Kloof tussen Chinese en Amerikaanse AI krimpt, de prijskloof niet

Of: waarom de kloof die voor je zaak telt, in geen enkele ranglijst staat

In juli 2026 gaf Bloomberg Businessweek zeven AI-modellen dezelfde opdracht: bouw een webwinkel voor Brewberg, een verzonnen koffiemerk. De meeste leverden een site af die volledig werkte. Het beste Amerikaanse model deed het voor 48,99 dollar, het beste Chinese voor 11,99 dollar. Iedereen heeft het over de kloof in kwaliteit tussen de twee landen, en die wordt kleiner. De kloof in prijs is een factor vier. En de kloof die voor jouw zaak het meest telt, meet niemand.

Chinese AI-modellen tegenover de Amerikaanse: hoe groot is de kloof echt?

Een koffiewinkel als examen

Businessweek werkte voor de test samen met Vals AI, een onafhankelijk platform dat AI-modellen beoordeelt. Ze kozen drie Amerikaanse en vier Chinese modellen, op basis van hun plaats op een ranglijst voor programmeerwerk in de week van 20 juli 2026: de topmodellen van Anthropic en van de Chinese makers, en goedkopere modellen van OpenAI en Google. Alle zeven kregen dezelfde instructies.

Het resultaat, in de woorden van Businessweek: de meeste modellen haalden een functionele nauwkeurigheid van 100 procent, met hier en daar een ontwerpfout, “maar met heel verschillende prijskaartjes”. De twee beste waren Claude Fable 5 van Anthropic, voor 48,99 dollar, en Kimi K3 van het Chinese Moonshot AI, voor 11,99 dollar. Per miljoen tokens, de stukjes tekst waarin zo’n model rekent, vraagt Moonshot 15 dollar voor wat Kimi K3 schrijft. Bij het topmodel van Anthropic is dat zo’n 50 dollar.

Let wel: van OpenAI en Google deden niet de topmodellen mee. De test zegt dus niet wie het allerbeste model heeft. Hij meet iets wat voor een kmo nuttiger is: wat een gewone klus kost bij modellen die hem bijna allemaal aankunnen. (Een webwinkel voor koffie is, eerlijk gezegd, ook een realistischer examen dan een reeks puzzels.)

Drie procent van wat?

De recentste cijfers komen van Robert Lea, analist bij Bloomberg Intelligence, het onderzoeksbureau van Bloomberg. Hij vergelijkt de modellen op LiveBench, een ranglijst die modellen vragen, puzzels en opdrachten voorlegt.¹ Begin 2026 scoorde het beste Chinese model daar zo’n 15 procent lager dan het beste Amerikaanse, in mei nog 9 procent, en begin oktober nog 3 procent: 81,1 punten voor DeepSeek V4.1 Flash, dat in september uitkwam, tegenover 83,4 voor het beste model van Anthropic. Volgens Lea zet dat de Amerikaanse voorsprong in AI op lange termijn nog meer op losse schroeven.

Lea waarschuwt zelf dat ranglijsten snel verschuiven. En van de vijftien best scorende modellen op LiveBench zijn er volgens Bloomberg maar drie Chinees.

Andere metingen komen op iets heel anders uit:

• CAISI, een centrum van het Amerikaanse normeninstituut NIST,² testte in april 2026 DeepSeek V4 Pro, de voorganger van V4.1 Flash. Het model presteerde volgens CAISI ongeveer zoals GPT-5 van OpenAI, dat zo’n acht maanden eerder uitkwam. Conclusie: acht maanden achterstand.
• Epoch AI, een onderzoeksinstituut dat de vooruitgang van AI bijhoudt, berekende in januari 2026 dat Chinese modellen sinds 2023 gemiddeld zeven maanden achterlopen, met een minimum van vier en een maximum van veertien maanden.

Drie procent of acht maanden. Het klinkt als een tegenspraak. Het is er geen.

Het helpt om aan de koers te denken. De achterstand van een achtervolger in de Ronde van Vlaanderen kun je in meters uitdrukken of in seconden. Op een vlakke weg zijn dertig meter een paar seconden. Op de Paterberg, waar iedereen traag naar boven kruipt, zijn dezelfde dertig meter een veel grotere achterstand in tijd. Beide cijfers kloppen. Ze meten alleen iets anders.

