В гонке за искусственным интеллектом акцент смещается с передовых технологий на более широкие области применения

В течение нескольких недель этим летом внимание в сфере искусственного интеллекта было сосредоточено на новейших передовых моделях компании Anthropic и на попытках Вашингтона регулировать доступ к ним. Однако, несмотря на то что в центре внимания оставались передовые разработки, разработчики продолжали создавать свои модели, не дожидаясь разрешения от крупных лабораторий, таких как Anthropic или OpenAI.

Этой весной китайские модели с открытыми весами заняли 41 % загрузок на Hugging Face, обогнав американских конкурентов. На OpenRouter шесть ведущих моделей — это исключительно продукты с открытым исходным кодом от китайских компаний, включая Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax и Z.ai. На момент написания статьи модель Claude Opus 4.7 от Anthropic занимала седьмое место. Данные Vercel также показывают, что модели с открытыми весами обрабатывают большую часть высокопроизводительной инфраструктуры ИИ, в то время как закрытые модели служат в качестве премиального, более дорогого уровня. В июле открытые модели обработали почти треть запросов ИИ на платформе.

Эти платформы представляют лишь часть экосистемы ИИ, не включая сессии, проводимые крупными лабораториями, которые, вероятно, обеспечивают основной объём использования OpenAI и Anthropic. Однако растущая доля рынка моделей с открытым исходным кодом поднимает важный вопрос: насколько актуальны передовые модели, если большая часть производственного ИИ работает на более дешёвых и настраиваемых альтернативах?

Некоторые эксперты рассматривают рост популярности моделей с открытым исходным кодом как сигнал того, что самые передовые модели в конечном итоге будут использоваться только для решения специализированных задач. «Через несколько лет передовые модели, возможно, будут использоваться исключительно для экспериментов и выполнения особо важных задач, тогда как для большинства производственных задач будут применяться частные или открытые модели», — заявил генеральный директор Hugging Face Клем Деланге в недавнем подкасте Equity.

Загрузка плеера…

Hugging Face — это платформа и сообщество разработчиков, известное тем, что предоставляет хостинг, обмен и помощь компаниям в развертывании открытых моделей. Деланге отмечает, что клиенты всё чаще подчеркивают преимущества владения моделями ИИ, а не их аренды — эта тенденция ускоряется из-за высоких затрат на масштабирование закрытых передовых моделей.

«Если вы являетесь компанией, работающей в сфере ИИ или технологий, вам не следует передавать ключевые функции на аутсорсинг другой организации через API типа «черный ящик», который вы не можете контролировать, отслеживать или владеть им», — пояснил Деланге.

Деланге утверждает, что этот сдвиг наглядно прослеживается в деятельности Hugging Face. Каждые семь секунд на платформе создается новый репозиторий; на ней размещено почти три миллиона общедоступных моделей и один миллион общедоступных наборов данных. Это противоречит идее «одной модели, которая будет управлять всеми», и свидетельствует о том, что компании используют разнообразные модели, адаптированные для конкретных сценариев применения. По его словам, половина компаний из списка Fortune 500 использует Hugging Face для развертывания частных моделей и моделей с открытым исходным кодом.

Растущая популярность открытых моделей совпадает с частыми выпусками мощных моделей из китайских лабораторий искусственного интеллекта.

Каждые несколько месяцев какая-нибудь китайская компания, занимающаяся ИИ, выпускает мощную модель с открытыми весами, которую дешевле развернуть и проще настроить, чем проприетарные модели конкурентов, что ставит под сомнение экономическую целесообразность многомиллиардных инвестиций американских компаний. Недавно пекинская компания Z.ai выпустила GLM-5.2 — модель с открытыми весами, отличающуюся высокими результатами в области агентного кодирования и конкурирующую с новейшими моделями Anthropic в области обнаружения уязвимостей безопасности.

Деланг — не единственный руководитель, который советует предприятиям избегать зависимости от одного поставщика моделей.

Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла недавно предостерег от зависимости от одного поставщика, подчеркнув, что контроль над данными должен быть главной заботой пользователей ИИ.

«Хотя права на добросовестное использование, позволяющие поставщикам моделей обучать их на общедоступных данных, стимулируют инновации, ирония заключается в том, что затем на дистилляцию налагаются ограничительные условия, а право учиться на данных клиентов остаётся за поставщиком», — заявил Наделла. «Если процесс обучения протекает только в одном направлении, экономическая выгода концентрируется у владельцев инфраструктуры, а не у создателей знаний. Поэтому крайне важно распространить инфраструктуру обучения на каждую компанию, чтобы она могла контролировать свой собственный цикл обучения».

Распространение открытых моделей также обострило дискуссии о том, следует ли обеспечивать широкий доступ к моделям с растущими возможностями.

Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи утверждает, что масштабирование весов мощных открытых моделей может быть опасным, поскольку контролировать выпущенные модели становится сложно. Другие утверждают, что открытые модели более доступны злоумышленникам, которые могут использовать их для дезинформации, кибератак или биологической войны.

Деланг видит этот компромисс иначе.

«Наибольший риск в области ИИ заключается в концентрации власти», — сказал Деланге. «Сделать мир более безопасным, на мой взгляд, означает создать равные условия и повысить прозрачность моделей».

«Прозрачность позволяет защитникам устранять уязвимости в кибербезопасности, которыми могут воспользоваться модели с открытым исходным кодом», — пояснил он.

Руководитель Hugging Face утверждает, что закрытый доступ к мощным моделям не устраняет риски, связанные с передовым ИИ, отчасти потому, что защитные механизмы API передовых моделей легко обойти, а весовые коэффициенты могут быть похищены и открыто распространены. Ограничение доступа к мощным моделям, по мнению Деланга, просто концентрирует технологии в руках нескольких компаний, одновременно снижая прозрачность работы систем.

«Хранение моделей за закрытыми дверями у нескольких игроков не делает их безопасными», — сказал Деланге. «Это делает их более опасными, создавая асимметрию власти и возможностей».