden van Xpert.Digital in één pakket – al vanaf €500 per maand