Bloomberg Intelligence meet in meters: hoe ver het Chinese model op het scorebord achterligt. CAISI en Epoch meten in tijd: hoe lang geleden een Amerikaans model even ver stond. En de beste modellen zitten op de helling, met scores boven 80 op 100, waar elke extra stap moeilijker wordt. Dat is mijn lezing, geen meting, maar het verklaart waarom drie procent en acht maanden tegelijk kunnen kloppen. Er is ook een prozaïscher verklaring: ze bekeken niet dezelfde renner op hetzelfde moment. CAISI testte in april V4 Pro, met eigen en niet-openbare tests. Bloomberg Intelligence keek in oktober naar V4.1 Flash, op LiveBench.

In de koers rijdt de top op ongeveer even dure fietsen. In deze koers niet.

Waar China al voorligt: gebruik en prijs

Businessweek zag twee terreinen waar Chinese modellen niet meer achterlopen. Het eerste is gebruik. Op OpenRouter, een platform waarlangs ontwikkelaars met één account honderden modellen gebruiken,³ kregen Chinese modellen in juni 2026 voor het eerst meer werk dan de Amerikaanse, en in juli ging meer dan 60 procent naar Chinese modellen. Op Hugging Face, een grote bibliotheek voor AI-modellen, kwam 41,4 procent van de downloads van generatieve modellen van Chinese makers, 5 procentpunten meer dan bij de Amerikaanse.

OpenRouter ziet volgens Businessweek zelf maar een fractie van het wereldwijde gebruik. En ik vermoed dat het net de plek is waar ontwikkelaars komen die modellen op prijs vergelijken (wat een beetje is alsof je de populariteit van huismerken meet aan de kassa van een discounter).

Het tweede terrein is de prijs, en daar is de afstand groot. Alleen is een lagere prijs per token niet altijd een goedkopere klus. Een model dat langer nadenkt, verbruikt meer tokens en maakt een deel van zijn korting weer op. CAISI vergeleek DeepSeek V4 met GPT-5.4 mini, het enige Amerikaanse model dat door zijn filters op prijs en prestaties raakte. Op vijf van de zeven tests was DeepSeek goedkoper. Per test ging het van 53 procent goedkoper tot 41 procent duurder.

En dan is er de vraag hoe lang die prijzen blijven. China telt volgens Bloomberg meer dan 1.100 grote taalmodellen. Lea verwacht dat de sector, DeepSeek inbegrepen, tot 2030 verlieslatend kan blijven, en dat winst pas komt met “een afkoeling van de concurrentiedruk, een uitdunning van de sector en een rationelere prijszetting”. Een prijsoorlog is fantastisch voor de klant. Tot hij voorbij is.

Wie meeleest, en wie de stekker uittrekt

Voor een kmo zit de belangrijkste kloof niet in de score en ook niet in de prijs. Hij zit in de vraag waar je gegevens heen gaan, en wie erover beslist.

Aan Chinese kant staat het zwart op wit. Het privacybeleid van DeepSeek, bijgewerkt op 10 februari 2026, zegt dat het bedrijf je persoonsgegevens “rechtstreeks verzamelt, verwerkt en opslaat in de Volksrepubliek China”. Wat je in de app of op de site van DeepSeek typt, gaat dus naar China, een land waar de inlichtingenwet bedrijven verplicht om mee te werken met de inlichtingendiensten. Voor gegevens van je klanten is dat onder de AVG een doorgifte naar een land waarvoor de Europese Commissie geen adequaatheidsbesluit heeft genomen: niet verboden, wel een stapel extra verplichtingen.

Aan Amerikaanse kant is het minder zichtbaar, maar niet afwezig. Op 12 juni 2026 verbood het Amerikaanse ministerie van Handel Anthropic om Claude Fable 5 en Mythos 5 nog aan buitenlanders te leveren, ook aan buitenlanders in de VS. Volgens Anthropic liet de reikwijdte van dat bevel geen andere keuze dan beide modellen voor iedereen uit te schakelen.⁴ De minder krachtige modellen van Anthropic bleven werken. Pas op 1 juli kwam Fable 5 terug, nadat het ministerie de maatregel had ingetrokken. Een kmo in België die op dat model draaide, zat bijna drie weken zonder dat model. En voor wat je bij een Amerikaanse aanbieder opslaat, geldt bovendien de Cloud Act: wat die betekent onder de GDPR, lees je in onze gids.

