Chính sách phát triển ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc

Trung Quốc có mục tiêu trở thành quốc gia dẫn đầu thế giới về trí tuệ nhân tạo (AI) vào năm 2030.[1] Để đạt được mục tiêu này, Bắc Kinh đang triển khai các công cụ chính sách công nghiệp trên toàn bộ công nghệ AI, từ chip đến ứng dụng. Sự mở rộng chính sách công nghiệp AI này dẫn đến hai câu hỏi: Bắc Kinh đang làm gì để hỗ trợ ngành công nghiệp AI của mình và liệu nó có hiệu quả không?

Chính sách công nghiệp AI của Trung Quốc có thể sẽ đẩy nhanh tiến độ phát triển vốn đã ở mức cao của quốc gia này trong lĩnh vực AI, đặc biệt là thông qua hỗ trợ cho nghiên cứu, đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao, hỗ trợ chi phí tính và các ứng dụng. Các mô hình AI của Trung Quốc đang thu hẹp khoảng cách hiệu suất với các mô hình hàng đầu của Mỹ và việc áp dụng AI tại Trung Quốc đang tăng nhanh trên khắp các lĩnh vực, từ xe điện và rô bốt đến chăm sóc sức khỏe và công nghệ sinh học.[2] Mặc dù phần lớn sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi sự đổi mới tại các công ty công nghệ tư nhân của Trung Quốc, nhưng sự hỗ trợ của nhà nước đã giúp nâng cao khả năng cạnh tranh của ngành công nghiệp AI của Trung Quốc. 

Tuy nhiên, một số khía cạnh trong chính sách công nghiệp AI của Trung Quốc lại gây lãng phí, chẳng hạn như việc phân bổ chip AI không hiệu quả cho các công ty.[3] Những nút thắt khác khó có thể vượt qua, ngay cả khi có sự hỗ trợ lớn của nhà nước: Kiểm soát xuất khẩu chip AI do Mỹ dẫn đầu và thiết bị sản xuất chất bán dẫn cần thiết để sản xuất các loại chip như vậy đang hạn chế năng lực điện toán dành cho các nhà phát triển AI của Trung Quốc.[4] Quyền truy cập hạn chế vào khả năng điện toán buộc các công ty Trung Quốc phải đánh đổi giữa việc đầu tư vào tiến trình phát triển mô hình trong ngắn hạn và xây dựng khả năng phục hồi lâu dài trước các lệnh trừng phạt.

Cuối cùng, bất chấp một số sự lãng phí và các ưu tiên xung đột, chính sách công nghiệp AI của Trung Quốc sẽ giúp các công ty Trung Quốc cạnh tranh với các công ty AI của Mỹ bằng cách cung cấp nguồn nhân lực chất lượng cao và vốn cho một lĩnh vực vốn đã phát triển mạnh. Sự phát triển AI của Trung Quốc có thể sẽ vẫn đứng thứ hai ít nhất là sau Mỹ, vì sự phát triển như vậy được hưởng lợi từ cả sự cạnh tranh của thị trường tư nhân và các khoản đầu tư của chính phủ Trung Quốc.

Mục tiêu và công cụ chính sách AI của Bắc Kinh

Các mục tiêu chính sách và diễn ngôn xung quanh AI ở Trung Quốc khác với ở Mỹ. Các nhà lãnh đạo Trung Quốc muốn AI thúc đẩy sự phát triển kinh tế và năng lực quân sự của đất nước. Ở Washington, diễn ngôn chính sách AI đôi khi được định hình là “cuộc đua đến AGI [dịch: trí tuệ nhân tạo tổng quát]”. [5] Ngược lại, ở Bắc Kinh, diễn ngôn AI ít trừu tượng hơn và tập trung vào các ứng dụng kinh tế và công nghiệp có thể hỗ trợ các mục tiêu kinh tế chung của Trung Quốc.

Đến năm 2030, Trung Quốc đặt mục tiêu AI trở thành ngành công nghiệp trị giá 100 tỷ đô la và tạo ra hơn 1 nghìn tỷ đô la giá trị gia tăng trong các ngành công nghiệp khác. [6] Mục tiêu này bao gồm tận dụng AI để nâng cấp các lĩnh vực truyền thống, chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe, sản xuất và nông nghiệp. Nó cũng bao gồm việc khai thác AI để cung cấp năng lượng cho các ngành công nghiệp mới nổi, đặc biệt là các lĩnh vực công nghệ cứng có ứng dụng vật lý, chẳng hạn như rô-bốt, xe tự hành và hệ thống không người lái.

Bắc Kinh đang sử dụng nhiều công cụ chính sách khác nhau (xem Hình 1). Các quỹ đầu tư AI do nhà nước lãnh đạo đang đổ vốn vào việc phát triển các mô hình và ứng dụng AI, bao gồm quỹ AI trị giá 8,2 tỷ đô la cho các công ty khởi nghiệp. [7] Trung Quốc đang xây dựng Mạng điện toán tích hợp quốc gia để tập hợp các nguồn tài nguyên điện toán trên khắp các trung tâm dữ liệu công cộng và tư nhân.[8] Các chính quyền địa phương từ Thượng Hải đến Thâm Quyến đã thành lập các phòng thí nghiệm AI và khu vực thí điểm AI do nhà nước hậu thuẫn để đẩy nhanh quá trình nghiên cứu AI và phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao.[9] Tất cả sự hỗ trợ của nhà nước này đều nằm ngoài hàng chục tỷ đô la đầu tư AI tư nhân từ các công ty công nghệ Trung Quốc, chẳng hạn như Alibaba và ByteDance. Tuy nhiên, khoản đầu tư như vậy vẫn kém xa các khoản đầu tư tư nhân tại Mỹ, chẳng hạn như khoản đầu tư 100–500 tỷ đô la vào Dự án Stargate của OpenAI.

Kiểm soát xuất khẩu của Mỹ nhằm vào việc hạn chế máy tính của Trung Quốc

Căng thẳng địa chính trị ngày càng gia tăng, đặc biệt là với Mỹ, đã định hình lại chính sách công nghiệp AI của Trung Quốc cùng với các chính sách công nghệ-công nghiệp quy mô lớn hơn của nước này nhằm tập trung nhiều hơn vào việc tự chủ và cạnh tranh chiến lược. Kiểm soát xuất khẩu đã cắt đứt quyền tiếp cận của Trung Quốc đối với các chip điện toán tiên tiến có vai trò quan trọng đối với việc phát triển và ứng dụng AI.[12] Các công ty AI của Trung Quốc, chẳng hạn như ByteDance và Baidu, đã phàn nàn về việc bị hạn chế về khả năng điện toán; khi nhu cầu điện toán để phát triển và triển khai AI tăng lên, việc thiếu khả năng tiếp cận các chip tiên tiến có thể hạn chế đáng kể sự phát triển của ngành công nghiệp AI của Trung Quốc.[13] Ngoài ra, kiểm soát xuất khẩu đối với thiết bị sản xuất chất bán dẫn có từ năm 2018 đã cắt đứt quyền tiếp cận của Trung Quốc đối với thiết bị sản xuất chất bán dẫn tiên tiến, làm chậm trễ nỗ lực sản xuất hàng loạt chip AI trong nước của Trung Quốc trong nhiều năm.[14]

Mỹ có lợi thế lớn về năng lực điện toán tổng thể, một phần là do kiểm soát xuất khẩu.[15] Việc né tránh hoặc giảm thiểu tác động của các hạn chế xuất khẩu do Mỹ dẫn đầu đối với chất bán dẫn tiên tiến đã trở thành trọng tâm trong các nỗ lực chính sách AI của Bắc Kinh. Tại cuộc họp Bộ Chính trị về AI vào tháng 4 năm 2025, Chủ tịch Trung Quốc Tập Cận Bình đã nhấn mạnh đến “năng lực tự cường” và việc tạo ra một hệ sinh thái phần cứng và phần mềm AI “có thể tự kiểm soát”.[16]

Về chip AI, Bắc Kinh đang hỗ trợ phát triển các giải pháp thay thế trong nước cho các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) Nvidia, chẳng hạn như dòng Ascend của Huawei, vốn tụt hậu về hiệu suất và khối lượng sản xuất.[17] Việc dựa vào số lượng chip ít hơn và chất lượng kém mạnh hơn buộc các công ty phải phân bổ năng lực điện toán của mình, giảm số lượng và quy mô khối lượng công việc đào tạo và triển khai mô hình mà họ có thể thực hiện tại bất kỳ thời điểm nào và ít hơn mười mô hình đã được đào tạo trên phần cứng của Huawei.[18]

Ngoài ra, các công ty AI của Trung Quốc đang theo đuổi các chiến lược khác để vượt qua các biện pháp kiểm soát xuất khẩu và tiếp cận các GPU Nvidia bị cấm, bao gồm tích trữ chip, buôn lậu chip và xây dựng các trung tâm dữ liệu trên toàn thế giới, từ Mexico đến Malaysia.[19] Do đó, mặc dù các biện pháp kiểm soát xuất khẩu rất quan trọng đối với mục tiêu làm chậm sự phát triển AI của Trung Quốc của Mỹ, nhưng chúng không có khả năng ngăn chặn hoàn toàn sự tiến bộ về AI của Trung Quốc và có khả năng sẽ thúc đẩy các khía cạnh liên quan của ngành công nghiệp chip của Trung Quốc.[20]

Một vấn đề khác mà các nhà phát triển AI Trung Quốc đang phải đối mặt là thiếu các giải pháp thay thế hoàn thiện cho phần mềm của Mỹ. Để khắc phục hạn chế này và thúc đẩy tính tự lực, Bắc Kinh đang tài trợ cho Denglin Technology và Moore Threads để phát triển các giải pháp thay thế cho phần mềm CUDA của Nvidia.[21] Đối với các khuôn khổ AI, Bắc Kinh đang hỗ trợ việc áp dụng MindSpore của Huawei và PaddlePaddle của Baidu làm các giải pháp thay thế cho PyTorch của Meta và TensorFlow của Google.[22] Tuy nhiên, các khuôn khổ này vẫn tụt hậu so với các khuôn khổ của Mỹ về mặt thực tiễn, nhận được ít sự chú ý hơn nhiều trên GitHub so với các kho lưu trữ của Mỹ.[23]

