Kinas AI-ambitioner sätts på prov: Varför miljarder i investeringar går till spillo

Mer än bara ett chipkrig: Den verkliga anledningen till att Kinas AI-offensiv stannar av

Folkrepubliken Kina strävar med en svindlande beslutsamhet efter sitt mål att bli världens ledande supermakt inom artificiell intelligens år 2030. Medan officiella uttalanden frammanar en ljus framtid där 90 procent av ekonomin drivs med hjälp av AI och intelligenta system genomsyrar alla aspekter av samhället, framträder en betydligt mer komplex bild bakom kulisserna. Kinas AI-offensiv brottas med grundläggande strukturella problem som sträcker sig långt bortom de mycket omtalade amerikanska restriktionerna för chipexport. En kompetensbrist på över fem miljoner yrkesarbetare, en fragmenterad teknisk infrastruktur, dramatiska regionala ojämlikheter och en förestående marknadskonsolidering utgör existentiella utmaningar för Pekings ambitiösa planer.

Parallellerna till Tysklands problem med energiomställningen är slående. Precis som Tyskland riskerar att misslyckas med sin digitala framtid på grund av bristande nätkapacitet, brottas Kina med en annan typ av infrastrukturell obalans. Medan datacenter inte kan byggas i Frankfurt på grund av brist på elanslutningar, står toppmoderna anläggningar i västra kinesiska provinser i stort sett tomma eftersom nedströms infrastruktur, humankapital och praktisk efterfrågan saknas. I båda fallen avslöjas en grundläggande sanning om modern teknikpolitik: Gigantiska investeringar i enskilda komponenter blir ineffektiva om det övergripande systemet inte utvecklas konsekvent.

Lämplig för detta:

• Kina och Neijuan av systematiska överinvesteringar: Statskapitalism som tillväxtaccelerator och strukturell fälla

Talangfällan

Den kanske mest kritiska svagheten i Kinas AI-strategi är den dramatiska bristen på kvalificerad arbetskraft. Ministeriet för mänskliga resurser och social trygghet uppskattar skillnaden till över fem miljoner människor, med ett häpnadsväckande utbuds-till-efterfrågan-förhållande på ett till tio. Under första halvåret 2025 exploderade jobbannonserna för AI-relaterade tjänster med 37 procent jämfört med samma period föregående år. Robotingenjörer och algoritmutvecklare var särskilt efterfrågade, med jobbannonser för dessa tjänster som ökade med över 50 procent. Dessa siffror dokumenterar inte en sund expansion, utan snarare en desperat kapplöpning om knappa resurser.

McKinsey förutspår att Kinas efterfrågan på AI-experter kommer att öka till sex miljoner år 2030, medan inhemska universitet och återvändande kineser från utlandet i bästa fall kan tillhandahålla två miljoner. Detta skapar ett gap på fyra miljoner högkvalificerade arbetare, och det kommer sannolikt att öka ytterligare eftersom Kinas födelsetal har minskat i åratal. FN förutspår att befolkningen i arbetsför ålder kommer att krympa med 180 miljoner år 2050 jämfört med 2023, samtidigt som befolkningen åldras snabbt. Medelåldern för arbetskraften kommer att stiga till över 45 år. Kina befinner sig därmed i en demografisk kläm mellan tillväxtekonomier som Vietnam och åldrande industrialiserade länder som Japan.

En ytlig blick kan få en att anta att Kina har ett överflöd av akademiker. Kinesiska universitet producerar faktiskt cirka 1,4 miljoner akademiker inom STEM årligen. Verkligheten avslöjar dock en kvalitativ skillnad. Verkligt banbrytande forskning och utveckling av frontlinjemodeller kräver främst doktorander. Produktionen av AI-utbildade doktorander är fortfarande relativt låg, vilket leder till hård konkurrens om tillgängliga topptalanger. Erfarna maskininlärningsforskare hos teknikjättar har nu sjusiffriga löner i yuan. Mindre startups rapporterar att kritiska forsknings- och utvecklingspositioner förblir vakanta i månader, vilket kraftigt försenar produktutvecklingen.

Problemet förvärras av AI-integrationens specifika karaktär. Till skillnad från den mobila revolutionen på 2010-talet, då kärnteknologierna redan var funktionella och kapital främst behövdes för användarförvärv och logistikutbyggnad, kräver AI-implementering kontinuerlig, kontextspecifik forskning och utveckling. Ett sjukhus kan inte bara installera ChatGPT och prata om AI-driven hälso- och sjukvård. Det tar månader eller år av utveckling att hantera medicinska arbetsflöden, regelefterlevnad och integration med befintliga system. Utan patientkapital som är villigt att finansiera dessa fleråriga utvecklingscykler stannar de flesta AI-plus-projekt av innan de löser de centrala implementeringsutmaningarna.

Bristen på tvärvetenskaplig expertis visar sig vara särskilt problematisk. En studie från 2024 av Renmin University visade att Kina lider av brist på topptalanger, särskilt AI-forskare och yrkesverksamma med branschövergripande expertis. Att integrera AI i traditionella industrier kräver individer med både djupgående teknisk förståelse och djupgående branschkunskap. Ett jordbruks-AI-system behöver utvecklare som förstår agronomi. En finansiell AI kräver experter som är bekanta med regelkrav. Dessa tvärvetenskapliga färdigheter är sällsynta globalt, men särskilt i Kina.

Företag svarar med olika strategier. Vissa rekryterar aggressivt utomlands, lättar på hukou-restriktionerna och försöker ta tillbaka talanger från utlandet. Andra investerar kraftigt i interna utbildningsprogram. Regeringen främjar utvidgningen av AI-läroplaner vid universitet. Över femhundra kinesiska universitet har etablerat AI-utbildningsprogram sedan 2018. Kulturella och utbildningsmässiga förändringar tar dock tid. Även med snabbare insatser kommer talanggapet att belasta det kinesiska AI-ekosystemet under det kommande decenniet.

Den geopolitiska dimensionen förvärrar problemet ytterligare. Medan kinesiska universitet gör betydande framsteg inom AI-utbildning fortsätter globala teknikhubbar att locka till sig topptalanger. Osäkerhet som härrör från statlig reglering, ideologisk kontroll och upplevda begränsningar av den akademiska friheten får vissa talanger att migrera utomlands eller stanna kvar där. Även om Kina har 47 procent av världens ledande AI-forskare och 50 procent av AI-patenten, kan dessa imponerande siffror inte maskera det faktum att den stora efterfrågan vida överstiger alla tillgängliga resurser.

