Van de doorbraak van DeepSeek R1 tot de virale trend ‘Een kreeft opvoeden’ (de invoering van OpenClaw) – en dat allemaal binnen slechts een jaar – wordt AI China op een fundamenteel andere manier geïmplementeerd en opgeschaald, wat zich snel vertaalt in tastbare commerciële waarde.

Volgens het AI Report van Stanford University staat 83% van de Chinese consumenten positief tegenover AI en -diensten, wat aanzienlijk hoger is dan in landen als de VS en Frankrijk. Deze brede maatschappelijke acceptatie, in combinatie met een unieke lokale technologiestack en een uniek lokaal ecosysteem, betekent dat AI in China nooit louter een productiviteitsinstrument AI .

Waarom AI in China een heel ander verhaal is

In tegenstelling tot westerse markten, waar AI grotendeels wordt gedreven door kostenefficiëntie, zijn Chinese bedrijven eerder geneigd om AI in hun groeimotoren te integreren en zo de klantervaring en bedrijfsmodellen te hervormen, waarbij omzet centraal staat. Dit verschil is te wijten aan drie belangrijke factoren:

1. Unique Foundation

Vanwege architecturale en wettelijke beperkingen kunnen bedrijven die in China actief zijn hun wereldwijde AI vaak niet rechtstreeks kopiëren. In plaats daarvan moeten ze hun systemen opnieuw opbouwen op basis van lokale platforms (zoals Alibaba Cloud Volcano Engine).

Op korte termijn zorgt deze dubbeling voor meer complexiteit. Maar op lange termijn heeft het de opkomst van een zeer autonoom en concurrerend lokaal ecosysteem versneld. Enerzijds behoren binnenlandse modellen op gebieden als multimodale mogelijkheden en codering in rap tempo tot de wereldtop. Anderzijds zorgen lokale technologische keuzes voor een snellere reactie op de markt en naleving van de regelgeving.

Deze trend is vooral duidelijk bij multinationals, waarvan AI in China doorgaans in drie fasen verloopt:

  • Volledige implementatie van een wereldwijde architectuur: gebruikmaken van buitenlandse modellen of toegang krijgen tot uniforme wereldwijde oplossingen via een VPN
  • Wereldwijde oplossingen met lokale aanpassingen: bijvoorbeeld door Microsoft Copilot op Azure in te zetten voor algemene toepassingen (zoals AI), terwijl er nog steeds gebruik wordt gemaakt van buitenlandse modellen
  • Volledig lokaal geïmplementeerde infrastructuur: het opzetten van end-to-end AI binnen Chinese cloud modelecosystemen (zoals Alibaba Cloud, Tencent Cloud en Volcano Engine), vaak in combinatie met platforms als Dify, waardoor een diepgaande integratie met lokale marketing-, e-commerce- en interne systemen wordt gewaarborgd

In de praktijk schakelen multinationale merken in hoog tempo over van wereldwijde standaardisatie naar een „local-first“-aanpak, met name bij nieuwe toepassingen AI , waarbij lokale modellen en infrastructuur steeds vaker de norm worden.

2. Toepassingen gericht op omzetgroei

Terwijl westerse markten de nadruk leggen op kostenbesparing en efficiëntie, richten Chinese bedrijven zich meer rechtstreeks op groei. Daardoor zijn omzetgenererende afdelingen, zoals marketing, verkoop en klantenservice, de belangrijkste speelvelden geworden voor AI .

Casus 1: Van inzicht tot besluitvorming

Traditionele tools voor social listening blijven vaak beperkt tot trefwoorden en volumestatistieken, waardoor ze ontoereikend zijn voor complexe besluitvorming. Een multinationaal consumentenmerk maakte gebruik van GenAI om een diepgaand semantisch inzicht te krijgen in sociale content, en zo consumentenscenario’s en onderliggende motivaties in kaart te brengen. Zo AI bijvoorbeeld de werkelijke behoefte aan „efficiënte energieaanvulling“ bij jonge moeders afleiden uit fragmentarische klachten als „korte momenten van uitputting tijdens de zorg voor kinderen“, en zo richting geven aan de contentstrategie en productontwikkeling.

Voorbeeld 2: Verkoopcapaciteiten schaalbaar maken

In de detailhandel vormt het standaardiseren van menselijke expertise een voortdurende uitdaging. Een wereldwijd sportmerk heeft een AI coachingssysteem geïmplementeerd dat verkooptrainingen omzet in een schaalbare capaciteit. Door middel van gesimuleerde rollenspellen en realtime prestatieanalyses is de efficiëntie van de trainingen aanzienlijk verbeterd, terwijl vaardigheden die voorheen op ervaring berustten, nu gestructureerd, herhaalbaar en overdraagbaar zijn geworden.

