SG.hu·
Nem a csúcskategóriás modellek döntik el a MI-versenyt
A vállalatok saját testre szabott megoldások felé fordulnak, ezért a nyílt forráskódú és nyílt súlyozású modellek egyre nagyobb szeletet hasítanak ki a piacból. A Hugging Face és a Microsoft vezetői szerint a vállalatoknak jövőben saját MI infrastruktúrára és nagyobb adatellenőrzésre lesz szükségük.
A nyár első hónapjában a mesterséges intelligencia iparága elsősorban az Anthropic legújabb csúcskategóriás modelljeire, valamint arra összpontosított, hogy Washington milyen szabályok alapján korlátozza azokhoz a hozzáférést. Miközben azonban mindenki ezeket a legfejlettebb modelleket figyelte, a fejlesztők tovább dolgoztak, és nem vártak arra, hogy az Anthropic, az OpenAI vagy más nagy szereplők engedélyt adjanak nekik. Idén tavasszal a Hugging Face platformon letöltött modellek 41 százalékát már kínai, nyílt súlyozású modellek tették ki, megelőzve az amerikai modelleket. Az OpenRouter szolgáltatásban jelenleg a hat legnépszerűbb modell mind kínai vállalatok nyílt modellje. Ezek között megtalálható a Tencent, a Xiaomi, a DeepSeek, a MiniMax és a Z.ai modellje is. Az Anthropic Claude Opus 4.7 modellje csupán a hetedik helyen áll.
A Vercel adatai szintén arra utalnak, hogy a nyílt modellek egyre nagyobb szerepet kapnak a mesterséges intelligenciára épülő alkalmazások kiszolgálásában. Ezek a modellek kezelik az infrastruktúrát terhelő, nagy mennyiségű kérések jelentős részét, miközben a zárt modellek inkább a drágább, prémium szolgáltatási rétegként működnek. Júniusban a platformon érkező MI kérések közel egyharmadát már nyílt modellek szolgálták ki. Ezek a platformok ugyan csak a teljes MI ökoszisztéma egy részét fedik le, hiszen nem tartalmazzák például az OpenAI vagy az Anthropic saját rendszereiben futó munkameneteket, amelyek valószínűleg a használat jelentős részét adják. A nyílt forráskódú modellek gyorsan növekvő piaci részesedése azonban felvet egy fontos kérdést: vajon mekkora jelentőségük marad a legfejlettebb modelleknek, ha a legtöbb éles környezetben futó MI alkalmazás végül olcsóbb és könnyebben testre szabható alternatívákra épül?
Sokan úgy vélik, hogy a nyílt modellek térnyerése arra utal, hogy a legnagyobb tudású modellek hosszabb távon csak a legspeciálisabb feladatoknál maradnak nélkülözhetetlenek. Clem Delangue, a Hugging Face vezérigazgatója szerint néhány éven belül a csúcskategóriás modellek elsősorban kísérletezésre és néhány kiemelkedően nagy értékű feladatra kellenek majd. A mindennapi üzemi terhelés jelentős részét viszont várhatóan a vállalatokon belül futtatott saját modellek vagy a nyílt forráskódú modellek végzik majd.
A Hugging Face olyan platform és fejlesztői közösség, amely elsősorban nyílt modellek tárolásával, megosztásával és vállalati bevezetésének támogatásával foglalkozik. Delangue szerint ügyfeleik és közösségük tagjai egyre inkább felismerik annak előnyeit, ha saját MI modellekkel rendelkeznek ahelyett, hogy külső szolgáltatásokból bérelnék azokat. Ez a szemlélet különösen akkor erősödött fel, amikor a vállalatok szembesültek a zárt csúcskategóriás modellek méretezésének jelentős költségeivel. A vezérigazgató szerint egy MI vagy technológiai vállalat számára nem kívánatos, hogy legfontosabb képességeit egy másik cégre bízza egy olyan fekete dobozként működő API-n keresztül, amely felett nincs ellenőrzése, nincs rálátása, és amelyet valójában nem birtokol.
Delangue szerint ezt a változást jól mutatja a Hugging Face aktivitása is. A platformon átlagosan hét másodpercenként jön létre egy új adattár. A szolgáltatás jelenleg közel hárommillió nyilvánosan elérhető modellt és egymillió nyilvános adatkészletet tárol. Mindez szerinte azt mutatja, hogy a jövő nem egyetlen univerzális modellről szól, hanem arról, hogy a vállalatok számos különböző modellt használnak majd, amelyek közül sokat saját feladataikhoz igazítanak. Állítása szerint a Fortune 500 vállalatok fele már jelenleg is a Hugging Face segítségével vezeti be saját zárt vagy nyílt forráskódú modelljeit.