Infrastrukturkris trots massiva investeringar

Kinas AI-infrastruktur utgör en paradox av monumentala proportioner. Å ena sidan tillkännagav eller byggde landet över 250 nya datacenter för artificiell intelligens mellan 2023 och 2024. Offentliga och privata investerare satsade miljarder på att utöka den digitala infrastrukturen. Å andra sidan rapporterar lokala källor att upp till 80 procent av denna nyskapade datorkapacitet förblir outnyttjad. Utnyttjandegraden för många smarta datacenter ligger på 20 till 30 procent. Anläggningar som kostar miljarder står till stor del stilla, medan deras operatörer desperat letar efter kunder och de löpande kostnaderna för kylning, el och underhåll anstränger deras balansräkningar.

Denna bisarra situation är ett resultat av en kombination av politiskt tryck, spekulativa överdrifter och grundläggande felkalkyleringar. Efter att bostadsbubblan sprack och den covid-inducerade ekonomiska nedgången sökte lokala myndigheter desperat efter nya tillväxtdrivare. Entusiasmen kring ChatGPT i slutet av 2022 fick AI att framstå som den ideala kandidaten. År 2023 föreslogs över 500 datacenterprojekt över hela landet. Lokala myndigheter främjade aggressivt dessa initiativ i hopp om att stärka sina regionala ekonomier. Statligt ägda företag, statligt anslutna investeringsfonder, såväl som privata företag och investerare omfamnade entusiastiskt den förmodat gyllene framtiden.

Men som vanligt med förhastade projekt saknades ofta realistisk planering. Många anläggningar byggdes utan hänsyn till faktisk efterfrågan eller tekniska standarder. Ingenjörer med relevant erfarenhet var en bristvara, och många chefer förlitade sig på mellanhänder som blåste upp prognoser eller utnyttjade upphandlingsprocesser för att säkra subventioner. Som en konsekvens av detta levde många nya datacenter inte upp till förväntningarna, var dyra att driva, svåra att fylla och tekniskt irrelevanta för moderna AI-arbetsbelastningar.

Lämplig för detta:

• AI -boom i Kina eller spricker AI -bubblan nu? Hundratals nya datacentra är tomma

Ett centralt problem ligger i den typ av infrastruktur som byggs. Många datacenter utformades för att träna stora språkmodeller och placerades följaktligen i de västra provinserna med deras billigare energi. Detta överensstämde med Eastern Data Western Computing Initiative, som syftade till att flytta databehandling från de överbelastade storstadsområdena i öster till de resursrika regionerna i väster. Men när efterfrågan skiftade från ren modellträning till inferens – den praktiska tillämpningen av tränade modeller – visade sig många västerländska anläggningar vara dåligt positionerade. Inferens kräver vanligtvis andra hårdvarukonfigurationer – snabbare, mer responsiva chips som prioriterar låg latens och effektivitet framför ren datorkraft. Dessutom måste inferens ske nära slutanvändarna, dvs. i de stora städerna i öster. Därför är västerländska datacenter ofta byggda för fel uppgifter och placerade på fel platser.

Som svar tillkännagav Peking byggandet av ett slutledningsfokuserat datacenter i Wuhu, en sydöstlig prefektur, för att betjäna stora urbana marknader som Shanghai, Hangzhou och Nanjing. Men detta är bara en droppe i havet. Felallokeringen av resurser till olämplig infrastruktur har bundit miljarder i kapital som kunde ha använts mer produktivt någon annanstans. Vissa projekt hade uppenbarligen aldrig avsikten att generera vinst genom faktisk datorkraft. Flera rapporter och insiders bekräftar att vissa företag använde AI-datacenter för att kvalificera sig för statligt subventionerad grön energi eller markavtal. I vissa fall såldes öronmärkt el tillbaka till nätet medan byggnaderna förblev oanvända. I slutet av 2024 siktade de flesta aktörer i branschen på att dra nytta av politiska incitament snarare än av genuint AI-arbete.

Brist på hårdvara förvärrar situationen ytterligare. Trots massivt statligt stöd för inhemsk chiputveckling är kinesiska AI-företag fortfarande starkt beroende av utländsk teknik. USA kontrollerar över 70 procent av den globala datorkraften och använder exportkontroller för att begränsa Kinas tillgång till avancerade chip som Nvidias H100 och kritisk förpackningsteknik. Kinas utbud av AI-chip förväntas överstiga 10 miljarder dollar år 2025. Inhemska alternativ som Huaweis Ascend 910B halkar efter i prestanda för att träna stora språkmodeller. Dessutom kräver avancerade AI-kluster inte bara chip, utan högkonstruerade sammankopplingar som spänner över tiotusentals processorer. Amerikanska företag fortsätter att vara ledande inom systemnivådesign.

Kinesiska företag köpte nästan en miljon Nvidia HGX H20-processorer bara under 2024. Detta beroende kvarstår eftersom Nvidias stora leveranskapacitet och mogna CUDA-programvaruuppsättning skapar ett hönan-och-ägget-problem för Kinas AI-industri. Inhemsk hårdvara saknar både volym och utvecklarstöd. DeepSeek försökte träna sin R2-modell på Huaweis Ascend-chip men var tvungna att tillgripa Nvidia-hårdvara på grund av prestandainstabilitet, svagare sammankopplingar och CANN:s omognad. Även om kinesiska tillverkare skulle kunna översvämma marknaden med Ascend NPU:er eller Moore Threads GPU:er, gör en svag programvaruuppsättning dem oattraktiva för utvecklare.

Programvaruekosystemet för kinesiska AI-chip är betydligt svagare än dess västerländska motsvarighet. Nvidias CUDA drar nytta av över femton års dokumentation och förfining, en stor användarbas och robust integration med populära maskininlärningsramverk som PyTorch och TensorFlow. Huaweis CANN-ramverk introducerades först 2019, tolv år efter CUDA. Utvecklare beskriver det ofta som buggigt, instabilt och dåligt dokumenterat, med frekventa körtidskrascher och begränsad tredjepartsintegration. Dessa problem gör inte storskaliga träningskörningar på kinesisk hårdvara omöjliga, men de gör dem betydligt dyrare.

Bristen på gemensamma standarder bland olika kinesiska chipleverantörer fragmenterar marknaden ytterligare. Varje leverantör har sin egen inkompatibla lågnivåmjukvarustack. Vanliga AI-ramverk stöder främst Nvidia-chip. Inhemska AI-chip måste anpassas till flera ramverk, och varje ramverksuppgradering kräver upprepad anpassning. Detta leder till saknade operatorer och optimeringar för stora modeller, vilket förhindrar modeller från att köras eller gör dem ineffektiva, precisionsavvikelser på grund av skillnader i arkitektur och programvaruimplementering, och höga porteringskostnader för att möjliggöra storskalig modellträning på inhemska chip.

