SUA e pe cale să piardă cursa AI. Definitiv!

Semnele oboselii americane în AI sunt vechi. Încă din momentul în care OpenAI părea a domina categoric domeniul inteligenței artificiale, apariția DeepSeek a fost precum o furtună violentă apărută din senin, pe o mare liniștită. Niște nimeni din China, veniți de nicăieri, au reușit să înfrângă miliardele aruncate pe foc de Sam Altman. Și n-au făcut-o utilizând „standardele industriei”, ci aruncând totul în zona open source. A fost un moment de perplexitate. Nu doar că au „aruncat prosopul”, dar și-au expus și toate secretele, asemeni unui sportiv debordând de vitalitate și tehnică. 

Între timp, toți jucătorii din China au adoptat modelul Deepseek, de distribuție sub forma opensource. Sau, sub forma mai noului „open weight”(*). Acest model permite Chinei să se dezvolte rapid în domeniul noilor tehnologii întrucât inginerii și savanții săi au la dispoziție o grămadă de cod și tehnici avansate absolut gratuit. Aici intră în joc și colectivismul chinezesc care pune pe primul plan „interesul comunității”, nu banul, adică individualismul occidental. Însă, fără să-și dorească obligatoriu acest lucru, China lovește dur în interesele marilor corporații tehnologice americane. 

Apariția DeepSeek, a obligat atunci OpenAI să lanseze ceva mai bun cât se poate de repede. N-a reușit mare lucru. Doar să clameze prin mașinăria sa de marketing că tehnologia lor e cea mai bună. Anul acesta am avut o altă confruntare. Lansarea modelelor Anthropic din clasa Mythos a fost împănată cu un marketing agresiv. Fable a fost interzis în afara SUA, iar publicul a rămas cu imaginea unui avans extraordinar în domeniul AI. În plus, Fable a venit și cu niște prețuri cocoșătoare, care au ridicat numeroase întrebări consumatorilor de AI. În special acestea au fost ridicate tot de corporațiile americane care, din cauza costurilor și a extinderii utilizării, s-au trezit că întreg bugetul anual pentru AI li s-a topit în primul trimestru. 

Răspunsul chinezilor a venit la doar câteva săptămâni după ce Fable își devora succesul de marketing. Kimi K3! Așa s-a numit coșmarul celor de la Anthropic. Un model dezvoltat de chinezii de la startupul chinezesc Moonshot AI, care a dat o lovitură năucitoare modelelor Anthropic. E cât se poate de clar că Kimi a lucrat în același timp cu Anthropic la dezvoltarea propriuluimodel. Deci nu e o replică dată de chinezi, ci e o acoperire rapidă a gap-ului tehnologic. Practic, chinezii au fost cât pe-aci să lanseze primii Kimi K3, ceea ce ar fi lovit puternic percepția asupra „primatului american”.

Cu toate că testele „independente” dezavantajează modelele chinezești, Kimi s-a dovedit a fi extrem de bun, lăsându-i pe toți cu gura căscată. Iar prețurile sale sunt de câteva ori mai mici decât cele ale Anthropic. Nu din cauză de dumping. Modelele chinezești sunt dezvoltate în condiții de lipsuri hardware destul de mari. China nu are acces la cele mai noi chip-uri ale Nvidia(care sunt și obscen de scumpe!), motiv pentru care trebuie să se descurce cu ceea ce dezvoltă inginerii chinezi în domeniu. Iar acum China, în ciuda eforturilor extraordinare, tot se află cam cu o generație în urma Nvidia. Iată de ce, modelele care sunt produse în China sunt de-a dreptul remarcabile. Sunt dezvoltate pe hardware mai slab, cu performanțe mai mici. În ciuda piedicii, reușesc optimizări fantastice, concurând de la egal la egal la performanță cu modele americane de ultimă generație, dezvoltate pe hardware premium. Însă, produsul final al americanilor, chiar dacă este cu puțin mai performant decât cel chinezesc, este de câteva ori mai scump. 

