Хиймэл оюун ухааны салбарын хөрөнгө оруулагчид ба шүүмжлэгчид ихэнх зүйлийн талаар ижил үзэлд хүрдэггүй. Гэвч аль ч талд байгаа хүмүүсийн дунд дор хаяж нэг үндсэн итгэл бий: Америкийн шилдэг лабораториуд удахгүй асар их ашгийг олно.
Санхүүгийн зах зээлүүд Anthropic ба OpenAI-ийн удахгүй дээд хэмжээний ашгийг олж чадна гэсэн итгэлийг илэрхийлж, тэднийг бараг нэг триллион ам.доллар үнэлгээтэй гэж үнэлжээ. Силикон голын дэвшилтэт хүчин сурагчдын олон нь ч лабораториуд бүхэл бүтэн их баяждаг болохыг таашгүй боловч үр дүн нь ямар байхыг болгоомжлон харж байна; хиймэл оюуун ухаанаас үүдэлтэй автоматчлал жирийн ажилчдаас асар их хэмжээний мөнгийг эдгээр том технологийн компанийн хэсэгт шилжүүлдэг гэж сануулж байна. Сенатор Берни Сандерс дээд AI лабораториудыг үндэсний хэмжээнд авах хугацааны уриалга тэр айдаст тулгуурласан нэг хэсэг болно.
- AI салбарын хөрөнгө оруулалт ирээдүйн өрсөлдөөнөөс илүү хүчтэй байх боломжтой.
- Хятадын лабораториуд Claude ба ChatGPT-ын оронд дүйцэхүйц хүчирхэг загваруудыг үйлдвэрлэж байна — гэхдээ үнэлгээ нь илүү хямд байна.
- Энэ фронтир AI-ийг бага ашигтай бизнест хүргэж болзоштой.
- Хямд, нээлттэй эхийн AI-ийн ертөнц нь амлалтыг мөд барьж ирэх ч аюулыг дагуулна.
Гэвч Хятадын AI салбарын сүүлийн шинэчлэлүүд энэ бүхэнд эргэлзээ өгөөгүй байна.
Өнгөрсөн хоёр сард Хятадын компаниуд АНУ-ын фронтир системүүдтэй дүйцэхүйц хүчирхэг гурван AI загвараа зарласан — үнийн хувьд асар бага.
Зургаад сард Бээжингийн Z.ai компани независийн шалгалтад Claude ба ChatGPT-ийн хоёрдогч түвшний системтэй бараг дүйцэхүйц үр дүнтэй загвар гаргасныг зарлав. Хэд хоногийн дараа өөр нэг Хятадын компани Moonshot нь “Kimi K3” гэж нэрлэгддэг загвараа танилцуулж, ерөнхийдөө АНУ-ын өрсөлдөгчдийн хамгийн сүүлийн үеийн хувилбаруудаас бусдыг гүйцэж хараахан болохгүй гэж мэдэгдсэн. Эцэст нь, саяхан Alibaba Qwen3.8 Max-ынajaan оролцсон тоймыг эхлүүлж, OpenAI-ийн хамгийн дэвшилтэт системүүдээс илүүг төлөвлөж чадна гэж үзсэн ч Claude-ийн Fable-тай л тэнцэх чадвар дахь түвшинд л оройрч байгааг илрүүлэх гэж байна. (Илтгэл: Zaluucom Media нь OpenAI-тай хамтран ажиллах хэд хэдэн нийтлэлийн хамтын ажиллагааны гэрээг багтаасан хэвлэлүүдийн нэг юм. Манай мэдээлэл редакторын хараат бус байдлыг хадгалсаар байна.)
Эдгээр хөгжилүүд АНУ-ын AI аваргуудыг илүү хатуу өрсөлдөөнд оруулж, хиймэл оюуны дээд түвшний тэмцээн гэх мэт үр дүнд хүргэхээс илүүтэй өвөрмөц, аймшигтай зүйлийг үүсгэж байна. Тэр нь AI тэмцээний эцсийн өгөөж төлөвлөгөөнөөсээ илүү бага байж магадгүй гэсэн айдас юм. Шинэ дэвшилүүд хямд эх үүсвэрээр даван туулах чадвартай болвол, технологийг хадгалж үлдэх — ба ашиг орлогыг — нэг компанийн гарт хадгалах шаардлага багасна.
