Kilka kluczowych, wzajemnie powiązanych czynników wyjaśnia, dlaczego programiści w Ugandzie, Kenii czy Nigerii coraz częściej wybierają modele chińskie zamiast amerykańskich.
Najważniejszym motorem jest agresywna strategia open-source wiodących chińskich laboratoriów AI. Firmy takie jak Alibaba (z serią Qwen), DeepSeek i Zhipu AI regularnie publikują kod źródłowy i otwarte wagi swoich modeli, co pozwala programistom na ich pobieranie, modyfikowanie i uruchamianie na własnej infrastrukturze bez żadnych opłat licencyjnych . To bezpośrednie przeciwieństwo modelu amerykańskich gigantów, którzy często pobierają wysokie opłaty za korzystanie ze swoich najlepszych systemów.
Chińskie modele są nawet 8–15 razy tańsze od porównywalnych amerykańskich rozwiązań najwyższej klasy , a w niektórych przypadkach różnica sięga 60–100 razy . Analiza z 2026 roku wykazała, że przejście na chińskie modele pozwala średnio obniżyć koszty operacyjne o 87% przy zaledwie ~4% spadku jakości . Dla porównania, trening modelu DeepSeek R1 kosztował około 6 milionów dolarów, podczas gdy amerykański OpenAI wydał na GPT-4 ponad 100 milionów dolarów .
Modele chińskie często przewyższają amerykańskie w zadaniach związanych z językami afrykańskimi. Na przykład model Alibaby pokonał ofertę Meta i Google w zarządzaniu wieloma językami używanymi w Ugandzie, umożliwiając programistom dostrojenie go przy użyciu własnych, lokalnych danych . Jak ujął to magazyn Foreign Policy, chińskie modele są „piśmienne w językach Afryki