В обсуждении на Reddit утверждается, что конкуренция в области ИИ — это противостояние закрытых и открытых исходных кодов, а не США и Китая.

Обсуждение на r/LocalLLaMA ставит под сомнение распространённый нарратив о конкуренции в области ИИ между американскими и китайскими компаниями, утверждая, что такая постановка вопроса служит политическим и финансовым интересам, а не отражает реальную картину.
Ключевые аргументы из источника
В посте выдвигается несколько конкретных утверждений:
- «Настоящая война (ЕСЛИ она есть) ведётся между закрытым и открытым исходным кодом»
- Нарратив «Америка против Китая» — это «просто тактика, чтобы заставить инвесторов расстегнуть кошельки, а законодателей/политиков — согласиться на требования»
- Демонизация иностранных врагов — это «проверенная временем традиция для денежных интересов»
- Китайские лаборатории ИИ открывают исходный код своих моделей в основном чтобы «оставаться значимыми на рынке и предотвратить захват платформы, как в войнах форматов предыдущих технологических сдвигов»
- Китайские компании «вполне могут перейти к закрытому исходному коду», когда изменятся рыночные условия, приводя в пример попытку Alibaba с Qwen3-Max
- Даже если китайские модели с открытым исходным кодом достигнут паритета с закрытыми SOTA-моделями, «большая часть мира не будет им доверять исключительно из-за того, что они китайские, и существует сильное предубеждение»
Практические последствия для разработчиков
Автор подчёркивает, что сосредоточение на оси «закрытый против открытого исходного кода» имеет решающее значение, потому что:
- Такая постановка вопроса помогает сохранять фокус на том, что действительно важно для развития и доступа к ИИ
- Это предотвращает «тактику замутнения воды, которую используют политические игроки для достижения своих целей»
- Борьба за ИИ с открытым исходным кодом может иметь более значительные долгосрочные последствия, чем текущие модели программного обеспечения по подписке
Обсуждение подчёркивает, что хотя лучшие модели с открытым исходным кодом в настоящее время поступают из китайских лабораторий, это не равнозначно национальной конкуренции. Автор отмечает, что многие исследователи в американских компаниях, таких как OpenAI и Anthropic, имеют китайское происхождение, что ещё больше усложняет националистические нарративы.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

NVIDIA представила процессор Vera для агентных задач искусственного интеллекта
NVIDIA представила процессор Vera CPU, специально разработанный для агентного ИИ и задач обучения с подкреплением. По заявлению компании, он обеспечивает на 50% более высокую производительность и вдвое большую эффективность по сравнению с традиционными процессорами для стоечных систем.

Merlin Research выпускает модель Qwen3.5-4B-Safety-Thinking для структурированного рассуждения.
Исследовательская группа Merlin Research представила Qwen3.5-4B-Safety-Thinking — модель рассуждений с 4 миллиардами параметров, ориентированную на безопасность и построенную на основе Qwen3.5. Модель предназначена для структурированного «мышления» и обеспечения безопасности в реальных сценариях, включая агентные системы.

Кими $19/м Обновление: Улучшение OpenClaw с помощью структурированных моделей
Kimi представляет свое последнее обновление, стоимостью $19 в месяц, ориентированное на улучшение структуры моделей в OpenClaw. Это обновление обещает упрощенные операции и улучшенные функции автоматизации.

Локальные vs облачные модели: Qwen-3.6-27B, Gemma-4-31B, Claude Haiku, Codex-Spark в сложной генерации кода
Пользователь протестировал локальную модель Qwen-3.6-27B (q4_k_m) на RTX 5080 против API-моделей Gemma-4-31B, Claude Haiku 4.5 и Codex-Spark на сложной задаче по коду. Только Codex-Spark выдал полный код (но с ошибками импорта); все остальные частично провалились. Стоимость: Gemma использовала $0.112 за 803k входных токенов.