Өөрөөр хэлбэл, машин Год гэж нэрлэгдэх шинжтэй хиймэл оюуныг бүтээх нь төсөөлөгдсөн шиг ашигтай байж чадахгүй байх боломжтой. AI үнэндээ “чөлөөтэй болохыг хүсдэг” байж магадгүй.
How AI was supposed to pay off
АНУ-ын Anthropic ба OpenAI-ийн ашгийн төлөвлөгөөний өндөр хүлээлтийг Хятадын шинэ загварууд хэрхэн заналхийлж байгааг мэдэхийн тулд хамгийн эхлээд “яаж ийм өндөр хүлээлт үүссэн юм бэ” гэдгийг авч үзэх хэрэгтэй.
Энэ нь бүрэн илэрхий гэдгээрээ илэрхий биш байна. Учир нь хиймэл оюун ухааны лабораториуд 2010-аад оны асар ашигтай технологийн гигантуудтай ижилхэн биш. Facebook ба AirBnB гэх мэт нь капиталын даралт багатай, мөн маргинал зардал нь маш бага (Facebook-д профайл нэмэх, Airbnb-д бүртгэл хийх нь компанийн зардал бараг үгүй). Хоёр нь зах зээлдээ байр сууриа нэгэнт эзэлсний дараа сүлжээний нөлөө тэднийг үргэлжлүүлэн сайжруулах шаардлагагүйгээр хүчирхэг байр суурьтай байлгаж чаддаг болсон.
Гадаад фронтирын AI компанийг хамгийн дээд түвшинд хүргэх нь илүү их зардал шаардагддаг бөгөөд асар их хөрөнгө оруулалт шаарддаг ажил юм. FrontAt-д хүрэхийн тулд Anthropic ба OpenAI нь түүнээс хэтэрхий хүсээгүй, хэдэн арван тэрбум долларын хөрөнгө оруулалтыг хийж, чипс, дата төвүүд, эрчим хүчний станц, бусад капиталын хөрөнгө оруулалтыг дунджаас хэтрүүлэн хийж байгаа. Гэвч ирээдүйн тэргүүн түвшиний загваруудыг үлдсэн хугацаанд нарийвчлан тохируулах хэрэгтэй. Оюуны хамгийн дээд түвшний загварууд нэг загвар боловсронгуй болтол олон сарцаар нарийвчлан тохируулдаг.
Ингээд нэг Claude загварын эхний сургалтаар — интернетийг сар жилээр уусгаж, текст доторх статистик хэвлэлүүдийг ойлгох — санхүүгийн зардал одоогоор зуу зуун сая ам.долларын түвшинд хүрч чадна. Гэтэл энэ үндсэн тооцоолол л эхлэл. Жинхэнэ супер загварыг төсөөлсөн үеийн загваруудыг нарийвчлах өөр олон сараар төсөөлөх шаардлагатай. Компьютер санхүүчид, эмчүүд, математикчид зэрэг гэрээлсэн мэргэжилтнүүд загваруудад онцгой дүн өгч, тэдний хариуг үнэлж, илүү сайжруулсан хариултыг зааж өгдөг. Дараа нь хиймэл оюуны системүүд олон сая удаа дадлагад орж туршилтаар асуудлуудыг шийдэх арга барилыг сурдаг. Энэ хүчин чармайлт, “post-training” гэж нэрлэгдэх процесс нь нэг загвар боловсруулах зардлыг улам нэмэгдүүлдэг.
Эдгээр бүх зүйлээс харахад: яагаад инвесторууд ийм зардал ихтэй бизнесийг зөвхөн ашгаас гадна буюу маш их ашгацтай гэж таамаглах вэ?