Model-Chip Ecosystem Innovation Alliance, som grundades sommaren 2025, försöker ta itu med detta problem. Den förenar Huawei, Biren Technologies, Enflame, Moore Threads och andra med målet att bygga en helt lokaliserad AI-stack som kopplar samman hårdvara, modeller och infrastruktur. Framgången hänger på att uppnå interoperabilitet genom delade protokoll och ramverk och minska ekosystemfragmenteringen. Även om det kan vara utmanande att förena lågnivåprogramvara på grund av olika arkitekturer, verkar standardisering på mellannivå mer realistisk. Genom att fokusera på gemensamma API:er och modellformat hoppas gruppen kunna göra modeller portabla över inhemska plattformar. Utvecklare skulle kunna skriva kod en gång och köra den på vilken kinesisk accelerator som helst. Men tills dessa standarder verkligen existerar innebär fragmentering att varje företag måste ta itu med flera problem samtidigt på flera fronter på en mättad marknad.

Huawei gjorde CANN öppen källkod i början av augusti 2025, möjligen som en del av sitt engagemang i den nya alliansen eller som ett generellt försök att göra sin Ascend 910-serie till den plattform som kinesiska företag föredrar. Fram till dess distribuerades Huaweis AI-verktygssats för Ascend NPU:er i begränsad form. CANNs mognad ligger efter CUDA, främst för att det inte fanns någon bred, stabil installerad bas av Ascend-processorer utanför Huaweis egna projekt. Utvecklare följer skalan, och CUDA blev dominerande eftersom miljontals Nvidia GPU:er hade levererats och var allmänt tillgängliga, vilket motiverade investeringar i trimning, bibliotek och community-stöd. Huawei och andra kinesiska utvecklare kan inte leverera miljontals Ascend NPU:er eller Biren GPU:er på grund av amerikanska sanktioner.

Energiinfrastrukturen visar en blandad bild. Kina har byggt ut sitt elnät åttio gånger snabbare än USA och är världsledande inom sol-, vind- och vattenkraftkapacitet. Dessa massiva investeringar i förnybar energi är avsedda att göra AI-skalning hållbar. Eastern Data Western Computing Initiative flyttar databehandling till energirika och landrika västra regioner, drivna av vind- och solenergi. Målet är inte bara att minska kostnaderna utan också att skapa en mer robust och hållbar infrastruktur. Miljontals IT-rack förväntas vara installerade i slutet av den fjortonde femårsplanen år 2025.

Medan västra regioner erbjuder rikliga vind- och solresurser och lägre elpriser, halkar de ofta efter i infrastrukturutvecklingen. Utmaningen ligger i att effektivt kombinera de rikliga gröna energiresurserna i de mindre utvecklade västra regionerna med de växande databehandlingsbehoven i öst. Datorbehoven är koncentrerade till de östra regionerna, där självförsörjningen av förnybar energi är under 40 procent, medan västra regionerna har 70 procent av Kinas installerade kapacitet för förnybar energi. Tencent planerar att placera sitt största smarta datacenter i västra Kina i Ningxia, delvis på grund av de lägre elpriserna. Företag tenderar att träna sina storskaliga språkmodeller i västra provinser på grund av lägre elkostnader, men baserar sina applikationsorienterade datacenter i öster, där en större kundbas möjliggör snabbare feedback på sina applikationer.

Medan västerländska regioner erbjuder låga elkostnader, gör brister i transport-, kommunikations- och talangstödssystem det svårt att attrahera och behålla högteknologisk personal. Många västerländska datacenter står stilla i väntan på en boom i nedströmsapplikationer. En anställd hos en molnleverantör bekräftade att utnyttjandegraden för kinesiska smarta datacenter är under 30 procent.

Vår Kina-expertis inom affärsutveckling, försäljning och marknadsföring - Bild: Xpert.Digital

Branschfokus: B2B, digitalisering (från AI till XR), maskinteknik, logistik, förnybar energi och industri

Mer om detta här:

• Xpert Business Hub

Ett ämnesnav med insikter och expertis:

• Kunskapsplattform om global och regional ekonomi, innovation och branschspecifika trender
• Insamling av analyser, impulser och bakgrundsinformation från våra fokusområden
• En plats för expertis och information om aktuell utveckling inom näringsliv och teknologi
• Ämnesnav för företag som vill lära sig om marknader, digitalisering och branschinnovationer

Regional splittring förvärrar klyftan

De geografiska skillnaderna i Kinas AI-utveckling replikerar och förvärrar befintliga ekonomiska ojämlikheter. Provinser på östkusten som Guangdong, Jiangsu, Zhejiang och Shanghai har länge haft ledande positioner, där Guangdong uppvisar särskilt stark utvecklingsdynamik. Shanghai och Peking har bibehållit en hög koncentration av AI-aktiviteter tack vare politiskt stöd och teknisk forskning och utvecklingskapacitet. Centrala regioner som Hubei, Henan och Shandong har gradvis skiftat till ett mellanliggande intervall, vilket tyder på en stadig förbättring. Västra provinser som Qinghai, Tibet och Gansu ligger dock fortfarande på en låg nivå totalt sett. Trots vissa förbättringar är skillnaden till den östra regionen fortfarande tydlig, och problemet med obalanserad regional utveckling kvarstår.

Från 2014 till 2022 uppvisade nivån av AI i Kina en betydande trend av förbättring och regional expansion över tid. År 2014 var den övergripande nivån av AI-utveckling i landet låg, där endast de östra kustprovinserna visade enastående prestanda och demonstrerade dessa regioners tidiga fördelar inom AI. Samtidigt hade de centrala och västra regionerna en sen start totalt sett, och deras utvecklingsnivå var generellt låg. År 2022 hade landets AI-nivå förbättrats avsevärt, där Yangtzeflodsdeltat och Bohai-marginalen blev de viktigaste drivkrafterna för tillväxt. Peking, Tianjin och Hebei visade stark utvecklingsmomentum, medan den västra regionen, om än på en lägre utvecklingsnivå, uppvisade en tydlig uppåtgående trend.

En studie om inkomstskillnader på grund av AI fann att AI:s inverkan på inkomstskillnader är starkast i den nordöstra regionen, följt av den västra regionen, medan effekterna är relativt mindre i de centrala och östra regionerna. AI förvärrar inkomstskillnaderna avsevärt genom industriella strukturella förbättringar och teknisk innovation. Den regionala heterogeniteten visar att AI inte fungerar som en utjämnare utan snarare förstärker befintliga fördelar. Provinser med stark digital infrastruktur, tillgång till kapital och talangpooler gynnas oproportionerligt mycket, medan underutvecklade regioner hamnar ytterligare efter.