Trăgând linie constatăm surprinzător că modelele AI din China sunt mult superioare celor americane dacă judecăm din punctul de vedere al prețului raportat la calitate. N-o spun eu, ci 80% dintre startup-urile americane care, pentru a se dezvolta, utilizează modele AI chinezești!

Regulile pieței sunt clare. Când ai un competitor care vinde sub prețul tău, ceea ce vinzi tu trebuie să se diferențieze prin altceva gen calitate, servicii etc. Marketingul nu te ține la suprafață dacă tu nu ai o diferențiere evidentă. Și, din acest punct de vedere, chestiunea e clară: modelele chinezești, dacă sunt mai slabe, sunt cu foarte puțin mai slabe, dar distribuția lor open weight este efectiv o armă amețitoare. Chiar și când e vorba de distribuția sub formă de API-uri direct de la producător, prețurile chinezilor sunt substanțial mai ieftine. 

Kimi K3 costă 3$ pe milionul de tokenuri de intrare și 15$ pe milionul de tokenuri de ieșire, în timp ce Fable 5 costă 10$ pe milionul de tokenuri de intrare și 50$ pe milionul de tokenuri de ieșire. Asta în timp ce un scor general dintre cele două ar fi 8-6 în favoarea Fable 5.

Ceea ce ne rezultă limpede este o epuizare fără drept de apel. O să vă mai dau o comparație în ceea ce privește costurile modelelor chinezești în comparație cu cele americane. Pentru cei care nu știu, procesul cel mai mare consumator de bani în dezvoltarea unui model este antrenamentul(sau learning-ul). În acest proces se consumă cantități imense de energie și necesită echipamente scumpe(acceleratoare grafice de ultimă generație, cantități mari de memorie s.a.m.d.). 

Modelul Deepseek V4 PRO, cel mai recent și mai performant model al Deepseek, a fost antrenat aproape exclusiv pe chip-uri chinezești Ascend(dezvoltate de Huawei). Prețul dezvoltării modelului lor a fost estimat între 5 și 10 milioane $. Modelele cu care concurează DeepSeek, adică GPT 5 de la OpenAI sau Opus de la Anthropic au avut costuri de antrenare situate între 100 și peste 500 milioane dolari!

Oricum ai da-o, diferența de costuri este enormă! Iar diferența de calitate nu justifică, sub nicio formă, acele costuri. Motiv pentru care, se constată o sleire a puterilor SUA în domeniul AI. Și, de fiecare dată când regele moare, încep să apară decizii tâmpite.

Mai nou se vorbește despre o inițiativă americană în domeniul AI care intenționează să le ceară aliaților să adopte modelele americane în lupta cu China. Anul trecut SUA a lansat așa-numitul „Pax Sillica” pentru a-și securiza liniile logistice pentru producția de chip-uri. Acum, după același model, vrea să lanseze o inițiativă pentru AI. 

De fapt mișcarea vine imediat după ce China a lansat WAICO - World Artificial Intelligence Cooperation Organization - o inițiativă prin care propune accesul țărilor în curs de dezvoltare la modele AI ieftine, distribuite pe modelul open weight. Inițiativa americană le cere statelor participante să utilizeze infrastructură AI americană(modele, centre de date s.a.m.d.) și, pentru aceasta, să aplice tot felul de controale la export și să nu utilizeze la nivel statal modele Ai chinezești. 

Sincer, părerea mea e că aici e vorba de sleire. Povestea chinezului rău care fură tehnologie americană bună este cât se poate de falsă. Pentru a justifica diferențele insignifiante dintre modelele chinezești și cele americane, marile firme tehnologice din SUA acuză chinezii că se dezvoltă prin distilare(**) pe baza modelelor lor. Trebuie înțeles că distilarea nu este o fraudă întrucât plătești pentru fiecare operațiune, iar prețurile nu sunt deloc mici. Iar rezultatele, de asemenea, nu sunt garantate! În sine, distilarea poate părea o scurtătură, dar este una scumpă și ineficientă. Ca exemplu, cei de la ByteDance(deținătorii rețelei TikTok), refuză să aplice tehnici de distilare modelelor lor, preferând să aibă controlul absolut, de la A la Z.