Эдгээрийн аль нэг нь (1) дээд зэрэглэлийн машин болох суперинтеллектийн зах зээл маш өргөн байж магадгүй гэж үздэг эсвэл (2) frontier лабораториудын асар их зардал нь өрсөлдөөнөөс хамгаалах ” moat” үүсгэдэг гэж үздэг. Эхнийх нь: фронтир AI системүүд зардлыг бууруулж, олон төрлийн цагаан цүнх барьдаг салбаруудын үр ашгийг нэмэгдүүлнэ гэж амладаг. Anthropic-ийн өсөлттэй орлого нь Claude-ийг үнэхээр хэрэгтэй болгодгийг баталж байна. Airbnb мэт компани өөрийн салбарыг хувьсгалд хүргэж их мөнгө олж чадсан; түүнээс ямар үнэлгээтэй технологи бүх олон салбарыг өөрчилж чадах бол гэж төсөөлөе.
Мөн олон тоо техник технологи үнэтэй ч үр ашиг нь тэр хэмжээгээр их биш байж болзошгүй гэж хэлдэг. Үйл ажиллагааны зах зээлүүдээс өрсөлдөөн эцсийн маржин хязгаарлалыг удаан хугацаанд багасгах ёстой шиг байна.
Гэхдээ хоёр дахь хариулт: frontier лабораториудын асар их зардал хүндрэлээс гадна өрсөлдөөнд саад болж буй хамгаалалт — буюу ” moat” — болж background-ийг бий болгодог.
Start-up-ууд зарим нь илүү бүрэн бус моделуудыг бүтээх эсвэл авах чадвартай байж болно; тэдгээрийн ихэнх нь “open source” байдлаар гарах тохиолдол олон. Гэвч тэд Claude Fable требуется зэрэг оройн түвшний гүйцэтгэлийг өгч чадахгүйгээр асар их хөрөнгө босгохгүйгээр үүний шийдлийг олж чадахгүй гэж үздэг. Тэгэхээр хөрөнгө оруулагчид Google, Anthropic, OpenAI-наас мянга мөнгөтэй хоцорсон AI-ийг барьж, ашиглах боломжтой жижиг компанийн дунд иргээд ирэх вэ гэж боддог.
Гэвч Хятадын AI лабораториудын хурдан дэвшил — ба түүнийг хэрхэн хэрэгжүүлсэн нь — Anthropic-ийн moat-ыг урьд өмнө бодсонтойгоос нь илүү нимгэн байж болохыг харуулж байна.
How Moonshot swam Anthropic’s moat
Хүчирхэг, Хятадын хиймэл оюуны системүүдийн оршихуй шинэ биш биш. Ши Жинпиний засаглал дэлхий даяар AI ноён байдлыг эзлэхийг чухал эдийн засгийн зорилгоо болгосон. Хятадын DeepSeek нь мөн бага өртөгтэй өрсөлдөх загвараар АНУ-ын компаниудыг гайхшруулсан ба ChatGPT-г нэг жилээс илүү өмнө үнэгүй iPhone аппийн хамгийн их татагддаг програм болсон.
Хамгийн сүүлийн загварууд фронтирийн Америкийн системүүд ба Хятадын өрсөлдөгчдийн чадварын хоорондох зөрүүг эрс нарийсуулж багасгасан; үүнийг дагаж ирсэн зарим нь дунд бүрэн хөрөнгө оруулалтаар түүнийг дуурайж чадна гэж үзсэн бололтой.
Alibaba ба Moonshot загваруудаа үнэрлэхийн тулд үндсэн загваруудаа сургахдаа асар их нөөцүүдийг зарцуулсан боловч тэдгээр загваруудыг near-frontier систем болтол үнэтэй аргаар боловсруулж чадна гэж үзээд: зөвхөн Claude-д асуухыг хэрэгжүүлэх л шаардлагатай болсон байсан юм.
