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 de 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 sob 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 devido à escassez de dados de alta qualidade para etapas de raciocínio e treinamento posterior.
Em comparação, os grandes laboratórios apoiados por Alibaba (Qwen), ByteDance (Seed) ou Xiaomi possuem dados de cenário massivos próprios, não inferiores aos de Google e Apple, e não dependem da destilação.
Portanto, as políticas de bloqueio no máximo causam obstáculos de curto prazo para laboratórios independentes, sem abalar as bases das grandes empresas chinesas.
A suposta vantagem de dados da China, amplamente propagada, é um equívoco: na anotação de conhecimento de alta qualidade e dados de avaliação necessários 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, adotaram a 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, o modelo estudante puramente destilado, embora teoricamente incapaz de superar o professor, já que grandes modelos ainda são construídos por engenheiros humanos, independentemente de os EUA tentarem cortar o canal de API, os desenvolvedores chineses inteligentes e dedicados acabarão quebrando essa limitação, projetando 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 "estudante".

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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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