Problemet med denne tilnærmingen, sier han, er strukturelt. Hvis et land primært følger etter dagens frontlinje, kan lederne flytte feltet med et nytt gjennombrudd og la etterfølgerne stå igjen og streve for å ta igjen.

Liu beskrev risikoen slik: I AI-tiden betyr det å være en teknologisk etterfølger at «teppet kan dras vekk under deg» når frontlinjen flytter seg.

Kinas utfordring er altså ikke bare at modellene henger etter de nyeste lanseringene. Det dypere problemet er at retningen for bransjen fortsatt bestemmes andre steder.

Hva Liu legger i et nytt AI-«paradigme»

Når Liu snakker om et nytt AI-«paradigme» (begrepet han gjentatte ganger brukte i intervjuer), sikter han til et gjennombrudd som endrer hvordan AI bygges, brukes og kommersialiseres – ikke bare gradvise forbedringer av eksisterende modeller.

Eksempler på slike paradigmeskift de siste årene er:

• ChatGPT, som gjorde språkmodeller til mainstream-verktøy i hverdagen for hundrevis av millioner mennesker.
• AI-kodesystemer som Claude Code, som endret måten utviklere jobber med programvare på.

Disse gjennombruddene gjorde mer enn å forbedre nøyaktigheten – de endret arbeidsflyter og brukeratferd, og skapte nye tyngdepunkter i bransjen.

Lius poeng er at det ikke er nok å konkurrere med litt bedre chatroboter. Suksess krever å skape det neste banebrytende steget som omorganiserer hele feltet.

Hvorfor han forlot Tencent

Liu var i mange år en sentral figur i Tencents AI-satsing og ledet utviklingen av selskapets Hunyuan store språkmodell. Men i slutten av 2024 forlot han Tencent etter mer enn åtte år i selskapet.

Han grunnla deretter Video Rebirth, en AI-oppstart som fokuserer på videogenerering og såkalte «verdensmodeller» (world models).

Selskapet bygger AI-systemer som skal generere videoer med høy kvalitet, fysisk konsistens og kontroll – rettet mot profesjonelle brukere innen reklame, e-handel, film og animasjon.

Video Rebirth hentet inn titalls millioner dollar i tidlig finansiering og planlegger modeller for profesjonelle skapere, ikke bare forbrukerleketøy.

Retningen tyder på at Liu mener multimodale og videobaserte verdensmodeller kan bli den nye AI-fronten og danne grunnlaget for neste store paradigmeskifte.

Hvordan Kina fortsatt kan vinne AI-kappløpet

Til tross for kritikken av Kinas posisjon innen LLM, tror ikke Liu at hele AI-kappløpet er avgjort.

Hans argument er at AI-utviklingen skjer i bølger av paradigmer, og at lederskap kan skifte når neste store gjennombrudd kommer.

Det betyr at det avgjørende spørsmålet ikke er:

• Hvem har den beste chatroboten i dag?

Men heller:

• Hvem oppfinner den neste måten folk bruker AI på?

Hvis Kina kan skape et nytt paradigme – innen for eksempel agenter, multimodale systemer, verdensmodeller eller en annen fremvoksende retning – kan de omdefinere konkurranselandskapet i stedet for å jage etter dagens ledere.

I Lius tankegang betyr å tape dagens LLM-runde ikke nødvendigvis å tape AI-fremtiden. Det avgjørende blir hvem som skaper neste gjennombrudd som omformer bransjen.

Det større bildet

Liu Weis perspektiv speiler en bredere debatt i det globale AI-miljøet. Noen analytikere mener USA fortsatt har et forsprang på frontlinjemodeller og infrastruktur, mens Kina raskt har skalert utrullingen og utviklet sitt eget modelløkosystem.

Advarselen hans synliggjør en strategisk spenning som er vanlig i teknologikappløp: Å ta igjen dagens ledere kan være mindre viktig enn å finne opp fremtiden.

For Liu ligger den virkelige muligheten ikke i å bygge en litt bedre utgave av dagens store språkmodeller – men i å oppdage det neste paradigmet som får dem til å fremstå som utdaterte.