Den digitala klyftan mellan stad och landsbygd förvärrar ytterligare dessa skillnader. Trots den senaste tidens regeringars ansträngningar att påskynda utvecklingen av digital landsbygdsinfrastruktur inom ramen för att sträva efter att återuppliva landsbygden i Kina, baserat på framgångar inom fattigdomsminskning, kvarstår problemet med den digitala klyftan. När det gäller finansiella investeringar ligger de medel som anslås till digital landsbygdsinfrastruktur betydligt efter de som anslås till stadsområden. Enligt uppgifter uppgår Kinas finanspolitiska och sociala investeringar i jordbruks- och landsbygdsinformatisering på länsnivå endast till tretton miljoner yuan respektive trettio miljoner yuan, vilket resulterar i en total utvecklingsnivå för informationsutveckling på endast trettiosju, nio procent.

Det finns en betydande skillnad i hårdvarudistribution mellan landsbygds- och stadsområden, vilket omfattar variationer i digitala resurser, infrastruktur, nätverksutrustning och basstationer. År 2022 nådde Kina en milstolpe på 2,3 miljoner 5G-basstationer över hela landet. Antalet 5G-basstationer på landsbygden ligger dock avsevärt efter det nationella genomsnittet, vilket ytterligare vidgar den digitala klyftan. Samtidigt har målet att tillhandahålla likvärdig nätverkstäckning och hastighet i både landsbygds- och stadsområden ännu inte uppnåtts helt.

Under covid-19-pandemin blev skillnaderna i utvecklingen av hårdvaruinfrastruktur ännu mer uttalade. Ett slående exempel är en tibetansk universitetsstudent som bor i Linzhou i den autonoma regionen Tibet, som tvingades köra motorcykel i tjugo minuter till foten av ett berg och sedan klättra upp till toppen i minusgrader för att delta i onlinekurser. Denna anekdot belyser den skarpa obalansen i utvecklingen av digital hårdvara mellan landsbygd och stad.

Bristen på datacenter på läns- och kommunnivå, vilka är avgörande för att upprätthålla effektiva digitala applikationssystem, hindrar utvecklingen av generativ AI-teknik på landsbygden. Denna situation påminner om ordspråket "Inte ens den skickligaste hemmafrun kan laga mat utan ris", vilket belyser det grundläggande behovet av dessa datacenter för att främja den digitala utvecklingen på landsbygden.

Ur perspektivet för programvaruorganisationer som utgör den "mjuka kraften" inom landsbygdens digitala utveckling, lider landsbygdens digitala programvara av brister i digital kompetens, talangförvärv och styrning jämfört med stadsområden. Å ena sidan, influerad av traditionella, egennyttiga tankesätt som är rådande i småbrukarsamhällen och förvärrad av den inneboende eftersläpningen i landsbygdens digitala framsteg, finns det en anmärkningsvärd brist på entusiasm bland landsbygdsbefolkningen att aktivt engagera sig i generativa AI-tjänster för att revitalisera landsbygden i Kina. Dessutom intensifierar den betydande migrationen av landsbygdsarbetskraften, vilket resulterar i att äldre, utsatta individer, kvinnor och barn utgör den primära arbetskraften på landsbygden, fenomenet med avfolkning av landsbygden, avfolkning och befolkningsåldrande, vilket påverkar landsbygdsbefolkningen, ekonomin, samhället och den övergripande utvecklingen.

En undersökning som genomfördes i landsbygdsområden som ännu inte har implementerat elektronisk styrning av byfrågor visade att 84,13 procent av bytjänstemännen angav "den höga andelen äldre bybor, vilket hindrar teknikimplementering" som det främsta hindret. Dessa kombinerade faktorer hämmar avsevärt implementeringen och marknadsföringen av generativ AI-teknik i landsbygdsområden.

Regionala skillnader är också tydliga i AI-indexet. En nyligen genomförd studie utvecklade ett omfattande index för artificiell intelligens med sju primära dimensioner, utformat för analys på provinsiell nivå och branschspecifik nivå. Jämförelsen mellan Kina och USA visar att, inom ett enhetligt ramverk, överstiger USA:s sammansatta poäng det kinesiska poängen på 59,4 med 68,1. Att dela upp Kina i sju huvudområden för att skapa ett subnationellt index avslöjar tydliga regionala skillnader i Kinas AI-utveckling: de norra, östra och södra regionerna leder i sammansatta poäng, medan de centrala och västra regionerna halkar avsevärt efter, vilket belyser effekterna av regional koncentration av innovation och industriella resurser.

Denna geografiska fragmentering har långtgående konsekvenser. Den skapar olika hastigheter av ekonomisk omvandling, där ledande regioner snabbt går vidare till kunskapsbaserade ekonomier, medan regioner som släpar efter fastnar i traditionell tillverkning och jordbruk. Den förvärrar sociala spänningar i takt med att inkomstskillnaderna mellan regionerna ökar. Den komplicerar nationell samordning, eftersom olika provinser har varierande utvecklingsnivåer och prioriteringar. Och den skapar ineffektiv resursallokering, där toppmoderna datacenter står overksamma i avlägsna västra provinser medan storstäder i öst kämpar om kapacitet.

Lämplig för detta:

• Kinas ekonomi i krisen? Strukturella utmaningar av en tillväxtnation

Överkapacitetskrisen och trycket att konsolidera

Den entusiastiska byggboomen 2023 och 2024 har ställt Kina inför en dramatisk överkapacitetskris. Över 500 datacenterprojekt föreslogs enbart under 2023, varav minst 150 förväntas vara i drift i slutet av 2024. Denna utveckling återspeglar ett välkänt mönster i Kinas ekonomiska utveckling. När centralregeringen prioriterar en sektor som strategisk, rusar lokala myndigheter och företag in i den med överdriven iver, ofta utan att beakta faktiska behov eller rationell planering. Resultatet blir regelbundet överinvesteringar, överkapacitet och en smärtsam konsolideringsfas.

Bilindustrin erbjuder ett lärorikt parallellt projekt. Omkring 140 företag konkurrerar inom denna sektor, varav endast ett fåtal är lönsamma och en tredjedel uppvisar kapacitetsutnyttjandegrader under 20 procent. För att förhindra lokala arbetsförluster hjälper regionala myndigheter ändå även kämpande leverantörer att hålla sig flytande genom subventioner och andra former av stöd. Marknadskonsolideringen har därför avtagit, priskrig har brutit ut och producenter är under press att öka exporten till mer lönsamma marknader. Samtidigt håller eran av lättillgängliga exportmarknader på att blekna. USA förbjöd nästan all kinesisk fordonsimport av nationella säkerhetsskäl under Biden-administrationen, och EU införde tullar på kinesiska elfordon förra året.

AI-infrastruktur följer en liknande utveckling. Den nationella utvecklings- och reformkommissionen ingrep med strängare regleringar. Nya projekt måste nu uppfylla specifika användningskriterier och lämna in köpeavtal innan de får godkännande. Dessutom är lokala myndigheter förbjudna att initiera småskalig datorinfrastruktur om de inte kan tillhandahålla en tydlig ekonomisk motivering. Offentlig upphandling nådde 24,5 miljarder yuan, ungefär 3,4 miljarder dollar, enbart under 2024, med ytterligare 12,4 miljarder yuan öronmärkta för 2025. Trots robusta statliga investeringar ligger de rapporterade användningsgraderna fortfarande mellan 20 och 30 procent, vilket äventyrar både ekonomisk lönsamhet och energieffektivitet.

