Американские инвесторы столкнулись с неприятной реальностью в сфере ИИ: самые мощные открытые модели в мире теперь создаются не в США, а в Китае. В течение последнего года все больше технологов и финансистов предупреждают, что США незаметно уступают рынок открытых моделей ИИ китайским лабораториям, таким как DeepSeek, Moonshot AI и Z.ai.

Обзор телевизора Sber SDX-43U4169

Итоги 2025-го: ИИ-лихорадка, рыночные войны, конец эпохи Windows 10 и ещё 12 главных событий года

Обзор игрового QD-OLED WQHD-монитора Gigabyte AORUS FO27Q5P: на пределе возможностей

Обзор ноутбука TECNO MEGABOOK S14 (S14MM): OLED с HDR как новая норма

Итоги 2025 года: почему память стала роскошью и что будет дальше

Обзор игрового 4K IPS-монитора Gigabyte M27UP: разнообразия ради

Источник изображения: unsplash.com

Согласно рейтингу AI Leaderboard независимой компании Artificial Analysis, занимающейся сравнительным анализом ИИ, все шесть лучших открытых моделей разработаны китайскими компаниями. Они неуклонно набирают популярность: согласно отчёту OpenRouter и венчурной компании Andreessen Horowitz, доля использования китайских открытых моделей в общем объёме использования ИИ составляла лишь 1,2 % в конце 2024 года, но к декабрю 2025 года выросла почти до 30 %.

«Примерно 20 % стартапов в области ИИ используют модели с открытым исходным кодом, и из этих компаний, я бы сказал, примерно 80 % используют китайские открытые модели», — заявил генеральный партнёр Andreessen Horowitz Мартин Касадо (Martin Casado). Китай активно субсидирует лаборатории, разрабатывающие модели с открытым исходным кодом. В настоящее время лидирует модель Kimi K2.5 от китайской лаборатории Moonshot AI, которая оценивается в $4,3 млрд. Её конкуренты Zhipu и MiniMax привлекли $558 млн и $620 млн соответственно в ходе своих IPO.

Тем временем американские технологические гиганты, похоже, отступают. Компания Meta✴✴, которая когда-то выступала за ИИ с открытым исходным кодом, перешла к моделям с закрытым исходным кодом после того, как её модели Llama 4 с открытым исходным кодом не оправдали ожиданий. Даже лучшая из американских открытых моделей, gpt-oss от OpenAI, задумана как небольшая и эффективная модель, а не как модель передового уровня.

Эту тенденцию стремится переломить стартап Arcee AI из Сан-Франциско. Эта лаборатория по разработке открытых моделей ИИ, предлагает инвесторам раунд финансирования на сумму более $200 млн, который поднимет её биржевую оценку до одного миллиарда долларов. Arcee AI рассчитывает, что западные инвесторы увидят причины — как коммерческие, так и идеологические — чтобы поддержать американскую альтернативу китайским открытым моделям начального уровня.

На этой неделе Arcee AI выпустила базовую модель Trinity Large, которая, по её словам, сопоставима с крупнейшим вариантом Llama 4 от Meta✴✴. Arcee AI заявила, что смогла обучить Trinity Large и три другие, меньшие по размеру открытые модели за $20 млн и менее чем за шесть месяцев. Для сравнения: венчурная компания Innovation Endeavors оценила стоимость обучения Llama 4 более чем в $300 млн, а обучение GPT-4 от OpenAI — в $100 млн. Ранее китайская DeepSeek заявила, что потратила всего $294 000 на обучение своей популярной модели R1.

Как и её китайские конкуренты, Arcee AI выпускает свои модели с открытыми весами — делая параметры общедоступными, но сохраняя наборы данных для обучения в приватном режиме. Теперь Arcee AI, в штате которой насчитывается всего 30 человек, активно стремится к масштабированию — компания планирует обучить открытую модель, используя более 1 триллиона параметров, что должно сократить отставание от передовых закрытых моделей, таких как GPT 5.2 от OpenAI или Gemini 3 от Google.

Источник изображения: Arcee AI

Помимо разработки моделей, Arcee AI намерена развивать свой бизнес в корпоративном и государственном секторах. Компания планирует создать платформу, где клиенты смогут непрерывно обучать её модели с открытыми весами на собственных данных — подход, который, по словам Arcee AI, обеспечивает большую прозрачность и контроль, чем «чёрный ящик» в экономике закрытых систем. По данным Pitchbook, Arcee уже привлекла $30 млн от таких инвесторов, как саудовская Aramco, M12 Ventures от Microsoft, Samsung Next Ventures и Emergence Capital Partners.