Problemet med denne tilnærmingen, sier han, er strukturelt. Hvis et land primært følger etter dagens frontlinje, kan lederne flytte feltet med et nytt gjennombrudd og la etterfølgerne stå igjen og streve for å ta igjen.

Liu beskrev risikoen slik: I AI-tiden betyr det å være en teknologisk etterfølger at «teppet kan dras vekk under deg» når frontlinjen flytter seg.

Kinas utfordring er altså ikke bare at modellene henger etter de nyeste lanseringene. Det dypere problemet er at retningen for bransjen fortsatt bestemmes andre steder.

Hva Liu legger i et nytt AI-«paradigme»

Når Liu snakker om et nytt AI-«paradigme» (begrepet han gjentatte ganger brukte i intervjuer), sikter han til et gjennombrudd som endrer hvordan AI bygges, brukes og kommersialiseres – ikke bare gradvise forbedringer av eksisterende modeller.

Eksempler på slike paradigmeskift de siste årene er:

• ChatGPT, som gjorde språkmodeller til mainstream-verktøy i hverdagen for hundrevis av millioner mennesker.
• AI-kodesystemer som Claude Code, som endret måten utviklere jobber med programvare på.

Disse gjennombruddene gjorde mer enn å forbedre nøyaktigheten – de endret arbeidsflyter og brukeratferd, og skapte nye tyngdepunkter i bransjen.

Lius poeng er at det ikke er nok å konkurrere med litt bedre chatroboter. Suksess krever å skape det neste banebrytende steget som omorganiserer hele feltet.

Hvorfor han forlot Tencent

Liu var i mange år en sentral figur i Tencents AI-satsing og ledet utviklingen av selskapets Hunyuan store språkmodell. Men i slutten av 2024 forlot han Tencent etter mer enn åtte år i selskapet.

Han grunnla deretter Video Rebirth, en AI-oppstart som fokuserer på videogenerering og såkalte «verdensmodeller» (world models).

Selskapet bygger AI-systemer som skal generere videoer med høy kvalitet, fysisk konsistens og kontroll – rettet mot profesjonelle brukere innen reklame, e-handel, film og animasjon.

Video Rebirth hentet inn titalls millioner dollar i tidlig finansiering og planlegger modeller for profesjonelle skapere, ikke bare forbrukerleketøy.

Retningen tyder på at Liu mener multimodale og videobaserte verdensmodeller kan bli den nye AI-fronten og danne grunnlaget for neste store paradigmeskifte.

Hvordan Kina fortsatt kan vinne AI-kappløpet

Til tross for kritikken av Kinas posisjon innen LLM, tror ikke Liu at hele AI-kappløpet er avgjort.

Hans argument er at AI-utviklingen skjer i bølger av paradigmer, og at lederskap kan skifte når neste store gjennombrudd kommer.

Det betyr at det avgjørende spørsmålet ikke er:

• Hvem har den beste chatroboten i dag?

Men heller:

• Hvem oppfinner den neste måten folk bruker AI på?

Hvis Kina kan skape et nytt paradigme – innen for eksempel agenter, multimodale systemer, verdensmodeller eller en annen fremvoksende retning – kan de omdefinere konkurranselandskapet i stedet for å jage etter dagens ledere.

I Lius tankegang betyr å tape dagens LLM-runde ikke nødvendigvis å tape AI-fremtiden. Det avgjørende blir hvem som skaper neste gjennombrudd som omformer bransjen.

Det større bildet

Liu Weis perspektiv speiler en bredere debatt i det globale AI-miljøet. Noen analytikere mener USA fortsatt har et forsprang på frontlinjemodeller og infrastruktur, mens Kina raskt har skalert utrullingen og utviklet sitt eget modelløkosystem.

Advarselen hans synliggjør en strategisk spenning som er vanlig i teknologikappløp: Å ta igjen dagens ledere kan være mindre viktig enn å finne opp fremtiden.

For Liu ligger den virkelige muligheten ikke i å bygge en litt bedre utgave av dagens store språkmodeller – men i å oppdage det neste paradigmet som får dem til å fremstå som utdaterte.