Mặc dù các giải pháp thay thế nền tảng trong nước của Trung Quốc tụt hậu so với các đối tác quốc tế về khả năng áp dụng và tiềm năng, tuy nhiên, các giải pháp thay thế phần mềm như vậy có thể giảm chi phí chuyển đổi từ một ngăn xếp phần cứng vượt trội của Mỹ sang các chip AI kém hoàn thiện hơn của Trung Quốc. Dẫu vậy, hiện tại, các giải pháp thay thế của Trung Quốc cho ngăn xếp phần mềm AI của phương Tây dường như còn quá non trẻ để thay thế hoàn toàn cho các khuôn khổ khác của phương Tây. Điều này có thể thay đổi nếu các giải pháp thay thế tương tự hoàn thiện và tự khẳng định mình là một hệ sinh thái thay thế thực sự. Động thái này phản ánh tình trạng chung của các biện pháp của Trung Quốc nhằm xây dựng khả năng phục hồi trước các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ: Các biện pháp như vậy vẫn chưa đủ để khắc phục những hạn chế đáng kể mà các biện pháp kiểm soát xuất khẩu áp đặt nhưng có khả năng cung cấp những lựa chọn khác cho phần mềm và chất bán dẫn của phương Tây.

Liệu chính sách AI của Trung Quốc có hiệu quả?

Liệu sự hỗ trợ nhà nước của Trung Quốc có giúp hệ sinh thái AI của nước này bắt kịp hoặc thậm chí vượt qua Mỹ và đồng minh hay không? Vẫn còn quá sớm để tự tin trả lời câu hỏi này. Tuy nhiên, nhìn chung, sự hỗ trợ của nhà nước có thể sẽ không gây kìm hãm, vì các chính sách mà Trung Quốc đang ưu tiên dường như nhắm vào các nhu cầu chính của toàn bộ ngành AI.

Sự hỗ trợ nhà nước của Trung Quốc sẽ rất cần thiết cho sự tiến bộ của AI, đặc biệt là trong việc giải quyết ba nút thắt quan trọng. Đầu tiên, như đã thảo luận ở trên, việc phát triển chip AI trong nước và chuỗi cung ứng chất bán dẫn làm đối trọng với lệnh trừng phạt là yếu tố sống còn để cạnh tranh với các biện pháp kiểm soát xuất khẩu do Mỹ dẫn đầu. Thứ hai, mặc dù có thứ hạng nghiên cứu AI cao, các nhà lãnh đạo AI của Trung Quốc vẫn xác định tình trạng thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng cao là một hạn chế chủ yếu.[24] Thành công trong các lĩnh vực này sẽ quyết định liệu sự hỗ trợ của nhà nước có thể giúp Trung Quốc đạt được mục tiêu trở thành quốc gia dẫn đầu về AI toàn cầu hay không. Thứ ba, Trung Quốc phải nhanh chóng mở rộng quy mô sản xuất năng lượng để đáp ứng nhu cầu trung tâm dữ liệu dự kiến ​​tăng gấp ba lần vào năm 2030, mặc dù Trung Quốc có thể xây dựng các nhà máy điện mới nhanh hơn nhiều so với Mỹ và do đó có khả năng đáp ứng được thách thức này.[25]

Đồng thời, chính sách công nghiệp AI của Trung Quốc có thể phản tác dụng theo nhiều cách. Đầu tiên, áp lực buộc các công ty AI của Trung Quốc phải sử dụng các giải pháp thay thế kém tiên tiến hơn, tự sản xuất cho các nền tảng toàn cầu có thể sẽ làm chậm tiến độ phát triển các mô hình tiên tiến của họ, ít nhất là trong vài năm tới.[26] iFlytek, công ty tuyên bố có mô hình AI công khai duy nhất được đào tạo đầy đủ bằng phần cứng do Trung Quốc sản xuất ngoài các mô hình của Huawei, cho biết việc chuyển từ chip Nvidia sang chip Huawei (bao gồm cả Ascend 910B) đã khiến thời gian phát triển bị chậm lại ba tháng.[27] Thứ hai, nếu các chip AI khan hiếm không được phân bổ hiệu quả, các nguồn lực có thể bị chuyển hướng khỏi những người dùng năng suất hơn, chẳng hạn như các công ty công nghệ tư nhân.

Thứ ba, các công ty AI của Trung Quốc nhận được sự hỗ trợ của nhà nước có thể bị Mỹ và các quốc gia khác giám sát chặt chẽ hơn, dẫn đến những hạn chế có thể kìm hãm khả năng của các công ty này trong việc tiếp cận các nguồn lực quan trọng, chẳng hạn như chip tiên tiến hoặc thâm nhập vào thị trường quốc tế. Ví dụ, sự nổi lên đột ngột của DeepSeek đã khiến các quan chức và tổ chức của Mỹ hạn chế quyền truy cập của công ty này vào công nghệ của Mỹ, hạn chế tin dùng công ty này.[28] DeepSeek đã bị các tiểu bang như Texas, New York và Virginia và các cơ quan liên bang như Bộ Quốc phòng, Bộ Thương mại và NASA cấm trên các thiết bị của chính phủ.[29]

AI về cơ bản khác với các lĩnh vực khác mà Trung Quốc đã áp dụng chính sách công nghiệp, chẳng hạn như đóng tàu và xe điện, một phần là do sự phát triển của AI phụ thuộc vào sự đổi mới nhanh chóng và rộng khắp. Những thay đổi mô hình thường xuyên, chẳng hạn như sự xuất hiện của các mô hình lý luận và việc thiếu sự đồng thuận về quỹ đạo của AI khiến việc thực hiện kế hoạch nhà nước dài hạn trở nên khó khăn. Không giống như nhiều lĩnh vực truyền thống, ngành công nghiệp AI phụ thuộc rất nhiều vào các yếu tố đầu vào vô hình, chẳng hạn như năng lực và dữ liệu, vốn ít phản ứng với trợ cấp vốn và khó kiểm soát hơn đối với nhà nước. Mặc dù sự hỗ trợ của nhà nước có thể giúp ích trong một số lĩnh vực, chẳng hạn như cơ sở hạ tầng máy tính thâm dụng vốn, nhưng các lĩnh vực khác (chẳng hạn như tiến độ về các mô hình và ứng dụng nền tảng) chủ yếu sẽ do khu vực tư nhân thúc đẩy.

Thực tế là Mỹ có khả năng cạnh tranh trong lĩnh vực AI mà không cần bất kỳ sự hỗ trợ lớn nào của nhà nước (ít nhất là về mặt tài chính) và thay vào đó dựa trên đầu tư và nghiên cứu của khu vực tư nhân cho thấy chính sách công nghiệp có thể không phải là thành phần thiết yếu cho khả năng cạnh tranh của AI, không giống như các ngành công nghiệp khác. AI có một thị trường tư nhân lớn và đang phát triển có thể thu hút các công ty và nhà đầu tư và hiện đã được định giá 750 tỷ đô la và dự kiến ​​sẽ tiếp tục tăng trưởng.[30] Hơn nữa, các công ty tư nhân của Trung Quốc, chẳng hạn như DeepSeek, đã dẫn đầu sự phát triển của AI thay vì các công ty nhà nước, cho thấy rằng khu vực tư nhân có thể có lợi thế trong việc thúc đẩy đổi mới trong lĩnh vực này.

Sự tiến bộ của Trung Quốc về AI có thể sẽ tiếp tục được thúc đẩy bởi các công ty công nghệ tư nhân và các công ty khởi nghiệp sáng tạo của nước này. Trong chừng mực chính sách công nghiệp của Trung Quốc có sự tương tác hoặc hỗ trợ với hệ sinh thái tư nhân đó, thì chính sách đó có khả năng giúp phát triển AI tư nhân thành công và do đó “hoạt động” theo quan điểm của Bắc Kinh. Khi chính sách công nghiệp đó không liên kết rõ ràng với nhu cầu và thách thức của hệ sinh thái AI tư nhân, thì có khả năng chính sách đó sẽ kém hiệu quả hơn. Và ngay cả với các khoản trợ cấp lớn của nhà nước, các nhà phát triển AI của Trung Quốc sẽ phải thu hút nhiều đầu tư tư nhân hơn đáng kể nếu họ muốn thu hẹp khoảng cách đầu tư vào AI: Hiện tại, các công ty AI của Mỹ nhận được khoản đầu tư tư nhân nhiều hơn gấp mười lần so với các đồng nghiệp Trung Quốc của họ, theo một ước tính khoa học.[31]

Việc AI của Trung Quốc có “vượt qua” các nhà cung cấp phương Tây hay không cũng sẽ phụ thuộc vào những đổi mới của khu vực tư nhân. Ngay cả khi AI của Trung Quốc không vượt qua được các sản phẩm của phương Tây, họ vẫn có khả năng là đối thủ cạnh tranh đáng gờm nhờ sự kết hợp mạnh mẽ giữa đổi mới tư nhân và sự hỗ trợ của công chúng hiện có.

Hỗ trợ của Nhà nước Trung Quốc cho AI theo từng lớp

Chính sách công nghiệp AI của Trung Quốc có nhiều lớp, bao gồm các sáng kiến ​​trên nhiều nền tảng AI và các nỗ lực không rõ ràng là hỗ trợ AI nhưng vẫn hữu ích cho ngành công nghiệp AI của Trung Quốc. Mặc dù một lĩnh vực chính mà nhà nước Trung Quốc hỗ trợ là các giải pháp thay thế cho chất bán dẫn và các thành phần kiểm soát xuất khẩu khác, nhưng hỗ trợ của nhà nước cũng mở rộng sang các lĩnh vực như xây dựng năng lượng và trung tâm dữ liệu, vốn là những yếu tố thiết yếu để AI thành công. Trong phần phụ lục này, chúng ta sẽ xem xét sâu hơn các chính sách này trên toàn bộ nền tảng công nghệ AI.

