Зашто се амерички стартапови тајно ослањају на Кину: Када њихов „сопствени“ модел вештачке интелигенције изненада дође из Кине

Уштеда од 80%: Како кинески модели вештачке интелигенције тихо освајају америчко тржиште

Тајна револуција у Силицијумској долини: Зашто се амерички стартапови изненада ослањају на кинеску вештачку интелигенцију

Дуго времена, Силицијумска долина се сматрала неспорним и непобедивим епицентром глобалног развоја вештачке интелигенције. Али далеко од великих маркетиншких позорница, тренутно се дешава значајан помак: Све више америчких стартапова и етаблираних технолошких гиганата тихо усваја кинеске моделе отвореног кода попут Qwen, Kimi и DeepSeek. Разлог за то није геополитичка симпатија, већ тврдокорна економија. Кинеске алтернативе сада нуде перформансе у програмирању и аутоматизацији које парирају врхунским западним моделима - али по знатно нижој цени. Овај развој врши огроман притисак на индустријске гиганте попут OpenAI-а, приморавајући на драстична смањења цена и постављајући фундаментална питања о будућој расподели моћи унутар индустрије. Следећи чланак испитује импресивне бројке које стоје иза ове тихе револуције, користи примере истакнутих компанија да илуструје како предузећа прилагођавају своје стратегије и објашњава зашто питање суверенитета података игра кључну улогу на овом новом тржишту.

Континент тихо мења стране

Две деценије, Силицијумска долина се сматрала неспорним епицентром софтверских иновација, и пре само две године, идеја да ће кинеска технологија постати темељ за следећу генерацију компанија тамо деловала би апсурдно. Али управо се то сада дешава, и то брзином која изненађује чак и искусне посматраче тржишта. Инвеститор Мартин Касадо из компаније Andreessen Horowitz је то савршено сумирао у често цитираном интервјуу: Ако оснивачки тимови данас предложе презентацију на a16z и ослањају се на отворене моделе вештачке интелигенције, постоји отприлике 80% вероватноће да је у питању кинески модел. Важно је напоменути појашњење које је Касадо касније додао: Ових 80% се односи на удео стартапова који уопште користе отворене моделе, што се процењује на 20 до 30% свих стартапова у области вештачке интелигенције. Екстраполирано на целокупно стартап окружење, то значи да приближно 16 до 24% свих америчких компанија за вештачку интелигенцију има кинеске отворене моделе чврсто уграђене у свој технолошки стек. Ова диференцијација на први поглед може умањити драму изјаве, али не мења фундаментално сазнање да се значајан и брзо растући део америчког иновационог сектора окреће од домаћих добављача.

Бројке иза тврдње: Шта OpenRouter заиста показује

Свако ко жели објективно да разуме ову промену на тржишту не може игнорисати податке са платформе OpenRouter, која се сматра највећом независном посредничком услугом за приступ моделима вештачке интелигенције, омогућавајући програмерима да прелазе између стотина модела различитих провајдера. Подаци о коришћењу прикупљени тамо пружају објективну слику стварне тржишне потражње јер се не заснивају на најавама или маркетиншким тврдњама, већ на стварно обрађеним токенима – основној јединици у којој језички модели вештачке интелигенције обрађују текст. Крајем 2024. године, удео кинеских модела у укупном обиму токена платформе и даље је био око 1,2 процента, занемарљива бројка којој је посвећено мало пажње. За само годину и по дана, овај однос се променио више од педесет пута. У фебруару 2026. године, кинески модели су први пут премашили границу од 30 процената недељног обима токена међу америчким корисницима, и ова бројка је остала изнад тог прага сваке недеље од тада. До јула 2026. године, удео је достигао 46 процената у шпицу недеља, док су амерички модели чинили 35,7 процената током истог периода. Ако се узме у обзир само десет најкоришћенијих модела на платформи, добија се још јаснија слика: у недељи од 24. фебруара 2026. године, 61 проценат обима токена међу ових десет најбољих модела приписивао се кинеским програмерима. Према OpenRouter-у, до краја јула 2026. године, кинески модели су чак заузели свих пет водећих места на глобалној ранг листи коришћења, са укупним обимом платформе који сада прелази 20 трилиона токена недељно, од чега су кинески модели обрађивали више од 60 процената.

