Компанії з відкритим штучним інтелектом є найбажанішими цілями придбання в Долині

Усі чекають, коли Nvidia підтвердить найцікавішу технологічну угоду цього тижня: заявлене придбання Hugging Face за 13 мільярдів доларів , платформи для обміну моделями та бенчмарками штучного інтелекту з відкритою вагою.

Hugging Face, найбільш відома як мішень для команди агентів OpenAI, що займаються винагородами за злому, знаходиться в центрі екосистеми розробників, які створюють та розгортають LLM, що не належать передовим лабораторіям. Уявіть собі це як своєрідний GitHub для ери штучного інтелекту.

Чутки про цю угоду з'явилися після того, як Nvidia уклала угоду на 6 мільярдів доларів з Poolside, виробником моделей з відкритим ядром, згідно з якою більшість її співробітників перейдуть до гіганта з виробництва чіпів. А два тижні тому Stripe придбала OpenRouter, провідного постачальника моделей з відкритим ядром для бізнесу, за понад 7 мільярдів доларів.

Це великий капітал, що вливається в сектор, заснований на роздачі речей, і це відображає останні тенденції в секторі штучного інтелекту.

Для Nvidia існує потреба уникати подальшої залежності від угод з великими гіперскейлерами та передовими лабораторіями. Це особливо стосується випадків, коли великі розробники моделей штучного інтелекту, такі як OpenAI та Google, також створюють власні чіпи для логічного виводу, як-от Jalapeño від OpenAI , можливості якого були оголошені цього тижня. Якщо розробники моделей виробляють чіпи, Nvidia хоче отримати частку бізнесу зі створення моделей.

Nvidia вже створює власне сімейство Nemotron з відкритим кузовом, але їхнє використання не було величезним. Взявши під контроль найбільший американський простір для розробників відкритих моделей, компанія отримає доступ до маси користувачів, яких вона зможе залучити до своїх чіпів та стандартів.

Також зростають питання щодо вартості штучного інтелекту, що спонукає компанії досліджувати дешевші моделі, створені китайськими компаніями, такими як Moonshot, DeepSeek та Alibaba. Наразі впровадження відносно невелике, але зростає — лише 6% компаній використовують моделі з відкритою вагою, згідно з опитуванням даних про витрати, проведеним Ramp, або лише 2% розробників програмного забезпечення, виміряних Jellyfish , яка створює інструменти для розробників.

Саме так Stripe сформулювала своє придбання OpenRouter. «Токени є центральною валютою для компаній, які створюють проекти за допомогою штучного інтелекту, і очевидно, що реальний економічний потенціал залежатиме від ефективного використання обмежених обчислювальних ресурсів», – заявив Патрік Коллісон, співзасновник і генеральний директор Stripe.

Однак для завдань кодування та агентів різні запити та більше міркувань означають, що моделі на межі можливостей часто перемагають, частково тому, що власні лабораторії забезпечують легший доступ, а в деяких випадках – субсидію на токени. Альбарран каже, що оскільки компанії впроваджують робочі процеси на основі штучного інтелекту, їм буде легше звернутися до відкритих моделей. Тим не менш, головна причина, чому компанії зараз звертаються до цих моделей, полягає в контролі та налаштуванні, а не через проблеми з витратами.

«Поки що небагато компаній мають таку можливість… [але] якщо ціни продовжуватимуть зростати з передових лабораторій, все більше компаній будуть змушені хоча б розглянути це питання», – сказав Альбарран TechCrunch. «Коли ваші робочі процеси на основі штучного інтелекту стануть набагато зрілішими, саме тоді має сенс інвестувати в моделі самостійного хостингу».

Лінь Цяо — генеральний директор Fireworks, провідного постачальника роутерів та хостингів з відкритими моделями для корпоративних користувачів, який часто обговорюється як потенційне придбання для технологічного гіганта. Цяо каже, що її компанія обробляє 40 трильйонів токенів на день, що більше, ніж API Gemini чи OpenAI.

Fireworks робить ставку на різноманітність моделей: оскільки LLM поширюються та вдосконалюються, компаніям буде легше навчати їх спеціально для своїх потреб. «Кожній компанії-розробнику додатків слід розглянути можливість найму власного дослідника», – сказала вона минулого тижня TechCrunch. «Вони можуть використовувати свій продукт та дані про продукт для створення власної моделі. Майбутнє – це фактично спеціалізований інтелект. Буквально кожна компанія повинна мати власну модель для кожного випадку використання, і це відбуватиметься автоматично».

Легко забути, наскільки рано ми перебуваємо в розвитку ШІ як інструменту та бізнесу. Однак домінування OpenAI та Anthropic не є неминучим. Оскільки технологічні гіганти прагнуть застрахувати свої ставки від найбільших лабораторій, привабливості відкритих технологій важко встояти.