Пока одни судятся, другие предпочитают писать манифесты. Сатья Наделла — человек, чья компания вложила миллиарды в OpenAI и Anthropic, — опубликовал текст, который звучит почти как предостережение от собственных партнёров. Его тезис прост и неприятен: компании, использующие большие AI-модели, платят не только деньгами за токены, но и куда более ценным ресурсом — собственными знаниями, которые незаметно утекают в модель через каждый запрос и каждую правку.
Логика Наделлы такая: модели учатся на «выхлопе» — промптах, инструментах, которые используют агенты, и особенно на исправлениях, которые люди вносят, когда модель ошибается. Каждая такая правка превращается в дистиллированное знание о том, как устроен именно ваш бизнес — знание, которое конкурент никогда не смог бы купить напрямую. А теперь представьте, что это знание оседает где-то в недрах модели, которой пользуются и ваши конкуренты тоже.
Наделла указывает на явное лицемерие: AI-компании свободно обучают модели на данных всего интернета, ссылаясь на добросовестное использование, но при этом жёстко ограничивают право других — дистиллировать их модели в ответ. Ранее Anthropic обвиняла китайские open-source лаборатории именно в подобной дистилляции Claude и требовала от властей США ужесточить экспортный контроль на чипы. Наделла переворачивает этот аргумент: если правила справедливого использования работают в одну сторону, пусть работают и в другую.
Решение, которое он предлагает — тоже не случайно совпадает с интересами Microsoft. Компаниям стоит строить собственные «обучающие среды» в облаке (желательно в Azure) и «оркестрационные слои», позволяющие свободно переключаться между разными моделями, не завися от одного поставщика. Здесь Наделла ни разу не произносит слово «open source», но подтекст читается без труда — тем более что, по словам основательницы Solo.io Идит Левин, крупные клиенты вроде T-Mobile и SAP уже массово переходят на открытые модели, развёрнутые на собственных серверах: это даёт 90% возможностей проприетарных решений за меньшие деньги и, главное, с полным контролем над данными. По данным Vercel, в прошлом месяце открытые модели уже составили 29% всего трафика через её AI-шлюз.
Во что углубиться:
- Что такое дистилляция моделей: как компании обучают дешёвые модели на выходах дорогих
- Обвинения Anthropic в адрес китайских AI-лабораторий: история спора о промптах и экспортных ограничениях на чипы
- Рост open-source AI моделей на предприятиях: почему бизнес выбирает контроль вместо мощности