Овај развој догађаја не може се одбацити као пука статистичка бука, већ открива јасан тренд током протеклих годину и по дана. Истовремено, методолошка ограничења морају се схватити озбиљно. Иако је OpenRouter најважнији независни индикатор понашања програмера, он не представља целокупно глобално тржиште вештачке интелигенције, већ првенствено осетљиве на трошкове, технички потковане корисничке групе које придају велику вредност отвореним тежинама. Потрошачке апликације попут ChatGPT-а или директни уговори о пословним API-јима са Anthropic-ом једва се одражавају у овим бројкама. Зато студије попут великог годишњег извештаја OpenRouter-а и a16z-а из 2025. године сликају нешто умеренију слику, показујући да су власнички северноамерички модели и даље чинили већину токена током целе године, док су кинески отворени модели у просеку чинили око 13 процената. Истина се, дакле, налази негде између наслова и потпуно јасне изјаве: тренд је стваран, видљиво се убрзава, али првенствено утиче на одређене сегменте коришћења, посебно на развој софтвера и рад аутоматизованих агената, који сада заједно чине знатно више од половине свих токена на платформи.

Зашто програмирање и аутоматизација посебно покрећу превирања

Кључни елемент у разумевању ове промене лежи у природи радног оптерећења које сада доминира системима вештачке интелигенције. До 2024. године, програмирање је чинило само једанаест процената укупног обима токена на OpenRouter-у, док је данас више од половине свих обрађених токена посвећено програмским задацима и аутономним токовима рада агената, где модели независно извршавају вишестепене задатке. Кинески модели су направили огроман напредак у овој области јер су посебно оптимизовани за кодирање и рад агената. Главни оперативни директор OpenRouter-а, Крис Кларк, недвосмислено је објаснио основни механизам: кинески отворени модели су стекли несразмерно снажно упориште управо у оним токовима рада заснованим на агентима које интензивно користе амерички програмери. Другим речима, то није идеолошка одлука, већ прагматичан одговор на однос цене и перформанси који је тешко надмашити за програмске задатке великог обима, понављајуће програмске задатке.

Ценовни шок који је све започео

Економска суштина овог развоја лежи у разлици у цени која је толико значајна да фундаментално мења сваки прорачун који прави финансијски менаџер. Милион токена из емисије кошта око 50 долара са врхунским моделом као што је Anthropic-ов Fable, док иста количина кошта приближно 15 долара са Moonshot-овим Kimi K3, 4,40 долара са Zhipu-овим GLM-5.2 и само 0,87 долара са DeepSeek-овим V4 Pro моделом. Ове бројке практично значе да компанија може да плати пет до шездесет пута већу цену за исти задатак, у зависности од изабраног модела. За компанију која обрађује милионе дневних захтева, ово није мали проблем, већ кључни фактор трошкова који одређује марже профита и скалабилност читавих пословних модела.

Ова динамика цена такође објашњава зашто је OpenAI смањио своје цене и до 80 процената током 2026. године. Компанија са проценом вредности од милијарду долара и огромном тржишном моћи не снижава своје цене из добре воље, већ због чистог конкурентског притиска. Када купци могу да пређу на добављача једним кликом који обавља исти задатак за делић цене, успостављеном добављачу преостаје само избор између прилагођавања цена или губитка купаца. Овај механизам је уџбенички пример класичне конкурентске економије: Чим се тржиште суочи са готово хомогеном робом где разлика у квалитету постаје маргинална за просечан случај употребе, цена клизи ка маргиналној цени најјефтинијег кредибилног добављача. Управо то тренутно видимо на тржишту моделирања језика.

Када корпорације прерачунавају своје рачуне: Конкретни примери компанија

Апстрактни подаци са тржишта добијају праву убедљиву моћ само када видите како конкретне компаније заправо реструктурирају своје интерне процесе. Платформа за трговање криптовалутама Coinbase пружа најживљи пример овога 2026. године. Генерални директор Брајан Армстронг објавио је детаљне увиде у интерну стратегију трошкова своје компаније лета 2026. године, објашњавајући да су скоро преполовили потрошњу на вештачку интелигенцију, а истовремено повећали обим коришћења. Кључна полуга била је пребацивање подразумеваних модела у интерном вештачком интелигенцијском пролазу на Zhipu-ов GLM 5.2 и Moonshot-ов Kimi 2.7 Code – два кинеска модела отвореног кода који обављају рутинске задатке као што су прегледи кода, резимеи и израда нацрта, док су скупљи, врхунски модели попут Anthropic-овог Opus-а остали резервисани за сложене задатке планирања. Вреди напоменути да ова промена није била једина мера смањења трошкова. Коинбејс је истовремено повећао стопу погодака кеша свог интерног алата за вештачку интелигенцију са 5 на 60 процената, што само по себи објашњава значајан део уштеда, јер се на поновљене упите сада може одговорити готово бесплатно из кеша уместо да се сваки пут покреће нови, скупи упит модела. Овај пример илуструје да прелазак на кинеске моделе ретко представља изоловану одлуку, већ део шире стратегије за интелигентну расподелу ресурса, где је избор модела само једна од неколико полуга.

