Jak čínské AI firmy ovládly globální trh s open-weight modely

Tady je vidět, jak se tento náskok promítl do čísel.

Qwen předstihl Llamu ve stahování

První výrazný signál přišel z platformy Hugging Face, největšího globálního úložiště a komunitního centra pro open-source AI modely. V září 2025 překonala rodina modelů Qwen od Alibaby Meta Llama a stala se nejstahovanější rodinou velkých jazykových modelů (LLM) na platformě .

V širším období od srpna 2024 do srpna 2025 získaly čínské open-weight modely 17 % všech stažení na Hugging Face. Poprvé tak předstihly Spojené státy, jejichž modely měly podíl 15,8 %, uvádí společná studie MIT a Hugging Face . Pokud se započítají pouze velké jazykové modely, připadalo na modely vyvinuté v Číně 41 % všech stažení LLM za sledované období .

Podle dat Hugging Face citovaných deníkem China Daily překročil do poloviny roku 2026 celkový počet stažení čínských modelů po celém světě 100 milionů .

Pojem „open-weight“ přitom neznamená, že jsou veřejná všechna trénovací data nebo celý zdrojový kód. Znamená především, že si lze naučené váhy modelu stáhnout a provozovat jej na vlastním hardwaru či infrastruktuře .

Na OpenRouteru se podíl tokenů obrátil

Stažení ukazuje zájem vývojářů. Objem spotřebovaných tokenů ale lépe naznačuje, které modely se skutečně používají.

Na platformě OpenRouter, která funguje jako neutrální směrovač provozu mezi různými velkými jazykovými modely a na začátku roku 2026 zpracovávala přes 20 bilionů tokenů týdně, došlo k úplnému obratu .

Podíl modelů čínského původu vzrostl z méně než 2 % týdenního objemu tokenů na většinový podíl přibližně během 18 měsíců . V květnu 2026 představovaly čínské open-weight modely zhruba 61 % všech tokenů spotřebovaných na OpenRouteru .

V červenci 2026 obsadily čínské modely poprvé všech pět nejvyšších příček globálního žebříčku používání OpenRouteru. Podle objemu tokenů vedl Xiaomi MiMo-V2.5, následovaný modely od DeepSeeku, MiniMaxu, rodiny Qwen od Alibaby a Kimi od Moonshotu .

Tato čísla se týkají konkrétní platformy, nikoli celého světového trhu. Přesto ukazují, jak rychle se změnil poměr sil v otevřené vrstvě AI.

Čínské modely si získaly i americké podniky

Pro americké pozorovatele je možná nejpřekvapivější vývoj v podnikové sféře. V polovině roku 2026 dosáhl podíl čínských AI modelů na týdenním objemu API tokenů amerických podnikových zákazníků na OpenRouteru až 46 %. U modelů amerického původu činil podíl 35,7 % . O rok dříve přitom čínské modely představovaly méně než 2 % tohoto objemu.

Od každého týdne počínaje 8. únorem 2026 tvořily modely čínského původu nejméně 30 % objemu podnikových tokenů na této platformě .

Za růstem stojí kombinace konkurenceschopného výkonu a výrazně nižší ceny. Model Kimi K2.5 od Moonshotu se v některých prvních benchmarcích přiblížil Anthropic Claude Opus, jeho používání však stálo přibližně sedminu ceny . DeepSeek V3.1 účtoval 2 jüany (0,28 dolaru) za milion vstupních tokenů a 8 jüanů (1,10 dolaru) za milion výstupních tokenů .

Pro firmy, které zpracovávají miliardy či biliony tokenů, se i malý rozdíl v ceně rychle promění v zásadní provozní úsporu.

Spotřeba tokenů prudce roste i v samotné Číně

Čísla zároveň odrážejí rozsáhlé domácí používání AI. Čínský Národní úřad pro data uvedl, že denní domácí spotřeba tokenů v březnu 2026 překročila 140 bilionů. Oproti 100 miliardám na začátku roku 2024 jde o více než tisícinásobný nárůst .

Výrazně rostla také spotřeba asistenta Doubao od ByteDance. Z přibližně 100 miliard tokenů denně v květnu 2024 se do března 2026 dostala nad 120 bilionů tokenů denně — zhruba tisícinásobně více během dvou let .

Domácí rozsah používání tak vytváří další zdroj zpětné vazby, dat o nasazení a zkušeností s provozem ve velkém měřítku.

Tři pilíře čínského náskoku

Dostupná data ukazují na tři hlavní strukturální výhody:

1. Rychlé tempo vydávání. Od konce dubna do poloviny června 2026 uvedly čínské laboratoře během několika týdnů čtyři frontier-konkurenceschopné open-weight modely: DeepSeek, Alibaba Qwen, Moonshot Kimi a Zhipu GLM .
2. Volnější licence. Modely vycházejí například pod licencemi MIT, Apache 2.0 nebo upravenými variantami MIT. To usnadňuje jejich bezplatné stažení, úpravy i nasazení ve velkém měřítku .
3. Cenová výhoda. Čínské laboratoře účtují za přístup k API podstatně méně než jejich američtí konkurenti. Tento rozdíl přetrval i v době, kdy se výkon modelů začal přibližovat špičkovým americkým systémům .

Rozhoduje ekosystém, ne jediný model

Závěr analytiků je proto širší než tvrzení, že jeden čínský model překonal jeden americký. Skutečnou konkurenční výhodou se stal celý ekosystém: rychlé vydávání, otevřené váhy, benevolentní licence, nízké ceny a masivní domácí i zahraniční používání.

Otevřené vydání přitahuje vývojáře a podniky. Ti generují zpětnou vazbu a zkušenosti s nasazením, což pomáhá laboratořím zlepšovat další modely a vydávat je ještě rychleji. Právě tato samoposilující smyčka — popsaná USCC jako čínská strategie „dvou smyček“ — do poloviny roku 2026 poskytla čínským firmám náskok v otevřené vrstvě umělé inteligence .