Egy rövid esszé arról, hogy miért rossz ötlet az Egyesült Államok számára a kínai nyitott súlyú modellek betiltása.
Amikor évekkel ezelőtt elindítottam ezt a hírlevelet, hogy Kína mesterséges intelligencia fejlődéséről írjak, a célom az volt, hogy tájékoztassam az olvasókat egy olyan területről, amelyet sokáig alábecsültek.
2026 közepére ugorva, a kínai mesterséges intelligencia már nem az a figyelmen kívül hagyott, árnyékban megbúvó gyerek. Az elmúlt két hétben a Kimi K3, egy 2,8 billió paraméterrel rendelkező, nyitott súlyú modell a 35 milliárd dolláros pekingi székhelyű Moonshot AI startuptól, felrobbantotta az amerikai technológiai iparágban idén talán leghevesebb vitát: Betiltsák-e a nyitott modelleket, különösen a kínai nyitott súlyú modelleket.
A Szilícium-völgy két táborra szakadt. Az egyik az OpenAI és az Anthropic, a világ két legnagyobb mesterséges intelligencia laboratóriuma, amelyek ragaszkodnak a zárt forráskódú megközelítéshez, és állítólag olyan politikákért lobbiznak, amelyek korlátozhatják a nyílt modelleket. A másik az Nvidia, a Microsoft és a Meta vezette technológiai vállalatok koalíciója, amelyek határozottan a nyílt súlyú modellek mellett állnak. A múlt héten aláírtak egy levelet, amelyben óva intettek a nyílt súlyú modellek „elhamarkodott korlátozásától”, és elindítottak egy nyílt mesterséges intelligencia biztonsági szövetséget, egy olyan szervezetet, amely eszközöket fejleszt a határmodellek kibertámadásai elleni védekezésre.
Mindkét oldalnak vannak jogos érvei. Az Anthropic úgy véli, hogy a nyílt modelleket nem szabad korlátok nélkül piacra dobni. Az Nvidia azzal érvel, hogy a nyílt modellek széles körű elterjedést ösztönöznek, megakadályozzák néhány zárt laboratórium piaci ellenőrzését, és felgyorsítják a globális innovációt. Mindkettőnek üzleti érdekei is vannak. Az OpenAI és az Anthropic egyenként közel 1 billió dolláros értéket képvisel, és tőzsdei bevezetésre készülnek, attól tartva, hogy az olcsó nyílt modellek alááshatják piaci dominanciájukat. Másrészt a Microsoft és az Nvidia a nyílt modellekre támaszkodik a felhőalapú megoldásaik és chipjeik iránti kereslet fellendítése érdekében. Mindkét tábor mérlegeli befolyását a Fehér Házra, amely dönteni fog a nyílt modellek sorsáról.
Az érvem az, hogy a kínai nyitott súlyú modellek betiltása inkább ártana az Egyesült Államoknak, mint használna rajta. Blokkolná az amerikai ökoszisztémát, amely az alacsony költségű innováció kritikus forrása, keveset tenne a biztonság érdekében, és ugyanolyan hatástalannak bizonyulna, mint a korábbi technológiai tilalmak.
Először is, az alkalmazási réteget, a mesterséges intelligencia állítólag legértékesebb rétegét továbbra is visszafogják a magas modell- és API-árak. Az olcsó kínai nyílt modellek ezt megváltoztathatják.
Az internet korában minél többet használták egy szoftvert vagy alkalmazást, annál olcsóbb lett felhasználónként futtatni. A K+F költség fix volt, és minden új felhasználó egy szeletnyi sávszélességet, tárhelyet és támogatást adott hozzá. Ahogy az alkalmazás növekedett, a fix költségek több ember között oszlottak meg, és a felhasználónkénti költség csökkent.
A mesterséges intelligencia más, mivel a következtetés valódi változó költséget jelent. Inkább a gyártási üzletágra hasonlít. Minden lekérdezés tokeneket éget, és ezekért a tokenekért fizetsz, akár API-n keresztül béreled a modellt, akár a saját GPU-iddal hosztolod a modelleket. A költségek nagyjából a használattal összhangban skálázódnak. Ezért van az, hogy a mesterséges intelligencián alapuló alkalmazásokat fejlesztő startupok alacsony haszonkulccsal rendelkeznek.
Idén már számos hírt láttunk arról, hogy a vállalatok a vártnál jóval korábban élik fel a mesterséges intelligenciára szánt költségvetésüket. Egy 2024-es IBM-felmérés szerint a vezetők 63%-a a modell költségét jelölte meg a generatív mesterséges intelligencia bevezetésének fő akadályaként.
A kínai laboratóriumok már leszállítottak néhányat a legagresszívabban árazott, mégis versenyképes nyílt modellek közül. Az Artificial Analysis szerint a legújabb DeepSeek-V4-Flash egyetlen feladat esetén az Anthropic Fable 5-jének mindössze 1/105-öd részébe kerül . Még ezzel az aránnyal is a DeepSeek vezérigazgatója egy befektetői találkozón azt mondta, hogy a vállalat továbbra is 60%-os profitrátával működik, és egy modell költségét 10 hónapon belül megtérülheti.
Napjainkban egyre növekvő trend, hogy a fejlesztők most költség szerint irányítják a modelleket: a legnehezebb tervezés a határterületi, zárt forráskódú modelleknél történik, míg a kivitelezés az olcsóbb, nyílt súlyú modelleknél.
A kínai modellek az amerikai vezető szereplőket is az árak csökkentésére ösztönzik. Az OpenAI nemrégiben jelentette be, hogy a GPT-5.6 Terra és Luna modellek árát 20%-kal, illetve 80%-kal csökkenti. A verseny ösztönzi az innovációt és gyengíti a határterületi laboratóriumok árazási erejét, ami végső soron az alkalmazásfejlesztőknek és a végfelhasználóknak kedvez.