Năng lượng

Ngành công nghiệp AI của Trung Quốc có lợi thế về năng lượng đối với các trung tâm dữ liệu, được thúc đẩy bởi việc mở rộng cơ sở hạ tầng điện do nhà nước hậu thuẫn mạnh mẽ và việc triển khai chiến lược các nguồn năng lượng tái tạo tại các trung tâm điện toán quy mô lớn.[32] Khả năng xây dựng và kết nối nhanh chóng các nhà máy điện mới của Trung Quốc đã loại bỏ được nút thắt chính đối với việc mở rộng trung tâm dữ liệu mà Mỹ đang phải vật lộn xử lý.[33] Hơn nữa, nguồn năng lượng dồi dào của Trung Quốc cho phép các công ty AI của Trung Quốc sử dụng phần cứng AI trong nước kém hiệu quả về năng lượng, chẳng hạn như cụm CloudMatrix 384 của Huawei.[34]

Năm 2021, Tổng công ty lưới điện nhà nước Trung Quốc ước tính nhu cầu điện của trung tâm dữ liệu sẽ tăng gấp đôi từ hơn 38 gigawatt (GW) vào năm 2020 lên hơn 76 GW, chiếm 3,7% tổng nhu cầu điện của nước này.[35] Bắc Kinh đã đưa việc mở rộng năng lượng tái tạo và hiệu quả năng lượng trở thành trọng tâm chính trong chiến lược mở rộng trung tâm dữ liệu của mình, mặc dù than vẫn chiếm 58% trong tổng sản lượng điện của Trung Quốc vào năm 2024.[36] Việc xây dựng trung tâm dữ liệu của Trung Quốc được hưởng lợi từ năng lực mạnh mẽ của nước này trong việc nhanh chóng bổ sung công suất lưới điện ở quy mô lớn. Chỉ tính riêng năm 2024, Trung Quốc đã bổ sung 429 GW công suất phát điện ròng mới nói chung, gấp hơn 15 lần công suất ròng được bổ sung tại Mỹ trong cùng kỳ.[37]

Thành công lịch sử của Trung Quốc trong việc phát triển thế hệ năng lượng mới và các khoản đầu tư liên tục vào lĩnh vực này cho thấy Trung Quốc sẽ có thể đáp ứng nhu cầu điện năng tăng cao khi triển khai AI và có thể cung cấp điện được trợ cấp cho các nhà phát triển và ứng dụng AI, điều này có thể giúp giảm chi phí vận hành liên quan đến AI.

Chip

Như đã thảo luận ở trên, Trung Quốc đang theo đuổi nỗ lực chính sách công nghiệp quy mô lớn nhằm phát triển chuỗi cung ứng bán dẫn tự lực. Mặc dù nỗ lực này ban đầu không nhắm vào AI, nhưng nó đã trở nên quan trọng đối với ngành AI của Trung Quốc khi nhu cầu về điện toán tăng vọt và các biện pháp kiểm soát xuất khẩu do Mỹ dẫn đầu hạn chế khả năng tiếp cận chip AI và thiết bị cần thiết để sản xuất chip của Trung Quốc.[38]

Bắc Kinh đang hỗ trợ phát triển chip AI trong nước, chẳng hạn như dòng Ascend của Huawei, như các giải pháp thay thế cho chip AI của Nvidia và AMD. Bắc Kinh cũng đang thúc đẩy các công ty AI của Trung Quốc chuyển sang sử dụng chip AI trong nước.[39] DeepSeek đang thử nghiệm chip Huawei Ascend 910C chủ yếu để xử lý dữ liệu, trong khi ByteDance và Ant Group đang sử dụng chip Huawei Ascend 910B để đào tạo mô hình.[40] Tuy nhiên, chip AI của Trung Quốc vẫn chưa được áp dụng cho khối lượng công việc đào tạo AI. Trong số 321 mô hình AI đáng chú ý của Epoch AI có các loại phần cứng đã biết, 319 mô hình đã được đào tạo trên chip AI của Mỹ và chỉ có hai mô hình được đào tạo trên phần cứng của Trung Quốc.[41] Ngay cả đợt đào tạo AI gần đây của DeepSeek vẫn sử dụng GPU của Nvidia, nhấn mạnh rằng phần cứng của Trung Quốc vẫn chưa đủ trưởng thành để đào tạo mô hình AI quy mô lớn, mặc dù nó đã được sử dụng để xử lý trên các mô hình đã được đào tạo.[42]

Để cố gắng thu hẹp khoảng cách trong sản xuất chip AI, Bắc Kinh đang hỗ trợ nghiên cứu và phát triển công nghệ sản xuất chip để vượt qua các biện pháp kiểm soát xuất khẩu do Mỹ dẫn đầu đối với thiết bị sản xuất chất bán dẫn, chẳng hạn như máy quang khắc cực tím (EUV) từ công ty ASML của Hà Lan. Điều này bao gồm nghiên cứu về quang khắc EUV, đa mẫu và công nghệ đóng gói tiên tiến.[43] Bắc Kinh đã hỗ trợ những nỗ lực này bằng các chương trình tài trợ công quy mô lớn, chẳng hạn như Quỹ đầu tư ngành công nghiệp mạch tích hợp quốc gia (còn được gọi là “Đại Quỹ”), với vòng mới nhất đạt 47 tỷ đô la.[44] Huawei đóng vai trò trung tâm trong nỗ lực này bằng cách tuyển dụng nhân tài trong ngành, hợp tác với các phòng thí nghiệm quốc gia và cử lực lượng đặc nhiệm hỗ trợ các công ty trong nước.[45] Mặc dù Trung Quốc đã đạt được tiến bộ trong việc thúc đẩy giới hạn của các kỹ thuật sản xuất cũ, nhưng năng lực sản xuất chip của Trung Quốc vẫn chậm hơn nhiều năm so với các công ty dẫn đầu ngành, chẳng hạn như Công ty sản xuất chất bán dẫn Đài Loan (TSMC).

Cơ sở hạ tầng điện toán

Việc mở rộng nhanh chóng cơ sở hạ tầng liên quan đến tính toán và xử lý dữ liệu cũng là ưu tiên hàng đầu của các nhà hoạch định chính sách Trung Quốc và có thể cung cấp cho các công ty công nghệ Trung Quốc (đặc biệt là các công ty khởi nghiệp cũng như các công ty vừa và nhỏ) khả năng tiếp cận rất cần thiết đối với các nguồn tài nguyên điện toán khan hiếm. Bắc Kinh đang phát triển Mạng máy tính tích hợp quốc gia sẽ tích hợp các nguồn tài nguyên điện toán đám mây công cộng và riêng tư vào một nền tảng toàn quốc duy nhất có thể tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên này.[46] Bắc Kinh đã khởi động sáng kiến ​​“Dữ liệu phương Đông, Xử lý phương Tây” vào năm 2022 như một phần của nỗ lực này, nhằm mục đích xây dựng tám “trung tâm xử lý quốc gia”, đặc biệt là ở các tỉnh phía tây có nguồn năng lượng sạch dồi dào.[47]

Theo Kế hoạch hành động năm 2023 về Phát triển Cơ sở hạ tầng Điện toán Chất lượng cao, đến tháng 6 năm 2024, Trung Quốc có tổng công suất điện toán là 246 EFLOP/giây, bao gồm cả trung tâm dữ liệu công cộng và thương mại, và đặt mục tiêu đạt 300 EFLOP/giây vào năm 2025.[48] Tuy nhiên, không phải tất cả các phép tính này đều nhằm mục đích hoặc phù hợp để hỗ trợ khối lượng công việc AI. Các nghiên cứu khác cho thấy Trung Quốc kiểm soát khoảng 15% tổng công suất tính toán AI, trong khi Mỹ kiểm soát khoảng 75% tổng số đó.[49] Điều này chứng minh sự thiếu hụt đáng kể về cơ sở hạ tầng điện toán mà ngành công nghiệp AI của Trung Quốc phải đối mặt và sự hỗ trợ của nhà nước có thể cố gắng khắc phục khi Trung Quốc bắt đầu mở rộng quy mô triển khai các mô hình của mình.

Công việc nghiên cứu và nguồn nhân lực chất lượng cao

Sự hỗ trợ của Bắc Kinh cho nghiên cứu cơ bản và phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao là động lực chính cho ngành công nghiệp AI của Trung Quốc. Bắc Kinh cung cấp kinh phí cho nghiên cứu AI cơ bản tại các trường đại học và phòng thí nghiệm AI do nhà nước hậu thuẫn thông qua một số kênh, bao gồm các khoản tài trợ từ Quỹ Khoa học Tự nhiên Quốc gia Trung Quốc và Chương trình Nghiên cứu và Phát triển Công nghệ then chốt Quốc gia.[50] Nguồn tài trợ nghiên cứu AI công khai này đã giúp biến các trường đại học và phòng thí nghiệm nghiên cứu của Trung Quốc thành các trung tâm nghiên cứu AI đẳng cấp thế giới. Các tác giả có liên kết với Trung Quốc chiếm tỷ lệ lớn thứ hai trong số các nhà nghiên cứu AI được trích dẫn tính đến năm 2024.[51]

Các trường đại học và công ty AI của Trung Quốc hợp tác chặt chẽ với nhau, chia sẻ những đột phá và hình thành nên một cộng đồng nghiên cứu AI quy mô lớn hơn. Một trong những bài báo nghiên cứu quan trọng của DeepSeek về các mô hình hỗn hợp chuyên gia được đồng sáng tác với các nhà nghiên cứu tại Đại học Thanh Hoa, Đại học Bắc Kinh và Đại học Nam Kinh.[52] Hơn một nửa số nhà nghiên cứu AI của DeepSeek được đào tạo độc quyền tại các trường đại học Trung Quốc, bao gồm cả người sáng lập Liang Wenfeng, người tốt nghiệp Đại học Chiết Giang.[53] Trung Quốc đã mở rộng giáo dục và đào tạo AI trên mọi phương diện, từ trường tiểu học đến trường đại học.[54] Một số nỗ lực này mang tính biểu tượng nhiều hơn là thực chất, chẳng hạn như các lớp học AI dành cho trẻ em sáu tuổi và sự gia tăng các khóa học đại học về DeepSeek.[55] Nhưng những nỗ lực của Bắc Kinh nhằm xây dựng một mạng lưới sâu rộng, tích hợp cao gồm các nhà nghiên cứu AI hàng đầu trên khắp các trường đại học, phòng thí nghiệm AI và các công ty công nghệ trực tiếp củng cố khả năng hoạt động của ngành công nghiệp AI của Trung Quốc trên phương diện toàn cầu.

