Глава Nvidia Дженсен Хуанг выступил против возможных ограничений на использование в США китайских ИИ-моделей с открытыми весами. По его мнению, качественные разработки DeepSeek, Alibaba и Moonshot AI следует использовать, а не запрещать.
Глава Nvidia Дженсен Хуанг выступил против возможных ограничений на использование в США китайских ИИ-моделей с открытыми весами. По его мнению, качественные разработки DeepSeek, Alibaba и Moonshot AI следует использовать, а не запрещать.
«Эти китайские модели превосходны. Качественные открытые модели должны использоваться», — заявил Хуанг в интервью Axios.
Его комментарий прозвучал на фоне дискуссии в Вашингтоне о возможных рисках китайского ИИ. По данным Axios, Белый дом рассматривал требования для американских компаний, использующих такие модели. В частности, от бизнеса могли потребовать гарантий безопасности и принятия ответственности в случае утечки или взлома.
Среди аргументов сторонников ограничений — опасения, что китайские модели могут использоваться для слежки или ослабить позиции американских разработчиков. Хуанг назвал представление о встроенном доступе китайских властей к таким системам заблуждением.
Модели с открытыми весами можно скачать и запустить на собственной инфраструктуре, отметил глава Nvidia. Компании самостоятельно контролируют их настройки, ограничения и доступ к данным, поэтому использование такой модели не обязательно предполагает передачу информации ее разработчику.
Хуанг также не считает, что китайские разработки вытеснят закрытые американские модели. По его словам, рынку нужны оба подхода: системы с открытыми весами и сервисы OpenAI, Anthropic и других компаний, которые управляют моделями самостоятельно.
Интерес американского бизнеса к китайским моделям растет из-за их стоимости. Некоторые компании, включая разработчика ИИ-редактора Cursor, обращаются к открытым альтернативам, чтобы сократить расходы на инференс.
Новый виток обсуждения начался после выхода Kimi K3 от Moonshot AI. Модель способна конкурировать с передовыми закрытыми системами в отдельных тестах по программированию, но стоит заметно дешевле.
Генерация миллиона выходных токенов через Kimi K3 обходится в $15, тогда как у Anthropic Fable 5 — в $50. У DeepSeek V4 тот же объем, по данным Fortune, стоит около $0,87.
«Если появляется хороший ИИ — открытый или закрытый, независимо от того, где он создан, — его начинают использовать активнее. А значит, потребуется больше компьютеров Nvidia и больше дата-центров», — пояснил Хуанг.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.