AI+ to chiński program traktujący sztuczną inteligencję jak infrastrukturę: ma być wbudowana w procesy i urządzenia, a nie wdrażana jako pojedyncze narzędzie. Miara sukcesu to skala adopcji w sektorach gospodarki, a nie rekordy benchmarków. Chiny nie próbują dziś wygrać AI na „najlepszy model”. One próbują wygrać na wdrożeniu w skali państwa. To jest inna liga, inne KPI i inna definicja przewagi.
Wytyczne AI+ ogłoszone przez Radę Państwa w sierpniu 2025 r. ustawiają twarde cele adopcji (penetracji): >70% agentów AI i inteligentnych terminali w sześciu sektorach do 2027 r., >90% do 2030 r., a do 2035 r. – wejście w etap inteligentnej gospodarki i inteligentnego społeczeństwa. Brzmi jak propaganda? Może. Ale to też jest plan operacyjny na poziomie państwa.
15. Plan Pięcioletni (2026–2030) ma zostać ogłoszony w marcu 2026 r. i najpewniej ten kierunek dowiezie na poziomie budżetów, priorytetów przemysłowych i infrastruktury. Jeśli coś ma przyspieszać adopcję, to właśnie to.
Najważniejsza różnica jest prosta: AI ma być jak prąd. Niewidoczna. Wszędzie. W procesach. A nie w prezentacjach.
Równolegle regulator (CAC) wypuszcza projekty zasad dla usług AI „antropomorficznych” i emocjonalnych. To jest sygnał: skala tak, ale z barierkami. Nie będzie wolnej amerykanki z „AI-towarzyszami” na miliony użytkowników bez nadzoru.
Kluczowe wnioski
- Społeczne przyzwolenie na AI w Chinach jest wyraźnie wyższe niż w USA (wyniki Stanford HAI raportowane w AI Index).
- AI+ to program dyfuzji, nie konkurs piękności modeli. W Chinach wygrywa ten, kto szybciej „wkleja” AI do realnych procesów.
- Cele AI+ są etapowe: >70% do 2027 r., >90% do 2030 r., a do 2035 r. wejście w etap inteligentnej gospodarki i społeczeństwa.
- Według Insikt Group (2025) chińskie modele są oceniane na ~3–6 miesięcy za amerykańskimi w benchmarkach — ale tu liczy się coś innego: tempo adopcji.
- CAC reguluje „AI emocjonalną” i antropomorficzną: interwencje przy ryzyku uzależnienia i zachowań autodestrukcyjnych, mechanizmy ochronne dla niepełnoletnich.
AI+ jako infrastruktura: co to znaczy „w praktyce”
AI+ nie mówi: „wdrażajcie chatbota”. AI+ mówi: wbudujcie AI w to, co działa masowo. W urządzenia, w linie produkcyjne, w systemy administracyjne, w edukację i zdrowie.
To podejście ma jedną przewagę: nie wymaga czekania na „idealny model”. Wymaga:
- danych gotowych do użycia w procesach,
- integracji z systemami (ERP, CRM, e-government),
- standardów jakości,
- i mechanizmów nadzoru.
To jest nudne. I właśnie dlatego skuteczne.
Sześć sektorów priorytetowych (AI+)
- Nauka i technologia – platformy badawcze oparte o duże modele.
- Przemysł – inteligentne fabryki, predykcyjne utrzymanie ruchu, cyfrowe bliźniaki.
- Konsumpcja – pojazdy z funkcjami autonomii, smart home, roboty usługowe.
- Dobrobyt społeczny – edukacja spersonalizowana, medycyna, opieka senioralna.
- Administracja – bezpieczeństwo, monitoring środowiska, e-usługi.
- Współpraca międzynarodowa – eksport technologii, udział w globalnym zarządzaniu AI.
Tabela 1. Harmonogram (AI+)
| Rok docelowy | Cel adopcji (penetracji) | Co to ma oznaczać |
|---|---|---|
| 2027 | >70% | Integracja AI w sześciu sektorach na dużą skalę |
| 2030 | >90% | AI jako powszechna warstwa wspierająca rozwój „high-quality” |
| 2035 | — | Wejście w etap inteligentnej gospodarki i inteligentnego społeczeństwa |
Źródło: Rada Państwa ChRL, Opinions on AI+ Initiative, VIII 2025; tłum. CSET Georgetown.
Dlaczego dyfuzja może wygrać z innowacją modelową
Chiny różnią się od USA tym, że optymalizują dyfuzję i integrację AI w realnej gospodarce, podczas gdy USA koncentruje się bardziej na przewadze w modelach frontier i ekosystemie firm.Jeśli model jest „wystarczająco dobry”, przewagę robi skala. To nie jest kontrowersyjne. To jest ekonomia wdrożeń.