Under de senaste arton månaderna har fler än 100 projekt övergivits, en betydande ökning jämfört med bara 11 år 2023. Denna dramatiska ökning av inställda projekt signalerar en verklighetskontroll. Investerare och operatörer inser att många av dessa anläggningar aldrig kommer att bli lönsamma. Den inledande krisen, som drivits på av hypen kring generativ AI efter ChatGPT:s lansering i slutet av 2022, har förvandlats till en lönsamhetskris. GPU-leasingmarknaderna har kollapsat. Anläggningar som kostar miljarder dollar är nu underutnyttjade, avkastningen sjunker kraftigt och många anläggningar har blivit föråldrade innan de ens var fullt operativa på grund av förändrade marknadsförhållanden.

I juli 2025 varnade president Xi Jinping uttryckligen för överinvesteringar i AI och upprepade sin tidigare oro över överdrivna investeringar från lokala myndigheter. Kommentarerna understryker beslutsfattarnas önskan att undvika en upprepning av den överkapacitet som setts i andra framväxande industrier, såsom elfordon, vilket bidrog till deflationstryck. Även om statsplaneraren inte specificerade vilken del av sektorn som kräver återhållsamhet, har investeringarna varit särskilt uttalade globalt i byggandet av datacenter som ligger till grund för AI-utvecklingen. En avmattning i denna expansion skulle påverka leverantörer av chips, nätverksutrustning och andra viktiga serverkomponenter, från Cambricon Technologies Corp. till Lenovo Group Ltd. och Huawei Technologies Co.

Den 29 augusti 2025 betonade statsrådet behovet av att säkerställa "ett ordnat flöde av talang, kapital och andra resurser". Zhang Kailin, en tjänsteman vid den nationella utvecklings- och reformkommissionen, berättade för reportrar vid en briefing att regeringen skulle uppmuntra provinser att utveckla AI på ett samordnat och kompletterande sätt. Målet är att utnyttja deras unika styrkor för att främja tillväxt utan att duplicera insatser. "Vi kommer beslutsamt att undvika oordnad konkurrens eller en 'följ-massan'-strategi", sa Zhang. Utveckling bör baseras på lokala fördelar, resurser och industriella grunder.

Programvarumarknaden återspeglar liknande konsolideringsdynamik. Kinas cyberspaceadministration godkände en lista med över 180 stora språkmodeller för allmänt bruk senast i augusti 2024, vilket illustrerar det breda spektrumet av kinesiska teknikföretag som tävlar om inhemska marknadsandelar. Dessa företag konkurrerar inte bara om en del av marknaden utan också om finansiering mitt i en ekonomisk avmattning och en nedgång i Kinas riskkapitalindustri. Workshopdeltagarna betonade att även om många kinesiska startups har lockat till sig investeringar från stora teknikföretag som Alibaba och Tencent, är många investerare fortfarande skeptiska till AI-startups förmåga att generera intäkter på kort sikt. I sitt sökande efter ekonomiskt produktiva investeringar försöker många kinesiska riskkapitalföretag diversifiera sin risk genom resurspoolning, vilket tyder på en mer spridd finansieringsmiljö.

Med tanke på både finansierings- och hårdvarubegränsningar för kinesiska AI-utvecklare föreslog deltagarna att Kina skulle kunna lyckas utveckla ett fåtal företag eller AI-labb genom resurspoolning, men dessa insatser måste vara selektiva och riktade, vilket minskar sannolikheten för betydande avkastning. I slutändan föreslog deltagarna att denna miljö sannolikt kommer att leda till ökad branschkonsolidering på Kinas AI-marknad.

Du Hai, en senior chef på Baidus molnavdelning, förutspådde att detta kommer att driva marknadskonsolidering. De tolv eller så inhemska AI-chipföretag som för närvarande är aktiva kommer sannolikt att krympa till tre eller fyra olika läger. ”Vinnarna kommer att vara de vars chip kan stödja det bredaste utbudet av modeller – eller möjliggöra en fantastisk app som blir de facto standard.”

Gartner förutspår att GenAI-tekniklandskapet år 2029 kommer att konsolideras till 75 procent färre aktörer i takt med att hyperskalare och SaaS-plattformsleverantörer expanderar och hybridmolnleverantörer absorberar. Detta är inte marknadsspekulation, utan den oundvikliga konsekvensen av ekonomiska krafter som redan omformar branschen. Parallellerna till historisk infrastrukturutveckling är slående. Gartner identifierar att vi går från en period av leverantörsfragmentering till konsolidering genom förvärv och marknadsstörningar. Precis som elindustrin utvecklades från tusentals lokala generatorer till en handfull stora energibolag, följer AI samma väg.

Riskkapitalfinansieringen för kinesiska AI-startups minskade med nästan 50 procent jämfört med föregående år i början av 2025, vilket återspeglar en bredare försiktighet bland investerare mitt i trög tillväxt, osäkerhet kring regulatoriska åtgärder och geopolitiska spänningar. Bara under andra kvartalet sjönk finansieringen till endast 4,7 miljarder dollar, den lägsta nivån på ett decennium. Denna investeraroro drevs delvis av den kinesiska regeringens demonstrerade vilja att kväva innovation i frontlinjen i namn av fördubblingsåtgärder för att bevara ideologisk renhet.

Resten av den kinesiska marknaden, även om den ger blandade signaler, ger ytterligare anledning till pessimism. Fastighetssektorn har kollapsat, ungdomsarbetslösheten överstiger 17 procent och konsumentförtroendet minskar. Den geopolitiska situationen hjälper inte heller, med exportkontroller som fortfarande påverkar Kinas tekniksektor, tullar som hotar den bredare ekonomin och ideologiskt drivna, kontrollfokuserade strategier som avskräcker de flesta investerare. Denna finansieringskris utgör ett särskilt problem för AI-utbyggnaden. Utan tålmodigt kapital som är villigt att finansiera dessa fleråriga utvecklingscykler kommer de flesta AI-plus-projekt att stanna av innan de tar itu med centrala implementeringsproblem.

Dra nytta av Xpert.Digitals omfattande, femfaldiga expertis i ett heltäckande tjänstepaket | FoU, XR, PR och optimering av digital synlighet - Bild: Xpert.Digital

Xpert.Digital har djup kunskap i olika branscher. Detta gör att vi kan utveckla skräddarsydda strategier som är anpassade efter kraven och utmaningarna för ditt specifika marknadssegment. Genom att kontinuerligt analysera marknadstrender och bedriva branschutveckling kan vi agera med framsyn och erbjuda innovativa lösningar. Med kombinationen av erfarenhet och kunskap genererar vi mervärde och ger våra kunder en avgörande konkurrensfördel.