Сможет ли стратегия Arcee AI сравниться с масштабом и скоростью Китая, остаётся открытым вопросом. Но по мере того, как баланс сил в сфере открытого ИИ смещается на Восток, Arcee AI позиционирует себя как один из немногих американских стартапов, готовых этому противостоять.

Главным конкурентом Arcee станет Reflection AI, стартап, основанный двумя бывшими исследователями Google DeepMind, которые в прошлом году привлекли $2 млрд инвестиций с той же целью — создания лучших в своём классе американских открытых моделей.

Совместное исследование, проведённое в течение 293 дней компаниями по кибербезопасности SentinelOne и Censys показало масштабы потенциально незаконных сценариев использования тысяч развёрнутых больших языковых моделей с открытым исходным кодом. К ним относятся взлом, разжигание ненависти и преследование, спам, фишинг, контент со сценами насилия или жестокости, кража личных данных, мошенничество и материалы, связанные с сексуальным насилием над детьми

Итоги 2025 года: почему память стала роскошью и что будет дальше

Обзор телевизора Sber SDX-43U4169

Обзор игрового QD-OLED WQHD-монитора Gigabyte AORUS FO27Q5P: на пределе возможностей

Итоги 2025-го: ИИ-лихорадка, рыночные войны, конец эпохи Windows 10 и ещё 12 главных событий года

Обзор ноутбука TECNO MEGABOOK S14 (S14MM): OLED с HDR как новая норма

Обзор игрового 4K IPS-монитора Gigabyte M27UP: разнообразия ради

Источник изображения: unsplash.com

Исследователи утверждают, что злоумышленники могут легко получить доступ к компьютерам, на которых запущены большие языковые модели (Large language model, LLM) с открытым исходным кодом, а затем использовать их для массовой рассылки спама, создания фишингового контента или дезинформационных кампаний, обходя протоколы безопасности платформы.

Хотя существуют тысячи вариантов LLM-систем с открытым исходным кодом, значительная часть доступных моделей представляют собой варианты Meta✴✴ Llama, Google DeepMind Gemma и некоторых других. Хотя некоторые LLM включают в себя механизмы защиты, исследователи выявили сотни случаев, когда эти механизмы были намеренно отключены. По мнению исполнительного директора по исследованиям в области разведки и безопасности SentinelOne Хуана Андреса Герреро-Сааде (Juan Andres Guerrero-Saade), в дискуссиях индустрии ИИ о мерах безопасности «игнорируется этот избыточный потенциал, который явно используется для самых разных целей, некоторые из которых законны, а некоторые явно преступны».

В исследовании были проанализированы общедоступные платформы на базе Ollama. Примерно в четверти наблюдаемых моделей исследователи смогли увидеть системные подсказки — инструкции, определяющие поведение модели. Примерно 7,5 % таких подсказок потенциально могут использоваться для вредоносной деятельности. Около 30 % наблюдаемых исследователями хостов расположены на территории Китая, а около 20 % — в США.

Генеральный директор и основатель «Глобального центра по управлению ИИ» (Global Center on AI Governance) Рэйчел Адамс (Rachel Adams) полагает, что после выпуска открытых моделей ответственность за дальнейшие действия распределяется между всеми участниками экосистемы, включая лаборатории-источники. «Лаборатории не несут ответственности за каждое последующее злоупотребление, но они сохраняют важную обязанность предвидеть возможный вред, документировать риски и предоставлять инструменты и рекомендации по их смягчению, особенно учитывая неравномерность глобальных возможностей по обеспечению соблюдения законодательства», — заявила Адамс.

Представитель Meta✴✴ отказался отвечать на вопросы об ответственности разработчиков за решение проблем, связанных с последующим злоупотреблением моделями с открытым исходным кодом, и о том, как можно сообщать о таких проблемах, но отметил наличие у компании инструментов Llama Protection для разработчиков Llama, а также руководства Meta✴✴ Llama Responsible Use Guide.

Представитель Microsoft заявил, что модели с открытым исходным кодом «играют важную роль» в различных областях, но признал, что «открытые модели, как и все преобразующие технологии, могут быть использованы злоумышленниками не по назначению, если они выпущены без надлежащих мер защиты».

В конечном итоге, такие ответственные открытые инновации, как запуск доступных моделей ИИ с открытым исходным кодом, требуют сотрудничества между создателями, разработчиками, исследователями и группами безопасности.