A nyílt modellek népszerűségének növekedése egybeesik azzal is, hogy a kínai MI laboratóriumok folyamatosan egyre fejlettebb modelleket mutatnak be. Néhány havonta újabb kínai vállalat jelentkezik olyan nyílt súlyozású modellel, amely olcsóbban üzemeltethető és könnyebben testre szabható, mint a zárt versenytársak. Ez közvetlenül veszélyezteti azt az üzleti modellt, amelybe az amerikai vállalatok dollármilliárdokat fektettek. Legutóbb a pekingi székhelyű Z.ai mutatta be GLM-5.2 nevű nyílt modelljét, amely különösen jól teljesít autonóm programozási feladatokban, és a biztonsági sérülékenységek felismerésében már az Anthropic legújabb modelljeivel is versenyezni tud.
Delangue mellett más technológiai vezetők is arra figyelmeztetnek, hogy a vállalatoknak nem szabad egyetlen modellszolgáltatótól függővé válniuk. A Microsoft vezérigazgatója, Satya Nadella nemrégiben szintén óva intett az egyetlen szolgáltatóhoz való túlzott kötődéstől. Véleménye szerint a vállalatok számára az egyik legfontosabb kérdés az adataik feletti ellenőrzés megőrzése. Nadella úgy fogalmazott, hogy bár fontos, hogy a modellfejlesztők méltányos felhasználási jog alapján nyilvános adatokon taníthassák modelljeiket, különös ellentmondásnak tartja, hogy ugyanezek a szolgáltatók később szigorúan korlátozzák a modellek tudásának továbbörökítését, illetve fenntartják maguknak a jogot arra, hogy tanuljanak ügyfeleik használati és interakciós adataiból. Szerinte ha a tanulás csak egyetlen irányba történik, akkor a gazdasági érték végül azoknál összpontosul, akik a tanulási infrastruktúrát birtokolják, nem pedig azoknál, akik magát a tudást létrehozzák. Ezért rendkívül fontos, hogy minden vállalat saját tanulási infrastruktúrával rendelkezzen, és maga irányíthassa saját tanulási folyamatait.
A nyílt modellek térnyerése ugyanakkor új lendületet adott annak a vitának is, hogy a nagy teljesítményű modellek egyáltalán széles körben hozzáférhetők legyenek-e. Az Anthropic vezérigazgatója, Dario Amodei többször is azt állította, hogy a rendkívül fejlett nyílt modellek veszélyessé válhatnak, mert a súlyfájlok nyilvánosságra kerülése után gyakorlatilag lehetetlenné válik azok ellenőrzése. Más szakértők arra figyelmeztetnek, hogy a nyílt modellekhez rosszindulatú szereplők is könnyebben hozzáférhetnek, akik azokat dezinformáció terjesztésére, kibertámadásokra vagy akár biológiai fegyverek fejlesztésének támogatására is felhasználhatják.
Delangue azonban másként látja a kérdést. Szerinte a mesterséges intelligencia legnagyobb kockázata nem maga a technológia, hanem a hatalom túlzott koncentrációja. Úgy véli, a világ biztonságosabbá tételének legjobb módja az esélyek kiegyenlítése és a modellek működésének átláthatóvá tétele. Az átláthatóság szerinte lehetővé teszi azt is, hogy a védekezéssel foglalkozó szakemberek könnyebben kijavíthassák azokat a kibervédelmi sérülékenységeket, amelyeket a nyílt modellek képesek kihasználni.
A Hugging Face vezetője szerint a nagy teljesítményű modellek zárva tartása önmagában nem szünteti meg a fejlett MI rendszerek kockázatait. Részben azért, mert a legfejlettebb modellek API-védelme sok esetben megkerülhető, illetve maguk a modellfájlok is ellophatók és később nyilvánosan terjeszthetők. Véleménye szerint a legerősebb modellek korlátozása valójában csak azt eredményezi, hogy a technológia néhány vállalat kezében összpontosul, miközben csökken az átláthatóság, és egyre kevesebbet lehet tudni arról, hogyan működnek ezek a rendszerek. "Nem attól válik biztonságossá egy technológia, hogy néhány szereplő zárt ajtók mögött tartja. Éppen ellenkezőleg, ettől veszélyesebbé válik, mert a hatalom és a képességek egyenlőtlenül oszlanak meg." - mondta.
