...Все эти триллионные инвестиции в AI-инфраструктуру, на 98% развод богатых лохов. Разрыв в производительности между ведущими закрытыми и бесплатными открытыми моделями практически исчез. На бенчмарках MMLU он уже вообще не фиксируется, а по математическим задачкам опенсорсные модели даже вышли в лидеры.

Китай стремительно сокращает отставание от США, находясь уже всего в нескольких месяцах, а не годах. DeepSeek и Qwen доминируют по загрузкам и есть реальный вызов доминированию закрытых американских лабораторий.

Следующее поле битвы -- это "интеллект на токен, ватт и доллар". Стартапы фокусируются на удешевлении работы моделей, а не на бесконечном наращивании вычислительных мощностей, и тут будущее за сильной математикой прежде всего. А протоколы наподобие BlockTrain позволяют распределять обучение огромных фундаментальных моделей между множеством участников, а не только в ЦОДах единичных гиперскейлеров.

Безумная себестоимость закрытых моделей по токенам уничтожает маржинальность бизнесов, стимулируя переход на открытые альтернативы. Огромное количество производных моделей на базе Qwen например создает экосистемный эффект, который закрытые американские монополии не могут воспроизвести.

=

Но главное, что похитить веса закрытой модели, дообучить на своих данных и выдать за свою -- уже реальность. Тратишь два миллиона долларов на дообучение вместо миллиарда долларов на тренировку... профит!

Если модель доступна через API, её можно украсть буквально за соточку тысяч запросов. Монополия AI-гигантов США стремительно рушится именно потому, что их технологии копируют и улучшают все, у кого есть ноутбук и 1 миллион рублей на дообучение.

Короче: если нельзя победить в гонке инфраструктуры, просто похищаем финишную ленту и объявляем себя победителем! И это реально работает.