W takim układzie „frontier” przestaje być jedyną osią rywalizacji. Liczy się:
- kto szybciej przekształci procesy,
- kto szybciej nauczy organizacje pracy z agentami,
- kto szybciej ustawi governance i monitoring błędów,
- kto szybciej obniży koszt jednostkowy wykonania zadania.
Szacunki „3–6 miesięcy dystansu” (Insikt Group) warto traktować jako ocenę branżową, nie twardą metrykę — ale nawet jeśli dystans istnieje, nie musi przesądzać o przewadze w realnej gospodarce. Wiele przewag technologicznych przegrywało, bo nie umiały się wdrożyć.
Regulacje antropomorficzne: skala tak, ale pod kontrolą
Projekt CAC z grudnia 2025 r. jest jedną z najbardziej bezpośrednich prób uregulowania usług AI, które symulują „ludzką” interakcję i wchodzą w obszar emocji.
Sedno jest proste:
- zakazy treści zachęcających do samobójstwa, samookaleczenia i przemocy słownej,
- obowiązki monitorowania ryzyk i interwencji,
- dodatkowe zabezpieczenia dla niepełnoletnich,
- w relacjach prasowych pojawia się też próg ok. 2 godzin ciągłej interakcji jako punkt wyzwalający ostrzeżenia.
To ma konsekwencję strategiczną: Chiny chcą, żeby AI była powszechna, ale nie chcą, żeby powszechna była AI-relacja z użytkownikiem. W enterprise to działa na ich korzyść: agent jako narzędzie w procesie jest łatwiejszy do kontrolowania niż „towarzysz”.
Ograniczenia i ryzyka: gdzie to może nie dowieźć
To podejście nie działa, gdy brakuje jakości danych procesowych, integracji systemów oraz mocy obliczeniowej — wtedy skala wdrożeń skaluje przede wszystkim błędy i ryzyka.
W praktyce ten model może się wyłożyć na trzech rzeczach:
- Moc obliczeniowa i chipy – dostęp do zaawansowanych półprzewodników i litografii nadal jest wąskim gardłem, a ograniczenia eksportowe działają.
- Jakość danych – skala wdrożeń bez jakości danych robi skalę błędów, nie skalę produktywności.
- Biurokracja i przejrzystość – centralna koordynacja przyspiesza adopcję, ale może dławić eksperymenty, a brak transparentności zwiększa nieufność partnerów.
Co to znaczy dla firm w Europie i w Polsce
Jeśli Chiny dowiozą „AI jako infrastrukturę”, presja nie przyjdzie z benchmarków. Przyjdzie z rynku.
Konkretnie:
- koszt i czas realizacji w łańcuchach dostaw może spaść szybciej niż w UE,
- standardy integracji i „agentowe” podejście w produktach mogą stać się de facto standardem w wybranych branżach,
- dla polskich firm B2B rośnie znaczenie: audytu łańcucha dostaw (komponenty AI), śledzenia standardów, oraz rozważenia partnerstw tam, gdzie liczy się przewaga kosztowa.
Podsumowanie
AI+ to nie opowieść o „najmądrzejszym modelu”. To opowieść o tym, jak zrobić z AI technologię codzienną – nudną – a przez to masową.
Jeśli 15. Plan Pięcioletni w marcu 2026 r. rzeczywiście wzmocni ten kierunek, to kolejny etap rywalizacji AI rozstrzygnie się w fabrykach, szkołach i urzędach, nie w tabelkach benchmarków. I to jest najważniejsza rzecz, którą warto z tego tekstu wynieść.Następna faza rywalizacji o AI może rozstrzygnąć się nie w laboratoriach badawczych, lecz w skali i szybkości adopcji.
Źródła
- Rada Państwa ChRL, Opinions on Deepening the Implementation of the AI+ Initiative (Guo Fa [2025] No. 11), sierpień 2025, english.www.gov.cn
- Center for Security and Emerging Technology (CSET), Georgetown University, tłumaczenie dokumentu AI+, wrzesień 2025, cset.georgetown.edu
- Insikt Group (Recorded Future), Measuring the US-China AI Gap, 2025, recordedfuture.com
- Council on Foreign Relations, China, the United States, and the AI Race, październik 2025, cfr.org
- Stanford HAI, AI Index Report 2025, cytowany via MIT Technology Review, technologyreview.com
- MERICS, China’s AI+ drive aims for integration across sectors, 2025, merics.org
- China Briefing, Understanding China’s AI + Manufacturing Roadmap, wrzesień 2025, china-briefing.com
- Cyberspace Administration of China, Draft Interim Measures for Anthropomorphic AI Interaction Services, grudzień 2025, via CNBC, Scientific American, Reuters
- National Bureau of Asian Research, The Outlook for China’s AI Industry: Adoption and Applications, 2025, nbr.org
- World Economic Forum, China’s 15th Five-Year Plan signals a new phase, październik 2025, weforum.org
