Открытые модели догоняют проприетарные фронтир-модели, и это ломает всю экономику ИИ-бума. Epoch AI оценивает фору закрытых моделей всего в четыре месяца. На инфраструктуру уже потрачено около двух триллионов долларов, долги крупных игроков превышают триллион. К 2030 году капитальные расходы могут достичь пяти триллионов. Вся эта пирамида держится на вере в сверхприбыли, но при доминировании open-weight моделей Anthropic и OpenAI не смогут устанавливать монопольные цены. У Anthropic есть репутационный ров в кодинге, а OpenAI окажется в отчаянном положении. Oracle пострадает полностью, SoftBank тоже. Nvidia, скорее всего, выживет, но потеряет значительную часть выручки. Финансовый мир уже говорит о пузыре, который вот-вот лопнет, и добавляют сюда проблемы частного кредитования и возможный долговой кризис.
Китайская open-weight модель Kimi K3 от Moonshot AI с 2,8 триллиона параметров впечатлила всех. Главы OpenAI и Anthropic бьют тревогу и просят администрацию Трампа защитить их от дешевых альтернатив. Дин Болл, который перешел в OpenAI из политики, назвал засилье китайских открытых моделей «AI-коммунизмом» и предложил добавить «регуляторных рисков», чтобы отпугнуть гиперскейлеров.
Дело не только в Китае. По данным WSJ, американские лаборатории тоже переходят на open-weight. На прошлой неделе Thinking Machine Lab Миры Мурати выпустила свою первую модель с открытыми весами.
Тренд ставит компании в тупик: как финансировать гигантские дата-центры, если клиенты уходят к бесплатным или субсидированным моделям, которые уже сравнимы с фронтирными? Первые признаки есть: Moonshot AI приостановил новые подписки через 48 часов после запуска из-за перегрузки серверов. А фронтир-лаборатории продолжают поднимать цены, пытаясь покрыть расходы. Но зачем платить за Claude Code или Codex, если есть более дешевая и настраиваемая альтернатива?