Китайские модели с открытыми весами составили 41% загрузок на Hugging Face этой весной, обогнав американские модели. На OpenRouter шесть самых популярных моделей — все открытые модели от китайских компаний, включая Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax и Z.ai. Модель Claude Opus 4.7 от Anthropic занимает седьмое место, на момент написания этой статьи. А данные Vercel показывают, что модели с открытыми весами поглощают значительную часть инфраструктуры AI-приложений с большим объёмом трафика, в то время как закрытые модели работают как более дорогой, премиальный уровень. В июне открытые модели обработали почти треть всех запросов к ИИ на платформе.
Эти платформы охватывают лишь один сегмент экосистемы ИИ; в частности, они не учитывают сессии, размещённые крупными лабораториями, которые, вероятно, составляют основную часть использования OpenAI и Anthropic. Но большая и растущая доля рынка моделей с открытым исходным кодом ставит сложный вопрос: насколько ещё важны передовые модели, если большая часть продакшн-ИИ в итоге работает на более дешёвых и настраиваемых альтернативах?
Некоторые видят в росте моделей с открытым исходным кодом признак того, что самые интеллектуальные модели могут в конечном итоге использоваться только для самых специализированных задач. «Возможно, через несколько лет передовые модели будут использоваться для экспериментов и [для] некоторых действительно высокоценных задач, а большая часть рабочих нагрузок в продакшне будет обеспечиваться либо частными моделями внутри компаний, либо моделями с открытым исходным кодом», — сказал генеральный директор Hugging Face Клем Деланг в недавнем выпуске подкаста Equity.
Hugging Face — это платформа и сообщество разработчиков, наиболее известное размещением, обменом и помощью компаниям в развёртывании открытых моделей. Деланг говорит, что клиенты и участники сообщества Hugging Face всё чаще отмечают преимущества владения собственными моделями ИИ, а не их аренды — тенденция, которая набрала обороты после того, как компании увидели счета, связанные с затратами на масштабирование закрытых передовых моделей.
«Если вы компания в сфере ИИ или технологическая компания, вы не хотите передавать свои ключевые возможности другой компании, чёрному ящику API, который вы не контролируете, не имеете никакого представления о нём и не обладаете никакой формой собственности», — сказал Деланг.
Этот сдвиг, утверждает Деланг, отражается в активности на Hugging Face. Каждые семь секунд на платформе создаётся новый репозиторий, и на ней размещено почти три миллиона публичных моделей и один миллион публичных наборов данных, по словам Деланга. Это указывает на иную картину, чем «одна модель, чтобы править всеми», говорит он. В реальности это больше похоже на то, что компании используют множество различных моделей, многие из которых настроены под их конкретные задачи. Половина компаний из списка Fortune 500 используют Hugging Face для развёртывания своих собственных частных моделей и моделей с открытым исходным кодом, утверждает он.
Растущая популярность открытых моделей совпадает с постоянным потоком всё более мощных релизов от китайских лабораторий ИИ.
Каждые несколько месяцев очередная китайская компания в сфере ИИ выпускает мощную модель с открытыми весами, которая дешевле в развёртывании и проще в настройке, чем закрытые конкуренты, подрывая экономику проприетарного ИИ, в которую американские компании вложили миллиарды. Совсем недавно пекинская компания Z.ai выпустила модель с открытыми весами под названием GLM-5.2, которая превосходно справляется с агентным программированием и конкурирует с новейшими моделями Anthropic в области выявления уязвимостей безопасности.
Деланг — не единственный руководитель, утверждающий, что предприятиям следует избегать привязки к единому поставщику моделей.
Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла недавно предупредил о блокировке у одного поставщика, заявив, что контроль над данными должен быть первостепенной задачей для предприятий, использующих ИИ.
«Хотя необходимы великие инновации, когда поставщики моделей получают права добросовестного использования для обучения моделей на общедоступных данных, я нахожу ироничным, что в статусе-кво затем вводятся ограничительные условия на дистилляцию и резервируется право на изучение данных об использовании и взаимодействии с клиентами», — сказал Наделла. «Если обучение идёт только в одном направлении, экономическая ценность сходится к владельцам инфраструктуры обучения, а не к создателям самого знания. Поэтому крайне важно распределить инфраструктуру обучения среди всех компаний, чтобы они могли контролировать собственный цикл обучения».
Рост открытых моделей также усилил дискуссию о том, должны ли всё более мощные модели быть широко доступны вообще.
Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи утверждал, что масштабирование мощных открытых весов моделей может стать опасным, поскольку после их выпуска их становится трудно контролировать. Другие утверждают, что открытые модели легче доступны злоумышленникам, которые могут использовать их для распространения дезинформации или ведения кибер- или биологической войны.
Деланг видит компромисс иначе.
«Самый большой риск в ИИ — это концентрация власти», — сказал Деланг. «Способ сделать мир безопаснее, на мой взгляд, — это выровнять игровое поле и создать прозрачность этих моделей».
Прозрачность означает, что защитники могут легче «закрывать риски кибербезопасности, которые, как они уже знают, могут эксплуатировать модели с открытым исходным кодом», — сказал он.
Руководитель Hugging Face утверждает, что сокрытие мощных моделей не устраняет риски, связанные с передовыми системами ИИ, отчасти потому, что легко обойти защитные барьеры API передовых моделей и украсть веса и распространить их открыто. Ограничение мощных моделей, утверждает Деланг, просто концентрирует технологию в руках нескольких компаний, одновременно снижая прозрачность работы систем.
«Вы не делаете это безопасным, держа за закрытыми дверями только для нескольких игроков», — сказал Деланг. «Вы делаете это более опасным, потому что создаёте асимметрию власти и асимметрию возможностей».
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Rebecca Bellan
