Məntiq nisbətən sadə idi: sərhəd süni intellekt modellərinin hazırlanması və istismarı olduqca bahalı idi, lakin ən güclü sistemləri qura bilən şirkətlər onlara daxil olmaq üçün mükafat tələb edə bilərdi. Bu gün həmin əsas fərziyyə sınaqdan keçirilir. Çin şirkətləri daha aşağı qiymətlərlə daha çox qabiliyyətli açıq çəki modelləri istehsal edir, ABŞ texnologiya şirkətləri isə alternativlər hazırlamaq üçün öz səylərini artırır.
Dəyişiklik AI-ni daha ucuz və daha geniş şəkildə əlçatan edə bilər, potensial olaraq qəbulu sürətləndirə bilər. Lakin bu, Amerikanın aparıcı özəl AI şirkətlərinin ictimai bazarlara yaxınlaşdıqları zaman qiymətləndirmələrini dəstəkləyən ən mühüm sütunlardan birini də sarsıda bilər. Anthropic artıq konfidensial olaraq IPO üçün müraciət edib, OpenAI isə ABŞ-dakı siyahıya daxil olmaq üçün məxfi şəkildə müraciət edib. OpenAI-nin 1 trilyon dollara qədər qiymətləndirə biləcəyini bildirdi, Anthropic isə son özəl maliyyələşdirmə turunda 965 milyard dollar dəyərində qiymətləndirildi.
Daha son investor gözləntiləri Anthropic-in potensial IPO qiymətləndirməsini daha da yüksəltdi. Beləliklə, investorlar üçün açıq model inqilab sadəcə bir texnologiya hekayəsi deyil. Söhbət, süni intellekt sərhədi ətrafındakı iqtisadi xəndəyin aşağı düşən model qiymətləri və getdikcə daha etibarlı alternativlərdən sağ çıxa bilməyəcəyindən gedir.
Ən böyük strateji dəyişiklik odur ki, AI yarışı artıq yalnız ən güclü qapalı modeli kimin qura biləcəyi ilə müəyyən edilmir. Rəqabət getdikcə daha çox bacarıqlı AI-ni kimin daha ucuz və səmərəli şəkildə paylaya biləcəyi ilə bağlıdır. Çin şirkətləri bu sahədə ciddi irəliləyişlər əldə ediblər.
Məsələn, Moonshot-un Kimi K3 modeli, The Wall Street Journal-ın ABŞ-ın aparıcı sistemlərinin performansına yaxınlaşdığını bildirdiyi 2,8 trilyon parametrli açıq çəki modelidir. Z.ai-nin GLM-5.2-si eyni şəkildə kodlaşdırma və agentlik imkanları ilə diqqəti cəlb edir, eyni zamanda ABŞ-ın aparıcı modellərinin dəyərinin bir hissəsinə təklif olunur. Bu vacibdir, çünki açıq çəki modelləri AI-nin iqtisadiyyatını dəyişir.
Model hər dəfə məlumatı emal edəndə provayderə pul ödəmək əvəzinə, müəssisələr model çəkilərini endirə, onları öz infrastrukturlarında yerləşdirə və xüsusi tətbiqlər üçün fərdiləşdirə bilərlər. Nəticə daha az nəticə çıxarma xərcləri, həssas məlumatlar üzərində daha çox nəzarət və tək AI provayderindən daha az asılılıq ola bilər. Bu, sürətlə artan AI fakturaları ilə üzləşən müəssisələr üçün getdikcə daha cəlbedicidir.
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