Các phòng thí nghiệm AI do nhà nước hậu thuẫn

Các phòng thí nghiệm AI do nhà nước Trung Quốc hậu thuẫn đóng vai trò quan trọng trong việc thực hiện nghiên cứu cơ bản, điều phối các tiêu chuẩn chung của ngành, phát triển lộ trình và bồi dưỡng nguồn nhân lực chất lượng cao.[56] Bắc Kinh hỗ trợ nghiên cứu AI tại các Phòng thí nghiệm trọng điểm của Nhà nước, chẳng hạn như Phòng thí nghiệm trọng điểm của Nhà nước về Công nghệ và Hệ thống thông minh tại Đại học Thanh Hoa.[57]

Ví dụ, Phòng thí nghiệm Chiết Giang ở Hàng Châu là một trong những phòng thí nghiệm AI do nhà nước hậu thuẫn hàng đầu của Trung Quốc và tiến hành nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ cảm biến lượng tử đến AI công nghiệp.[58] Phòng thí nghiệm này được thành lập vào năm 2017 bởi Chính quyền tỉnh Chiết Giang hợp tác với Đại học Chiết Giang và Alibaba. Phòng thí nghiệm AI Thượng Hải là một phòng thí nghiệm AI nổi bật khác đã phát triển các chuẩn mực AI được sử dụng trên phạm vi lớn, chẳng hạn như MVBench, cũng như một mô hình lý thuyết mang tầm cỡ thế giới có tên là InternLM3.[59] Phòng thí nghiệm Peng Cheng, một phòng thí nghiệm AI do nhà nước hậu thuẫn tại Thâm Quyến, đã đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ phát triển các mô hình AI tiên tiến của Baidu và Huawei.[60] Các phòng thí nghiệm này làm mờ ranh giới giữa phát triển AI của khu vực tư nhân và công cộng tại Trung Quốc, với các phòng thí nghiệm do nhà nước hậu thuẫn hỗ trợ cả các chương trình của chính phủ Trung Quốc và phát triển AI của khu vực tư nhân.

Bắc Kinh cũng có hai phòng thí nghiệm AI lớn do Bộ Khoa học và Công nghệ Trung Quốc và Chính quyền thành phố Bắc Kinh thành lập. Học viện Trí tuệ nhân tạo Bắc Kinh (BAAI), còn gọi là Viện Zhiyuan, được biết đến với công trình về an toàn và tiêu chuẩn AI, lý thuyết nền tảng và phát triển các mô hình biên giới nguồn mở, chẳng hạn như WuDao và Emu3.[61] Viện Trí tuệ nhân tạo chung Bắc Kinh là duy nhất tập trung rõ ràng vào AGI thông qua một phương pháp tiếp cận thay thế dựa trên nhận thức của con người.[62] Cả hai phòng thí nghiệm ở Bắc Kinh đều hợp tác chặt chẽ với Đại học Bắc Kinh và Đại học Thanh Hoa và cung cấp các chương trình phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao.

Tác động chính xác của các phòng thí nghiệm AI do nhà nước Trung Quốc hậu thuẫn rất khó ước tính; các mô hình AI tiên tiến nhất và được áp dụng rộng rãi nhất của Trung Quốc chủ yếu được phát triển bởi các công ty tư nhân. Tuy nhiên, các phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc cũng cung cấp các vườn ươm tài năng có thể hỗ trợ sự phát triển AI của khu vực tư nhân Trung Quốc và hỗ trợ các ưu tiên của chính phủ trên toàn bộ lĩnh vực công nghệ.

Nguồn tài trợ dành riêng cho AI

Bắc Kinh cũng đang tăng nguồn tài trợ công cho ngành công nghiệp AI của Trung Quốc thông qua các quỹ chuyên ngành, chương trình cho vay ngân hàng và nguồn tài trợ của chính quyền địa phương. Mặc dù có khả năng sẽ có sự lãng phí đáng kể trong quá trình này, nhưng nguồn tài trợ công sẽ giúp hỗ trợ hệ sinh thái khởi nghiệp AI đang phát triển, đặc biệt là đối với các ứng dụng. Vào tháng 1 năm 2025, Trung Quốc đã ra mắt Quỹ đầu tư công nghiệp AI quốc gia trị giá 8,2 tỷ đô la.[63] Quỹ hướng dẫn đầu tư mạo hiểm quốc gia trị giá 138 tỷ đô la của Trung Quốc sẽ nhắm mục tiêu vào một số lĩnh vực liên quan đến AI, chẳng hạn như robot và “trí tuệ nhân tạo hiện thân”.[64] Các chính quyền địa phương, chẳng hạn như Hàng Châu và Bắc Kinh, đã làm theo với các quỹ đầu tư AI do nhà nước lãnh đạo của riêng họ.[65]

Các ngân hàng lớn cũng đã triển khai các chương trình cho vay ngành công nghiệp AI, đáng chú ý nhất là chương trình tài trợ 138 tỷ đô la trong năm năm của Ngân hàng Trung Quốc dành cho các ngành liên quan đến AI.[66] Các ngân hàng khác, chẳng hạn như Ngân hàng Nhân dân Trung Quốc và Ngân hàng Công thương Trung Quốc (ICBC), đã triển khai các chương trình tài trợ cho ngành công nghệ, có khả năng sẽ bao gồm tài trợ cho AI cụ thể.[67] Nhiều quỹ AI và công nghệ này đã được ra mắt trong năm nay.

Hỗ trợ của chính quyền địa phương

Chính quyền địa phương cũng đã đóng vai trò trong việc thúc đẩy AI tại Trung Quốc. Mặc dù hầu hết các nỗ lực biến các thành phố nội địa thành trung tâm AI khó có thể thành công, nhưng những nỗ lực tại các thành phố như Thâm Quyến và Hàng Châu nhằm phát huy thế mạnh hiện có của họ như các trung tâm công nghệ toàn cầu sẽ nâng cao đáng kể năng lực AI quốc gia của Trung Quốc. Thượng Hải đã được Tập Cận Bình đặc biệt chú ý trong chuyến thăm vào tháng 4 năm 2025, khi ông kêu gọi thành phố này dẫn đầu trong việc phát triển AI và thúc đẩy Trung tâm đổi mới mô hình Quỹ Thượng Hải (một vườn ươm khởi nghiệp AI) và khả năng thu hút nguồn nhân lực chất lượng cao từ nước ngoài của thành phố.[68]

Trung Quốc cũng đang phát triển các khu vực thí điểm AI trên 20 thành phố, nơi các công ty AI có thể nhận được nguồn tài trợ đặc biệt và hoạt động trong môi trường quản lý thuận lợi.[69] Chính quyền địa phương thường cung cấp tài trợ cho các công ty khởi nghiệp thông qua các quỹ đầu tư công và “phiếu mua sắm điện toán” cung cấp quyền truy cập được trợ cấp vào các nguồn tài nguyên điện toán.[70] Các thành phố như Bắc Kinh và Ninh Hạ đã thiết lập các nền tảng trao đổi điện toán để phân bổ hiệu quả hơn các nguồn tài nguyên điện toán trên khắp các khu vực và trung tâm dữ liệu.[71]

Theo sự dẫn dắt của Bắc Kinh, nhiều thành phố Trung Quốc đã triển khai các kế hoạch hành động AI và “AI+” nhằm hỗ trợ các công ty khởi nghiệp địa phương và thúc đẩy việc áp dụng AI trong các lĩnh vực khác. Kế hoạch hành động AI+ của chính quyền thành phố Bắc Kinh nhằm tích hợp AI vào các dịch vụ của chính phủ và xây dựng một nền tảng điện toán dùng chung để đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).[72] Thâm Quyến đã triển khai một kế hoạch hành động AI nhằm xây dựng một trung tâm điện toán thông minh 4.000 PFLOP/s (tương đương với khoảng 4.000 Nvidia H100).[73]

Thúc đẩy các nguồn mở

Bắc Kinh thúc đẩy các nền tảng, tập dữ liệu và mô hình AI nguồn mở, được coi là cách để đẩy nhanh tiến độ của ngành và tránh các biện pháp kiểm soát xuất khẩu tiềm năng đối với công nghệ độc quyền. Cách tiếp cận nguồn mở này cũng cho phép Trung Quốc có khả năng định hình các tiêu chuẩn của ngành AI ở nước ngoài thông qua việc áp dụng các dịch vụ nguồn mở giá rẻ của mình.[74] Trung Quốc đã thúc đẩy nền tảng cộng tác AI nguồn mở có tên là OpenI, trong đó những người tham gia có thể chia sẻ các mô hình và tập dữ liệu AI và truy cập các tài nguyên điện toán, mặc dù nền tảng này còn sơ khai so với các nền tảng phương Tây, chẳng hạn như Hugging Face.[75]

