AI in China: een blik vanuit Shanghai, en waarom het westerse bedrijfsleven hier aandacht aan zou moeten besteden

In Het dilemma van de innovator, Clayton Christensen beschrijft de geschiedenis van de Amerikaanse staalindustrie in de jaren zeventig en tachtig^1.. De grote geïntegreerde staalfabrieken, zoals US Steel en Bethlehem en de overige bedrijven, produceerden in enorme fabrieken alle soorten staal uit ijzererts, terwijl een nieuw soort concurrent, de mini-walserij, smolt schroot in een elektrische boogoven tegen aanzienlijk lagere kosten en kon uitsluitend wapeningsstaal produceren, het product met de laagste winstmarge en de minste eisen op de markt. De geïntegreerde staalfabrieken gaven de wapeningsstaal graag weg, omdat het afstoten van hun minst rendabele activiteiten hun gemiddelde marge verbeterde en zij zich op een hoger marktsegment konden richten.

De mini-staalfabrieken leerden echter al snel hoekijzer, constructiebalken en zelfs staalplaat te produceren, het enige product dat nog overbleef voor de geïntegreerde staalfabrieken. Bij elke nieuwe ontwikkeling trokken de gevestigde bedrijven zich terug op producten waarin zij een dominante positie innamen, maar de markt voor deze producten kromp totdat er geen kant meer op.

Ik woon en werk al zeven jaar in Shanghai, waar ik grote bedrijven help bij het uitzoeken hoe zij AI in China en Europa kunnen inzetten. Ik kom steeds weer op dit verhaal terug, omdat het de Chinese benadering van AI beter beschrijft dan welk geopolitiek commentaar dan ook. Wanneer ik het Chinese ecosysteem aan een Europese audience presenteer, gaat de discussie meestal meteen over op chips, sancties en politiek. Het gaat nooit over wat voor bedrijven echt van belang is: hoe AI hier wordt geïmplementeerd, door wie, en waarom dit sneller gebeurt dan elders in de wereld.

De grondstoffenbelegging

China heeft een late maar strategische keuze gemaakt om AI als een handelswaar beschouwen in plaats van als een product, met sterke prikkels om hun modellen als open data vrij te geven. Xi Jinping heeft dit expliciet aangegeven in zijn toespraak tijdens de Wereldconferentie over kunstmatige intelligentie in Shanghai afgelopen juli, toen hij voor het eerst persoonlijk aanwezig was, toen hij de landen opriep om “open source, openheid, samenwerking en het delen van informatie bevorderen“^2..

Wanneer het model zelf gratis is, verschuift de waarde naar alles wat daarop voortbouwt: implementatie, integratie in bestaande systemen, het in de cache opslaan van tokens om modellen efficiënter te maken, de expertise om het in een echte fabriek of bank te laten functioneren, en legers van ingenieurs die die expertise op grote schaal leveren. Dit is in wezen dehet web2-draaiboek toegepast op AI, waar de technologie zelf niet wordt verkocht, maar alles eromheen wel. Het verschilt niet zo veel van wat Mistral in Europa doet. Echter, Chinese laboratoria beschikken over een veel uitgebreider team van AI-wetenschappers waarmee zij kunnen uitpakken. Een onderzoek van Georgetown verwachtte dat Tegen 2025 zouden Chinese universiteiten jaarlijks bijna twee keer zoveel promovendi in de STEM-vakgebieden afleveren als Amerikaanse universiteiten. Bovendien heeft bijna de helft van de onderzoekers die op de toonaangevende AI-conferentie publiceren, hun bacheloropleiding in China gevolgd^3. .

China kan zich deze gok veroorloven omdat het een structureel voordeel op het gebied van energie en talenten. Inference is een combinatie van een elektriciteits- en hardwarebedrijf, en China blijft opwekkingscapaciteit uitbreiden in een tempo dat Europa min of meer niet meer voor mogelijk houdt. Dit betekent dat de marginale kosten van een token op een manier kunnen blijven dalen die elders onmogelijk is, en dat deze zo lang als nodig is gesubsidieerd kunnen worden om technologische autonomie te waarborgen.