Энэ үйл явц нь distillation гэж нэрлэгдэх бөгөөд нэгэн лаборатори фронтир загварын бараг бүх чадварыг харгалзахгүйгээр олж авах боломжийг олгодог, хүн дээр дунд зэрэг мэргэжилтнүүд болон пост-тренингийн тооцооллоор их зардал гаргах шаардлагагүйгээр.
Хятадын AI лабораториуд distillation-ыг ашиглаж байна гэж албан ёсоор хүлээн зөвшөөрөөгүй ч OpenAI ба Anthropic энэ оны эхээр Хятадын distillation оролдлогуудыг илрүүлсэн гэж тайлагнасан. Мөн шинэ загварууд нь энгийн хэрэглэгчидтэйгээ ярилцах явцад distillation-ийн шинж тэмдэгтэй харагдах нь олж илэрч байна; Kimi K3 нь байнга өөрийгөө “Claude” гэж таньдаг.
distillation-ыг ашиглах практик нь фронтир лабораториудад дуурайгчдаас холбогдуулан ажиллуулж буй хүмүүс байдаг. Гэвч хууль эрх зүйн талаас АНУ-ын AI гигант компаниудын хувьд дуурайгчдыг тэдний оюуны өмчийг хулгайлж байна гэж үзэхэд хэцүү. Хятадын дуурайгчид Anthropic ба OpenAI-д тэдний олон нийтийн гаргасан outputs-ийг моделд оруулж чаддаг учраас тэдний хүчин чадлыг дахин бүтээж чаддаг болохыг олон талаас таамагладаг.
Oh, and China’s giving these models away
Хятадын шинэ загварууд Силикон valley-д хангалттай их толгой өвтгөхгүй байх байсан бол тэд илүү хатуу өрсөлдөөнийг үүсгээд зогсохгүй distillation-ийн хүчийг илүү ярьж өгч байна.
Гэхдээ Kimi K3 ба Qwen3.8 Max нь АНУ-ын тэргүүн AI гигантуудад ихээр сорилт өгч буй шалтгаан нь эдгээр загварууд албан ёсоор нээлттэй эх — учир нь загварын параметрүүдийг үнэгүй татаж авах боломжтой гэсэн үг юм. (Alibaba ба Moonshot эдгээр параметрүүдийг одоогоор гаргаж ирээгүй ч удахгүй гаргах гэж байна.)
Өөрөөр хэлбэл, хангалттай тооцооллын хүчтэй ямар ч компани эсвэл сонирхогч нь удахгүй Хятадын дунд Frontier-тэй дүйцэхүйц хориглодог загвар дотооддоо ажиллуулж, тэр загварын өөрийн онцлог зорилгод тохируулахад өөрчлөлт хийж, дараа нь шинэ хувилбараа олон нийтэд ашиглах эрхийг худалдаалж болно — Alibaba-д нэг юань ч төлөхгүйгээр.
Kimi ба Qwen өсөх тусам тэдний зах зээл эзлэх хувь АНУ-ын AI гигантуудад зардалтай гарч ирэх нь магадгүй.
Маш олон Anthropic ба OpenAI-ийн үйлчлүүлэгчдийн хувьд энэ санал зээл авахад хялбар байж таарах боломжтой. Ихэнх бизнесүүд дэлхийд хамгийн ухаантай AI-ийг хэрэглэхээс биш, өөрийн байгууллагын үндсэн үйл ажиллагааг дэмжих хангалттай чадвартай загвар хэрэгтэй — хууль судалгааг боловсруулах, IT асуултуудад хариу өгөх, ашигтай код бичих гэх мэт. Claude-ийн байж байгаа түвшнээс 90 хувийн чанартай үр дүнг гаргаж, зардлыг дээд зэргийн 6-д нэгээр бууруулах загвар олон байгууллагад таатай санагдах нь гарцаагүй.
Дээр нь нээлттэй эх загварууд frontier системүүдээс зардал багатай төдийгүй илүү баталгаатай байж болзошгүй. Хэрэв та хиймэл оюун ухааныг компанийн өөрийн сервер дээр ажиллуулбал Anthropic, Google, OpenAI-д өртөг мэдрэмжтэй мэдээллээ даатгах шаардлагагүй болно.
