Чамат Палихапития предупреждает, что ограничения США на ИИ с открытым исходным кодом могут создать колоссальный стоимостной разрыв для американских компаний
Ключевые выводы
- •Палихапития выявил потенциальное 50-кратное стоимостное неравенство для американских компаний, использующих проприетарные модели ИИ по $26–$56 за миллион токенов против $0,50–$1 за альтернативы с открытым исходным кодом.
- •Он предупредил, что запрет США на ИИ с открытыми весами не приведёт к удалению таких моделей в глобальном масштабе, а лишь помешает американским компаниям их использовать, в то время как иностранные конкуренты продолжат работу без помех.
- •Затраты на токены ИИ в собственной компании Палихапитии удваивались примерно каждые 45 дней, что иллюстрирует растущие расходы на проприетарных провайдеров моделей.
- •Указ администрации Байдена от октября 2023 года побудил некоторых законодателей и исследователей призвать к ужесточению контроля над выпуском моделей с открытыми весами из-за опасений их неправомерного использования.
- •Значительный разрыв в затратах может привести к понижению прогнозов корпоративной прибыли и давлению на оценки акций компаний, зависящих от единственного проприетарного поставщика ИИ.
Чамат Палихапития, венчурный инвестор и соведущий подкаста All-In, предупредил, что запрет или ограничение правительства США на ИИ с открытым исходным кодом предоставит иностранным конкурентам значительное экономическое преимущество.
В публикации на платформе X от 18 июля Палихапития утверждал, что Соединённые Штаты должны принять ИИ с открытым исходным кодом, а не пытаться его ограничить. Его аргумент строится на затратах: американские компании, полагающиеся на проприетарные модели ИИ, могут платить от $26 до $56 за миллион токенов за доступ, тогда как иностранные конкуренты, использующие альтернативы с открытым исходным кодом, будут платить приблизительно $0,50–$1 за аналогичные возможности. Этот разрыв представляет потенциальное 50-кратное стоимостное неравенство для американских компаний.
Модели ИИ с открытым исходным кодом, или модели с открытыми весами, — такие как серия Llama от Meta, релизы Mistral и Qwen от Alibaba — публикуются с доступными для скачивания весами моделей, что позволяет разработчикам запускать или адаптировать их локально или на недорогой облачной инфраструктуре, обходя комиссии за токены через API, взимаемые проприетарными провайдерами, такими как OpenAI и Anthropic.
Палихапития отметил, что затраты на токены ИИ в его собственной компании удваиваются примерно каждые 45 дней, что подчёркивает растущее финансовое бремя доступа к проприетарным моделям.
«Будущее за открытым исходным кодом. Нам нужно принять это и двигаться дальше», — заявил он.
Глобальные последствия ограничительной политики
Дебаты вокруг моделей с открытыми весами находятся в центре более широких дискуссий о политике США в области ИИ. Указ администрации Байдена от октября 2023 года поручил ведомствам оценить риски, связанные с фундаментальными моделями двойного назначения, и некоторые исследователи и законодатели призвали к ужесточению контроля над выпуском моделей с открытыми весами, сославшись на опасения, связанные с их использованием для дезинформации, кибератак или разработки оружия.
По словам Палихапитии, если правительство США введёт экспортный контроль или полный запрет на модели ИИ с открытыми весами, ИИ с открытым исходным кодом не исчезнет с мировой арены. Вместо этого лишь американские компании будут лишены права его использовать. Конкуренты в Китае, Европе и других регионах продолжат создавать продукты на основе свободно доступных моделей за малую долю стоимости, фактически расширяя конкурентный разрыв.
Джек Дорси, бывший генеральный директор Twitter (ныне X), ответил на публикацию Палихапитии кратким подтверждением: «да».
Потенциальное влияние на корпоративные оценки
Стоимостный разрыв, описанный Палихапитией, — $26–$56 против $0,50–$1 за миллион токенов — имеет значительные последствия для корпоративной прибыли США. Если американские компании столкнутся с резким ростом операционных расходов на интеграцию ИИ, прогнозы прибыли могут быть пересмотрены в сторону понижения, маржа прибыли может сократиться, а оценки акций — последовать за ними.
Для наблюдателей за рынком ключевым фактором является то, какие компании диверсифицировали свои цепочки поставок ИИ по нескольким провайдерам, а какие зависят от единственного проприетарного поставщика. Разрыв в затратах, описанный Палихапитией, достаточно велик, чтобы потребовать либо корректировки политики США, либо отражения дополнительных расходов в корпоративных оценках.