Пока западные лидеры спорят о темпах и этике, китайская лаборатория Moonshot AI занята более приземлённой задачей — заработать. Bloomberg сообщил, что компания нацелилась на $2 млрд годовой выручки к концу года — вдвое больше показателя августа. Цель амбициозная, но не взятая с потолка: модель K3, выпущенная этим летом, генерирует до 300 миллиардов токенов в день только на площадке OpenRouter.
Цифры Moonshot всё ещё скромны на фоне гигантов: у OpenAI выручка приближается к $40 млрд в год, у Anthropic — к $65 млрд. Но разница в подходах принципиальна. Moonshot распространяет веса своей модели открыто и бесплатно, что означает низкую маржинальность по сравнению с закрытыми конкурентами. И тем не менее компания растёт — доказательство того, что открытые модели способны приносить реальные деньги, пусть и не такие большие, как закрытые системы уровня GPT или Claude.
Однако успех K3 сопровождается скандалом. Anthropic обвинила Moonshot в масштабной кампании дистилляции: почти 300 тысяч запросов от Kimi незаметно перенаправлялись напрямую в Claude Opus, фактически используя чужую модель под видом собственной. В сумме, по заявлению Anthropic, было собрано более 23 миллионов ответов их моделей — сырьё для обучения конкурента без разрешения и оплаты.
Правила игры на глобальном AI-рынке размыты, и эта история — наглядный тому пример. Открытые модели дают возможность быстро расти без миллиардных бюджетов на закрытую разработку, но соблазн срезать путь через чужие наработки остаётся велик. И пока одни компании спорят о философии безопасности, другие превращают конкуренцию в вопрос скорости — даже если скорость эта достигается не самыми честными методами.
Во что углубиться:
- Что такое дистилляция моделей и почему она стала спорной практикой в AI-индустрии
- Открытые (open-weight) против закрытых AI-моделей: разница в бизнес-моделях
- Как китайские AI-лаборатории конкурируют с OpenAI и Anthropic на глобальном рынке