Mer om detta här:

• Använd 5 -Fold -kompetensen hos Xpert.digital i ett paket - från 500 €/månad

Framtidsscenarier mellan eufori och desillusionering

Spännvidden av framtida prognoser för Kinas AI-industri kunde knappast vara större. Optimistiska röster som Morgan Stanley förutspår att kinesiska AI-investeringar kan gå med break-even år 2028 och generera en avkastning på 52 procent på investerat kapital år 2030. Kärnindustrin i AI kan bli en marknad värd 140 miljarder dollar år 2030. Denna uppskattning hoppar till 1,4 biljoner dollar när relaterade sektorer som infrastruktur och komponentleverantörer inkluderas. AI kan ge ytterligare en skjuts till Kinas långsiktiga BNP-tillväxt, vilket motverkar faktorer som en åldrande arbetskraft och en avtagande produktivitetstillväxt. Under de kommande två till tre åren kan AI bidra med ytterligare 0,2 till 0,3 procentenheter till Kinas årliga tillväxt.

Den globala marknaden för humanoida robotar kan nå fem biljoner dollar år 2050, med en miljard enheter i bruk, varav trettio procent i Kina. Kinas effektivitetsdrivna och lågkostnadsbaserade strategi skapar en annan väg till avkastning på investeringar. Den kostnadsfördel som företag som DeepSeek – som utvecklar inflytelserika modeller för så lite som fem, sex miljoner dollar – har visat – skulle kunna göra det möjligt för kinesiska företag att penetrera globala marknader som inte har råd med eller är ovilliga att anamma västerländska lösningar.

De kommande sex till tolv månaderna kommer att vara en kritisk period för kinesiska AI-företag, eftersom ett ökande antal företagsimplementeringar som försöker lösa verkliga problem kommer att börja visa produktivitetsvinster. På lång sikt skulle humanoider, eller människoliknande robotar som drivs av AI, kunna användas i stor utsträckning för industriella, kommersiella och hushållsändamål. På längre sikt kommer AI-revolutionen att leda till en produktivitetsökning genom att öka effektiviteten, effektivisera produktionsprocesser och låsa upp nya produkter, tjänster och jobb.

Asien-Stillahavsregionen kommer att stå för 33 procent av intäkterna från AI-mjukvaruproduktion år 2025, men i takt med att Kina ökar sitt engagemang i AI-kapplöpningen med USA förväntar sig analytiker att regionen kommer att representera 47 procent av marknaden år 2030. Prognoser tyder på att Kina ensamt kommer att stå för två tredjedelar av de totala intäkterna från AI-mjukvaruproduktion i Asien-Stillahavsregionen, vilket uppgår till 149,5 miljarder dollar, år 2030. Denna betydande tillväxtprognos för AI-marknaden drivs av följande branschformande trender.

Men dessa optimistiska prognoser står sida vid sida med dystra varningar. Capital Economics förutspår att den AI-drivna aktiemarknadsbubblan kommer att spricka 2026. Analysföretaget sa att stigande räntor och högre inflation kommer att pressa ner aktievärderingarna. Från och med 2026 bör dessa aktiemarknadsvinster avta förutsägbart, i takt med att högre räntor och ökad inflation börjar driva ner aktievärderingarna. I slutändan förutspår de att avkastningen från aktier kommer att bli sämre under det kommande decenniet än under det föregående. Och de tror att den långvariga överavkastningen på den amerikanska aktiemarknaden kan vara på väg att ta slut.

Internationella valutafonden noterade att även om en nedgång är trolig, är det osannolikt att den utvecklas till en systemisk kris som skulle ödelägga den amerikanska eller globala ekonomin. Gourinchas observerade att, i likhet med tidigare trender, kanske hypen kring en banbrytande teknologi inte uppfyller marknadens förväntningar på kort sikt, vilket potentiellt kan leda till en nedgång i aktiekurserna. Han noterade dock att, till skillnad från 1999, kännetecknas det nuvarande investeringslandskapet av kassarika teknikföretag snarare än skulddrivna sådana.

Forrester förutspår att AI år 2026 kommer att förlora sin glans och byta sin tiara mot en skyddshjälm. Oro kring företagsavkastning kommer att överväga leverantörsöverdrifter. Med denna marknadskorrigering kommer företag att prioritera funktion framför stil. Finanschefer kommer att lockas in i fler AI-affärer. Företag kommer att sprida sina insatser över agentekosystem och omfördela talanger i takt med att AI-agenter tar över det tuffa arbetet. Smarta företag kommer att investera i AI-styrning och AI-färdighetsträning för att minska risker och långsamt kartlägga sin AI-resa.

En rapport från Bain uppskattar att de globala kapitalutgifterna för AI-datacenter kommer att uppgå till 500 miljarder dollar årligen år 2030, vilket kräver 200 GW ytterligare kraftkapacitet – hälften av detta i USA. Men AI-sektorn behöver generera 2 biljoner dollar i årliga intäkter för att rättfärdiga utgiften. För närvarande finns det ett gap på 800 miljarder dollar. En chef sa att Kinas AI-chipsektor fortfarande står inför hinder i efterfrågan och tillverkningskapacitet. Marknaden behöver verkliga applikationer för att skala upp. Det är applikationsefterfrågan som kommer att avgöra allt. Den amerikanska stilen att desperat expandera datorkraft är inte valet för kinesiska företag.

Kinas AI-infrastrukturboom vacklar, då landet byggt hundratals datacenter för att stödja sina AI-ambitioner, enligt MIT Technology Review, men många står nu overksamma. Miljarder investerades av både statligt ägda och privata enheter under 2023 och 2024, med förväntningen att efterfrågan på GPU-leasingavtal skulle fortsätta att växa, men implementeringen har faktiskt minskat, och som ett resultat kämpar många operatörer nu för att överleva. Lokala publikationer rapporterar att upp till 80 procent av denna nya datorkapacitet förblir overksam.

Dessa olika framtidsscenarier återspeglar grundläggande osäkerheter. Kommer Kina att övervinna fragmenteringen av sitt mjukvaruekosystem? Kan inhemska chiptillverkare täcka tekniska luckor tillräckligt snabbt? Kommer de amerikanska exportkontrollerna att skärpa, lätta på eller förbli på sina nuvarande nivåer? Kommer den kinesiska regeringen att intensifiera sin ideologiska kontroll och därigenom avskräcka innovatörer, eller kommer den att föra en mer pragmatisk politik? Kommer den globala efterfrågan på billiga AI-lösningar att gynna kinesiska effektivitetsfokuserade metoder, eller kommer oro för kvalitet och förtroende att gynna västerländska lösningar?

