Persaingan kecerdasan buatan (AI) global menampilkan dua wajah yang kontras. Di Amerika Serikat, Anthropic—pengembang chatbot Claude—menuduh tiga laboratorium asal Tiongkok membuat ribuan akun palsu untuk mencuri kekayaan intelektual dari sistem mereka. Pada saat yang sama, ByteDance meluncurkan Seedance 2.0, alat pembuat video dari teks yang diklaim mampu menghasilkan kualitas setara produksi Hollywood dengan biaya sangat rendah.

Di luar sengketa hak cipta, perbedaan pendekatan ini mencerminkan pertarungan yang lebih besar: Amerika Serikat dikenal dengan mesin AI paling canggih dan mahal, sementara Tiongkok menonjol lewat strategi menurunkan biaya sehingga AI semakin mudah diadopsi secara luas. Dalam pandangan ini, keunggulan Tiongkok bukan semata pada terobosan teknis, melainkan pada kemampuan mengubah AI dari produk premium menjadi komoditas yang terjangkau dan dapat masuk ke banyak sektor ekonomi.

Salah satu kunci strategi tersebut adalah teknik “distilasi”. Alih-alih mengeluarkan biaya sangat besar untuk melatih model dari nol, pengembang Tiongkok menggunakan model yang lebih ringkas untuk mempelajari keluaran sistem Barat yang lebih maju, lalu memampatkan pengetahuan itu menjadi versi yang lebih ringan. Model semacam ini tidak membutuhkan susunan chip tercanggih maupun biaya operasional setinggi model besar, sehingga dapat ditawarkan kepada bisnis dan konsumen dengan harga lebih rendah.

Anil Agarwal, CEO InCruiter, menilai distilasi dalam skala industri telah menjadi pengungkit persaingan, bukan lagi sekadar topik akademis. Menurutnya, pelatihan AI dari awal sangat mahal, sehingga distilasi menjadi cara untuk menekan beban biaya dan mempercepat skala penerapan.

Pola ini selaras dengan formula yang pernah terlihat di sektor telekomunikasi dan pembayaran digital: menawarkan solusi yang lebih murah daripada pesaing Barat, memperluas jangkauan internasional, dan berpotensi membangun ketergantungan teknologi dalam jangka panjang. Model berbiaya rendah tersebut mungkin tidak ditujukan untuk memecahkan persoalan ilmiah paling kompleks, tetapi dinilai cocok untuk kebutuhan komersial, logistik, dan administrasi yang dijalankan jutaan bisnis setiap hari.

Di sisi lain, dorongan Tiongkok menuju AI murah memunculkan tekanan bagi model investasi raksasa teknologi Amerika. Menurut CNBC, empat perusahaan besar—Amazon, Microsoft, Meta, dan Alphabet—merencanakan belanja hingga 700 miliar dolar AS untuk infrastruktur AI dalam satu tahun. Besarnya pengeluaran ini kembali menguatkan perhatian Wall Street pada pengembalian investasi (ROI), di tengah kekhawatiran soal profitabilitas.

Karim Moussalem, Kepala Investasi Selwood Asset Management, menyebut pasar mulai meragukan “keistimewaan Amerika”. Ia menilai modal yang digelontorkan ke perlombaan AI melampaui perkiraan sebelumnya, sementara pertanyaan tentang keuntungan yang bisa diwujudkan semakin menguat.

Perbedaan strategi juga terlihat pada cara kedua negara mengembangkan ekosistem. Amerika Serikat membangun kemampuan perintis dan menghadapi hambatan regulasi, sedangkan Tiongkok menekankan penerapan massal untuk mengumpulkan data dari jutaan pengguna dan mempercepat optimasi. Skala umpan balik yang besar ini dinilai menciptakan momentum yang sulit disaingi.

Rory Green, kepala ekonom untuk China di TS Lombard, memperingatkan bahwa “guncangan teknologi” dari ekonomi terbesar di dunia baru saja dimulai dan dapat mengancam monopoli AI Amerika Serikat. Ia menggambarkan kombinasi yang tengah dibangun Beijing: teknologi kelas dunia yang lahir dari pasar negara maju, dipadukan dengan biaya sangat rendah dari rantai pasokan skala besar. Dukungan juga datang dari dana AI nasional sebesar 8,69 miliar dolar AS serta inisiatif “AI+”, yang disebut berpotensi membentuk “zona teknologi China” di tingkat global.

Green menguraikan skenario bahwa dalam 5–10 tahun ke depan, banyak negara berkembang bisa memilih ekosistem Tiongkok yang lebih murah—mulai dari 5G dan baterai energi hingga AI—dibandingkan solusi yang lebih mahal dari Amerika Serikat dan Eropa. Dalam situasi ketika harga menjadi faktor penentu, batas keunggulan teknologi dapat menjadi kabur karena manfaat ekonomi langsung lebih mudah dirasakan.

Perlombaan AI Tiongkok juga tidak berhenti pada aplikasi digital, tetapi diarahkan ke ekonomi riil, khususnya manufaktur. Pada pertemuan Kongres Rakyat Nasional (NPC) awal Maret, para pemimpin Tiongkok disebut akan mengungkap Rencana Lima Tahun ke-15 (2026–2030) yang memetakan upaya mengubah terobosan AI menjadi teknologi skala industri. Fokus utamanya mencakup strategi “AI + manufaktur” serta “kecerdasan terwujud”, yakni teknologi yang terkait dengan robot humanoid.

Dalam perkembangan terbaru, robot humanoid produksi dalam negeri ditampilkan di televisi nasional dengan demonstrasi keseimbangan dan kelincahan. Namun, penerapan AI skala besar di manufaktur diperkirakan memicu restrukturisasi perusahaan. Sejumlah analisis menyebut strategi ini kemungkinan dipimpin perusahaan raksasa milik negara yang memiliki kapasitas modal untuk menyerap biaya penyebaran infrastruktur.

Shin Nakamura, Presiden Daiwa Steel Tube Industries, memprediksi akan terjadi diferensiasi kuat dalam struktur industri. Kesenjangan antara perusahaan besar dan usaha kecil-menengah (UKM) diperkirakan melebar, yang dapat memicu gelombang merger dan akuisisi karena perusahaan kecil kekurangan sumber daya untuk mengejar integrasi teknologi.

Sementara itu, pembatasan perangkat keras melalui kontrol ekspor Amerika Serikat terhadap chip canggih disebut belum menghentikan laju penerapan di Tiongkok. Sejumlah bisnis dinilai semakin terampil mengoptimalkan algoritma agar berjalan pada chip yang lebih lama atau memanfaatkan klaster chip besar Huawei dengan dukungan listrik murah. Adaptasi ini menegaskan pandangan bahwa distribusi berskala besar dan efisiensi operasional dapat lebih menentukan ketimbang keunggulan teknis yang tipis.

Bagi banyak negara, terutama negara berkembang, munculnya “model AI Tiongkok” menghadirkan dilema. Di satu sisi, solusi berbiaya rendah membuka peluang transformasi digital dengan cepat di tengah keterbatasan anggaran. Di sisi lain, Freedom House Institute mencatat adanya keterkaitan dengan sistem kontrol dan manajemen informasi yang tertutup. Meski demikian, daya tarik aspek ekonomis tetap kuat.

Di tengah persaingan ini, jarak kemampuan teknologi disebut menyempit cepat. CEO Google DeepMind Demis Hassabis pernah menyatakan model AI Tiongkok kini hanya tertinggal beberapa bulan dari rekan-rekannya di Barat—selisih yang dinilai terlalu tipis untuk membuat Amerika Serikat merasa aman dalam perlombaan AI global.