De beperkingen op de export van halfgeleiders hebben de dynamiek van de mini-mills paradoxaal genoeg juist versterkt. Het was de bedoeling om de groei van China af te remmen. Echter, Het praktische gevolg hiervan is geweest dat Chinese laboratoria zich volledig zijn gaan richten op efficiëntie. Dit betekent meer rekenkracht per token, per watt en per RMB, aangezien zij het probleem niet simpelweg met meer hardware konden oplossen. Dit is in hoge mate het Chinese industriële draaiboek: de goedkopere, onder druk staande producent streeft onophoudelijk naar kostenoptimalisatie, begint met werk dat de gevestigde speler niet wil uitvoeren, en werkt zich zo omhoog. Wanneer u de ranglijsten op basis van kostenefficiëntie nader bekijkt en zich afvraagt waarom Chinese modellen bovenaan staan, zult u zich realiseren dat sancties en voortdurende creativiteit spelen een belangrijke rol.

Adopteer nu, stel later vragen

Het Chinese bedrijfsleven is uiterst pragmatisch en wordt gedreven door individueel winstbejag. Ik zeg dit zonder enig oordeel, als iemand die dit dagelijks ervaart. Op individueel niveau, geld is waar het om draait, en de rol van de overheid bestaat erin de sociale vrede te handhaven en degenen te straffen die het systeem misbruiken. Binnen dat kader stellen Chinese bedrijven minder vragen en ondernemen zij meer actie.

Ook aan de kant van de consument zien we hetzelfde beeld, wat opvallend is voor een land met 1,4 miljard inwoners waar iedereen in zijn levensonderhoud moet voorzien. In de Ipsos AI Monitor 2026, een onderzoek onder 32 landen, 85% van de Chinese respondenten geeft aan dat producten en diensten die gebruikmaken van AI hun dagelijks leven de afgelopen drie tot vijf jaar ingrijpend hebben veranderd, tegenover 36% in de Verenigde Staten, 33% in Duitsland en 32% in Frankrijk^4.. Ipsos stelde tevens vast dat ongeveer de helft van Chinese gebruikers geven aan dat zij AI-tools voldoende vertrouwen om hun werk niet te controleren, hoewel zij dat zeker zouden moeten doen, net als bij elk ander model. Op bepaalde punten, zoals het voorkomen van vooringenomenheid, hebben zij meer vertrouwen in AI dan in mensen. Terwijl Europeanen en Amerikanen over het algemeen terughoudend staan tegenover AI, zijn de Chinezen er over het algemeen enthousiast over.

Vanuit industrieel oogpunt is de ontwikkeling in de richting van automatisering en robotisering op korte termijn economisch gezien niet rationeel. Echter, vanwege de vergrijzing van de bevolking, China heeft niet de mogelijkheid om af te wachten. Tussen 2024 en 2050 zal de bevolking in de leeftijdsgroep van 15 tot en met 64 jaar met ongeveer een kwart afnemen, van 984 miljoen tot 745 miljoen mensen^6.. Daarom, China investeert nu in wat het de komende 20 of 30 jaar nodig zal hebben, waaronder robots en agenten.

Het feit dat China als tweede speler op de markt is gekomen, heeft het land duidelijk geholpen om uitstekende resultaten te behalen op het gebied van AI-modellen. De “China voor China”-aanpak werkt omdat de binnenlandse markt groot genoeg is om schaalvoordelen te realiseren zonder ooit het land te hoeven verlaten. Deze factoren zorgen ervoor dat Chinese AI-laboratoria over de nodige vraag beschikken om te groeien en wereldwijd te concurreren.

Geen grensmodellen: voor de meeste toepassingen maakt het niet uit

Chinese modellen kunnen zich niet meten met de beste Amerikaanse modellen. Dit betreft echter de “wapeningsstaal”-fase van de mini-staalfabriek. Voor de meeste bedrijfsapplicaties in China zijn toonaangevende prestaties niet noodzakelijk. Bij het op grote schaal uitvoeren van agents draait het om tokenefficiëntie: hoeveel nuttig werk u uit elke RMB aan inferentie haalt. Op dat vlak zijn de Chinese modellen al ongeveer een jaar aan de winnende hand: per 9 september 2026, acht van de tien meest gebruikte modellen op OpenRouter zijn Chinees. DeepSeek verwerkt in zijn eentje meer verzoeken dan OpenAI en Google samen. Deze ranglijst meet het werk van agents op basis van het aantal verbruikte tokens in plaats van de bestede dollars. OpenRouter is een marktplaats waar ontwikkelaars verkeer doorsturen voor hun codeer- en autonome agents. De meest gebruikte toepassingen op basis van volume zijn agents, geen chatbots^7.. Stripe heeft zojuist ingestemd met een bedrag van meer dan zeven miljard dollar voor de marktplaats, waaruit blijkt dat Beleggers zien de waarde niet in een bepaald model, maar in de mogelijkheid om tussen deze modellen te wisselen met een 5%-opslag^8..

