Открытый исходный код выводит Китай в лидеры в гонке за ИИ

США уступают позиции Китаю в разработке ИИ с открытым исходным кодом, что создаёт потенциальную уязвимость цепочек поставок. Китайские компании, такие как DeepSeek и Alibaba, доминируют в данной области. Хотя США лидируют в области проприетарных систем ИИ, эксперты предупреждают, что зависимость от иностранных открытых моделей может стать критическим фактором, если доступ к ним будет внезапно прекращён или ограничен.

Пока OpenAI, Google и Meta (организация признана экстремистской и её деятельность запрещена на территории РФ) за закрытыми дверями гонятся за искусственным интеллектом общего назначения, китайские компании тихо побеждают в битве за открытый исходный код, которая может определить, кто на самом деле контролирует будущее ИИ.

Китайские модели, такие как DeepSeek-R1, и предложения Alibaba быстро набирают популярность среди исследователей по всему миру. «США нужны открытые модели, чтобы закрепить своё лидерство на всех уровнях ИИ-стека», — говорят эксперты.

Ирония здесь глубока. Meta (организация признана экстремистской и её деятельность запрещена на территории РФ), по сути, положила начало революции открытого ИИ, выпустив Llama в июле 2023 года, предоставив разработчикам возможность впервые опробовать действительно эффективную модель, которую те могли скачать, модифицировать и запустить локально. Но по мере того, как гонка за ИИ набирала обороты, американские компании отказались от открытости, посчитав свои самые продвинутые модели слишком ценными, чтобы ими делиться.

Тем временем Китай сделал рывок в сторону большей прозрачности. Когда DeepSeek в январе 2025 года выпустила свою модель R1, она не просто сравнялась с возможностями США, но и сделала это за малую долю от стоимости обучения, что вызвало шок в Кремниевой долине. Китайские компании быстро поняли, что открытый исходный код позволяет им привлекать разработки из мирового исследовательского сообщества.

Последствия для цепочки поставок начинают беспокоить экспертов по национальной безопасности. В отличие от проприетарных моделей, доступных через API, модели с открытыми весами можно загружать и запускать на локальном оборудовании, что делает их незаменимыми для компаний, работающих с конфиденциальными данными или в изолированных средах. Если китайские компании внезапно ограничат доступ или прекратят разработку, американские компании и исследователи могут оказаться отрезанными от критически важной инфраструктуры.

Перси Лян из Стэнфорда, подписавший открытое письмо ATOM, считает, что США необходимо пойти ещё дальше. Он возглавляет проект Marin, финансируемый Google, Open Athena и Schmidt Sciences, направленный на создание по-настоящему прозрачных моделей, где даже данные для обучения будут общедоступны. «Мнение о том, что мы поручим одной компании разработку AGI, а затем раздадим его всем, несколько ошибочно», — сказал Лян.

Экономические соображения делают это ещё более убедительным. ATOM подсчитал, что создание и поддержка конкурентоспособной модели с открытым исходным кодом будет стоить около $100 млн в год — примерно столько же, сколько Марк Цукерберг предлагал отдельным исследователям ИИ для работы в его новой лаборатории суперинтеллекта.

Эндрю Траск из OpenMined предлагает нечто более радикальное: поддерживаемую государством инициативу по предоставлению компаниям доступа к закрытым данным об обучении, аналогичную той, которая была реализована благодаря ARPANET в рамках интернета. Учитывая потенциально 180 зеттабайт неиспользованных данных, доступных по всему миру, такая инициатива могла бы обойти существующие ограничения. Китай может получить преимущество в этом вопросе, если его правительство сможет обеспечить обмен данными между компаниями — в США это гораздо сложнее координировать.

Динамика конкуренции быстро меняется. Пока OpenAI и Google сосредоточены на закрытых моделях нового поколения, китайские компании выстраивают экосистемы разработчиков вокруг своих открытых решений. Каждая итерация учитывает отзывы тысяч исследователей, создавая цикл разработки, недоступный закрытым системам.

Недавние комментарии Цукерберга указывают на то, что его платформа, возможно, не будет раскрывать исходный код своих самых передовых будущих моделей, что станет стратегическим отходом от того самого подхода, который помог ей завоевать доверие к ИИ. Другие американские компании, похоже, ещё меньше склонны к открытости в погоне за ИИ-премией.

Сообщают о растущем интересе корпораций к поддержке разработки передовых моделей с открытым весом. Относительно небольшие требуемые инвестиции делают этот подход привлекательным по сравнению с миллиардами, вкладываемыми в обучение проприетарных моделей.

США оказались в необычном положении: они лидируют в разработке проприетарного ИИ, но отстают в экосистеме с открытым исходным кодом, которая в конечном итоге может оказаться важнее. Учитывая, что китайские компании создают глобальные сообщества разработчиков на основе своих открытых моделей, а $100 млн потенциально достаточно для финансирования конкурентоспособных альтернатив, вопрос заключается не в том, смогут ли Штаты позволить себе действовать, а в том, смогут ли позволить себе бездействовать. Ближайшие несколько месяцев, вероятно, определят, будут ли США рассматривать ИИ с открытым исходным кодом как приоритет национальной безопасности или продолжат позволять другим формировать эту критически важную инфраструктуру.

Подписывайтесь на журнал «Вестник ГЛОНАСС» и навигационный Telegram-канал

По материалам открытых источников