Bắc Kinh cũng khuyến khích sử dụng nhiều hơn một giải pháp thay thế GitHub của Microsoft có tên là Gitee, nền tảng này tuyên bố có hơn 13,5 triệu người dùng đã đăng ký, so với hơn 100 triệu người dùng của GitHub.[76] Ngoài việc cung cấp một nền tảng trong nước an toàn trước hành động chính sách của Mỹ, Gitee cho phép Bắc Kinh thực thi kiểm duyệt chặt chẽ hơn.[77] Tuy nhiên, việc đưa mã vào quy trình đánh giá chính trị trên Gitee làm chậm quá trình phát triển phần mềm và khiến nền tảng này kém hấp dẫn hơn nhiều đối với người dùng không phải người Trung Quốc.[78] Cuối cùng, các công ty thương mại cũng đang áp dụng các mô hình AI nguồn mở sau thành công của mô hình R1 của DeepSeek.[79] Mặc dù cách tiếp cận nguồn mở thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi hơn và tăng cơ hội thương mại hóa, nhưng vẫn có câu hỏi về việc liệu Bắc Kinh có tiếp tục chấp nhận kiểm duyệt hạn chế hơn và kiểm soát của nhà nước tương ứng đi kèm với các mô hình nguồn mở hay không.[80]

Dữ liệu

Bắc Kinh cũng đang hướng tới mục tiêu biến dữ liệu thành nguồn lực chiến lược để mang lại cho Trung Quốc lợi thế trong AI, mặc dù các nỗ lực cho đến nay vẫn tương đối “không rõ ràng”.[81] Bắc Kinh muốn biến dữ liệu thành “yếu tố sản xuất” mới và đã sửa đổi các quy tắc kế toán để cho phép các công ty phân loại dữ liệu là tài sản vô hình.[82] Chính quyền địa phương đã thành lập các thị trường dữ liệu, chẳng hạn như Sàn giao dịch dữ liệu Thâm Quyến, để cho phép các công ty tư nhân, doanh nghiệp nhà nước và các cơ quan nhà nước giao dịch dữ liệu. Cơ quan Quản lý Dữ liệu Quốc gia Trung Quốc đang chuẩn bị ra mắt Nền tảng Tài nguyên Dữ liệu Công cộng Quốc gia để tạo điều kiện thuận lợi cho việc giao dịch dữ liệu trên quy mô toàn quốc.[83] Tuy nhiên, mặc dù Bắc Kinh đã thúc đẩy các tổ chức chia sẻ dữ liệu trên các sàn giao dịch công cộng này, các công ty tư nhân thường miễn cưỡng chia sẻ dữ liệu của họ vì lo ngại liên quan đến rủi ro kiểm soát và tuân thủ luật bảo vệ dữ liệu.[84]

Thay vào đó, việc Bắc Kinh hỗ trợ các nền tảng chia sẻ dữ liệu mở có thể đóng vai trò lớn hơn trong việc thúc đẩy ngành công nghiệp AI của Trung Quốc bằng cách tăng cường khả năng tiếp cận chung vào các bộ đào tạo lớn mà không có sự phức tạp về quyền sở hữu của một sàn giao dịch dữ liệu. Sự hỗ trợ của nhà nước đối với việc chia sẻ dữ liệu mở bao gồm các nền tảng dữ liệu mở, chẳng hạn như OpenI, cũng như việc tạo ra các tập dữ liệu mở, chẳng hạn như FlagData, tập dữ liệu đa phương thức của BAAI tại Trung Quốc.[85] Bắc Kinh đặc biệt tập trung vào việc thúc đẩy chia sẻ dữ liệu cho ngành robot thông qua các tổ chức như Trung tâm Đổi mới Robot Trí tuệ Nhân tạo Thể hiện Bắc Kinh và Trung tâm Đổi mới Robot Hình người Chung cấp Quốc gia tại Thượng Hải.[86] Một số công ty robot hàng đầu của Trung Quốc, chẳng hạn như AgiBot và Fourier, cũng đã phát hành các tập dữ liệu đào tạo mở, bổ sung cho nhóm dữ liệu đào tạo robot quy mô lớn hơn của đất nước.[87]

Ứng dụng

Cuối cùng, Bắc Kinh đã bắt đầu trực tiếp thúc đẩy việc áp dụng các ứng dụng AI trên mọi lĩnh vực của xã hội như một phần của chính sách công nghiệp AI. Trong cuộc họp Bộ Chính trị vào tháng 4 năm 2025 về AI, Chủ tịch Trung Quốc Tập Cận Bình đã cho rằng ngành công nghiệp AI của Trung Quốc nên “hướng mạnh vào tính ứng dụng”.[88] Các kế hoạch AI quốc gia, chẳng hạn như kế hoạch phát triển AI năm 2017, cũng như các kế hoạch hành động AI+ của chính quyền địa phương, tập trung nhiều vào việc tích hợp AI vào các dịch vụ công và hoạt động của chính phủ.[89] Ủy ban Giám sát và Quản lý Tài sản Nhà nước của Trung Quốc thuộc Quốc vụ viện, tổ chức mẹ kiểm soát các công ty nhà nước trung ương quyền lực nhất của Trung Quốc, cũng đang thúc đẩy tích hợp AI trên khắp các doanh nghiệp nhà nước thành viên của tổ chức này.[90]

Bắc Kinh đang tìm cách tích hợp trí tuệ nhân tạo vào nhiều lĩnh vực khác nhau ngoài các dịch vụ của chính phủ. Bao gồm các lĩnh vực truyền thống, từ sản xuất và nông nghiệp đến giáo dục và chăm sóc sức khỏe, cũng như các lĩnh vực mới nổi. Đặc biệt, Bắc Kinh đang ưu tiên phát triển AI trong lĩnh vực robot và “trí tuệ nhân tạo hiện thân”.[91] Trung Quốc đã công bố Kế hoạch 5 năm lần thứ 14 về Phát triển Ngành công nghiệp Robot vào năm 2021, tiếp theo là Kế hoạch Hành động Ứng dụng Robot+ vào năm 2023 nhằm thúc đẩy phát triển và ứng dụng robot.[92]

Biên dịch: Duy Hưng

Nhóm tác giả: Kyle Chan, Gregory Smith, Jimmy Goodrich, Gerard DiPippo, Konstantin F. Pilz / @Rand Corporation

Bài viết thể hiện quan điểm riêng của nhóm tác giả, không nhất thiết phản ánh quan điểm của Nghiên cứu Chiến lược. Mọi trao đổi học thuật và các vấn đề khác, quý độc giả có thể liên hệ với ban biên tập qua địa chỉ mail: [email protected]

Trích dẫn tham khảo:

[1] State Council of the People’s Republic of China, New Generation Artificial Intelligence Plan, trans. by Graham Webster, Rogier Creemers, Elsa Kania, and Paul Triolo, Stanford Cyber Policy Center, August 1, 2017, https://digichina.stanford.edu/work/full-translation-chinas-new-generation-artificial-intelligence-development-plan-2017/.

[2] Nestor Maslej, Loredana Fattorini, Raymond Perrault, Yolanda Gil, Vanessa Parli, Njenga Kariuki, Emily Capstick, Anka Reuel, Erik Brynjolfsson, John Etchemendy, et al., The AI Index 2025 Annual Report, AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, April 2025, https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report.

[3] Nicholas Welch, Lily Ottinger, and Jordan Schneider, “China’s Weird Chip Surplus, Explained,” ChinaTalk, February 4, 2025, https://www.chinatalk.media/p/chinas-weird-chip-surplus-explained.

[4] Lennart Heim, “China’s AI Models Are Closing the Gap—but America’s Real Advantage Lies Elsewhere,” commentary, RAND Corporation, May 2, 2025b, https://www.rand.org/pubs/commentary/2025/05/chinas-ai-models-are-closing-the-gap-but-americas-real.html.

[5] Anna Tong and Michael Martina, “US Government Commission Pushes Manhattan Project-Style AI Initiative,” Reuters, November 19, 2024, https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/us-government-commission-pushes-manhattan-project-style-ai-initiative-2024-11-19/.

[6] State Council of the People’s Republic of China, 2017.

[7] Ann Cao, “New AI Fund in China to Pour US$8 Billion into Early-Stage Projects,” South China Morning Post, April 11, 2025, https://www.scmp.com/tech/policy/article/3306047/new-ai-fund-china-pour-us8-billion-early-stage-projects.

[8] Liu Liehong [刘烈宏], “Accelerate the Construction of a National Integrated Computing Network and Promote the Construction of a Chinese-Style Modern Digital Foundation” [“加快构建全国一体化算力网 推动建设中国式现代化数字基座”], QSTHEORY.cn, June 2024, https://www.qstheory.cn/dukan/qs/2024-03/16/c_1130089697.htm.

[9] Shaoshan Liu, “The Future of State-Sponsored AI Research in China,” The Diplomat, March 25, 2023, https://thediplomat.com/2023/03/the-future-of-state-sponsored-ai-research-in-china/; Ministry of Science and Technology of the People’s Republic of China, “China Creates National New Generation Artificial Intelligence Innovation and Development Pilot Zones,” trans. by Ben Murphy, Center for Security and Emerging Technology, March 11, 2020, https://cset.georgetown.edu/publication/china-creates-national-new-generation-artificial-intelligence-innovation-and-development-pilot-zones/.

[10] “Alibaba to Invest More Than $52 Billion in AI over Next 3 Years,” Reuters, February 24, 2025, https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/alibaba-invest-more-than-52-billion-ai-over-next-3-years-2025-02-24/; “TikTok Owner ByteDance Plans to Spend $12 Billion on AI Chips in 2025, FT Reports,” Reuters, January 22, 2025, https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/tiktok-owner-bytedance-plans-spend-12-bln-ai-chips-2025-ft-reports-2025-01-22/.

[11] Maslej et al., 2025, Chapter 4, https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report/economy; OpenAI, “Announcing the Stargate Project,” January 21, 2025, https://openai.com/index/announcing-the-stargate-project/.

[12] Gregory C. Allen, “Choking Off China’s Access to the Future of AI,” Center for Strategic and International Studies, October 2022, https://www.csis.org/analysis/choking-chinas-access-future-ai.