Het zijn twee verschillende risico’s. Het is niet één risico en één veilige keuze.

Er is een derde weg, en die komt vooral uit China. Bijna alle sterke Chinese modellen zijn open: je kunt de gewichten, het eigenlijke model, downloaden en zelf laten draaien. De Amerikaanse topmodellen zijn dat niet; die gebruik je via de servers van hun maker. Een open model op je eigen computer of bij een hostingbedrijf in Europa stuurt niets naar Hangzhou, waar DeepSeek gevestigd is. Kleinere modellen draaien op een gewone laptop, met een app zoals Llama, en Europa heeft met Mistral Large 4 ook een eigen open model. Voor de grootste modellen heb je wel serieuze hardware nodig: DeepSeek V4.1 Flash telt volgens TechTimes 748 miljard parameters. Dat draai je niet op de laptop van de boekhouding.

In koerstermen: de Chinese ploegen geven hun fiets weg, de Amerikaanse verhuren hem alleen. Een fiets die je gekregen hebt, kan niemand terugroepen. Je weet alleen niet altijd hoe het frame gelast is: welke keuzes er bij de training van een model gemaakt zijn, zie je niet aan de gewichten.

Kmo-Kristof: Ik las bij Bloomberg dat de Chinese modellen nog maar 3 procent achterliggen en vier keer goedkoper zijn. Ik stap over.

Security-Sofie: Waarvoor gebruik je AI nu?

Kmo-Kristof: Offertes, de nieuwsbrief, en antwoorden op klachten van klanten.

Security-Sofie: Met naam, adres en bestelnummer erin?

Kmo-Kristof: Anders kan ik moeilijk antwoorden.

Security-Sofie: Via de app van DeepSeek staan die klachten dan op een server in China.

Kmo-Kristof: En bij een Amerikaans model?

Security-Sofie: In de VS. Waar een bevel van de regering deze zomer een topmodel bijna drie weken uit de lucht haalde.

Kmo-Kristof: Dus de nieuwsbrief mag overal, en de klachten horen bij een model waarvan ik weet waar het draait en dat niemand kan uitzetten.

Security-Sofie: Precies.

Kmo-Kristof: En welk model scoort daar het best op?

Security-Sofie: Dat staat in geen enkele ranglijst.

Kmo-Kristof: Dan is het geen goede ranglijst.

Security-Sofie: Voor jou niet, nee.

Wat het betekent voor je zaak

Het goede nieuws is dat je kunt kiezen, en dat je dat per taak mag doen.

• Test op je eigen werk. Doe wat Businessweek deed, op kleine schaal: geef twee of drie modellen dezelfde echte opdracht, een offerte of een productpagina, en vergelijk het resultaat en de rekening. Een ranglijst meet iets anders dan jouw klus.
• Reken per klus, niet per token. Een lagere prijs per token kan verdwijnen als een model meer tokens nodig heeft. Kijk wat een opdracht je effectief kost.
• Stuur geen klantgegevens naar een dienst in China. Voor teksten zonder persoonsgegevens of bedrijfsgeheimen, zoals een nieuwsbrief of een vertaling van je productinfo, is een goedkoop Chinees model een redelijke keuze. Voor gegevens van klanten of personeel niet, tenzij het model op je eigen toestel draait of bij een aanbieder in Europa.
• Maak je niet afhankelijk van één model. Zorg dat je werk ook met een tweede model lukt. De klanten van Anthropic merkten in juni waarom.
• Leg het vast. Schrijf in een AI-beleid voor je kmo welke tool voor welke gegevens mag. Dan hoeft niemand het te raden.
• Reken niet op de prijs van vandaag. Een prijsoorlog duurt niet eeuwig. Bouw niets wat alleen rendabel is aan de huidige tarieven.

De kloof die niemand meet

Businessweek liet zeven modellen een koffiewinkel bouwen, en de meeste slaagden. Dat is het eigenlijke nieuws: voor gewone klussen is het verschil tussen het beste Amerikaanse en het beste Chinese model klein geworden, veel kleiner dan het verschil in prijs. De analisten zullen nog maanden discussiëren over drie procent of acht maanden.

Voor je zaak is er een andere kloof, en die druk je niet uit in procenten: die tussen een model dat je je klanten toevertrouwt en een model dat alleen je nieuwsbrief schrijft. Die kloof is ja of nee. Je bepaalt hem zelf, voor je de eerste klacht in het venster plakt.