Купон на скидку: 2026
Глава стратегического прогнозирования OpenAI Дин Болл зашёл настолько далеко, что предложил американскому правительству найти повод для создания регуляторных страхов, неопределённости и недоверия вокруг новых моделей с открытыми весами, поскольку такие проекты неизбежно сокращают капитальные вложения ведущих лабораторий. Технологические эксперты, включая Яна Лекуна и Мартина Касадо, резко возразили, указав, что открытое ПО ускоряет инновации и может сосуществовать с проприетарными разработками. Позднее Болл отказался от утверждения, что регуляторное давление было бы «лучшей стратегией» Белого дома и что модели с открытыми весами обязательно замедляют прогресс технологий. Тем не менее издание Axios сообщило, что администрация Трампа рассматривает возможность запрета китайских моделей K3 и других продвинутых систем по просьбе американских лидирующих лабораторий, тогда как Politico уточнило, что Министерство торговли в ближайшее время такой шаг предпринимать не станет.
Выгода для крупных ИИ-компаний очевидна: модели с открытыми весами, работающие на независимой инфраструктуре или в корпоративных средах, предлагают более дешёвый доступ к интеллектуальным возможностям, чем лидирующие системы OpenAI или Anthropic. Если пользователи начнут всё чаще уходить за пределы закрытых лабораторий, это приведёт к снижению отдачи от огромных вложений в обучение моделей. Такая точка зрения распространена далеко за пределами OpenAI. Сооснователь Snorkel AI и партнёр Laude Institute Брейден Хэнкок заявил TechCrunch: «Сильные модели с открытым исходным кодом уровня передовых лабораторий будут сжимать маржу и снижать цены компаний-лидеров. Это не обязательно снизит общий объём использования ИИ — скорее наоборот». Проблемы здесь нет для тех, кто не владеет акциями Anthropic или OpenAI, — искусственный интеллект продолжит распространяться в любом случае.
Опасения по поводу китайских моделей звучат в нескольких направлениях. Во-первых, защита американских данных от правительства КНР: США уже запретили импорт современных китайских электромобилей именно из-за сбора информации. Однако эксперты склоняются к тому, что модели с открытыми весами, запущенные на американских серверах, вряд ли передают данные обратно в Китай, хотя полностью исключать такую возможность нельзя. Во-вторых, подозревают неявную предвзятость в пользу КНР, но не очень ясно, как это может проявиться, например, в задачах по программированию. В-третьих, часто говорят об отсутствии в китайских моделях тех «защитных ограждений», которые правительство США предписало (через непрозрачную процедуру) для предотвращения использования ведущих американских LLM при эксплуатации закрытых компьютерных систем или создании оружия. В то же время эти же ограничения могут делать американские компании более уязвимыми: венчурный инвестор и советник Трампа Дэвид Сакс распространял примеры, когда американские организации обращаются к китайским LLM для закрытия пробелов в безопасности, от которых отказываются местные лаборатории.
Наиболее значимый мотив для ограничений — опасение, что Китай сможет обогнать США, если передовые лаборатории замедлят развитие. Сэм Бресник, научный сотрудник Центра безопасности и новых технологий Джорджтаунского университета, специализирующийся на Китае, считает, что растущее значение ИИ для военных операций США даёт основания поддерживать непрерывные инвестиции в направление передовых лабораторий. Но сам вопрос он называет болезненным: «Почему вся мощь американского правительства должна быть направлена на защиту этих компаний от конкурентов, заблокированных для рынка США на основании их происхождения?»
Сторонники открытого ИИ утверждают, что ведущие лаборатории создают ложную дихотомию между инновациями и закрытыми моделями. Брейден Хэнкок пояснил TechCrunch: «Более серьёзный эффект от появления открытых китайских моделей — не столько тайные бэкдоры, сколько то, что именно они начинают владеть инновацией. По сути, вы получаете расширенную рабочую силу вокруг модели. PyTorch стал индустриальным стандартом потому, что был открытым исходным кодом, и всё сообщество могло вносить вклад, а не одна компания». Хэнкок и другие активисты опасаются, что китайские LLM превратятся в центр международных исследований: аспирантские программы в США уже в основном строятся на открытых китайских моделях, а половина изучаемых студентами статей приходит из китайских институтов, тогда как американские лаборатории всё реже делятся работами широко. Генеральный директор Hugging Face Клем Деланг отметил: «Запрет открытых моделей не сделает ИИ безопаснее. Он лишь скроет риски, сконцентрирует власть в руках немногих и затруднит участие следующего поколения разработчиков, исследователей, академических кругов, некоммерческих организаций и правительств в том, чтобы делать ИИ более безопасным и полезным для всех».
Бресник же указывает, что реальным способом замедлить Китай было бы более пристальное внимание к экспортному контролю чипов. Лучший способ сохранить лидерство США в области ИИ — прекратить продажу процессоров Nvidia H200 в Китай. «Это, — говорит он, — потенциально может увести нас от болезненного спора о запрете открытых технологий, которые хотят использовать огромное число американских компаний». Отчасти проблема кроется в неопределённости экономики искусственного интеллекта. «Ни открытая бизнес-модель, ни проприетарная пока не сложились. ИИ-компании пытаются понять, как зарабатывать на своих инструментах, особенно с учётом того, что затраты на обучение должны постоянно расти», — подчёркивает эксперт. Те же вызовы актуальны и в Китае, где местные компании также бьются над монетизацией и доступом к вычислительным мощностям, а правительство, по мнению аналитиков, поощряет открытые релизы из политических соображений, несмотря на сложности с капитализацией.
Ряд американских компаний, включая Thinking Machines Lab и Nvidia, пытаются строить бизнес вокруг выпуска открытых моделей. Хэнкок напоминает, что Nvidia выгоднее, когда «существуют десятки или сотни компаний-разработчиков ИИ, а не две-три, достаточно капитализированные для создания собственных чипов», — именно поэтому компания вкладывается в серию открытых моделей Nemotron. Бресник заключает: «Главное — США были бы крайне выгодно иметь свои собственные очень способные и намного менее дорогие открытые модели. Но это вступает в прямое противоречие с подходом, который избрали ведущие лаборатории».