Курсор, развојна платформа и један од најславнијих алата за развој софтвера заснованог на вештачкој интелигенцији, такође се нашао у откривајућој ситуацији у марту 2026. године. Компанија је представила свој нови модел, Composer 2, као сопствени интерни развој, хвалећи се наводно врхунским перформансама кодирања. Међутим, у року од неколико сати од његовог објављивања, пажљиви програмери су открили интерни идентификатор модела у подацима техничког одговора API-ја који је несумњиво указивао на Kimi K2.5, модел отвореног кода од Moonshot AI. Курсор је потом био приморан да јавно призна да је Composer 2 заиста заснован на Kimi K2.5 архитектури, иако је компанија нагласила да је приближно три четвртине укупне рачунарске снаге коришћене за фино подешавање коначног модела потекло из сопствене обуке, а само око четвртине засновано на оригиналној Kimi основи. Суоснивач Аман Сангер самокритично је признао да је била грешка што није поменуо Kimi фондацију у почетној објави. Овај инцидент илуструје шири образац: Многе наводно америчке иновације у области вештачке интелигенције сада су изграђене на основним кинеским моделима испод површине, без да се то комуницира споља, што посматрачи понекад описују, помало самозадовољно, као неку врсту тихог прикривања стварног технолошког порекла.

Поред ових истакнутих примера, бројне друге компаније су реструктурирале своју вештачку интелигенцију како би се ускладиле са кинеским отвореним моделима. То укључује сервис за доставу хране DoorDash, који једноставне програмске задатке препушта компанији Kimi, док критичне одлуке задржава на скупљим, врхунским моделима, као и компаније попут Snowflake и стартапа за вештачку интелигенцију Lindy, које спроводе сличне стратегије оптимизације трошкова. Према јавно доступним извештајима, софтверска компанија Siemens се ослања на обуку Qwen-а помоћу сопствених индустријских података за развој система помоћи специфичних за индустрију, уместо да гради потпуно нове основне моделе од нуле – логична економска одлука с обзиром на огромне трошкове обуке нових језичких модела.

Квази-интерно решење: Како Xpert.Digital затвара оперативне празнине у B2B маркетингу и продаји – Паметно пословање вођено садржајем - Слика: Xpert.Digital

Xpert.Digital је B2B индустријски центар вођен подацима, којим руководи Konrad Wolfenstein . Компанија делује као екстерно, квази-интерно решење за индустријске партнере, попуњавајући оперативне празнине у маркетингу, садржају и продаји – без потребе за додатним ресурсима на страни клијента.

Више информација овде:

• Квази-интерно решење: Како Xpert.Digital затвара оперативне празнине у B2B маркетингу и продаји – Паметно пословање вођено садржајем

Четири имена која треба запамтити

Да бисмо разумели тренутне промене на тржишту, морамо знати кључне играче који стоје иза овог развоја. Пре свега, ту је Qwen, који је развила кинеска технолошка компанија Alibaba, а који се сада сматра најпреузиманијим отвореним вештачким интелигенцијом на свету, са импресивним дометом од око 700 милиона преузимања. Qwen се сматра свестраним и универзалним моделом са посебним предностима у обради природног језика и анализи докумената, што га чини погодним за производњу текста, извештавање и корисничку подршку. Други модел који заслужује посебну пажњу је Kimi K3 из Moonshot AI, који је представљен у јулу 2026. године као највећи отворени модел икада објављен и по резултатима у програмским тестовима приближава се водећим власничким моделима. Посебно је погодан за развој софтвера и обраду дугих докумената, јер ради са контекстним прозором до 256.000 токена, што одговара количини текста коју модел може истовремено да обради и задржи. Као трећи модел, GLM, од кинеске компаније Zhipu AI (која сада послује под брендом Z.ai), етаблирао се као специјалиста за поуздану контролу алата и система, што га чини посебно вредним за задатке аутоматизације и радне процесе засноване на агентима. Коначно, DeepSeek се позиционира као неспорни шампион цене и перформанси на тржишту, чији модели пружају логичко резоновање и програмирање по много нижој цени од успостављених провајдера, што их чини идеалним за све задатке који се дешавају у веома великим размерама.