A nyár első hónapjában a mesterséges intelligencia iparága elsősorban az Anthropic legújabb csúcskategóriás modelljeire, valamint arra összpontosított, hogy Washington milyen szabályok alapján korlátozza azokhoz a hozzáférést. Miközben azonban mindenki ezeket a legfejlettebb modelleket figyelte, a fejlesztők tovább dolgoztak, és nem vártak arra, hogy az Anthropic, az OpenAI vagy más nagy szereplők engedélyt adjanak nekik. Idén tavasszal a Hugging Face platformon letöltött modellek 41 százalékát már kínai, nyílt súlyozású modellek tették ki, megelőzve az amerikai modelleket. Az OpenRouter szolgáltatásban jelenleg a hat legnépszerűbb modell mind kínai vállalatok nyílt modellje. Ezek között megtalálható a Tencent, a Xiaomi, a DeepSeek, a MiniMax és a Z.ai modellje is. Az Anthropic Claude Opus 4.7 modellje csupán a hetedik helyen áll.
A Vercel adatai szintén arra utalnak, hogy a nyílt modellek egyre nagyobb szerepet kapnak a mesterséges intelligenciára épülő alkalmazások kiszolgálásában. Ezek a modellek kezelik az infrastruktúrát terhelő, nagy mennyiségű kérések jelentős részét, miközben a zárt modellek inkább a drágább, prémium szolgáltatási rétegként működnek. Júniusban a platformon érkező MI kérések közel egyharmadát már nyílt modellek szolgálták ki. Ezek a platformok ugyan csak a teljes MI ökoszisztéma egy részét fedik le, hiszen nem tartalmazzák például az OpenAI vagy az Anthropic saját rendszereiben futó munkameneteket, amelyek valószínűleg a használat jelentős részét adják. A nyílt forráskódú modellek gyorsan növekvő piaci részesedése azonban felvet egy fontos kérdést: vajon mekkora jelentőségük marad a legfejlettebb modelleknek, ha a legtöbb éles környezetben futó MI alkalmazás végül olcsóbb és könnyebben testre szabható alternatívákra épül?
Sokan úgy vélik, hogy a nyílt modellek térnyerése arra utal, hogy a legnagyobb tudású modellek hosszabb távon csak a legspeciálisabb feladatoknál maradnak nélkülözhetetlenek. Clem Delangue, a Hugging Face vezérigazgatója szerint néhány éven belül a csúcskategóriás modellek elsősorban kísérletezésre és néhány kiemelkedően nagy értékű feladatra kellenek majd. A mindennapi üzemi terhelés jelentős részét viszont várhatóan a vállalatokon belül futtatott saját modellek vagy a nyílt forráskódú modellek végzik majd.
A Hugging Face olyan platform és fejlesztői közösség, amely elsősorban nyílt modellek tárolásával, megosztásával és vállalati bevezetésének támogatásával foglalkozik. Delangue szerint ügyfeleik és közösségük tagjai egyre inkább felismerik annak előnyeit, ha saját MI modellekkel rendelkeznek ahelyett, hogy külső szolgáltatásokból bérelnék azokat. Ez a szemlélet különösen akkor erősödött fel, amikor a vállalatok szembesültek a zárt csúcskategóriás modellek méretezésének jelentős költségeivel. A vezérigazgató szerint egy MI vagy technológiai vállalat számára nem kívánatos, hogy legfontosabb képességeit egy másik cégre bízza egy olyan fekete dobozként működő API-n keresztül, amely felett nincs ellenőrzése, nincs rálátása, és amelyet valójában nem birtokol.
Delangue szerint ezt a változást jól mutatja a Hugging Face aktivitása is. A platformon átlagosan hét másodpercenként jön létre egy új adattár. A szolgáltatás jelenleg közel hárommillió nyilvánosan elérhető modellt és egymillió nyilvános adatkészletet tárol. Mindez szerinte azt mutatja, hogy a jövő nem egyetlen univerzális modellről szól, hanem arról, hogy a vállalatok számos különböző modellt használnak majd, amelyek közül sokat saját feladataikhoz igazítanak. Állítása szerint a Fortune 500 vállalatok fele már jelenleg is a Hugging Face segítségével vezeti be saját zárt vagy nyílt forráskódú modelljeit.