Svaren på dessa frågor kommer inte bara att avgöra Kinas öde utan också forma det globala AI-landskapet. Tre möjliga scenarier framträder. Det första scenariot innebär att USA behåller sin dominans. Med kontroll över avancerade chips och världens ledande AI-företag behåller Washington sitt tekniska ledarskap, medan Kina kämpar med beräkningsbegränsningar och har begränsad tillgång till viktiga marknader. Det andra scenariot skildrar en uppdelad AI-utveckling i två konkurrerande ekosystem. Det ena leds av USA och dess allierade, som prioriterar transparens och etiska standarder, medan det andra domineras av Kina, där statskontrollerad AI fungerar som ett verktyg för digital övervakning. Länderna kommer att tvingas anpassa sig till en av dessa modeller, vilket skapar ett fragmenterat digitalt landskap.

Det tredje scenariot innebär att Kina dominerar konsumenternas AI men halkar efter inom avancerade applikationer. Amerikanska chiprestriktioner hämmar Kinas förmåga att utveckla banbrytande AI för försvar och vetenskaplig forskning, men Peking utmärker sig inom massmarknads-AI och erbjuder prisvärda plattformar som DeepSeek till globala användare. Denna balans skulle dock kunna förändras dramatiskt om Kina skulle fullfölja sina ambitioner i Taiwan, hemvist för TSMC, som tillverkar ungefär 90 procent av världens mest avancerade chips.

I slutändan omformar kapplöpningen om AI-överhöghet den globala maktdynamiken. Medan USA för närvarande leder inom avancerad AI-forskning, har Kinas strategiska fokus och statsdrivna investeringar gjort landet till en formidabel konkurrent. Även om Peking står inför hinder som västerländska restriktioner och marknadsskepsis, gör dess framsteg inom konsument-AI och inflytande på tillväxtmarknader kapplöpningen oförutsägbar. Oavsett om denna konkurrens leder till fortsatt amerikansk dominans, ett splittrat digitalt landskap eller Kinas uppgång inom kritiska sektorer, är en sak klar: AI kommer att i grunden forma den globala ekonomin, den nationella säkerhetspolitiken och interpolitiska allianser under de kommande åren.

Lämplig för detta:

• Pekings nya femårsplan och massiva investeringsprogram: Hur Kina utmanar den globala ekonomiska ordningen

Implementeringsproblem och styrningsbrister

Utöver hårdvaru- och personalproblem brottas Kina med grundläggande implementeringsutmaningar som ofta förbises. Implementeringen av AI i företag är fortfarande fragmenterad och experimentell. Medan Kina är ledande inom implementeringen av generativ AI, har kinesiska organisationer ännu inte implementerat det så fullt ut som de skulle kunna. När SAS undersökte Düber om i vilken utsträckning deras organisationer använder generativ AI, sa nitton procent av de kinesiska organisationerna att de "använder och har implementerat generativ AI fullt ut", vilket ligger över det globala genomsnittet på elva procent men ligger efter världsledaren inom full implementering, USA, med tjugofyra procent.

Samtidigt uppgav 64 procent av de svarande från Kina att deras organisation ”använder generativ AI men ännu inte har implementerat den fullt ut”, vilket är långt över det globala genomsnittet på 43 procent. Med tanke på Kinas betoning på noggrann reglering och auktoriserat godkännande av generativ AI är det rimligt att många organisationer genomför inledande tester innan de helt integrerar generativ AI i sina processer. Det är tydligt att Kina är helt engagerat i generativ AI, men kinesiska organisationer går försiktigt fram, även om de gemensamt anammar denna nya teknik.

När de kinesiska respondenterna tillfrågades om implementeringsutmaningar var de betydligt mindre benägna än det globala genomsnittet att ange brist på intern expertis eller adekvata verktyg: endast 31 procent sa att de saknade rätt verktyg för att implementera generativ AI, jämfört med 47 procent globalt, medan endast 21 procent sa att de saknade intern expertis, jämfört med 39 procent globalt. Dessa siffror står i skarp kontrast till de tidigare diskuterade talangklyftorna och tyder på en skillnad mellan självuppfattning och verklighet, eller olika standarder för vad som utgör "tillräcklig expertis".

Datasekretess och datasäkerhet rankades som de två främsta farhågorna bland alla svarande i undersökningen gällande implementeringen av generativ AI, uppgivna av 76 respektive 75 procent. Mer än hälften av de svarande (51 procent) uttryckte dock oro över behovet av intern talang och kompetens. Utbildning i styrning och övervakning befanns vara särskilt otillräcklig. Enligt SAS rapporterade färre än en av tio svarande (7 procent) en "hög" nivå av styrnings- och övervakningsutbildning för generativ AI. Trettiotvå procent rapporterade en "tillräcklig" nivå, medan 58 procent – ​​en klar majoritet – sa att deras styrnings- och övervakningsutbildning var "minimal".

När de tillfrågades om deras organisatoriska styrningsramverk för generativ AI, uppgav endast fem procent av respondenterna att de hade ett "väletablerat och omfattande" styrningsramverk. Mer än 55 procent sa att deras styrningsramverk var "under utveckling", medan 28 procent beskrev det som "ad hoc eller informellt". Ungefär en av elva procent sa att deras styrningsramverk för generativ AI var "obefintligt". Dessa styrningsbrister skapar betydande risker för implementeringar, särskilt inom reglerade branscher eller med känsliga applikationer.

Fragmenterade dataflöden mellan branscher hindrar möjligheten att konsolidera data till en sammanhängande, tillgänglig resurspool för AI-applikationer. Dessa datasilos förhindrar effektiv AI-modellträning och begränsar insikter mellan sektorer. Myndigheter och företag arbetar för att förbättra datainteroperabilitet och främja branschöverskridande datadelning och strukturerad, gränsöverskridande datacirkulation under underreglerade ramverk för att frigöra det fulla värdet av Kinas dataekosystem. Genom att ta itu med dessa datarelaterade utmaningar kan Kina ytterligare stärka sitt AI-ekosystem samtidigt som det bidrar till ett mer sammanhängande och innovativt globalt datalandskap.

Implementeringen av generativ AI är också otillräckligt integrerad med landsbygdsstyrning. Som en ledande kraft inom framväxande teknologier kommer generativ AI att ytterligare komplicera den befintliga mångsidiga intressestrukturen när det gäller att stärka landsbygdsrevitaliseringen i Kina. För regeringen, som har en framträdande position, kräver den digitala klyftan som härrör från ekonomiska skillnader mellan stad och landsbygd betydande investeringar i arbetskraft, resurser och finansiering för att överbrygga denna klyfta. Denna process kännetecknas av en förlängd tidslinje för avkastning på investeringar. Till skillnad från marknaden, som enbart prioriterar ekonomiska faktorer, innebär statligt ledd landsbygdsstyrning en helhetsbedömning av mångfacetterade styrningskostnader.

