Китайська лабораторія Moonshot представила Kimi K3 — найбільшу відкриту модель штучного інтелекту, що спричинило дискусію про майбутнє великих мовних моделей (LLM) і економічні інтереси американських AI-компаній.

Дін В. Болл, керівник стратегічних перспектив OpenAI, заявив, що уряд США має створити регуляторний тиск на відкриті моделі, щоб стримати інвестиції в них з боку провідних лабораторій. Ця позиція викликала критику від провідних фахівців, зокрема Янна Лекуна та Мартіна Касадо, які вважають, що відкриті програмні продукти можуть стимулювати інновації і співіснувати з комерційними проектами. Згодом Болл відмовився від тверджень про те, що регуляторний тиск є найкращою стратегією Білого дому.

За даними Axios, адміністрація Трампа розглядає можливість заборони K3 та інших китайських моделей на вимогу американських лабораторій, хоча Politico повідомляє, що Міністерство торгівлі поки не планує таких кроків.

Великі AI-компанії бачать у відкритих моделях загрозу, оскільки вони можуть працювати на незалежній інфраструктурі або всередині підприємств, пропонуючи дешевший інтелект, ніж провідні моделі Anthropic чи OpenAI. Це зменшує потенційний прибуток від великих інвестицій у тренування моделей. Брейден Хенкок, співзасновник Snorkel AI, зазначив: "Сильні відкриті моделі зменшать маржу та знизять ціни у провідних компаній, але це не означає зменшення використання AI — навпаки".

Загрози з боку китайських моделей пов’язані з кількома факторами: захистом американських даних від китайського уряду, потенційним упередженням моделей на користь КНР та відсутністю американських регуляторних обмежень, які мають запобігати використанню LLM для кібератак чи створення зброї. Водночас, за словами венчурного інвестора Девіда Сакса, деякі американські компанії звертаються до китайських моделей, щоб закрити прогалини в безпеці, які ігнорують американські провідні моделі.

Головною мотивацією для обмежень є страх, що Китай випередить США, якщо провідні лабораторії сповільнять розвиток. Сам Бреснік, дослідник із Джорджтаунського центру безпеки, вважає, що уряд США має підтримувати інвестиції у провідні AI-компанії, але ставить під сумнів логіку захисту цих компаній від конкурентів, які не мають доступу до американського ринку через походження.

Прихильники відкритого AI вказують, що провідні компанії створюють хибну дихотомію між інноваціями та закритими моделями. Хенкок навів приклад PyTorch, який став стандартом галузі завдяки відкритості та спільноті розробників. Він також наголосив, що обмеження відкритих моделей не зробить AI безпечнішим, а лише сконцентрує владу у вузькому колі і ускладнить участь нових дослідників і організацій.

Бреснік вважає, що справжньою стратегією стримування Китаю має стати контроль за експортом чипів, зокрема заборона продажу Nvidia H200 до КНР. Це могло б уникнути складної дискусії про заборону відкритих технологій, які використовують багато американських компаній.

Економіка AI залишається невизначеною: ні відкриті, ні пропрієтарні бізнес-моделі поки не довели свою ефективність. Аналогічні проблеми спостерігаються і в Китаї, де уряд підтримує відкриті релізи з політичних причин, незважаючи на складнощі монетизації.

Деякі американські компанії, зокрема Thinking Machines Lab і Nvidia, намагаються побудувати бізнес на відкритих моделях. Хенкок підкреслив, що Nvidia виграє, коли AI розвивається у багатьох компаніях, а не в кількох великих, що пояснює її інвестиції у Nemotron — набір відкритих моделей.

Бреснік підсумував: "США було б корисно мати власні потужні, значно дешевші відкриті моделі", але це конфліктує з підходом провідних лабораторій.