[13] “ByteDance Plans New AI Model Trained with Huawei Chips, Sources Say,” Reuters, September 30, 2024, https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/bytedance-plans-new-ai-model-trained-with-huawei-chips-sources-say-2024-09-30/; “Baidu CEO Says More AI Spend Still Needed Despite DeepSeek’s Success, Reuters, February 11, 2025, https://www.reuters.com/technology/baidu-ceo-says-more-ai-spend-still-needed-despite-deepseeks-success-2025-02-11/; Heim, 2025b.

[14] Alexandra Alper, Toby Sterling, and Stephen Nellis, “Trump Administration Pressed Dutch Hard to Cancel China Chip-Equipment Sale—Sources,” Reuters, January 5, 2020, https://www.reuters.com/article/world/uk/trump-administration-pressed-dutch-hard-to-cancel-china-chip-equipment-sale-so-idUSKBN1Z50H4/.

[15] Heim, 2025b.

[16] Xinhua, “At the 20th Collective Study Session of the CCP Central Committee Politburo, Xi Jinping, Stresses: Persist in Being Self-Reliant, Be Strongly Oriented Toward Applications, and Push the Orderly Development of Artificial Intelligence,” trans. by Ben Murphy, Center for Security and Emerging Technology, April 28, 2025b, https://cset.georgetown.edu/publication/xi-politburo-collective-study-ai-2025/.

[17] Lennart Heim, “Huawei’s Next AI Accelerator: Ascend 910C,” personal blog, March 12, 2025a, https://blog.heim.xyz/huawei-ascend-910c/; Anton Shilov, “China’s Premier Chipmaker SMIC Faces Chip Yield Woes as Equipment Maintenance and Validation Efforts Stall,” Tom’s Hardware, May 9, 2025, https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/smic-faces-chip-yield-woes-as-equipment-maintenance-and-validation-efforts-stall.

[18] Epoch AI, “Data on Notable AI Models,” accessed on June 17, 2025, https://epoch.ai/data/notable-ai-models.

[19] Cheng Ting-Fang, Lauly Li, and Cissy Zhou, “ByteDance, Alibaba and Tencent Stockpile Billions Worth of Nvidia Chips,” Nikkei Asia, April 23, 2025, https://asia.nikkei.com/Business/Tech/Semiconductors/ByteDance-Alibaba-and-Tencent-stockpile-billions-worth-of-Nvidia-chips; Ana Swanson and Claire Fu, “With Smugglers and Front Companies, China Is Skirting American A.I. Bans,” New York Times, August 4, 2024, https://www.nytimes.com/2024/08/04/technology/china-ai-microchips.html; “Chinese Cloud Computing Companies Expanding Abroad,” China News Service, March 10, 2025, https://www.ecns.cn/news/sci-tech/2025-03-10/detail-ihepiwyi1903120.shtml.

[20] Heim, 2025b; Ray Wang, “Washington May Regret Overextended AI Chip Controls,” Foreign Policy, April 30, 2025, https://foreignpolicy.com/2025/04/30/h20-nvidia-chips-ai-china-restrictions/.

[21] Jon Peddie, “GPU Builder Denglin Technology Gets Investment from China,” Jon Peddie Research, July 14, 2023, https://www.jonpeddie.com/news/gpu-builder-denglin-technology-gets-investment-from-china/; “Nvidia’s Latest Restrictions on CUDA Stirs Chinese AI Community,” DIGITIMES Asia, March 8, 2024, https://www.digitimes.com/news/a20240308PD212/nvidia-cuda-china-ai.html.

[22] MindSpore, homepage, undated, https://www.mindspore.cn/en; Zhang Yushuo, “Baidu Upgrades China’s Biggest AI Platform PaddlePaddle for Nearly 4.1 Million Developers,” Yicai Global, December 13, 2021, https://www.yicaiglobal.com/news/baidu-upgrades-china-biggest-ai-platform-paddlepaddle-for-nearly-41-million-developers.

[23] mindspore-ai, “mindspore,” source code, GitHub, last updated July 28, 2024, https://github.com/mindspore-ai/mindspore; PaddlePaddle, “Paddle,” source code, GitHub, last updated June 17, 2025, https://github.com/PaddlePaddle/Paddle; pytorch, “pytorch,” source code, GitHub, last updated June 17, 2025, https://github.com/pytorch/pytorch; tensorflow, “tensorflow,” source code, GitHub, last updated June 17, 2025, https://github.com/tensorflow/tensorflow.

[24] Maslej et al., 2025; Bit Wise [pseud.], “Where Does China Stand in the AI Wave?” ChinaTalk, May 10, 2024, https://www.chinatalk.media/p/where-does-china-stand-in-the-ai.

[25] Dan Murtagh, “China’s Vast Energy Market Swallows DeepSeek Impact,” Bloomberg, February 12, 2025, https://www.bloomberg.com/news/newsletters/2025-02-12/deepseek-makes-a-mere-ripple-in-china-s-power-demand.

[26] Pei Li, Mackenzie Hawkins, and Debby Wu, “China Urges Local Companies to Stay Away from Nvidia’s Chips,” Bloomberg, September 27, 2024, https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-09-27/china-urges-local-companies-to-stay-away-from-nvidia-s-ai-chips.

[27] Ben Jiang, “Tech War: iFlytek Says Using Local Chips in AI Models Extends Development Time by 3 Months,” South China Morning Post, June 11, 2025, https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3314014/tech-war-iflytek-says-using-local-chips-ai-models-extends-development-time-3-months.

[28] Tripp Mickle, Ana Swanson, Meaghan Tobin, and Cade Metz, “Washington Takes Aim at DeepSeek and Its American Chip Supplier, Nvidia,” New York Times, April 16, 2025, https://www.nytimes.com/2025/04/16/technology/nvidia-deepseek-china-ai-trump.html.

[29] Office of the Texas Governor, “Governor Abbott Announces Ban on Chinese AI, Social Media Apps,” January 31, 2025, https://gov.texas.gov/news/post/governor-abbott-announces-ban-on-chinese-ai-social-media-apps; Office of the Governor of the State of New York, “Governor Hochul Issues Statewide Ban on DeepSeek Artificial Intelligence for Government Devices and Networks,” February 10, 2025, https://www.governor.ny.gov/news/governor-hochul-issues-statewide-ban-deepseek-artificial-intelligence-government-devices-and; Governor of Virginia, “Governor Glenn Youngkin Bans DeepSeek AI on State Devices and State-Run Networks,” February 11, 2025, https://www.governor.virginia.gov/newsroom/news-releases/2025/february/name-1040839-en.html; Katrina Manson and Jordan Robertson, “Pentagon Staff Used DeepSeek’s Chatbot for Days Before Block,” Bloomberg, January 30, 2025, https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-01-30/pentagon-workers-used-deepseek-s-chatbot-for-days-before-block; Karen Freifeld, “US Commerce Department Bureau Ban China’s DeepSeek on Government Devices, Sources Say,” Reuters, March 17, 2025, https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/us-commerce-department-bureaus-ban-chinas-deepseek-government-devices-sources-2025-03-17/; Lora Kolodny, “NASA Becomes Latest Federal Agency to Block China’s DeepSeek on ‘Security and Privacy Concerns,'” CNBC, January 31, 2025, https://www.cnbc.com/2025/01/31/nasa-becomes-latest-federal-agency-to-block-chinas-deepseek.html.

[30] Shivani Zoting, “Artificial Intelligence (AI) Market Size, Share, and Trends 2025 to 2034,” Precedence Research, last updated June 2, 2025, https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-market.

[31] Ina Fried, “U.S.’s AI Lead over China Rapidly Shrinking: Stanford Report,” Axios, April 7, 2025, https://www.axios.com/2025/04/07/china-ai-race-stanford-report.

[32] Yuan Ye, “How China Is Managing the Rising Energy Demand from Data Centres,” Carbon Brief, April 16, 2025, https://www.carbonbrief.org/explainer-how-china-is-managing-the-rising-energy-demand-from-data-centres/.

[33] Konstantin F. Pilz, Yusuf Mahmood, and Lennart Heim, AI’s Power Requirements Under Exponential Growth: Extrapolating AI Data Center Power Demand and Assessing Its Potential Impact on U.S. Competitiveness, RAND Corporation, RR-A3572-1, 2025, https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA3572-1.html; Cy McGeady, Joseph Majkut, Barath Harithas, and Karl Smith, “The Electricity Supply Bottleneck on U.S. AI Dominance,” Center for Strategic and International Studies, March 2025, https://www.csis.org/analysis/electricity-supply-bottleneck-us-ai-dominance.

[34] Dylan Patel, Daniel Nishball, Myron Xie, Patrick Zhou, Ivan Chiam, AJ Kourabi, Christopher Seifel, and Doug O’Laughlin, “Huawei AI CloudMatrix 384—China’s Answer to Nvidia GB200 NVL72,” SemiAnalysis, April 16, 2025, https://semianalysis.com/2025/04/16/huawei-ai-cloudmatrix-384-chinas-answer-to-nvidia-gb200-nvl72/.

[35] China Daily, “Green Data Centers in Focus,” State Council of the People’s Republic of China, December 9, 2021, https://english.www.gov.cn/statecouncil/ministries/202112/09/content_WS61b13edac6d09c94e48a1f81.html (measures of power converted to GW).

[36] Chinese Ministry of Industry and Information Technology, “Three-Year Action Plan for the Development of New Data Centers” [“新型数据中心发展三年行动计划”], July 4, 2021, https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-07/14/content_5624964.htm; Ember, “China,” webpage, last updated April 9, 2025, https://ember-energy.org/countries-and-regions/china/.

[37] Caroline Wang, “Monthly China Energy Update: February 2025,” Climate Energy Finance, February 18, 2025, https://climateenergyfinance.org/wp-content/uploads/2025/02/MONTHLY-CHINA-ENERGY-UPDATE-Feb-2025.pdf.

[38] Nigel Inkster, Emily S. Weinstein, and John Lee, “Ask the Experts: Is China’s Semiconductor Strategy Working?” China Dialogues blog, September 1, 2022, https://blogs.lse.ac.uk/cff/2022/09/01/is-chinas-semiconductor-strategy-working/.