3. Snelle acceptatie door integratie in het ecosysteem

De nauwe integratie van sociale media, e-commerce en betalingssystemen zorgt voor een organisch verbonden omgeving op data gebied van data consumptie. AI rechtstreeks in gebruikerscontactpunten worden geïntegreerd en naadloos worden uitgebreid van inhoudsaanbevelingen tot transacties.

Dit voordeel van het ecosysteem zorgt voor AI opmerkelijke AI . Zo is Qwen van Alibaba geïntegreerd in platforms als Taobao, Alipay, Fliggy en Amap, waardoor een naadloze AI wordt geboden, van het zoeken naar producten tot de aankoop. Tijdens de Chinese Nieuwjaarsperiode verwerkte het systeem in slechts vijf dagen tijd meer dan 120 miljoen bestellingen voor maaltijdbezorging, waarbij gebruikers gemiddeld 14,4 keer per dag interactie hadden.

Deze door het ecosysteem aangestuurde snelle acceptatie zorgt niet alleen voor een versnelde AI , maar verandert ook de manier waarop merken contact leggen met consumenten, wat zowel nieuwe uitdagingen als kansen met zich meebrengt.

Nieuwe uitdaging: AI als ‘beslissingsbewakers’

AI geven het klanttraject een nieuwe invulling.

Vroeger moesten consumenten verschillende platforms bezoeken om te zoeken, te vergelijken en een keuze te maken. Tegenwoordig kunnen grote modellen informatie verzamelen, gepersonaliseerde aanbevelingen doen en zelfs transacties afhandelen in één enkel proces, waardoor merken een rol krijgen in AI besluitvormingsprocessen.

Deze verschuiving vereist dat bedrijven hun rol herzien en leren samen te werken met agents. Enerzijds moeten ze product- en data structureren dat deze door AI correct kunnen worden geïnterpreteerd en opgehaald. Anderzijds moeten ze hun ‘vindbaarheid’ in generatieve omgevingen (GEO) optimaliseren en nieuwe marketing- en promotiestrategieën verkennen die zijn afgestemd op interacties met agents.

Nieuwe kans: van digitale activa naar „hyperpersonalisatie“

Tegelijkertijd AI de digitale middelen van merken een nieuwe vorm krijgen.
AI verkeer bevindt zich nog in een vroeg stadium, maar groeit snel. Data dat het AI verkeer naar websites ongeveer acht keer zo groot is geworden in vergelijking met vorig jaar. In tegenstelling tot traditionele, op klikken gebaseerde data, genereren AI continu gebruikerssignalen met een hoge dichtheid. Zo kan elke interactie met OpenAI-systemen ongeveer 600 tags genereren, wat neerkomt op meer dan 200.000 tags per actieve gebruiker per jaar. Een vergelijkbare dynamiek is te zien in ecosystemen zoals Tencent.

Deze 'tagging'-mogelijkheid biedt ongekende kansen voor hyperpersonalisatie:

  • Het afleiden van gestructureerde intentiesignalen: Merken kunnen de intentie van gebruikers ‘aflezen’ uit interacties in natuurlijke taal, waarbij ze consumptiescenario’s (bijv. sociale bijeenkomsten, sporten), gezondheidsvoorkeuren (bijv. suikerarm, glutenvrij), aankoopmotieven (bijv. voorraad inslaan versus eenmalige aankoop) en prijsgevoeligheid in kaart brengen
  • Realtime personalisatie inschakelen: op basis van deze signalen kunnen merken dynamisch producten aanbevelen, bundels samenstellen, gerichte aanbiedingen activeren, de toon van hun berichten in realtime aanpassen en cross-selling en upselling optimaliseren
  • Een langdurig consumentengeheugen opbouwen: na verloop van tijd data verzamelde data een „geheugenlaag“ van gebruikers, waardoor merken kunnen anticiperen op toekomstige behoeften, hun lidmaatschaps- en marketingsystemen kunnen verfijnen en zelfs productinnovatie kunnen sturen

Ondanks de voortdurende ontwikkelingen op het gebied van zowel technologie als bedrijfsmodellen heeft AI in China al een eigen weg ingeslagen: een weg die wordt gedreven door groei en concrete toepassingen, en die diep geworteld is in de unieke marktomgeving van het land.