Teknikutvecklare och leverantörer interagerar främst med myndigheter. Följaktligen är deras erbjudanden till stor del skräddarsydda för att möta myndigheternas krav, vilket potentiellt försummar landsbygdsområdenas och deras invånares verkliga utvecklingsbehov. Detta förvärrar den digitala styrningens flytande natur. På nationell nivå, trots utfärdandet av juridiska dokument som handlingsplanen för utveckling av digitala byar 2022–2025 och interimåtgärderna för hanteringen av generativa artificiella intelligenstjänster, kan inblandningen av ett flertal myndigheter leda till suddiga ansvarslinjer, vilket orsakar förseningar och minskar styrningens effektivitet. Om inte dessa problem åtgärdas snabbt kommer de inte bara att hindra aktiveringen av landsbygdsbornas inneboende motivation att aktivt delta i generativ AI-driven landsbygdsrevitalisering i Kina, utan kan också generera nya digitala konflikter.

Den stora AI-konsolideringen: Endast ett fåtal kinesiska modeller kommer att överleva.

Kinas strävan efter ledarskap inom AI senast 2030 står inför en komplex blandning av strukturella utmaningar som sträcker sig långt bortom de ofta omtalade exportrestriktionerna för chips. Talangsgapet på över fem miljoner yrkesarbetare, den fragmenterade infrastrukturen med dramatiskt outnyttjad kapacitet, de massiva regionala skillnaderna mellan stadscentra och landsbygdsregioner, och den hotande marknadskonsolideringen efter år av spekulativa överinvesteringar målar upp en bild som är betydligt mer allvarlig än vad officiella uttalanden antyder.

Denna paradoxala situation är särskilt tydlig i datacenter: Medan Frankfurt inte kan bygga nya anläggningar på grund av elbrist, står toppmoderna anläggningar i Kinas västra provinser i stort sett tomma på grund av brist på nedströms infrastruktur, humankapital och praktisk efterfrågan. I båda fallen blir det tydligt att gigantiska investeringar i enskilda komponenter är bortkastade om det övergripande systemet inte utvecklas konsekvent.

De kommande 18 till 36 månaderna kommer att vara avgörande. Antingen lyckas Kina övervinna fragmenteringen genom initiativ som Model-Chip Ecosystem Innovation Alliance, minska talanggapet genom massiva investeringar i utbildning och intelligent utnyttja befintlig men underutnyttjad kapacitet. Eller så ser nationen på hur investeringar migrerar, topptalanger lämnar och digitalt värdeskapande flyttar någon annanstans. Den kommande marknadskonsolideringen kommer att bli brutal. Av de mer än 180 stora språkmodeller som för närvarande är godkända kommer kanske bara tre eller fyra att överleva. Hundratals datacenter kommer att behöva stängas eller få ett nytt syfte. Riskkapitalfinansieringen ligger kvar på sin lägsta nivå på ett decennium.

Men det vore förhastat att avfärda Kinas ambitioner. Dess effektivitetsfokuserade strategi, implementeringsfokuserade tillvägagångssätt och kostnadsfördelarna med lösningar som DeepSeek skulle kunna ta betydande marknadsandelar på globala marknader som inte har råd med västerländska avancerade lösningar. Statligt stöd är fortsatt robust, även om det behöver bli mer samordnat och mindre slösaktigt. Och demografiska utmaningar – en åldrande befolkning och en krympande befolkning i arbetsför ålder – gör AI-drivna produktivitetsvinster inte valfria, utan nödvändiga.

Globala observatörer bör varken underskatta Kina eller ta dess officiella uttalanden för ordets fulla bruk. Som så ofta är fallet ligger verkligheten någonstans mellan dessa ytterligheter. Kina kommer varken att bli en oantastlig AI-hegemon eller sjunka ner i teknologisk obetydlighet. Istället framträder en komplex, fragmenterad bild: regionalt koncentrerade kluster av excellens på östkusten, experimentella implementeringar i tusentals företag, spektakulära misslyckanden i överambitiösa infrastrukturprojekt, innovativa effektivitetslösningar för specifika användningsområden och fortsatt beroende av utländsk teknik i kombination med accelererade ansträngningar mot självförsörjning.

När den slutliga bedömningen görs år 2030 är det troligt att varken de mest optimistiska eller de mest pessimistiska förutsägelserna kommer att ha slagit in. Kina kommer att ha gjort betydande framsteg, men inte ha uppnått den dominerande position som Peking strävar efter. USA kommer att fortsätta att leda inom frontlinjeforskning, men kinesiska lösningar kommer att finnas allestädes närvarande i tillväxtekonomier. Och världen kommer att behöva arbeta med två delvis separata, delvis sammanflätade AI-ekosystem, vars samexistens, konkurrens och tillfälliga samarbete kommer att forma det geopolitiska landskapet under det tjugoförsta århundradet.

☑ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska

☑ Nytt: korrespondens på ditt nationella språk!

Konrad Wolfenstein

Jag är glad att vara tillgänglig för dig och mitt team som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) . Min e -postadress är: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Measure

En ny dimension av digital transformation med 'Managed AI' (Artificial Intelligence) – Plattform & B2B-lösning | Xpert Consulting - Bild: Xpert.Digital

Här får du lära dig hur ditt företag kan implementera skräddarsydda AI-lösningar snabbt, säkert och utan höga inträdesbarriärer.

En Managed AI-plattform är ditt heltäckande och bekymmersfria paket för artificiell intelligens. Istället för att behöva hantera komplex teknik, dyr infrastruktur och långa utvecklingsprocesser får du en nyckelfärdig lösning skräddarsydd efter dina behov från en specialiserad partner – ofta inom några dagar.

De viktigaste fördelarna i korthet:

⚡ Snabb implementering: Från idé till operativ tillämpning på dagar, inte månader. Vi levererar praktiska lösningar som skapar omedelbart värde.

🔒 Maximal datasäkerhet: Dina känsliga uppgifter stannar hos dig. Vi garanterar säker och korrekt behandling utan att dela data med tredje part.

💸 Ingen ekonomisk risk: Du betalar bara för resultat. Höga initiala investeringar i hårdvara, mjukvara eller personal elimineras helt.

🎯 Fokusera på din kärnverksamhet: Koncentrera dig på det du gör bäst. Vi hanterar hela den tekniska implementeringen, driften och underhållet av din AI-lösning.

📈 Framtidssäkert och skalbart: Din AI växer med dig. Vi säkerställer kontinuerlig optimering och skalbarhet och anpassar modellerna flexibelt till nya krav.

Mer om detta här:

• Den hanterade AI-lösningen - Industriella AI-tjänster: Nyckeln till konkurrenskraft inom tjänste-, industri- och maskintekniksektorerna