Tarehe 25 Agosti, kwa mujibu wa ripoti ya The Wall Street Journal, miundo ya AI ya China imepunguza kwa kasi katika miaka ya hivi karibuni pengo lake na miundo bora ya Marekani. Hili halikutokana na mafanikio ya kiteknolojia yaliyojitokeza ghafla kwa muda mfupi, bali ni matokeo ya mtandao wa wataalamu uliojengwa kwa muda mrefu katika vyuo kama Chuo Kikuu cha Tsinghua, pamoja na teknolojia huria, kurejea kwa wataalamu nchini na ufanisi mkubwa zaidi wa matumizi ya uwezo wa kompyuta. Ripoti hiyo inaona kwamba kundi la watafiti linalowakilishwa na Tang Jie, mwanzilishi mwenza wa Zhipu AI, Yang Zhilin, mwanzilishi wa Moonshot AI, na Liang Wenfeng, mwanzilishi wa DeepSeek, limekuwa nguvu muhimu katika hatua hii ya China ya kuifikia AI.
The Wall Street Journal ilisema kuwa watu kadhaa wa sekta hiyo kutoka China na Marekani wanaamini kwamba tofauti ya uwezo kati ya miundo bora ya AI ya China na miundo ya kisasa zaidi ya Marekani sasa imepungua hadi miezi michache. Juni mwaka huu, Musk alitabiri kwamba China ingeweza kuifikia miundo bora ya Anthropic katika robo ya kwanza ya 2027, lakini Tang Jie alijibu baadaye akisema, “haitachukua muda huo wote”.
Ripoti hiyo inafuatilia kuundwa kwa mfumo wa wataalamu wa AI nchini China hadi zaidi ya miaka 20 iliyopita. Mwaka 2005, mshindi wa Tuzo ya Turing, Yao Qizhi, alianzisha “Mpango wa Yao” katika Chuo Kikuu cha Tsinghua ili kuandaa wataalamu bora katika sayansi ya kompyuta. Wakati huohuo, Tang Jie alifanya utafiti wa muda mrefu kuhusu uchimbaji wa data na ujifunzaji wa mashine huko Tsinghua, na baadaye maabara yake ikawa mojawapo ya vyanzo muhimu vya wataalamu wa AI nchini China. Yang Zhilin aliwahi kuwa mwanafunzi wa Tang Jie na kufanya utafiti wa kanuni za ujifunzaji wa mashine huko Tsinghua, kisha akaenda Chuo Kikuu cha Carnegie Mellon kusomea udaktari wa falsafa. Baada ya kurejea China, alianzisha Moonshot AI.
Uhamaji wa wataalamu kati ya vyuo vikuu na kampuni changa ulitengeneza hatua kwa hatua mtandao wa wataalamu wa AI. Mwaka 2018, China ililegeza zaidi vikwazo vya watafiti kuanzisha kampuni na kufanya biashara ya matokeo ya utafiti. Mwaka uliofuata, Tang Jie alianzisha kutoka katika maabara ya Tsinghua kampuni ambayo baadaye ilikua na kuwa Zhipu AI. Mara tu baada ya OpenAI kuzindua GPT-3 mwaka 2020, Zhipu iliweka lengo la kutengeneza modeli ya kiwango sawa.
Hata hivyo, ikilinganishwa na kampuni za AI za Marekani, kampuni za China zimekabiliwa kwa muda mrefu na ukosefu wa fedha na chipsi za kisasa. Jefferies ilikadiria kwamba katika kipindi husika, kiwango cha uwekezaji wa kampuni za teknolojia za China kilikuwa chini ya moja ya tano ya kile cha wenzao wa Marekani. Katika mazingira haya, kuongeza ufanisi wa matumizi ya uwezo wa kompyuta kukawa njia muhimu kwa kampuni za AI za China kuzikaribia kampuni za Marekani.
DeepSeek ni mfano wa kampuni hiyo. Ripoti hiyo ilitaja kwamba DeepSeek ilitumia utaratibu wa multi-head latent attention (MLA) kupunguza matumizi ya kumbukumbu wakati wa kuendesha modeli, na ilikuwa miongoni mwa kampuni za kwanza nchini China kutumia modeli ya mixture-of-experts (MoE), ili kupunguza mahitaji ya uwezo wa chipsi. Teknolojia hizi zilikuwa msingi muhimu wa “msukosuko wa DeepSeek” mwanzoni mwa 2025. Wakati huo, modeli huria ya gharama nafuu iliyozinduliwa na kampuni hiyo ilisababisha misukosuko katika hisa za teknolojia za Marekani na kuzilazimisha kampuni nyingine za China kutathmini upya njia zao za kiteknolojia.
Ubadilishanaji wa teknolojia kati ya kampuni za AI za China pia umeharakisha zaidi kasi ya uboreshaji. Miundo ya baadaye ya Moonshot AI ilitumia MoE na matoleo ya MLA ambayo DeepSeek ilikuwa imetumia au kuyathibitisha, huku DeepSeek nayo ikitumia teknolojia za mafunzo zilizoboreshwa na Moonshot AI. Timu mbalimbali zimekuwa zikijifunza kutoka kwa nyingine kupitia machapisho ya utafiti, miundo huria na matumizi ya teknolojia, na hivyo kuunda utaratibu wa kusambaa kwa teknolojia unaotofautiana na njia ya miundo iliyofungwa.
Wakati huohuo, kurejea kwa wataalamu nchini kumekuwa njia nyingine ya kiteknolojia. Tencent iliwaajiri wahitimu wawili wa Tsinghua waliowahi kufanya kazi OpenAI, huku ByteDance ikiwaingiza watafiti wa China waliowahi kufanya kazi Google. Ripoti hiyo inaona kwamba maendeleo ya kiteknolojia ya kampuni za AI za Marekani, kurejea kwa wataalamu kutoka nje ya nchi na mtandao wa utafiti wa ndani wa China, kwa pamoja vimeharakisha kasi ya kampuni za AI za China kuzikaribia kampuni za Marekani.
Hata hivyo, uwezo wa kompyuta bado ni kikwazo kikuu kinachozikabili kampuni za AI za China. Liang Wenfeng alisema Mei mwaka huu kwamba chipsi, si wataalamu, ndizo tofauti muhimu zaidi kati ya kampuni za AI za China na Marekani. Watafiti katika maabara zinazoongoza kama Alibaba na Zhipu walisema kwamba idadi ya chipsi za kiwango cha juu wanazopata mara nyingi huwa moja ya tano tu ya wanazopata wenzao wa OpenAI na Google.