Kinesisk AI kutter kostnader med femtedel

Kinesiske AI-modeller, som GLM 5.2 og Kimi 2.6/2.7, kan utføre 75 prosent av ingeniøroppgaver til bare en femtedel av kostnaden sammenlignet med amerikanske modeller. Dette ifølge Ameya Kanitkar fra AI-måleplattformen Larridin, og endrer hvordan mange bedrifter vurderer AI-investeringer. Dette gjennombruddet skyldes at kinesiske AI-laboratorier har perfeksjonert en teknikk for å gjøre den såkalte oppmerksomhetsmekanismen («attention») i store språkmodeller langt mer effektiv. Mens amerikanske selskaper ofte har «kastet mer regnekraft» på problemet, har Kina, delvis tvunget av amerikanske restriksjoner på avanserte AI-brikker, funnet algoritmer som reduserer beregningskompleksiteten betydelig. De har for eksempel lært seg å oppsummere de mest relevante «tokens», altså tekstenheter, mer effektivt. Konsekvensen er at selv om amerikanske «frontier labs» fortsatt har et forsprang på de mest komplekse oppgavene, er kinesiske modeller mer enn kapable for det meste av daglig ingeniørarbeid. Denne kostnadseffektiviteten gjør kinesiske åpen kildekode-modeller stadig mer attraktive for norske bedrifter som ønsker å implementere AI uten å sende data til utenlandske skytjenester, eller for å tilpasse modellene til egne behov. Selskaper som Airbnb og Thomson Reuters eksperimenterer allerede med kinesiske modeller som Alibaba Qwen og DeepSeek. Ifølge Hugging Face sto kinesiske åpen kildekode-modeller for 41 prosent av alle nedlastinger i fjor, en større andel enn amerikanske. Dette tyder på en voksende global aksept for kinesisk AI, selv om amerikanske modeller fortsatt ses på som ledende innenfor forskning og banebrytende utvikling.