מדוע חברות הטק הסיניות נותנות עדיפות לאימוץ בינה מלאכותית על פני ביצועי המודלים
- חברות טק סיניות משיקות מודלי AI חדשים בקצב מהיר, בהיצע נרחב ובעלות נמוכה, ומשתמשות בהם ככלי צמיחה משולב בפלטפורמות קיימות (משחקים, מדיה, מסרים ותשלומים) במקום להתמקד רק בביצועים במדדי ייחוס.
- הפער הטכנולוגי מול מודלי ה-AI המובילים בארה"ב מצטמצם, אך החברות הסיניות ממקדות את האסטרטגיה שלהן בהגדלת בסיס המשתמשים ובהגנה על עסקי הליבה, תוך קידום אימוץ עולמי של מודלים סיניים, במיוחד בשווקים עם תקציבים מוגבלים.
חברות טכנולוגיה סיניות משיקות מודלי בינה מלאכותית (AI) חדשים בקצב מהיר, ככל שהתחרות מול יריבות אמריקאיות נעשית אינטנסיבית יותר. עבור משקיעים, השאלה המרכזית היא לא איזה מודל מוביל במדדי ייחוס. במקום זאת, המיקוד הוא כיצד נעשה שימוש ב-AI כדי למשוך משתמשים, לתמוך בפלטפורמות קיימות ולחזק את העסק לטווח הארוך.
בשנה האחרונה, חברות סיניות פעלו במהירות כדי לצמצם את הפער מול מובילות כמו OpenAI, Anthropic וגוגל (GOOGL). הגישה שלהן מתמקדת במהירות, גישה בעלות נמוכה, וקישור הדוק לשירותים צרכניים. כתוצאה מכך, ה-AI הופך לכלי צמיחה ולא למוצר עצמאי.
מחזור מהיר יותר עם עלויות נמוכות
חברת Moonshot AI מבייג׳ין הכריזה השבוע על מודל Kimi K2.5, רק שלושה חודשים אחרי שהשיקה גרסה קודמת. החברה אמרה שהמודל כולל יכולות יצירת וידאו ופיצ׳רי סוכן (agent) שיכולים לבצע משימות עם מעט מאוד קלט מהמשתמש. Moonshot טוענת שהמודל שלה עולה בביצועים על מערכות מובילות בארה״ב במשימות קוד ווידאו.
במקביל, קבוצת עליבאבא (BABA) הציגה את Qwen3 Max Thinking, מודל ההסקה המתקדם ביותר שלה עד כה. עליבאבא אמרה שהמודל הצטיין במבחן מדדי ייחוס רחב שנקרא Humanity’s Last Exam. עוד ציינה החברה שהמערכת יכולה לבחור את כלי ה-AI המתאים ביותר למשימה, ולהיעזר בצ׳אטים קודמים כדי לשפר את התגובות בעלות שולית נמוכה.
בתחילת החודש, Baidu Inc. (BIDU) השיקה את Ernie 5.0, ומניית החברה עלתה לרמתה הגבוהה ביותר כמעט שלוש שנים לאחר ההשקה. Baidu אמרה ש-Ernie 5.0 עלה בביצועיו על Google Gemini 2.5 Pro במספר תחומים. עם זאת, החברה לא השוותה אותו ל-Google Gemini 3 Pro.
סטארט-אפ נוסף, Z.ai, השיק בינואר גרסה חינמית למודל GLM 4.7. הביקוש היה כה גבוה עד שהחברה הגבילה בהמשך את הרישום למשתמשים חדשים לכלי הקידוד שלה, בגלל מגבלת היצע המחשוב.
יחד, ההשקות הללו מגלות דפוס ברור. חברות סיניות מעדכנות מודלים בקצב מהיר יותר ומציעות גישה רחבה בעלות נמוכה או ללא עלות.
AI שנבנה למשתמשים, לא לכותרות
בניגוד לרבים מהמודלים האמריקאיים, מערכות ה-AI הסיניות הן לרוב קוד פתוח וקלות להתאמה. זה מסייע להאיץ את האימוץ, במיוחד באזורים עם תקציבים מוגבלים. מיקרוסופט (MSFT) אמרה בתחילת החודש ששימוש ב-DeepSeek באפריקה גבוה פי שניים עד ארבעה מאשר באזורים אחרים. אלכס לו, מייסד LSY Consulting, אמר שהמטרה היא שימוש רחב ולא ציונים גבוהים. "התקווה היא שמדינות מחוץ לסין ישתמשו במודלים הללו כדי להבטיח שכמות גדולה של אפליקציות תיבנה על בסיס המודלים הסיניים הללו", אמר לו.
המיקוד במשתמשים מסביר גם מדוע מדדי ייחוס פחות חשובים לחברות המקומיות. איוון סו, אנליסט מניות בכיר ב-Morningstar, אמר שיותר מדי תשומת לב לציונים יכולה להסיח את הדעת מהערך האמיתי. הוא ציין שה-AI הופך שימושי כשהוא משולב במשחקים, מדיה ופלטפורמות מסרים שאנשים כבר משתמשים בהן.
Tencent Holdings Limited (TCEHY) היא דוגמה בולטת. החברה מפעילה את WeChat, אחת האפליקציות השימושיות ביותר בסין. לקראת ראש השנה הסינית, טנסנט אמרה שתחלק מיליארד יואן, שהם כ-140 מיליון דולר, דרך אפליקציית ה-AI שלה Yuanbao. הקמפיין הזה מזכיר מבצעי "מעטפות אדומות" מהעבר, שסייעו ל-WeChat לפתח את פעילות התשלומים שלה.
מצמצמות את הפער, עם מגבלות
למרות ההתקדמות, החברות הסיניות עדיין לא מובילות את מרוץ ה-AI הגלובלי. עם זאת, נראה שהפער הולך ומצטמצם. מנכ"ל Google DeepMind, דמיס האסאביס, אמר ל-CNBC החודש שמודלי ה-AI הסינים מפגרים אולי רק ב"חודשים" אחרי אלו שנבנים בארה"ב.
ובכל זאת, המסר הרחב ברור: חברות הטק הסיניות משתמשות ב-AI כדי להגן על התנועה (traffic), להגדיל את בסיס המשתמשים ולתמוך בעסקי הליבה שלהן כשהן שואפות להגיע להיקפים גדולים.
השתמשנו ב-כלי ההשוואה של TipRanks כדי להשוות בין חברות נסחרות בולטות שמפעילות צ׳טבוטים דומים ל-Qwen, DeepSeek ו-Ernie. זהו כלי מצוין לקבלת תמונה רחבה על כל מניה ועל תעשיית ה-AI כולה.