GPT-6 van OpenAI, dat op 3 september 2026 werd gelanceerd, is de eerste belangrijke doorbraak op het gebied van prestaties per token die in lange tijd door een westers onderzoeksinstituut is gerealiseerd, althans wat betreft benchmarks voor agentische codering. Dit betekent dat, Voor één keer trekken de gevestigde spelers zich niet terug naar het duurdere segment, maar concurreren zij juist op een betekenisvolle manier op het gebied van kosten^9.. Een interessante vraag is hoe snel Chinese laboratoria deze achterstand zullen inhalen. Een ander punt van aandacht is dat het bedrijfsmodel van Chinese toonaangevende laboratoria nog in de kinderschoenen staat. Zij zijn bezig de expertise op te bouwen om op grote schaal aan zakelijke gebruikers te verkopen, maar dat is een strategie waarvan het succes nog niet is bewezen.

Ondertussen zijn er in China al bedrijven die van huis uit op AI zijn gebaseerd. Zij opereren nog niet op grote schaal, maar Eenmansbedrijven die via tussenpersonen opereren, zijn een feit en worden actief gestimuleerd door lokale overheden ^10. . Dit leidt tot een verandering in de economische structuur van een land dat meer belang hecht aan wat werkt dan aan wat vroeger werkte.

De vertrouwensparadox

Veel westerse bedrijven hebben geen vertrouwen in Chinese modellen, en dat is een gerechtvaardigd standpunt. Dit heeft westerse bedrijven die in China actief zijn, ertoe gedwongen infrastructuren op te zetten die hen volledige controle geven over hun AI-mogelijkheden. Zij implementeren LLM’s op eigen locatie met strenge toezicht op de toegang van medewerkers, wat leidt tot meer transparantie en verantwoordingsplicht dan de meeste westerse AI-infrastructuren bieden. Uiteindelijk, Dit leidt tot AI-platforms die de mogelijkheid bieden om flexibel van LLM te wisselen, terwijl data en de kennis veilig blijven. Het model dat u wantrouwt, is juist het model dat u kunt beheersen. Ik ben ervan overtuigd dat deze bedrijven daardoor de meest duurzame AI-infrastructuren voor bedrijven ter wereld hebben opgebouwd.

Wat betekent dit voor een westers bedrijf?

De les die uit Christensen te trekken viel, was nooit dat de mini-staalfabrieken beter waren. Het ging er veeleer om dat de geïntegreerde staalfabrieken het onderspit delfden doordat zij een reeks redelijke beslissingen namen om de activiteiten met lage marges af te stoten en zich te concentreren op het premiumproduct. Uiteindelijk leerde de goedkope concurrent ook het hoogwaardige product te vervaardigen. Ik zou drie conclusies willen trekken voor een westers bedrijf, en ik denk dat deze gelden ongeacht wat er volgend jaar met de modellen gebeurt.

• Zorg er allereerst voor dat u de controle behoudt over uw AI-keuzes. De situatie verandert voortdurend. Het laboratorium dat in september toonaangevend is, hoeft dat in maart niet meer te zijn. U dient uw systemen zo op te zetten dat u kunt wisselen tussen verschillende modellen op basis van prestaties, kosten en rechtsgebied, zonder dat u het gehele systeem opnieuw hoeft op te bouwen.
• Ten tweede: houd de controle over het harnas, dat wil zeggen de infrastructuur rondom het model, met inbegrip van de coördinatie, de tools, het geheugen en de veiligheidsmaatregelen. Onze ervaring leert dat dit een grotere invloed heeft op de prestaties van de agent dan de volgende generatie modellen. Hierin ligt uw concurrentievoordeel, en daarom is dit het enige dat u nooit mag uitbesteden.
• Ten derde: behoud de controle over uw bedrijfskennis, context, data en processen, zodanig gestructureerd dat elk model er gebruik van kan maken. Het model wordt steeds meer een standaardproduct, maar de kennis van uw bedrijf is dat niet.

Voor het overige zullen we afwachten hoe het verhaal rond de mini-fabriek zich verder ontvouwt.