Revenind la tema articolului, inițiativa americană nu doar că e reactivă - fiind în mod clar un răspuns la ceea ce au făcut deja chinezii - dar e și inutilă. De ce? Răspunsul ni-l dă tot piața. Aici e vorba de un protecționism stupid, ceva în genul „Monopolului Bumbacului” din timpul Războiului de Secesiune care, în loc să ajute Sudul, l-a îngropat.

Personal consider că s-a ajuns într-un moment limită pentru SUA. Au încercat să îngroape Huawei, iar Huawei e în continuare o companie de top. Au încercat să izoleze China în domeniul chip-urilor și n-a funcționat. Din contră, China a devenit independentă, reușind de una singură să spargă monopolul occidental al litografierii. Au încercat să le impună restricții în aprovizionarea cu chip-uri AI de ultimă generație, iar China și-a dezvoltat propriile chip-uri, care acum sunt utilizate intens de modelele chinezești. 

De ce nu reușesc americanii nimic? Pentru că ceea ce n-au înțeles ei e că, în sine, China e un întreg univers care își este sieși auto-suficient. Inițiativele chinezești sunt inițiative pe termen lung și foarte lung, care acum au în vedere strict partea de ajutorare. Replicile SUA sunt de-a dreptul stupide, putând fi traduse cam așa: „trebuie să alegi să cumperi de la noi, cu prețuri piperate, ca să nu câștige chinezii”. 

Chiar dacă pe moment multe țări semnează cu SUA - din teamă sau din faptul că țările semnatare se află sub ocupație - situația din teren nu are cum să se schimbe. Și în AI SUA este, ca în toate celelalte domenii, jucătorul epuizat, decadent, degenerat, în timp ce China e cea care se ridică, pe un fond viguros, generat de o politică absolut novatoare(despre care vom mai discuta).

Acesta e raportul real de forțe. Istoria ne spune că întotdeauna jucătorul degenerat a pierdut. Și la fel se va întâmpla inclusiv acum.

__

(*) „Open weight” este o formă de punere la dispoziție a unui model AI sub forma publicării ponderilor sale. Astfel, poți prelua modelul și să-l rulezi pe echipamentele tale complet gratuit. Pentru cei care nu sunt familiarizați cu domeniul, o să dau o echivalență în domeniul distribuției software-ului. Există programele „open source”, cele care-și publică sursele complete, astfel încât poți face modificări de substanță asupra funcționalității programului(sau poți face unul total nou pornind de la surse). Dar există și varianta de programe freeware, a căror sursă nu este publicată, dar utilizarea este gratuită. Aceste programe nu pot fi modificate, iar pentru adăugarea de facilități noi trebuie să aștepți ca programatorul care are sursa să facă modificările. Modelul „open weight” este cumva similar programelor freeware. Descarci modelul și, dacă ai echipamentele necesare, îl rulezi. Ar trebui făcută precizarea că Open Weight permit fine-tuning(re-antrenare/ajustare), adică modificarea modelului!

(**) Distilarea este o tehnică prin intermediul căreia, cu ajutorul unui model mai bun, îți antrenezi propriul model pe baza rezultatelor primite de la acela. De exemplu, întrebi modelul mai puternic ceva de genul „Cine a spus « A fi sau a nu fi, asta e întrebarea »”, apoi întrebi modelul tău același lucru și evaluezi răspunsul. Sau, mecanic, reglezi modelul tău să ofere același răspuns. În esență, ca să nu pierdem realitatea, aceasta presupune antrenarea unui model mai mic(student) pe probabilitățile de ieșire(logits) sau pe seturile masive de date sintetice generate de un model mai mare(teacher).