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 mencionados, DeepSeek, Moonshade e MiniMax, são laboratórios independentes sem suporte de ecossistema de grupo, enfrentando dificuldades devido à escassez de dados de alta qualidade para etapas de raciocínio e pós-treinamento. Em comparação, os grandes laboratórios apoiados por Alibaba (Qwen), ByteDance (Seed) ou Xiaomi possuem volumes massivos de dados de cenário próprios, comparáveis aos de Google e Apple, e não dependem da destilação. Portanto, as políticas de bloqueio pelo máximo só causam obstáculos temporários aos laboratórios independentes, sem abalar a base dos grandes fabricantes chineses.

A suposta "vantagem de dados" da China é um equívoco: na necessidade de dados de alta qualidade para anotação de conhecimento e avaliação de modelos avançados de treinamento, 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 procurar 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, e não uma falha técnica como a dos litografadores; a lacuna de oferta e demanda doméstica pode ser facilmente preenchida. A longo prazo, embora modelos estudantes baseados apenas em destilação não possam superar o professor em limites teóricos, considerando que grandes modelos ainda são construídos por engenheiros humanos, os desenvolvedores chineses inteligentes e diligentes acabarão rompendo essa limitação, criando modelos maiores que seus mentores. 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 ao teto de "estudantes".

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

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