Гонка в сфере ИИ больше не сводится к тому, у кого самая мощная модель

Ключевые моменты

• Генеральный директор Perplexity Аравинд Сринивас заявил в мае 2025 года, что "модель уже не является самим продуктом", так как компании ИИ переориентируются на системы оркестрации.
• На этой неделе Perplexity представила новую систему, построенную на основе GLM 5.2, модели открытого исходного кода от китайской лаборатории Z.ai, разработанную для использования более дешевого ИИ на рутинных этапах и более мощного ИИ только при необходимости.
• Партнер венчурного фонда Benchmark Питер Фентон предсказал, что более 90 процентов генерируемых ИИ токенов, единиц данных, которые модель обрабатывает и создает, могут поступать из моделей открытого исходного кода в течение 18-24 месяцев.
• Ollama, компания, которая помогает предприятиям запускать модели ИИ на собственных компьютерах, сообщает, что ее программное обеспечение приняли более 85 процентов компаний из списка Fortune 500.

В течение последних двух лет гонка в сфере ИИ имела простую систему оценки: чья модель больше, чей рейтинг лучше. Эта система становится более сложной.

Компании больше не просто тестируют ИИ. Они внедряют его в реальные рабочие процессы, и вдруг вопрос изменяется с "какой ИИ самый мощный?" на "какой ИИ лучше всего подходит для этой конкретной задачи по приемлемой цене?"

Представьте, что вы нанимаете подрядчиков. Вы бы не приглашали специалиста-архитектора, чтобы повесить полку. Чатбот обслуживания клиентов не нуждается в той же мощности, что и инструмент для отладки сложного программного обеспечения. Новое поколение продуктов ИИ спроектировано так, чтобы автоматически принимать это решение, направляя каждую задачу на самую дешевую модель, которая может с ней справиться.

Генеральный директор Perplexity Аравинд Сринивас ясно выразился в интервью CNBC Tech: "Модель уже не является самим продуктом. Это упряжь, система оркестрации, которая помещает модель в очень способную упряжь и сочетает модель со множеством инструментов."

На этой неделе Perplexity представила ровно такую систему, построенную на основе GLM 5.2, модели открытого исходного кода из китайской лаборатории Z.ai. Открытый исходный код означает, что базовый код модели можно загрузить, настроить и запустить на собственных серверах любой компании без необходимости ежемесячной подписки у крупной лаборатории ИИ.

Это важно, потому что модели открытого исходного кода становятся действительно хорошими. Питер Фентон, генеральный партнер венчурного фонда Benchmark, сказал CNBC, что он считает, что более 90 процентов всех выходных данных ИИ могут поступать из моделей открытого исходного кода в течение двух лет, возможно, к концу 2025 года. Это сократит маржу прибыли премиум-провайдеров ИИ, таких как OpenAI и Anthropic, которые в настоящее время взимают надбавку за доступ к своим моделям высшего уровня.

Что это означает для обычных людей и малого бизнеса?

Вероятно, это означает более дешевые инструменты ИИ и скорее. Джефф Морган, генеральный директор Ollama, компании, которая облегчает запуск моделей ИИ на собственном оборудовании, а не в облаке у кого-то другого, говорит, что его программное обеспечение уже используют более 85 процентов компаний из списка Fortune 500. Это включает сильно регулируемые секторы, такие как авиация, страхование и здравоохранение, где сохранение данных на месте не является необязательным.

Если работа ИИ может выполняться локально на собственных компьютерах предприятия, конфиденциальные данные клиентов никогда не должны покидать здание. Это настоящий выигрыш в плане приватности по сравнению с отправкой всего на сервер третьей стороны.

Проблема в геополитике. Несколько лучших моделей открытого исходного кода в настоящее время поступают из китайских лабораторий, включая Z.ai и DeepSeek. Это делает открытый исходный код ИИ вопросом политики в такой же степени, как вопросом технологии, и дискуссия только начинается.

Пока что практический вывод прост. Более качественный и более дешевый ИИ вскоре появится в большем количестве продуктов. Самыми крупными победителями будут строители, которые знают, как умно комбинировать модели, а не просто лаборатории с самыми большими моделями.