A nyílt modellek népszerűségének növekedése egybeesik azzal is, hogy a kínai MI laboratóriumok folyamatosan egyre fejlettebb modelleket mutatnak be. Néhány havonta újabb kínai vállalat jelentkezik olyan nyílt súlyozású modellel, amely olcsóbban üzemeltethető és könnyebben testre szabható, mint a zárt versenytársak. Ez közvetlenül veszélyezteti azt az üzleti modellt, amelybe az amerikai vállalatok dollármilliárdokat fektettek. Legutóbb a pekingi székhelyű Z.ai mutatta be GLM-5.2 nevű nyílt modelljét, amely különösen jól teljesít autonóm programozási feladatokban, és a biztonsági sérülékenységek felismerésében már az Anthropic legújabb modelljeivel is versenyezni tud.
Delangue mellett más technológiai vezetők is arra figyelmeztetnek, hogy a vállalatoknak nem szabad egyetlen modellszolgáltatótól függővé válniuk. A Microsoft vezérigazgatója, Satya Nadella nemrégiben szintén óva intett az egyetlen szolgáltatóhoz való túlzott kötődéstől. Véleménye szerint a vállalatok számára az egyik legfontosabb kérdés az adataik feletti ellenőrzés megőrzése. Nadella úgy fogalmazott, hogy bár fontos, hogy a modellfejlesztők méltányos felhasználási jog alapján nyilvános adatokon taníthassák modelljeiket, különös ellentmondásnak tartja, hogy ugyanezek a szolgáltatók később szigorúan korlátozzák a modellek tudásának továbbörökítését, illetve fenntartják maguknak a jogot arra, hogy tanuljanak ügyfeleik használati és interakciós adataiból. Szerinte ha a tanulás csak egyetlen irányba történik, akkor a gazdasági érték végül azoknál összpontosul, akik a tanulási infrastruktúrát birtokolják, nem pedig azoknál, akik magát a tudást létrehozzák. Ezért rendkívül fontos, hogy minden vállalat saját tanulási infrastruktúrával rendelkezzen, és maga irányíthassa saját tanulási folyamatait.
A nyílt modellek térnyerése ugyanakkor új lendületet adott annak a vitának is, hogy a nagy teljesítményű modellek egyáltalán széles körben hozzáférhetők legyenek-e. Az Anthropic vezérigazgatója, Dario Amodei többször is azt állította, hogy a rendkívül fejlett nyílt modellek veszélyessé válhatnak, mert a súlyfájlok nyilvánosságra kerülése után gyakorlatilag lehetetlenné válik azok ellenőrzése. Más szakértők arra figyelmeztetnek, hogy a nyílt modellekhez rosszindulatú szereplők is könnyebben hozzáférhetnek, akik azokat dezinformáció terjesztésére, kibertámadásokra vagy akár biológiai fegyverek fejlesztésének támogatására is felhasználhatják.
Delangue azonban másként látja a kérdést. Szerinte a mesterséges intelligencia legnagyobb kockázata nem maga a technológia, hanem a hatalom túlzott koncentrációja. Úgy véli, a világ biztonságosabbá tételének legjobb módja az esélyek kiegyenlítése és a modellek működésének átláthatóvá tétele. Az átláthatóság szerinte lehetővé teszi azt is, hogy a védekezéssel foglalkozó szakemberek könnyebben kijavíthassák azokat a kibervédelmi sérülékenységeket, amelyeket a nyílt modellek képesek kihasználni.
A Hugging Face vezetője szerint a nagy teljesítményű modellek zárva tartása önmagában nem szünteti meg a fejlett MI rendszerek kockázatait. Részben azért, mert a legfejlettebb modellek API-védelme sok esetben megkerülhető, illetve maguk a modellfájlok is ellophatók és később nyilvánosan terjeszthetők. Véleménye szerint a legerősebb modellek korlátozása valójában csak azt eredményezi, hogy a technológia néhány vállalat kezében összpontosul, miközben csökken az átláthatóság, és egyre kevesebbet lehet tudni arról, hogyan működnek ezek a rendszerek. "Nem attól válik biztonságossá egy technológia, hogy néhány szereplő zárt ajtók mögött tartja. Éppen ellenkezőleg, ettől veszélyesebbé válik, mert a hatalom és a képességek egyenlőtlenül oszlanak meg." - mondta.