[39] Li, Hawkins, and Wu, 2024; Qianer Liu, “Chinese Regulators Tell Local Tech Firms to Buy Fewer Nvidia Chips,” The Information, May 13, 2024, https://www.theinformation.com/articles/chinese-regulators-tell-local-tech-firms-to-buy-fewer-nvidia-chips.

[40] Anton Shilov, “DeepSeek Research Suggests Huawei’s Ascend 910C Delivers 60% of Nvidia H100 Inference Performance,” Tom’s Hardware, February 4, 2025, https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/deepseek-research-suggests-huaweis-ascend-910c-delivers-60-percent-nvidia-h100-inference-performance; “ByteDance Plans New AI Model Trained with Huawei Chips, Sources Say,” 2024; Lulu Yilun Chen, “Jack Ma-Backed Ant Touts AI Breakthrough Using Chinese Chips,” Bloomberg, March 24, 2025, https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-03-24/jack-ma-backed-ant-touts-ai-breakthrough-built-on-chinese-chips.

[41] Epoch AI, 2025.

[42] Chenggang Zhao, Chengqi Deng, Chong Ruan, Damai Dai, Huazuo Gao, Jiashi Li, Liyue Zhang, Panpan Huang, Shangyan Zhou, Shirong Ma, et al., “Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures,” arXiv, arXiv:2505.09343, May 14, 2025, https://arxiv.org/abs/2505.09343v1; Huawei Cloud, “Building a DeepSeek Inference System,” webpage, undated, https://www.huaweicloud.com/intl/en-us/solution/implementations/bdis.html.

[43] Che Pan, “Chinese Chip Making Shows Progress with New EUV Patent from Domestic Lithography Champion,” South China Morning Post, September 12, 2024, https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3278235/chinese-chip-making-shows-progress-new-euv-patent-domestic-lithography-champion; Yuan Gao and Debby Wu, “Huawei Tests Brute-Force Method for Making More Advanced Chips,” Bloomberg, March 22, 2024, https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-03-22/huawei-tests-brute-force-method-for-making-more-advanced-chips.

[44] Lizzi C. Lee, “China’s Big Fund 3.0: Xi’s Boldest Gamble Yet for Chip Supremacy,” The Diplomat, June 6, 2024, https://thediplomat.com/2024/06/chinas-big-fund-3-0-xis-boldest-gamble-yet-for-chip-supremacy/.

[45] Antonia Hmaidi, “Huawei Is Quietly Dominating China’s Semiconductor Supply Chain,” Mercator Institute for China Studies, April 9, 2024, https://merics.org/en/report/huawei-quietly-dominating-chinas-semiconductor-supply-chain; Cheng Ting-Fang, Lauly Li, and Shunsuke Tabeta, “Inside Huawei’s Mission to Boost China’s Tech Prowess,” Nikkei Asia, December 18, 2024, https://asia.nikkei.com/Business/Technology/Tech-Asia/Inside-Huawei-s-mission-to-boost-China-s-tech-prowess.

[46] Chinese National Development and Reform Commission, “Opinions on Deepening the Implementation of the ‘Eastern Data and Western Computing’ Project and Accelerating the Construction of a National Integrated Computing Network” [“关于深入实施’东数西算’工程加快构建全国一体化算力网的实施意见”], December 29, 2023, https://www.ndrc.gov.cn/xxgk/zcfb/tz/202312/t20231229_1363000.html; Andrew Stokols, “China Is Trying to Create a National Network of Cloud Computing Centers,” Sinocities blog, March 21, 2025, https://sinocities.substack.com/p/china-is-trying-to-create-a-national.

[47] Sun Ninghui, “The ‘Eastern Data and Western Computing’ Project Helps My Country Comprehensively Promote the Infrastructure of Computing Power” [“‘东数西算’工程 助力我国全面推进算力基础设施化”], National Development and Reform Commission, March 7, 2022, https://www.ndrc.gov.cn/xxgk/jd/jd/202203/t20220317_1319467.html.

[48] Coco Feng, “China Beefs Up Computing Power by 25% as AI Race Drives Demand,” South China Morning Post, updated January 13, 2025, https://www.scmp.com/tech/article/3280420/china-beefs-computing-power-25-ai-race-drives-demand; Government of the People’s Republic of China, “Action Plan for the High-Quality Development of Computing Power Infrastructure,” trans. by Etcetera Language Group, Center for Security and Emerging Technology, November 27, 2023, https://cset.georgetown.edu/publication/china_compute_infrastructure_action_plan/.

[49] Konstantin F. Pilz, Robi Rahman, James Sanders, and Lennart Heim, “Trends in AI Supercomputers,” Epoch AI, April 23, 2025, https://epoch.ai/blog/trends-in-ai-supercomputers.

[50] Ashwin Acharya and Zachary Arnold, “Chinese Public AI R&D Spending: Provisional Findings,” Center for Security and Emerging Technology, December 2019, https://cset.georgetown.edu/publication/chinese-public-ai-rd-spending-provisional-findings/.

[51] Emerging Technology Observatory, “The State of Global AI Research,” Center for Security and Emerging Technology blog, May 2, 2024, https://eto.tech/blog/state-of-global-ai-research/.

[52] Damai Dai, Chengqi Deng, Chenggang Zhao, R. X. Xu, Huazuo Gao, Deli Chen, Jiashi Li, Wangding Zeng, Xingkai Yu, Y. Wu, et al., “DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models,” arXiv, arXiv:2401.06066, January 11, 2024, https://arxiv.org/abs/2401.06066.

[53] Amy Zegart and Emerson Johnston, “A Deep Peek into DeepSeek AI’s Talent and Implications for US Innovation,” Technology Policy Accelerator, Hoover Institution, April 2025, https://www.hoover.org/research/deep-peek-deepseek-ais-talent-and-implications-us-innovation; Eduardo Baptista, “Who Is Liang Wenfeng, the Founder of DeepSeek?” Reuters, January 28, 2025, https://www.reuters.com/technology/deepseek-founder-liang-wenfeng-puts-focus-chinese-innovation-2025-01-28/.

[54] “China’s Top Universities Expand Enrolment to Beef Up Capabilities in AI, Strategic Areas,” Reuters, March 9, 2025, https://www.reuters.com/world/china/chinas-top-universities-expand-enrolment-beef-up-capabilities-ai-strategic-areas-2025-03-10/.

[55] Emma Burleigh, “China’s Six-Year-Olds Are Already Being Offered AI Classes in School in a Bid to Train the Next Generation of DeepSeek Founders,” Fortune, March 10, 2025, https://fortune.com/2025/03/10/china-school-children-ai-deepseek-liang-wengfeng-estonia-uk-america-south-korea/; “Chinese Universities Launch DeepSeek Courses to Capitalise on AI Boom,” Reuters, February 21, 2025, https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/chinese-universities-launch-deepseek-courses-capitalise-ai-boom-2025-02-21/.

[56] Jeffrey Ding and Jenny W. Xiao, “Recent Trends in China’s Large Language Model Landscape,” Centre for the Governance of AI, April 2023, https://www.governance.ai/research-paper/recent-trends-chinas-llm-landscape.

[57] Emily Weinstein, Channing Lee, Ryan Fedasiuk, and Anna Puglisi, China’s State Key Laboratory System: A View into China’s Innovation System, Center for Security and Emerging Technology, June 2022, https://cset.georgetown.edu/publication/chinas-state-key-laboratory-system/; Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, “State Key Laboratory of Intelligence Technology and Systems,” webpage, undated, https://www.cs.tsinghua.edu.cn/csen/info/1057/3821.htm.

[58] Liao Shumin, “China’s Zhejiang Taps Alibaba Cloud Founder to Head Province’s AI Lab,” Yicai Global, July 21, 2023, https://www.yicaiglobal.com/news/chinas-zhejiang-appoints-alibaba-clouds-founder-as-director-of-provincial-govt-backed-ai-lab.

[59] Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, homepage, undated, https://www.shlab.org.cn; “Shanghai AI Lab’s Shusheng Puyu Large Model Upgrade: Trained with Only 4T Data, the General Model Combines Regular Conversations and Deep Thinking for the First Time” [“上海 AI 实验室书生浦语大模型升级：仅用 4T 数据训练而成，通用模型首次融合常规对话与深度思考”], Sina Finance, January 15, 2025, https://finance.sina.com.cn/tech/digi/2025-01-15/doc-ineezssx7938612.shtml.

[60] Peng Cheng Laboratory, homepage, undated, https://www.pcl.ac.cn; Rebecca Arcesati, “China’s AI Development Model in an Era of Technological Deglobalization,” Mercator Institute for China Studies, April 2024, https://merics.org/en/report/chinas-ai-development-model-era-technological-deglobalization.

[61] Thomas Lehmann, “AI Politics Is Local,” Stanford Cyber Policy Center, January 23, 2020, https://digichina.stanford.edu/work/ai-politics-is-local/; Will Knight, “This Chinese Lab Is Aiming for Big AI Breakthroughs,” WIRED, January 21, 2021, https://www.wired.com/story/chinese-lab-aiming-big-ai-breakthroughs/; Du Juan, “Beijing Academy of AI Unveils Next-Gen Multimodal Model Emu3,” China Daily, October 24, 2024, https://www.chinadaily.com.cn/a/202410/24/WS6719f93da310f1265a1c96ae.html.

[62] Huey-Meei Chang and William C. Hannas, “Spotlight on Beijing Institute for General Artificial Intelligence: China’s State-Backed Program for General Purpose AI,” Center for Security and Emerging Technology, May 2023, https://cset.georgetown.edu/publication/spotlight-on-beijing-institute-for-general-artificial-intelligence/.

[63] Ben Jiang, “Tech War: China Creates US$8.2 Billion AI Investment Fund amid Tightened US Trade Controls,” South China Morning Post, January 20, 2025, https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3295513/tech-war-china-creates-us82-billion-ai-investment-fund-amid-tightened-us-trade-controls.