Ийм зүйл энгийн Америкийн корпорацийн олонтоо хүртэл нээлттэй эх AI системүүдийг ашиглахад хүргэсэн бөгөөд хамгийн сүүлийн үеийн загварууд ч чадварын хоорондох зөрүүг багасгасны дараа ч илүү их хэрэглэгчдийг татаж байна. Линукс Фондэшн-ийн судалгаагаар 63 хувь байгууллага нээлттэй эх AI системүүдийг хэрэглэж байна гэж мэдээлжээ.
Мөн эдгээр загварууд ихэнхдээ Хятадынх болдог. Sequoia Capital-оор дамжуулсан мэдээллээр Америкийн AI стартапуудын олонх нь одоо нээлттэй эх Хятадын системүүдийг ашиглаж байна. Kimi ба Qwen-ийн чадвар нэмэгдэх тутам тэдний зах зээл АНУ-ын AI гигантуудаас илүү өвчилж магадгүй.
What’s bad for OpenAI is good (and/or catastrophic) for humanity
Эдгээр бүх зүйл ярьсан ч OpenAI ба Anthropic компаниуд өөрсдийн асар өндөр үнэлгээг батлах бодитой боломжтой хэвээр байна. Их өрсөлдөөний бүсүүдэд дэлхийн хамгийн шилдэг AI загвард хандах боломжийн их чухал үнэлгээ гэж үзэгдэх нь үргэлжилнэ. Мөн Америкийн фронтир лабораториуд өөрсдийн өрсөлдөгчдөө давж чаддаг хэвээр байна.
Гэвч одоо юу болж байна вэ гэвэл, орчин үед хамгийн шилдэг AI системүүдийг худалдах нь бага маржинтай ажил болох магадлал маш өндөр болчихоод байна. Хэзээ нэгэн өдрөөс хойш дэлхий даяарх дөнгөж фронтир ойролцоох нээлттэй эх загваруудтай хамт AI салбарын том ялсан нь тэдний хамгийн шилдэг лабораторуудад бус, чип үйлдвэрлэгчид ба өгөгдөл облак үйлчилгээ эрхлэгчдэд очих магадлалтай.
Энгийн хүмүүст ирээдүйд суперинтеллект үнэтэй биш болно гэж үзвэл — харин өрсөлдөгч AI компаниуд тасралтгүй өсөж буурах боловч mega корпорациудаар цугларалттай биш — түүх тэр cyberpunk dystopia-оос өөр харагдах болно гэж харагдах болно.
Гэвч энэ бүх нь сайнаас илүү хүнд байж магадгүй. Эхлээд ийм реалитид AI-ийн хамгийн том эрсдлийг бууруулах ажил ихээхэн төвөгтэй байх болно. Фронтир AI системүүдийг чандхан хэдхэн компаний гарт даатгах нь олон талаас муу хэрэг байж чадна. Гэхдээ эдгээр загваруудыг зохицуулах нь илүү хялбар болж өгдөг учир cybersecurity гэх нэрээр өнгөрсөн удаагийн Засгийн газрын шийдвэрээс буцаахад ч илүү хялбар байх болно.
Уг нь өөр өнцгөнөөс харахаар, дэлгэрэнгүй гарах “AI бараг үнэгүй болсон” гэсэн сценари нь капитализмын төгс загвар мэт харагдах боломжтой: цөөн тооны хоцрогдсон чухал хүмүүс асар их ашиг олох гэж хөрөнгө оруулж, дараа нь өрсөлдөөн нь тэдний ашигт хохирол учруулж, технологийн ашгийг бүхий л бизнесүүд ба хэрэглэгчдэд тараах.”
Гээд ч AI-тэй холбоотой эмзэг асуудлууд үлдэж байна. Гэхдээ ийм хөгжүүлэлтүүд хувь хүмүүсийн амьдралд тааруулж томоохон үр дүн авч ирэх нь дамжиггүй. Хүмүүс өөрсдийнхөө хэрэглээг хангадаг, олон талын ашиг тусыг өгдөг, бие даасан бизнесүүд байж чадах нөхцөлд хүмүүсийн амьдрал илүү сайн болно гэж ойлгож болно.