Питање суверенитета података и регулаторних сивих зона

Један аспект који се често потцењује у јавној дебати тиче се фундаменталне разлике између коришћења кинеског модела путем cloud API-ја оригиналног провајдера и покретања отворених тежина модела на сопственој или европској инфраструктури. Сва четири модела представљена овде – Qwen, Kimi, GLM и DeepSeek – објављена су под отвореним лиценцама. То значи да компаније могу да преузму основне математичке параметре модела и да их покрећу на сопственим серверима или код европског провајдера хостинга. У овом сценарију, сви подаци остају физички и легално код оперативне компаније, што, са становишта Опште уредбе о заштити података у Европској унији (GDPR), може бити знатно чистије подешавање него коришћење америчке cloud инфраструктуре, где подаци могу бити предмет америчког CLOUD закона. Ова разлика је кључна јер показује да су политичко порекло модела и стварни ризик по заштиту података и националну безбедност два различита питања која се често непримерено повезују у јавном дискурсу.

Истовремено, остају легитимна питања која спречавају некритичко усвајање кинеских модела. Године 2026, Конгрес САД покренуо је истраге против компанија попут Airbnb-а и Cursor-а у вези са њиховом употребом кинеских модела вештачке интелигенције. Ове истраге се не фокусирају првенствено на саме тежине отворених модела, већ на питања безбедносне ревизије, потенцијалног утицаја и стратешке зависности од технологије геополитичког ривала. Независне безбедносне процене су такође показале да неки од најчешће коришћених кинеских модела добијају релативно слабе оцене у стандардизованим безбедносним тестовима, што би могло бити посебно релевантно за компаније са строгим захтевима за усклађеност. Међутим, ове забринутости се углавном односе на употребу модела путем хостованих услуга у облаку које пружају сами кинески добављачи, а не на независно функционисање отворених тежина на европској или америчкој инфраструктури, где компаније задржавају потпуну контролу над токовима података, евидентирањем и конфигурацијом безбедности.

Стратешка логика која стоји иза комбинације модела

Посматрани примери компанија откривају јасан стратешки образац који се успоставио у професионалном дискурсу као нека врста стратегије „мреже“ – намерна расподела задатака између два супротстављена пола. Једноставни, обимни и понављајући задаци као што су резимеи текста, стандардни прегледи кода или преводилачки задаци све се више делегирају јефтиним, често кинеским моделима отвореног кода, док стратешки критични, сложени или посебно осетљиви задаци остају код скупљих, врхунских модела западних добављача. Ова подела је веома рационална са економске перспективе, јер оптимизује однос трошкова и користи сваког појединачног задатка уместо коришћења једног, обично прескупог, врхунског модела за све случајеве употребе. Сервис за доставу хране DoorDash већ примењује овај принцип у пракси систематским прослеђивањем једноставних програмских задатака компанији Kimi, док пословно критичне одлуке остају код скупљих, успостављених врхунских модела. За компаније које желе да професионализују своју структуру трошкова вештачке интелигенције, ово у крајњој линији значи удаљавање од питања који је добављач фундаментално најбољи, ка диференцираном питању који специфични задатак најбоље одговара ком моделу са којим профилом трошкова.

Шта ово значи за западну индустрију вештачке интелигенције

Прелазак на кинеске моделе отвореног кода ставља успостављене америчке добављаче пред структурну дилему која превазилази краткорочна прилагођавања цена. Компаније попут OpenAI и Anthropic годинама су градиле своје пословне моделе на претпоставци да технолошка супериорност оправдава одрживу премију цене. Међутим, када разлике у перформансама постану толико мале за већину практичних случајева употребе да више не представљају економски релевантну разлику за компаније, конкуренција се неизбежно помера ка цени. У овој трци, кинески добављачи имају структурну предност због нижих оперативних трошкова, владиних субвенција и агресивније стратегије отвореног кода. Одговор OpenAI-а смањењем сопствених цена до 80 процената је мање знак снаге него признање да његова претходна премија цене више није била одржива без одговарајућег конкурентског одговора. За целу западну индустрију вештачке интелигенције, ово означава прелазак из фазе у којој је сама иновација гарантовала довољну моћ одређивања цена у фазу у којој ефикасност трошкова, контрола инфраструктуре и специјализоване додатне услуге постају одлучујући фактор разликовања.

