TGViewer
Machinelearning Machinelearning @ai_machinelearning_big_data · 279K subscribers
Post #10138 30.5K
📌 Anthropic опубликовал документ о конкуренции США и Китая на горизонте 2028 года.

Компания напрямую агитирует за ужесточение экспортного контроля и закрытие каналов, через которые китайские лаборатории догоняют фронтир.

Логика статьи строится на одном наблюдении.

По интеллекту моделей отставание китайских лабораторий от американских сократилось до нескольких месяцев.

По компьюту (вычислительные мощности) разрыв пока огромный: согласно дорожным картам, Huawei в 2026 году произведёт около 4% от совокупной вычислительной мощности Nvidia, в 2027-м - 2%.

Но именно компьют, по мнению Anthropic, пока удерживает китайские лаборатории от паритета. И компанию беспокоит то, насколько изобретательно этот барьер обходится.

Каналов обхода два:

- физический и инфраструктурный доступ к компьюту в обход санкций: контрабанда чипов и обучение моделей в датацентрах за пределами Китая
- distillation attacks: массовое создание поддельных аккаунтов для систематического сбора ответов фронтирных моделей и воспроизведения их возможностей у себя

Текущее экспортное право регулирует продажу железа, но не удалённый доступ к нему. По данным FT, Alibaba и ByteDance уже тренируют флагманские модели на подсанкционных американских чипах в датацентрах Юго-Восточной Азии.

Distillation attacks Anthropic квалифицирует как промышленный шпионаж, фактически субсидируемый американскими инвестициями.

Особое место в статье занимает Mythos Preview - модель, которую Anthropic в апреле передал ограниченному кругу партнёров в рамках Project Glasswing. Команда Firefox с её помощью за месяц закрыла больше уязвимостей, чем за весь 2025 год.

Один китайский аналитик по кибербезопасности отреагировал фразой, которую теперь цитируют в статье: «
мы всё ещё точим мечи, а у соперника внезапно появился полностью автоматический пулемёт Гатлинга».


Этот эпизод Anthropic подаёт как репетицию будущего. При таком темпе ускорения отставание даже в несколько месяцев превращается в качественно другой уровень возможностей.

Два сценария на 2028 год выстроены вокруг одной развилки - что сделает Вашингтон в ближайшие месяцы.

В сценарии лидерства США закрывают лазейки в экспортном контроле, давят дистилляцию, ускоряют экспорт американского ИИ-стека и получают отрыв в 12-24 месяца по фронтиру. Этот отрыв самоусиливается: лидерство притягивает таланты и капитал, расширяет коалицию союзников, даёт США рычаги для диалога с Пекином, включая темы безопасности.

В сценарии паритета Вашингтон оставляет всё как есть. Китайские лаборатории за счёт удалённого компьюта и продолжающейся дистилляции выходят на околофронтирный уровень. Huawei и Alibaba занимают рынки Глобального Юга дешёвыми и достаточно качественными моделями, а нормы применения ИИ начинают формироваться под влиянием авторитарных режимов.

Отдельный важный блок - безопасность китайских моделей.

Anthropic ссылается на оценку CAISI: DeepSeek R1-0528 под распространённым джейлбрейком выполняет 94% явно вредоносных запросов против 8% у американских референсных моделей. Независимая проверка Kimi K2.5 от Moonshot показала похожую картину на CBRN-тематике.

Открытые веса делают проблему острее. После публикации модели встроенные ограничения можно снять, и любой актор получает доступ к её возможностям.

На уровне политики Anthropic предлагает четыре шага:

- ужесточить экспортный контроль на чипы и оборудование для их производства
- закрыть лазейку с удалённым доступом к зарубежным мощностям
- законодательно квалифицировать distillation attacks как незаконную практику
- продолжать продвигать американский ИИ-стек на внешних рынках

По расчётам, на которые ссылается компания, при ужесточении ограничений у американского сектора будет примерно в 11 раз больше компьюта, чем у китайского.

Любопытна и сама форма высказывания. Anthropic окончательно вышел за рамки роли исследовательской лаборатории - это полноценный лоббистский документ, оформленный как ресёрч.

Оригинал: https://www.anthropic.com/research/2028-ai-leadership

@ai_machinelearning_big_data

#anthropic
  • 🔥 67
  • 🤔 62
  • 🤬 33
  • ❤ 17
  • 👍 11
  • 😁 8
  • 👌 6
  • 🤨 5
  • 🤣 4
  • 👏 3
  • 🐳 1
More from @ai_machinelearning_big_data
  1. Oct 7, 2026🌟 VeriHarness: обвязка для проверки работы агентов той же моделью Google AI Research и Ке…
  2. Oct 7, 2026⚡️ Google выпустила Nano Banana 2.1 Модель построена на базе Gemini 3.6 Flash и предназнач…
  3. Oct 7, 2026✔️ TikTok добавил ИИ-ассистента для покупок и оплату в один клик Платформа расширила комме…
  4. Oct 7, 2026Как сократить расход токенов на веб-контекст до трёх раз Если корпоративному ИИ-ассистенту…
  5. Oct 7, 2026📌 OpenAI выложила 722 математические работы своей внутренней модели Все статьи написала в…
  6. Oct 7, 2026🌟 Xiaomi открыла модель для табличных данных Xiaomi-TabLDM решает задачи классификации и…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →