De acordo com o monitoramento Beating, em relação às tentativas de Washington e Anthropic de bloquear modelos avançados para cortar o canal de "destilação" de grandes modelos chineses, o ex-responsável pela estratégia internacional do GitHub e fundador da Interconnected Capital, Kevin S. Xu, afirmou que a destilação adversária é apenas uma saída desesperada de alguns laboratórios independentes chineses devido à fome de dados, e que bloquear APIs não consegue impedir o progresso geral da IA na China.
Os nomes citados, DeepSeek, Moonshade e MiniMax, são laboratórios independentes sem suporte de ecossistema de grupo, enfrentando dificuldades como a escassez de dados de alta qualidade para etapas de raciocínio e pós-treinamento.
Em comparação, grandes laboratórios apoiados por Alibaba (Qwen), ByteDance (Seed) ou Xiaomi possuem dados de cenário massivos próprios, não inferiores aos de Google ou Apple, e não dependem da destilação.
Portanto, as políticas de bloqueio no máximo causam obstáculos de curto prazo para laboratórios independentes, sem abalar a base dos grandes fabricantes chineses.
A suposta vantagem de dados da China, amplamente divulgada, é um equívoco: na necessidade de anotação de conhecimento de alta qualidade e dados de avaliação para treinar modelos avançados, a China não possui vantagem, mas sofre de uma grave escassez de cadeias de fornecimento de dados comerciais maduras, como Scale AI ou Surge.
Devido à baixa qualidade dos provedores de dados domésticos, os laboratórios independentes, desesperados e também por preguiça de buscar atalhos, recorrem à destilação via API como uma estratégia de obtenção de dados de baixo custo.
Porém, a indústria de anotação de dados é um modelo de negócio de baixa barreira de entrada, não uma falha técnica como a fabricação de litografia, e a lacuna de oferta e demanda doméstica pode ser facilmente preenchida.
A longo prazo, embora modelos estudantes puramente destilados tenham um limite teórico que não podem superar seus professores, considerando que grandes modelos ainda são construídos por engenheiros humanos, os desenvolvedores chineses inteligentes e dedicados acabarão quebrando esse limite, projetando modelos superiores aos seus mentores, independentemente de os EUA tentarem cortar o acesso via API.
A política de bloqueio dos EUA não só é ineficaz, como também pode cortar prematuramente o mecanismo teórico que poderia manter os modelos chineses presos na "limitação de estudantes".

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A eficácia da política de prevenção à destilação de grandes modelos é duvidosa: a destilação é apenas uma atalho de dados de laboratórios independentes, o bloqueio não consegue impedir a corrida da IA chinesa

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