Предстојећа одлагања

Тренутни развој догађаја указује на то да се овај тренд неће преокренути у догледној будућности, већ да ће постати још диверзификованији. Уместо једног доминантног модела, појављује се све фрагментиранији пејзаж, у којем ниједан отворени модел не држи више од четвртине укупног тржишног удела међу отвореним моделима, што указује на здраво, конкурентно тржиште са неколико подједнако одрживих алтернатива. За компаније у Европи, а посебно за средња предузећа са ограниченим ИТ буџетима, ово представља ретку прилику да истовремено профитирају од пада трошкова и све веће технолошке зрелости, под условом да су спремне да се позабаве правним и безбедносним оквирима за рад отворених модела. Они који своју стратегију вештачке интелигенције заснивају искључиво на једном, обично америчком, добављачу данас ризикују не само прекомерне трошкове већ и стратешку зависност од тржишта које се тренутно мења брже од било ког другог технолошког сектора у скорије време. Најпрагматичнији одговор на ову неизвесност лежи у свесној диверзификацији сопственог портфолија модела, у комбинацији са јасним интерним управљањем које додељује којој класи задатака који модел и локацију хостинга.

Од видљивости до поверења: Ваш скалабилни пут са Xpert.Digital - Слика: Xpert.Digital

У индустријском B2B пословању, одрживи пословни односи ретко настају преко ноћи. Они се развијају корак по корак – кроз видљивост, професионалну релевантност, сталне тачке контакта и растуће поверење. Xpert.Digital-ов четворостепени модел се бави управо овим: нуди структурирани пут који почиње са управљивом улазном тачком и може се развити у дубљу сарадњу у развоју пословања ако је потребно.

Уместо ослањања на гласна маркетиншка обећања, овај модел ставља однос у први план. Компаније почињу са јасно дефинисаним, лако израчунатим мерама, а затим одлучују, на основу сопственог искуства, колико желе да прошире сарадњу. Кључни фактор за овај несметан процес изградње поверења: Платформа потпуно избегава досадне рекламне огласе, тако да уреднички фокус остаје искључиво на стручности компанија.

Више информација овде:

• Од видљивости до поверења: Ваш скалабилни пут са Xpert.Digital

☑️ Наш пословни језик је енглески или немачки

☑️ НОВО: Преписка на вашем матерњем језику!

Konrad Wolfenstein

Ја и мој тим смо срећни што вам можемо бити на располагању као ваш лични саветник.

Можете ме контактирати попуњавањем контакт форме овде wolfenstein@xpert.digital:или ме једноставно позовите на +49 7348 4088 965. Моја имејл адреса је

Радујем се нашем заједничком пројекту.

☑️ Подршка малим и средњим предузећима у стратегији, консултацијама, планирању и имплементацији

☑️ Креирање или реорганизација дигиталне стратегије и дигитализације

☑️ Проширење и оптимизација међународних продајних процеса

☑️ Глобалне и дигиталне B2B платформе за трговање

☑️ Пионирски развој пословања / Маркетинг / Односи с јавношћу / Сајмови

Нова димензија дигиталне трансформације са „Управљаном вештачком интелигенцијом“ – платформа и B2B решење | Xpert Consulting - Слика: Xpert.Digital

Овде ћете сазнати како ваша компанија може брзо, безбедно и без високих баријера за улазак имплементирати прилагођена решења за вештачку интелигенцију.

Управљана AI платформа је ваше свеобухватно и безбрижно решење за вештачку интелигенцију. Уместо да се бавите сложеном технологијом, скупом инфраструктуром и дуготрајним процесима развоја, добијате готово решење прилагођено вашим потребама од специјализованог партнера – често у року од само неколико дана.

Кључне предности на први поглед:

⚡ Брза имплементација: Од идеје до апликације спремне за употребу за дане, а не месеци. Нудимо практична решења која стварају тренутну додату вредност.

🔒 Максимална безбедност података: Ваши осетљиви подаци остају код вас. Гарантујемо безбедну и усклађену обраду без дељења података са трећим лицима.

💸 Без финансијског ризика: Плаћате само за резултате. Велика почетна улагања у хардвер, софтвер или особље су потпуно елиминисана.

🎯 Фокусирајте се на свој основни посао: Концентришите се на оно што најбоље радите. Ми се бринемо о целокупној техничкој имплементацији, раду и одржавању вашег вештачке интелигенције.

📈 Спремно за будућност и скалабилно: Ваша вештачка интелигенција расте са вама. Обезбеђујемо континуирану оптимизацију и скалабилност и флексибилно прилагођавамо моделе новим захтевима.

Више информација овде:

• Решење за управљану вештачку интелигенцију - Индустријске услуге вештачке интелигенције: Кључ конкурентности у секторима услуга, индустрије и машинства