Globalni razvoj vještačke inteligencije ulazi u novu fazu, u kojoj se tehnološki ekosistemi Sjedinjenih Američkih Država i Kine sve više razdvajaju, stvarajući dva različita pristupa razvoju i primjeni AI tehnologija.

Iako obje zemlje prepoznaju vještačku inteligenciju kao ključni izvor ekonomske i geopolitičke moći, njihovi tehnološki putevi sve se više razlikuju. SAD se fokusira na razvoj najnaprednijih modela i infrastrukture, dok Kina gradi ekosistem usmjeren na brzo usvajanje vještačke inteligencije u privredi i razvoj sopstvenih tehnoloških rješenja.

To pokazuje novi izvještaj Boston Consulting Groupa (BCG) i BCG Institutea pod nazivom „The Great Divide: How the US and China Are Splitting the AI World“. Analiza upoređuje snagu SAD-a, Kine i drugih odabranih ekonomija kroz šest ključnih faktora razvoja vještačke inteligencije: kapital, talenat, intelektualnu svojinu, podatke, energiju i računarske kapacitete.

Prema izvještaju, SAD je zadržao vodeću poziciju u globalnoj AI trci, prvenstveno zahvaljujući najvećoj koncentraciji kapitala, vodećim istraživačkim kapacitetima i dominantnoj poziciji u razvoju računarske infrastrukture. Istovremeno, Kina nastavlja da smanjuje zaostatak, naročito kroz razvoj sopstvenih AI modela, snažnu bazu istraživanja i patenata, kao i ubrzano širenje primjene vještačke inteligencije u industriji i javnim uslugama.

Vještačka inteligencija više nije samo tehnologija koju države i kompanije usvajaju, već područje strateškog nadmetanja koje oblikuje buduću ekonomsku konkurentnost. Različiti pristupi SAD-a i Kine stvaraju dva sve manje kompatibilna AI ekosistema, dok odluke o tehnološkoj infrastrukturi danas postaju odluke o dugoročnoj poslovnoj otpornosti.

SAD gradi AI ekosistem zasnovan na kapitalu i infrastrukturi

Američka AI strategija zasniva se na velikim ulaganjima u razvoj naprednih modela, centara za obradu podataka i računarske snage potrebne za njihovo pokretanje. Od 2023. godine američke AI kompanije prikupile su približno 380 milijardi dolara rizičnog kapitala, dok su najveće tehnološke kompanije tokom 2024. godine u istraživanje i razvoj uložile više od 300 milijardi dolara.

Posebno brzo rastu ulaganja u infrastrukturu. Kapitalni izdaci najvećih američkih tehnoloških kompanija premašili su 400 milijardi dolara u 2025. godini, a očekuje se dalji rast ulaganja u centre za obradu podataka i AI infrastrukturu. SAD trenutno raspolaže najvećim kapacitetima centara za obradu podataka u svijetu, sa više od 50 GW, odnosno gigavata, kapaciteta krajem 2025. godine, dok Kina raspolaže sa približno 31 GW.

Američki model razvoja zasniva se na stvaranju cjelovitog tehnološkog lanca, od naprednih čipova i računarske infrastrukture do vodećih AI modela i softverskih rješenja koja se mogu distribuirati širom svijeta.

Kina ubrzava primjenu AI-ja i razvija sopstvenu tehnološku nezavisnost

Kineski pristup vještačkoj inteligenciji razlikuje se od američkog fokusa na razvoj najnaprednijih modela. Kina se usmjerava na brzo širenje primjene AI tehnologija u realnoj ekonomiji, uz istovremeno smanjivanje zavisnosti od strane tehnologije, posebno u oblasti naprednih poluprovodnika.

Razvoj modela poput DeepSeeka pokazao je da Kina može da konkuriše vodećim američkim rješenjima uz znatno niže troškove. Kineski modeli zasnivaju se na otvorenijem pristupu razvoju i optimizaciji arhitekture, što omogućava njihovu širu primjenu i brže širenje među korisnicima.

Kina je, takođe, vodeća prema broju AI patenata i učestvuje sa približno jednom trećinom u najcitiranijim AI publikacijama u svijetu. Istovremeno, kroz inicijativu „AI+“ nastoji da ubrza integraciju vještačke inteligencije u proizvodnju, usluge, javnu upravu i svakodnevni život.

Posebno važnu ulogu ima industrijska primjena AI-ja. Kina je 2024. godine instalirala 54 odsto svih industrijskih robota u svijetu, dok robotika i fizička vještačka inteligencija postaju neke od ključnih oblasti njene industrijske strategije.

Globalne kompanije suočene sa izborom tehnološkog ekosistema

Razlike između američkog i kineskog pristupa stvaraju dva sve manje kompatibilna AI tehnološka sistema. AI ekosistem sastoji se od četiri ključna nivoa: čipova, računarske infrastrukture, osnovnih modela i aplikacija, a na sve njih utiču regulatorni zahtjevi, bezbjednosne politike i geopolitički odnosi.

Za kompanije koje posluju na oba tržišta, korišćenje odvojenih AI sistema postaje sve vjerovatniji scenario. Tehnološke, regulatorne i bezbjednosne prepreke sve više otežavaju jednostavno kombinovanje rješenja iz oba ekosistema.

Kompanije više neće moći da posmatraju izbor AI tehnologije samo kao pitanje cijene ili tehničkih performansi. Izbor tehnološkog sistema postaje strateška odluka koja određuje gdje kompanija može da posluje, koliko je izložena geopolitičkim promjenama i koliko brzo može da reaguje na promjene na tržištu.

Evropa traži sopstvenu poziciju između dva giganta vještačke inteligencije

Evropska unija nastoji da razvije sopstvene AI kapacitete kroz ulaganja u domaće modele i računarsku infrastrukturu, ali i dalje zaostaje za SAD-om u oblasti kapitala i razvoja najnaprednijih modela.

Evropski pristup zasniva se na jačanju tehnološkog suvereniteta, razvoju sopstvenih AI kapaciteta i stvaranju alternativnog ekosistema za zemlje koje žele da smanje zavisnost od američkih i kineskih rješenja. Ipak, razlika u nivou ulaganja i računarske infrastrukture ostaje značajan izazov.

Za evropske kompanije ključno pitanje postaje kako da kombinuju pristup globalnim AI tehnologijama sa potrebom za većom tehnološkom otpornošću i kontrolom nad kritičnom infrastrukturom.

Otpornost kao nova strategija upravljanja AI rizicima

Boston Consulting Group ističe tri ključna principa za kompanije koje žele da smanje rizike povezane sa geopolitičkim promjenama u oblasti vještačke inteligencije: rezervne kapacitete, modularnost i raznovrsnost.

Postojanje rezervnih kapaciteta podrazumijeva alternativne dobavljače tehnologije, kako bi kompanije mogle da nastave poslovanje u slučaju poremećaja. Modularnost omogućava lakšu zamjenu pojedinih djelova AI sistema bez velikih tehnoloških promjena, dok raznovrsnost podrazumijeva kombinovanje različitih tehnoloških pristupa radi smanjenja zavisnosti od jednog ekosistema.

Nova realnost vještačke inteligencije znači da konkurentska prednost neće zavisiti samo od toga ko razvija najmoćnije modele, već i od toga ko može da izgradi najotpornije tehnološke sisteme.

Vještačka inteligencija i tehnologije koje omogućavaju njen razvoj postaju neraskidivo povezane sa geopolitičkim okruženjem. Najuspješnije kompanije biće one koje ovu promjenu pretvore u stratešku prednost kroz fleksibilne, otporne i dugoročno održive AI sisteme.