[64] Liu Ying, Wu Hao, Ding Yani, and Liu Boxuan, “My Country’s ‘Aircraft Carrier-Class’ Fund in Venture Capital Is Here! Detailed Explanation of the National Venture Capital Guidance Fund” [“‘我国创投领域”航母级’基金来了！详解国家创业投资引导基金”], CCTV News, March 6, 2025, https://jingji.cctv.com/2025/03/06/ARTIgpIWtBbTPGvpqKM78glw250306.shtml.

[65] “Hangzhou: The Scale of the Industrial Fund to Be Invested in Artificial Intelligence Exceeds 100 Billion Yuan” [“杭州：拟投向人工智能的产业基金规模超千亿”], Sina Finance, April 15, 2025, https://finance.sina.com.cn/jjxw/2025-04-15/doc-inetftfu7841474.shtml; Beijing Daily, “Focusing on the Four Major Industries of Medicine and Health, Artificial Intelligence, Robotics and Information, Our City Has Set Up a 50 Billion Yuan Government Investment Fund” [“聚焦医药健康、人工智能、机器人和信息四大产业 我市设立500亿元政府投资基金”], Beijing Economic-Technological Development Area, January 10, 2024, https://kfqgw.beijing.gov.cn/cxyzkfq/shggxxq/tzcj/202401/t20240110_3531604.html.

[66] Bank of China, “1 Trillion Yuan! Provide Special Comprehensive Financial Support to Promote the Development of the Artificial Intelligence Industry Chain” [“1万亿元！提供专项综合金融支持 助力人工智能产业链发展”], January 23, 2025, https://www.boc.cn/aboutboc/bi1/202501/t20250123_25254674.html.

[67] “China Steps Up Support for Tech Sector as AI Enthusiasm Soars,” Bloomberg, March 6, 2025, https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-03-06/china-steps-up-support-for-tech-sector-as-ai-enthusiasm-soars; “China’s ICBC Launches $11 Billion Technology Innovation Fund,” Reuters, March 12, 2025, https://www.reuters.com/business/finance/chinas-icbc-launches-11-billion-technology-innovation-fund-2025-03-12/.

[68] Xinhua, “Xi Inspects Shanghai Large-Model Incubator, Underscoring China’s AI Ambitions,” State Council of the People’s Republic of China, April 29, 2025c, https://english.www.gov.cn/news/202504/29/content_WS68108d4dc6d0868f4e8f22da.html; Wency Chen, “The SMC: What to See at the Shanghai AI Incubator Visited by Xi Jinping,” South China Morning Post, May 1, 2025, https://www.scmp.com/tech/policy/article/3308589/smc-what-see-shanghai-ai-incubator-visited-xi-jinping.

[69] Ministry of Science and Technology of People’s Republic of China, 2020.

[70] Eleanor Olcott and Qianer Liu, “China Offers AI Computing ‘Vouchers’ to Its Underpowered Start-Ups,” Financial Times, March 3, 2024, https://www.ft.com/content/9d67cda3-b157-47a0-98cb-e8e9842b2c90.

[71] Sun Guangjian, “Computing Power Vouchers Boost Digital Economy with Remarkable Results” [“算力券助推数字经济成效显著”], Xinhua, May 9, 2024, https://www.xinhuanet.com/fortune/20240509/c08af2fa937343c396ad084df377f17c/c.html; Ma Si and Hu Dongmei, “China’s First Trade Platform for Computing Power Goes Online,” China Daily, February 24, 2023, https://www.chinadaily.com.cn/a/202302/24/WS63f8c1d6a31057c47ebb0c62.html.

[72] Beijing Municipal Commission of Development and Reform, Beijing Municipal Bureau of Economy and Information Technology, Beijing Municipal Science & Technology Commission, and Administration Commission of Zhongguancun Science Park, “Beijing Municipal Action Plan to Promote ‘AI+’ (2024–2025),” trans. by Etcetera Language Group, Center for Security and Emerging Technology, September 13, 2024, https://cset.georgetown.edu/publication/beijing-ai-plan-2024-2025/.

[73] Liu Minxia, “Shenzhen Unveils Action Plan to Boost AI Development,” eyeshenzhen, July 31, 2024, https://www.eyeshenzhen.com/content/2024-07/31/content_31118563.htm.

[74] Rebecca Arcesati and Caroline Meinhardt, “China Bets on Open-Source Technologies to Boost Domestic Innovation,” Mercator Institute for China Studies, May 2021, https://merics.org/en/report/china-bets-open-source-technologies-boost-domestic-innovation.

[75] OpenI, homepage, undated, https://www.openi.org.cn.

[76] Gitee, “About Us,” webpage, undated, https://gitee.com/about_us; Thomas Dohmke, “100 Million Developers and Counting,” GitHub blog, January 25, 2023, https://github.blog/news-insights/company-news/100-million-developers-and-counting/.

[77] Meaghan Tobin, “China Wants to Build an Open Source Ecosystem to Rival GitHub,” Rest of World, January 19, 2021, https://restofworld.org/2021/china-gitee-to-rival-github/.

[78] Zeyi Yang, “How Censoring China’s Open-Source Coders Might Backfire,” MIT Technology Review, May 30, 2022, https://www.technologyreview.com/2022/05/30/1052879/censoring-china-open-source-backfire/.

[79] Dylan Butts, “China’s Open-Source Embrace Upends Conventional Wisdom Around Artificial Intelligence,” CNBC, March 24, 2025, https://www.cnbc.com/2025/03/24/china-open-source-deepseek-ai-spurs-innovation-and-adoption.html.

[80] Kinling Lo, “China’s AI Frenzy: DeepSeek Is Already Everywhere—Cars, Phones, Even Hospitals,” Rest of World, March 13, 2025, https://restofworld.org/2025/china-embeds-deepseek-ai-in-everything/; David Pierson and Berry Wang, “DeepSeek Is a Win for China in the A.I. Race. Will the Party Stifle It?” New York Times, February 2, 2025, https://www.nytimes.com/2025/02/02/world/asia/deepseek-china-ai-censorship.html.

[81] Rebecca Arcesati, “China Activates Data in the National Interest,” Mercator Institute for China Studies, July 4, 2022, https://merics.org/en/comment/china-activates-data-national-interest.

[82] Xinhua, “China to Launch Three-Year Campaign to Promote Data Use,” State Council of the People’s Republic of China, December 29, 2023, https://english.www.gov.cn/news/202312/29/content_WS658ec36cc6d0868f4e8e29c6.html; Cheng Siwei, “Data Assets Can Be Included in the Balance Sheet from 2024, and the Ministry of Finance Has Clarified the Accounting Treatment Regulations” [“2024年起数据资产可’入表’财政部明确会计处理规定”], Caixin, August 23, 2023, https://economy.caixin.com/2023-08-23/102095874.html.

[83] Xinmei Shen, “State-Run Shenzhen Data Exchange Starts Official Trading After 1-Year Trial,” South China Morning Post, November 21, 2022, https://www.scmp.com/tech/policy/article/3200385/state-run-shenzhen-data-exchange-starts-official-trading-after-one-year-trial; State Council of the People’s Republic of China, “The National Public Data Resource Registration Platform Is Online” [“国家公共数据资源登记平台上线运行”], March 1, 2025, https://www.gov.cn/lianbo/bumen/202503/content_7009412.htm.

[84] Eleanor Olcott and Wenjie Ding, “China Struggles to Control Data Sales as Companies Shun Official Exchanges,” Financial Times, December 26, 2023, https://www.ft.com/content/eab7c43a-e4a0-464b-a5d4-d71526dd2e8b; Lizzi C. Lee, “China Wants Tech Companies to Monetize Data, but Few Are Buying In,” Rest of World, February 26, 2025, https://restofworld.org/2025/chinese-government-allows-companies-to-register-data-as-assets/.

[85] Beijing Academy of Artificial Intelligence, “FlagData,” webpage, undated, https://www.baai.ac.cn/zh-cn/system#flagData.

[86] Xinhua, “China Pools Efforts to Fuel Development of Embodied AI Robotics,” State Council of the People’s Republic of China, October 11, 2024, https://english.www.gov.cn/news/202410/11/content_WS67092284c6d0868f4e8ebb88.html; Jin Yezi, “China’s First Humanoid Robot Training Base Opens in Shanghai,” Yicai Global, January 22, 2025, https://www.yicaiglobal.com/news/chinas-first-humanoid-robot-training-base-opens-in-shanghai.

[87] Jijo Malayil, “1 Million+ Moves: China Firm Drops World’s Largest Humanoid Robot Training Dataset,” Interesting Engineering, December 31, 2024, https://interestingengineering.com/innovation/worlds-largest-humanoid-robot-training-dataset; Qiao Xinyi, “Chinese Robotics Pioneer Fourier Makes Humanoid Dataset Open Source,” Yicai Global, March 18, 2025, https://www.yicaiglobal.com/news/chinas-fourier-makes-humanoid-robot-dataset-open-source.

[88] Xinhua, 2025b.

[89] State Council of the People’s Republic of China, 2017.

[90] Zhong Nan, “SOEs’ AI Push May Transform Industries,” China Daily, February 23, 2024, https://www.chinadaily.com.cn/a/202402/23/WS65d7d879a31082fc043b8a3e.html.

[91] Xinhua, “China Accelerates Humanoid Robot Development for Diverse Applications,” State Council of the People’s Republic of China, April 4, 2025a, https://english.www.gov.cn/news/202504/04/content_WS67ef7526c6d0868f4e8f1702.html.

[92] Chinese Ministry of Industry and Information Technology, “Notice of 15 Departments on Issuing the ’14th Five-Year Plan for the Development of the Robot Industry'” [“十五部门关于印发’十四五’机器人产业发展规划’的通知”], State Council of the People’s Republic of China, December 21, 2021, https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-12/28/content_5664988.htm; Xinhua, “China to Boost Density of Manufacturing Robots,” State Council of the People’s Republic of China, January 20, 2023, https://english.www.gov.cn/statecouncil/ministries/202301/20/content_WS63c9d296c6d0a757729e5e28.html.