Másodszor, amikor letöltesz egy nyílt modellt és a saját szervereiden tárolod, az adataid továbbra is a tiéd maradnak. A legnépszerűbb kínai nyílt modellek, mint például a Qwen és a DeepSeek, engedélyezett MIT és Apache 2.0 licencek alatt kerülnek kiadásra, amelyek korlátlan kereskedelmi felhasználást, módosítást és terjesztést biztosítanak. Bármely amerikai vállalat vagy platform tárolhat kínai modelleket a saját GPU-in, megfelelhet a szabályoknak, és nagyobb kontrollt tarthat fenn. Emellett utólag is betaníthatják ezeket a modelleket saját adataikkal. Ez már folyamatban van a Szilícium-völgyben, amikor a Cursor a Moonshot Kimi modelljeire építette a Composer kódolási modelljeit.
A Hugging Face 2026-os tavaszi jelentése szerint a kínai nyílt modellek megelőzték az amerikai modelleket a Hub-ok közelmúltbeli elterjedésében, Kína a letöltések 41%-át tette ki az elmúlt évben. A Qwen átlépte az 1 milliárd összesített letöltést , megelőzve a Llamát a legtöbbet letöltött nyílt modellként.
Harmadszor, a tiltás nem oldja meg a biztonsági korlát problémáját. A súlyok közzététele után perceken belül megoszthatók világszerte. Egy amerikai tiltás csak a legitim amerikai vállalatokat és kutatókat akadályozná meg abban, hogy hozzáférjenek ezekhez, míg a külföldi rosszindulatú szereplők egyszerűen letölthetnék azokat. Ez tükrözi a titkosítási ellenőrzések történetét, ahol az exportkorlátozások nem tudták megállítani az erős titkosítás terjedését.
Nem vagyok biztonsági szakértő, de mi van, ha az átláthatóság valójában biztonságosabbá teszi a modelleket? Amikor az OpenAI modelljeit megtámadták, a Hugging Face először az Anthropic Fable 5-tel próbálta elemezni a támadást, de a modell korlátai miatt kudarcot vallott. Átváltottak a Z.ai nyílt GLM 5.2-es verziójára, és gyorsan megfékezték. Az átlátszóbb, nyílt súlyú modellek végső soron könnyebben irányíthatók, és ezért biztonságosabbak lehetnek, mint a zártak.
És ha az amerikai határvédelmi laboratóriumok őszintén gondolják kiberbiztonsági aggályaikat, akkor le kellene ülniük kínai kollégáikkal, és meg kellene vizsgálniuk egy minimális megoldást arra vonatkozóan, hogy mire van szükség a védőkorlátokkal ellátott nyitott súlyú modellekhez a megjelenés előtt.
Negyedszer, a kínai technológia betiltása alig érte el a célját. Nézzük csak a Huaweit, a DJI-t és a kínai elektromos járműveket. Az ITIF 2025-ös jelentése arra a következtetésre jut, hogy „a Huawei ma innovatívabb vállalat, mint mielőtt az Egyesült Államok kormánya megpróbálta volna elfojtani az ellátási láncát”, és hogy a szankciók gyakran jobban rontják az Egyesült Államok versenyképességét, mint Kínaét. A DJI-t 2020-ban vették fel a veszélyes anyagok listájára, de a sencseni székhelyű dróngyártó még mindig a globális fogyasztói drónpiac becslések szerint 70–80%-át uralja.
A kínai elektromos járművekre 100%-os amerikai vámot vetettek ki, a BYD mégis megelőzte a Teslát, mint a világ legnagyobb darabszámban eladott elektromos jármű gyártója 2025-ben, mintegy 2,26 millió akkumulátoros elektromos járművet értékesítve a Tesla 1,64 milliójával szemben. Kína közel 2 millió elektromos járművet exportált 2025-ben, a növekedés az elmúlt hónapokban is közel 87% volt éves szinten. A teljes járműexport várhatóan meghaladja a 10 millió darabot 2026-ban.
Ötödször, a nyílt, kollektív intelligencia gyorsabban fog minket az AGI, sőt az ASI felé vinni. Amikor a GPT-4 2023-ban elindult, az volt a Föld legerősebb modellje, és látszólag elérhetetlen. Sam Altman, az OpenAI vezérigazgatója még azt is mondta, hogy „egy kicsit fél” a modelltől. Néhány évvel később egy kis Qwen 4B modell könnyedén legyőzi. Minden ma létező modellünk, legyen az nyílt vagy zárt, csak egy útpont. Három év múlva semmit sem fognak jelenteni. A kínai nyílt modellek betiltása ma túlzás és értelmetlen az AGI felé vezető hosszabb úttal szemben. Ezek a modellek három év múlva nem lesznek fontosak, de ezek azok a ugródeszkák, amelyek lehetővé teszik a globális közösség és a kutatók számára, hogy tanulmányozzák a mesterséges intelligenciát, és gyorsabban elérjék azt, mint valaha.
Ráadásul a határterületi, zárt forráskódú laboratóriumok a kereskedelmi érdekeket helyezik előtérbe, de az egyetemeknek és a kutatószervezeteknek nem kell ezt tenniük. Több időt tölthetnek a nyílt súlyú modellek tanulmányozásával, és jobb válaszokat adhatnak az összehangolás, a biztonság és az irányítás terén.
A nyílt súlyok, bárhonnan is származzanak, a mesterséges intelligencia ökoszisztéma legolcsóbb innovációi. A kínálat megszüntetése nem fogja lelassítani Kínát. Csak az Egyesült Államokat fogja lelassítani.
Tovább a cikkre: recodechinaai.com (Tony Peng)
