Wyścig AI się rozdziela — Chiny stawiają na modele z otwartymi wagami

Chińskie laboratoria AI wprowadzają przełomy, które zmuszają Dolinę Krzemową do zmiany kalkulacji: posiadanie najinteligentniejszych modeli może już nie wystarczyć, by wygrać rywalizację o dominację w AI.

Moonshot AI zadebiutował modelem Kimi K3, który w tym tygodniu pojawił się na scenie. Firmy już wcześniej zaczynały odchodzić od drogich, flagowych modeli na rzecz tańszych chińskich alternatyw, a pojawienie się Kimi K3 przyspieszyło ten proces.

Na OpenRouter — dużym rynku umożliwiającym dostęp do setek konkurencyjnych systemów AI — chińskie modele zajmują top pięć miejsc pod względem tygodniowego użycia tokenów. Wszystkie pięć modeli — od Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax i Z.ai — to modele z otwartymi wagami (open-weight), które można pobrać, dostosować i uruchamiać we własnych systemach.

Większość prac AI w firmach nie wymaga najinteligentniejszego dostępnego modelu. Przedsiębiorstwa mogą używać tańszych systemów do rutynowego kodowania, streszczania, wydobywania danych i obsługi klienta, a modele premium rezerwować dla najtrudniejszych zadań. Jeden inwestor AI przewiduje, że będą istniały modele open‑source (z otwartym kodem źródłowym), które ostatecznie obsłużą 95% zapytań korporacyjnych, a pozostałe 5% może trafić do OpenAI lub Anthropic.

Augusto Marietti, CEO Kong, mówi, że użycie modeli z otwartymi wagami gwałtownie wzrosło w ostatnim kwartale, ponieważ modele flagowe są „zbyt drogie”.

Raffi Krikorian, CTO Mozilli, porównał używanie najbardziej zaawansowanych modeli AI do „jazdy Ferrari do sklepu spożywczego”. W wielu rutynowych zadaniach — mówił — tańsze modele są wystarczająco szybkie i zdolne, a ich koszty mogą być nawet 50 razy niższe.

Chińskie modele rozwijają się w zawrotnym tempie, a niższe ceny i otwarte wagi ułatwiają ich adopcję. Dario Amodei, CEO Anthropic, powiedział w maju, że Chiny pozostają w tyle za USA o 6–12 miesięcy w najniebezpieczniejszych zdolnościach cybernetycznych. Dziesięć tygodni później Moonshot opublikował model, który w kluczowych benchmarkach rywalizuje z Fable od Anthropic i GPT-5.6 od OpenAI, co pokazuje, jak szybko może się skurczyć amerykańska przewaga.

Niektóre amerykańskie firmy próbują odpowiedzieć. Thinking Machines, startup założony przez byłą CTO OpenAI Mirę Murati, zadebiutował w tym tygodniu z modelem z otwartymi wagami stworzonym pod kątem głębokiej personalizacji. Nvidia szybko rozszerza rodzinę otwartych modeli Nemotron, licząc, że możliwość dostosowywania AI zwiększy popyt na jej układy i oprogramowanie. SpaceXAI w tym tygodniu udostępniło kod źródłowy Grok Build — oprogramowania stojącego za jego agentem do kodowania — co rozszerza ruch na rzecz otwartości poza same modele.

Jeśli firmy będą mogły uzyskać większość potrzebnych funkcji z tańszych modeli, które kontrolują, najbardziej wartościowe projekty Doliny Krzemowej mogą mieć trudności z uzasadnieniem swoich wysokich cen i ogromnych inwestycji. OpenAI i Anthropic przygotowują się do spektakularnych IPO, których wyceny zależą od tego, że najbardziej zaawansowane ("frontier") AI pozostanie rzadkie, niezbędne i dochodowe. Każde zakłócenie tej sytuacji odbije się szeroko poza Doliną Krzemową: wydatki na AI w znaczącym stopniu napędzają wzrost gospodarczy USA, a rynek akcji stał się mocno zależny od niewielkiej grupy firm korzystających z tego boomu.

Raffi Krikorian z Mozilli podsumował sytuację krótko: „Są wyraźnie przerażeni”.