Аналитик Бен Лилли в свежем выпуске рассылки Chain of Thought (Brownstone Research) утверждает, что борьба вокруг открытых моделей искусственного интеллекта повторяет путь, который биткоин прошёл десять лет назад. Материал носит характер авторского мнения.
Аргумент: открытый код объявляют опасным
Отправная точка заметки — показания гендиректора Anthropic Дарио Амодеи в Конгрессе в июле 2023 года. Амодеи признал, что в большинстве научных областей открытый код — «хорошая вещь», а риски уже выпущенных открытых моделей «относительно ограниченны», но предупредил, что масштабирование открытых моделей ведёт «по очень опасному пути». Лилли читает подтекст прямолинейно: если открытые модели опасны, то безопасным выбором объявляются закрытые.
Параллель с криптовалютами он выстраивает через ранних скептиков биткоина: конгрессмен Джаред Полис, купивший первый биткоин на Капитолийском холме в 2014 году; сенатор Джо Манчин с призывом запретить «опасную валюту»; обвинения 2023 года в попытке отключить отрасль от банковской системы, которые критики назвали «Операцией Choke Point 2.0». Отрасль выстояла, отмечает автор, а Вашингтон движется к более понятным правилам: закон GENIUS принят, закон CLARITY находится на рассмотрении.
Децентрализованный ИИ и разрыв с закрытыми моделями
Признаками «возведения стен» Лилли называет запрет США на экспорт последней модели Anthropic и решение OpenAI ограничить выкатку GPT-5.6 доверенными партнёрами; он ожидает, что требования проверки личности будут распространяться. Страх, стоящий за этими шагами, автор иллюстрирует ссылкой на главу АНБ Джошуа Радда (со слов сенатора Марка Уорнера): модель Anthropic «Mythos» взломала «почти все наши секретные системы, не за недели, а за часы».
При этом открытый код догоняет, пишет Лилли: GLM-5.2 показала результат на уровне февральской Sonnet 4.6 от Anthropic, то есть отставание открытых моделей от фронтира — примерно три-четыре месяца; открытого конкурента Mythos и GPT-5.6 он ждёт к осени. Главным прорывом автор считает децентрализованное обучение в p2p-сетях по образцу биткоина и Ethereum: за два года распределённое обучение выросло с моделей менее 1 млрд параметров до 100 млрд. Он называет три ранних проекта — Dark Bloom (дешёвый приватный инференс на простаивающих Mac), c0mpute (децентрализованная сеть инференса) и Pluralis (обучение на распределённых потребительских GPU). Вывод Лилли: попытки запретить открытые модели провалятся, а вложения в этот сегмент будут «как покупка биткоина в 2014 году, когда он ещё был „опасным“».
Источник: BitcoinMagazine