Гэвч нэгэн зүйл бүрэн төгс биш байна. AI-ийн хамгийн том эрсдлийг бууруулах явцад монополийг арилгаж чадах хөдөлмөрчийн хүчгүйдэл гарч ирж болох бөгөөд дээд удирдлага бүхий үр дүнг авч ирнэ. Гэхдээ энэ систем нь илүү хянагддаг байж магадгүй. Трамп засгийн газрын нэрийн өмнөөс Claude-ийн Fable-г түр хугацаагаар хаасан шийдвэрийг харуулсан нь үүний нэг илрэл юм.
Нөгөө талаас, ухаалаг AI загваруудын жорууд интернет дээр нийтлэх, ямар ч техник ур чадвартай хүн тэдгээрийг хүссэн бол өөрчилж чаддаг болвол хэрэглэгчдийн тусламжтайгаар төрийн байгууллагуудыг хаклах, биологийн зэвсгийг зохион байгуулах зэрэг системүүд олон нийтийн сурталчилгаагаар тархаж болзошгүй.
Өөр нэг өнцгөөс харахад, “AI бараг үнэ төлбөргүй болсон” гэсэн загвар капитализмаас дээд гаргасан хамгийн үзэсгэлэнтэй байдал мэт харагдах нь ч бас үнэхээр боломжтой: хамгийн баян хүмүүс AI-ийг бүтээхэд асар их хөрөнгө босгож, хүчтэй ашиг олохыг найддаг ч өрсөлдөөн тэдний өгөөжийг бууруулж, технологийн үр шимийг бизнесийг багтаасан өргөн хэрэглэгчдэд тараах болно.
Гэвч ийм тохиолдолд ч ганц том асуудал бий: AI-ийн дээд зэрэглэлийн асуудлуудыг багасгах үйл явц маш их хэцүү байх бөгөөд үүнд олон талын зохицуулалт, хяналт шаардагдана. Фронтирын AI системүүдийг цор ганц компанийн эзэмшилд оруулах нь олон талаас мухардал, гэхдээ тэдгээр загваруудыг хууль, эрүүл ахуйн хамгаалалтад хянах боломжийг илүү амархан болгодог. Жишээлбэл, Трамп засгийн газрын нэрийн өмнөөс Claude-ийн Fable-г цахим аюулгүй байдлын шалтгаанаар түр хугацаагаар хаасан шийдвэрийг дурдаж болно.
Харин өөр өнцгөөс харвал, интернет дээр ultra-powerful AI моделийн жор бүхий нийтлэг түгээмэл байх тусам системүүд нь хэрэглэгчдэд туслах зорилготойгоор хак хийх, засгийн газрын байгууллагуудыг зөрчүүлэх зэрэг үйлдлийг амжилттай хийж чаддаг болно гэж үзвэл тэр системүүдийн тархац ихэсч, хяналт хангалтгүй болох магадлалтай.
Гэхдээ өөр нэг өнцгөөс харах аваас, “AI бараг үнэгүй болсон” нөхцөл капитализмын хамгийн сайн талуудаас нэг гэж харагдах ёстой: цөөн хэдэн extremely rich хүмүүс олон алдартай үр өгөөжтэй технологийг бий болгож, асар их ашиг олохын төлөө олон зуун тэрбум доллар зарцуулсан бөгөөд дараа нь өрсөлдөөн нь тэдний өгөөжийг бууруулахад хүрч, уг технологийн үр шимийг бизнес ба хэрэглэгчдэд өргөн тараадаг.
Тийм ч үүнийг батлахад AI-ийн талбар дахь системүүдийн хувьд төгс биш ч нарийн асуудлууд үргэлжлэл дагаж ирнэ. Гэвч ямар ч систем төгс биш гэдгээ батлахад ямар ч систем төгс биш хэвээр байна.
